Analisis Profitabilitas, Likuiditas dan Leverage dalam Memprediksi Financial Distress pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia

LAMPIRAN

LAMPIRAN 1 RASIO KEUANGAN

1. ROA ( Return on Assets) (%) pada periode 2010-2014

Kode Perusahaan 2010 2011 2012 2013 2014

SCMB 7.96 9.71 11.1 6.39 3.89

AMFG 13.95 12.52 11.13 9.56 11.7

ARNA 9.18 11.54 16.93 20.94 20.78

IKAI -6.13 -9.28 -7.28 -8.94 -5.11

KIAS 1.26 -0.99 3.31 3.32 3.92

MLIA 6.42 -0.62 -0.46 -6.59 1.73

TOTO 17.75 16.28 15.5 13.55 14.49

ALKA 2.61 3.86 3.46 -0.13 1.09

BTON 9.34 16.13 17.07 14.69 4.38

CTBN 9.34 16.13 17.07 14.69 4.38

GDST 14.39 10.2 4 7.71 -1.03

INAI 4.09 4.84 3.78 0.66 2.46

JKSW 2.34 -0.89 -5.9 -3.04 -1.26

JPRS 6.92 8.61 2.41 4 -1.87

KRAS 6.03 1.21 -0.76 -0.57 -6.04

LION 12.71 14.36 19.69 12.99 8.17

LMSH 9.4 11.12 32.11 10.15 5.29

NIKL 8.13 -2.09 -5.85 0.22 -5.88

PICO 2.11 2.25 1.87 2.48 2.58

TBMS 0.26 1.44 1.34 -2.63 2.45

BRPT 2.38 2.97 0.22 3.33 1.15

BUDI 2.38 2.97 0.22 3.33 1.15

DPNS 7.99 -3.85 11.16 78.84 5.4

EKAD 12.82 11.01 13.22 34.44 9.91

ETWA 7.15 11.75 3.09 1.07 -10.68

SRSN 2.7 6.64 4.22 12.69 3.12

TPIA 11.6 5.53 -5.17 0.58 0.95

UNIC 1.3 11.52 0.66 3.83 1.69

AKKU -16.5 -75.58 -19.15 -3.24 -6.56

AKPI 4.81 3.65 1.81 1.66 1.56

APLI 7.36 4.9 1.26 0.62 3.52

IPOL 7.9 2.01 2.65 3.42 1.44

SIAP 3.56 2 1.84 -2.12 0.15

TRST 6.74 6.75 2.81 1.01 0.09

YPAS 10.55 7.44 4.71 1.01 -13.46

JPFA 15.63 8.12 9.8 4.29 2.45

MAIN 18.62 15.44 16.8 10.91 -2.4

SIPD 2.98 0.89 0.46 0.27 0.07

SULI 0.09 -18.58 -10.55 -34.59 0.61

TIRT -1.72 0.6 -4.74 -19.07 3.24

FASW 6.3 2.68 0.09 -4.38 1.55

KBRI -61.93 -2.61 4.93 -3.07 -1.35

SPMA 1.99 2.13 2.4 -1.35 2.32

TKIM 2 1.98 1.3 1.04 0.76

AUTO 21.94 15.82 12.79 8.39 6.65

GDYR 5.81 3.14 5.39 4.17 2.18

GJTL 8.01 5.92 8.8 0.78 1.68

BRAM 9.7 4.28 9.81 2.32 5.15

IMAS 6.85 7.52 5.11 2.78 -0.29

INDS 9.23 10.57 8.05 6.72 5.59

LPIN 9.36 7.19 9.64 4.36 -2.23

MASA 5.8 3.01 0.05 0.57 0.08

NIPS 3.75 3.99 4.1 4.24 4.15

PRAS 0.07 0.28 2.7 1.66 0.88

SMSM 15.45 19.29 18.63 19.88 24.09

ADMG 0.98 5.41 1.4 0.35 -5.3

ARGO -8.75 -8.21 -6.57 3.49 -20.8

CNTX -3.33 10.1 -11.69 -0.37 0.93

ESTI 0.26 0.69 -5.33 -9.06 -9.17

HDTX 0.12 1.71 0.23 -9.19 -2.5

INDR 4.57 6.55 0.14 0.22 0.54

MYTX -12.39 -6.52 -7 -2.38 -7.75

PBRX 4.02 4.76 4.51 4.47 2.76

POLY 8.4 -1.48 -7.96 -8.5 -29.07

SSTM 1.14 -2.86 -1.74 -1.65 -1.66

TFCO 5.45 7.68 2.11 -2.6 -1.36

IKBI 0.77 2.92 4.99 2.28 2.41

JECC -0.18 4.74 4.48 1.82 2.24

KBLI 8.13 5.88 10.78 5.5 0.42

SCCO 5.27 7.54 11.42 5.96 8.31

VOKS 0.91 7.03 8.66 2 28.19

PTSN -1.53 -0.98 1.06 1.81 -4.07

ADES 9.76 8.18 21.43 12.62 6.14

AISA 4.13 4.18 6.56 6.91 5.13

DLTA 20.61 21.79 28.64 31.2 29.04

MLBI 38.96 41.56 39.36 65.72 35.63

MYOR 11.36 7.33 24.27 26.87 9.99

ROTI 17.56 15.27 12.38 8.67 8.8

SKLT 2.42 2.79 3.19 3.79 4.97

STTP 6.43 4.57 5.97 7.78 7.26

ULTJ 5.35 4.65 14.6 11.56 4.29

HMSP 31.29 41.62 37.89 39.48 35.87

RMBA 4.46 4.83 -4.66 -11.29 -22.23

DVLA 12.98 13.03 13.86 10.57 6.55

INAF 1.71 3.31 3.57 -4.19 0.09

KAEF 8.37 9.57 9.68 8.72 7.97

MERK 27.32 39.56 18.93 25.17 25.32

PYFA 4.17 4.38 3.91 3.54 1.54

SCPI -3.44 -8.13 -2.81 -1.63 -4.74

SQBB 41.16 28.95 33.19 34.06 35.5

TSPC 13.78 13.8 13.71 11.81 -0.18

MRAT 6.32 6.6 6.75 -1.52 1.48

TCID 12.55 12.38 11.92 10.92 9.41

KDSI 3.03 4.02 6.46 4.23 4.67

KICI 3.79 0.41 2.38 7.55 4.86

LMPI 0.46 0.79 0.29 -1.46 0.21

IGAR 15.33 15.56 14.25 11.13 15.69

INRU 0.14 0.77 -0.99 1.17 0.44

INKP 0.22 -0.05 0.75 3.26 1.94

CEKA 3.48 11.7 5.68 6.08 3.19

ASII 0.12 13.73 12.48 10.42 9.37

INCI -15.34 -13.72 3.36 7.59 7.45

INTP 21.01 19.84 20.93 18.84 18.26

SMGR 23.34 20.12 18.54 17.39 16.24

CPIN 33.91 26.7 21.71 16.08 8.37

ERTX 42.04 49.23 1.43 1.58 4.86

GGRM 13.48 12.68 9.8 8.63 9.27

UNVR 38.92 39.73 40.38 71.51 40.18

INDF 6.24 9.13 8.06 4.38 5.99

SIMA -18.34 -67.01 -10.72 -9.52 2.2

STTP -6.98 4.57 5.97 7.78 7.26

FPNI 6.43 -3.87 5.18 -2.12 -2.51

2. Current Ratio (%) pada periode 2010-2014

Kode Perusahaan 2010 2011 2012 2013 2014

SCMB 166.19 146.58 140.46 63.92 60.17

AMFG 393.95 442.29 388.7 417.78 568.44

ARNA 97.16 101.58 116.62 129.93 160.75

IKAI 74.72 56.49 57.44 104.29 83.64

KIAS 152.39 64.59 586.06 572.26 561.1

MLIA 156.26 154.46 146.7 112.95 111.38

TOTO 209.74 188.27 215.44 219.5 210.85

ALKA 150.02 125.91 163.55 127 126.72

BTON 359.72 313.76 329.59 363.08 506.54

CTBN 359.72 313.76 329.59 363.08 505.54

GDST 169.03 302.18 231.39 298.88 140.55

INAI 139.89 118.94 199.33 123.62 108.24

JKSW 1308.09 1235.45 603.71 1149.24 632.15

JPRS 276.83 338.4 670.43 24744.4 46498.4

KRAS 177.29 143.55 112.47 96.23 74.9

LION 944.11 710.28 934.46 672.89 369.47

LMSH 244.45 235.49 406.74 419.66 556.79

NIKL 205.11 151.42 120.81 118.64 111.58

PICO 102.66 116.25 124.14 131.35 165.85

TBMS 99.88 98.55 84.02 82.19 79.39

BRPT 102.93 125.04 113.16 107.63 104.59

BUDI 102.93 125.04 113.16 107.63 104.59

DPNS 486.91 518.93 859.23 1017.42 1222.81

EKAD 176.26 190.36 241.09 232.87 232.96

ETWA 114.49 100.67 77.16 105.12 47.43

SRSN 242.39 317.48 275.21 328.13 287.1

TPIA 207.55 175.99 143.47 131.4 139.45

UNIC 186.9 159.64 166.97 175.34 200.15

AKKU 15.45 33.89 23.39 74.89 196.66

APLI 186.22 145.43 143.67 184.08 287.9

BRNA 133.16 100.93 97.36 81.17 104.67

IPOL 120.18 85.97 87.52 88.82 87.32

SIAP 181.54 207.97 131.83 99.66 146.88

TRST 123.52 139.38 130.33 114.29 121.63

YPAS 146.71 148.22 134.35 117.63 133.8

JPFA 262.95 159.11 182.45 206.46 177.15

MAIN 142.3 139.88 104.86 101.07 107.62

SIPD 191.68 139.28 115.65 114.58 142.99

SULI 38.92 21.3 37.3 28.89 76.92

TIRT 118.19 144.5 119.44 98.03 110.44

FASW 84.02 132.13 58.38 141.95 97.66

KBRI 34.66 63.96 229.98 138.98 179.33

SPMA 391.06 121.89 264.65 120.05 365.21

TKIM 219.34 192.38 240.74 232.57 190.01

AUTO 175.73 135.48 116.49 188.99 133.19

GDYR 86.42 85.34 89.48 93.84 94.43

GJTL 176.09 174.93 171.99 230.88 201.63

BRAM 401.76 278.88 212.76 157.14 141.56

IMAS 106.94 136.78 123.23 108.56 103.24

INDS 128.67 240.4 233.39 385.59 291.22

LPIN 251.66 293.56 290.31 248.41 216.32

MASA 67.04 48.18 139.33 156.67 174.78

NIPS 101.71 108.35 110.34 105.11 129.39

PRAS 135.25 113.78 111.32 103.08 100.33

SMSM 217.41 271.58 194.42 209.76 211.2

ADMG 113.74 133.66 215.38 263.54 255.09

ARGO 60.91 103.62 78.88 67.44 40.99

CNTX 70.19 106.02 101.31 48.88 50.34

ESTI 118.54 113.53 99.93 86.29 70.67

HDTX 84.61 98.56 92.52 44.91 97.35

INDR 108.81 110.47 112.2 111.72 108.11

MYTX 43.39 46.46 50.38 47.99 42.5

PBRX 122.68 143.98 131.48 333.79 386.28

POLY 18.93 19.84 20.28 20.28 15.74

SSTM 201.12 182.74 172.07 131.43 119.93

TFCO 100.4 118.98 383.86 161.26 184.41

IKBI 500.69 521.26 352.23 472.68 465.1

KBLI 263.43 218.75 307.08 255.02 332.63

KBLM 101.79 93.2 97.51 95.65 104.1

SCCO 126.47 129.1 146.21 139.42 156.63

VOKS 124.01 128.72 133.39 113.48 109.6

PTSN 126.84 124.99 137.06 169.37 261.31

ADES 151.14 170.88 194.16 180.96 153.53

AISA 128.5 189.35 126.95 175.03 266.33

DLTA 633.08 600.9 526.46 470.54 447.32

MLBI 94.5 99.42 58.05 97.75 51.39

MYOR 258.08 221.87 276.11 244.34 208.99

ROTI 229.91 128.35 112.46 113.64 136.64

SKLT 192.51 169.74 141.48 123.38 118.38

STTP 170.92 103.48 99.75 114.24 148.42

ULTJ 200.07 152.09 201.82 247.01 252.85

HMSP 161.25 174.93 177.58 175.26 152.77

RMBA 249.99 111.96 164.27 117.87 100.17

DVLA 371.67 483.04 431.02 424.18 518.13

INAF 155.15 153.8 210.25 126.52 130.36

KAEF 242.55 274.75 282.5 242.67 238.7

MERK 757.31 751.52 387.12 397.95 458.59

PYFA 300.88 253.99 241.34 153.68 162.68

SCPI 88.87 377.92 271.77 260.6 245.03

SQBB 545.27 568.86 580.05 485.46 496.79

TSPC 336.85 308.3 309.33 296.19 327.02

MRAT 761.34 627.07 601.71 605.41 361.28

TCID 1068.45 1174.28 772.65 357.32 179.82

KDSI 126.64 135.82 159.11 144.46 136.79

KICI 733.58 725.97 479.99 577.41 790.4

LMPI 176.24 147.72 123.95 119.35 124.03

IGAR 704.18 5773.28 436.35 338.91 412.09

INRU 162.67 116.91 72.82 64.25 100.29

INKP 100.9 105.74 167.81 146.43 138.11

CEKA 167.23 168.69 102.71 163.22 146.56

ASII 1.26 136.4 139.91 124.2 132.26

INCI 8540.93 1120.05 771.09 1387.13 1286.34

INTP 5.55 698.54 602.76 614.81 493.37

SMGR 2.91 264.65 170.59 188.24 2220.9

CPIN 2.93 333.23 331.28 378.23 224.07

GGRM 2.7 224.48 217.02 172.21 162.02

KLBF 4.39 365.27 340.54 283.93 340.36

UNVR 0.85 68.67 66.83 69.64 71.49

INDF 2.03 190.95 200.32 166.73 180.74

SIMA 15.93 34.61 68.92 39.65 0.8

STTP 74.09 103.48 99.75 114.24 148.42

FPNI 170.92 88.03 91.26 94.04 77.04

3. Debt Ratio (kali) pada periode 2011-2014

Kode Perusahaan 2010 2011 2012 2013 2014

SCMB 0.34 0.31 0.3 0.41 0.49

AMFG 0.22 0.2 0.21 0.22 0.18

ARNA 0.52 0.41 0.35 0.32 0.27

IKAI 0.47 0.47 0.5 0.57 0.65

KIAS 0.47 0.47 0.07 0.09 0.1

MLIA 1.1 0.85 0.81 0.83 0.81

TOTO 0.42 0.43 0.29 0.4 0.39

ALKA 0.75 0.81 0.62 0.75 0.74

BTON 0.18 0.22 0.22 0.21 0.15

CTBN 0.58 0.4 0.46 0.44 0.43

GDST 0.39 0.23 0.31 0.25 0.35

INAI 0.79 0.8 0.78 0.83 0.83

JKSW 2.31 2.33 2.43 2.55 2.53

JPRS 0.27 0.22 0.12 0.03 0.04

KRAS 0.46 0.51 0.56 0.55 0.65

LION 0.14 0.17 0.14 0.16 0.26

LMSH 0.4 0.41 0.24 0.22 0.17

NIKL 0.46 0.51 0.61 0.65 0.7

PICO 0.69 0.66 0.66 0.65 0.64

TBMS 0.9 0.9 0.9 0.91 0.88

BRPT 0.59 0.61 0.62 1.16 0.63

BUDI 0.59 0.61 0.62 1.16 0.63

DPNS 0.27 0.23 0.15 0.36 0.12

EKAD 0.38 0.37 0.29 0.92 0.33

ETWA 0.43 0.39 0.54 1.14 0.77

SRSN 0.37 0.3 0.33 0.84 0.29

UNIC 0.45 0.49 0.43 0.45 0.44

AKKU 0.47 0.49 0.63 0.94 0.95

AKPI 0.46 0.5 0.5 0.5 0.53

APLI 0.31 0.35 0.34 0.28 0.17

BRNA 0.59 0.6 0.6 0.78 0.72

IPOL 0.5 0.56 0.5 0.45 0.45

SIAP 0.34 0.37 0.42 0.63 0.04

TRST 0.39 0.37 0.42 0.63 0.04

YPAS 0.34 0.33 0.52 0.72 0.53

JPFA 0.5 0.54 0.56 0.64 0.66

MAIN 0.73 0.68 0.62 0.61 0.69

SIPD 0.4 0.51 0.61 0.59 0.54

SULI 0.81 0.97 1.03 1.39 1.4

TIRT 0.76 0.8 0.84 0.91 0.88

FASW 0.59 0.63 0.67 0.72 0.7

KBRI 0.19 0.09 0.03 0.12 0.47

SPMA 0.51 0.51 0.53 0.52 0.61

TKIM 0.71 0.71 0.71 0.69 0.65

AUTO 0.26 0.32 0.38 0.24 0.29

GDYR 0.63 0.63 0.57 0.49 0.53

GJTL 0.65 0.61 0.57 0.62 0.62

BRAM 0.19 0.27 0.26 0.31 0.42

IMAS 0.79 0.6 0.67 0.7 0.71

INDS 0.7 0.44 0.31 0.2 0.19

LPIN 0.29 0.24 0.21 0.26 0.24

MASA 0.46 0.62 0.4 0.4 0.4

NIPS 0.56 0.62 0.59 0.7 0.52

PRAS 0.69 0.7 0.51 0.48 0.46

SMSM 0.46 0.41 0.43 0.4 0.34

ADMG 0.66 0.5 0.29 0.43 0.36

ARGO 0.85 0.78 0.87 0.86 1.14

CNTX 0.93 0.83 0.92 0.93 0.92

ESTI 0.56 0.59 0.54 0.59 0.66

HDTX 0.45 0.44 0.53 0.69 0.85

INDR 0.48 0.56 0.56 0.59 0.59

MYTX 0.9 0.96 1.03 1.04 1.13

PBRX 0.81 0.54 0.58 0.57 0.44

POLY 2.98 2.99 2.97 3.34 4.3

TFCO 0.52 0.24 0.21 0.19 0.15

IKBI 0.18 0.17 0.25 0.18 0.18

JECC 0.82 0.79 0.79 0.88 0.83

KBLI 0.51 0.33 0.27 0.33 0.29

KBLM 0.43 0.61 0.63 0.58 0.55

SCCO 0.62 0.64 0.56 0.59 0.5

VOKS 0.65 0.68 0.64 0.69 0.69

PTSN 0.43 0.39 0.41 0.34 0.25

ADES 0.69 0.6 0.46 0.39 0.41

AISA 0.69 0.48 0.47 0.53 0.51

DLTA 0.16 0.17 0.19 0.21 0.22

MLBI 0.58 0.56 0.71 0.44 0.75

MYOR 0.53 0.63 0.63 0.59 0.6

ROTI 0.19 0.28 0.44 0.56 0.55

SKLT 0.4 0.42 0.48 0.53 0.53

STTP 0.31 0.47 0.53 0.52 0.51

ULTJ 0.35 0.35 0.3 0.28 0.28

HMSP 0.5 0.47 0.49 0.48 0.52

RMBA 0.56 0.64 0.72 0.9 1.13

DVLA 0.24 0.21 0.21 0.23 0.22

INAF 0.57 0.45 0.45 0.54 0.52

KAEF 0.32 0.3 0.3 0.34 0.38

MERK 0.16 0.15 0.26 0.26 0.22

PYFA 0.23 0.3 0.35 0.46 0.44

SCPI 0.94 0.93 0.96 0.98 1.03

SQBB 0.17 0.15 0.16 0.18 0.17

TSPC 0.26 0.28 0.27 0.28 0.24

MRAT 0.12 0.15 0.15 0.14 0.23

TCID 0.09 0.09 0.13 0.19 0.3

KDSI 0.54 0.52 0.44 0.58 0.58

KICI 0.25 0.26 0.29 0.24 0.18

LMPI 0.34 0.4 0.49 0.51 0.5

IGAR 0.15 0.18 0.22 0.28 0.24

INRU 0.56 0.6 0.6 0.6 0.61

INKP 0.66 0.67 0.68 0.66 0.63

CEKA 0.63 0.5 0.54 0.5 0.58

ASII 0.08 0.5 0.5 0.5 0.49

INCI 0.04 0.11 0.12 0.07 0.07

SMGR 0.21 0.25 0.31 0.29 0.27

CPIN 0.31 0.3 0.33 0.36 0.5

ERTX 2.78 1.56 0.79 0.77 0.72

GGRM 0.3 0.37 0.35 0.42 0.42

KLBF 0.17 0.21 0.24 0.2 0.21

UNVR 0.53 0.64 0.66 1.21 0.67

INDF 0.47 0.41 0.42 0.5 0.52

SIMA 0.78 1.43 1.32 0.29 0.49

STTP 0.56 0.47 0.53 0.52 0.51

FPNI 0.31 0.63 0.66 0.65 0.63

LAMPIRAN 2 HASIL PENGOLAHAN DENGAN SPSS 18.00 STATISTIK DESKRIPTIF

Descriptives

Frequencies

Statistics

ROA CR DR

N Valid 575 575 575

Missing 0 0 0

Mean 6.0761 370.8432 .5370

Std. Error of Mean .52707 93.06305 .01728

Median 4.2200 146.8800 .5000

Std. Deviation 12.63866 2231.57345 .41431

Variance 159.736 4979920.045 .172

Descriptive Statistics

N Minimum Maximum Mean Std. Deviation

Statistic Statistic Statistic Statistic Std. Error Statistic

ROA 575 -75.58 78.84 6.0761 .52707 12.63866

CR 575 .42 46498.44 370.8432 93.06305 2231.57345

DR 575 .03 4.30 .5370 .01728 .41431

Valid N (listwise)

Skewness .212 17.830 4.076

Std. Error of Skewness .102 .102 .102

Kurtosis 10.323 343.801 24.916

Std. Error of Kurtosis .203 .203 .203

Minimum -75.58 .42 .03

Maximum 78.84 46498.44 4.30

REGRESI LOGISTIK

Block 0: Beginning Block

Iteration Historya,b,c

Iteration

-2 Log likelihood

Coefficients Constant

Step 0 1 565.291 -1.235

2 561.337 -1.430

3 561.325 -1.442

4 561.325 -1.442

a. Constant is included in the model. b. Initial -2 Log Likelihood: 561.325

c. Estimation terminated at iteration number 4 because parameter estimates changed by less than .001. Block 1: Method = Enter

lteration Historya,b,c,d

Iteration

-2 Log likelihood

Coefficients

Constant ROA CR DR

Step 1 1 423.885 -1.606 -.047 .000 1.225

2 346.355 -2.108 -.114 .000 1.939

3 310.482 -2.327 -.204 .000 2.340

4 301.423 -2.398 -.278 .000 2.447

5 300.742 -2.436 -.306 .000 2.505

6 300.737 -2.440 -.308 .000 2.512

7 300.737 -2.440 -.308 .000 2.512

b. Constant is included in the model. c. Initial -2 Log Likelihood: 561.325

d. Estimation terminated at iteration number 7 because parameter estimates changed by less than .001.

Model Summary

Step

-2 Log likelihood

Cox & Snell R Square

Nagelkerke R Square

1 300.737a .364 .585

a. Estimation terminated at iteration number 7 because parameter estimates changed by less than .001.

Hosmer and Lemeshow Test

Step Chi-square df Sig.

1 7.703 8 .463

Classification Tablea

Observed Predicted

FD _Percentage

Correct

0 1

Step 1 FD 0 454 11 97.6

1 48 62 56.4

Overall Percentage 89.7

a. The cut value is .500

Omnibus Tests of Model Coefficients

Chi-square df Sig.

Step 1 Step 260.588 3 .000

Block 260.588 3 .000

Model 260.588 3 .000

B S.E. Wald df Sig. Exp(B)

Step 1a ROA -.308 .038 64.894 1 .000 .735

CR .000 .000 .064 1 .801 1.000

DR 2.512 .586 18.407 1 .000 12.330

Constant -2.440 .392 38.716 1 .000 .087

DAFTAR PUSTAKA

BUKU

Brigham, Eguene. and Houston, Joel, F, 2010. Dasar – Dasar Manajemen Keuangan Edisi II. Diterjemahkan oleh Ali Akbar. Salemba Empat, Jakarta. Fachrudin, Khaira Amalia, 2008. Kesulitan Keuangan Perusahaan dan Personal.

USU Press, Medan.

Ghozali, Imam, 2011. Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 19. Semarang,Badan Penerbit Universitas Diponegoro.

Harmono, 2011. Manajemen Keuangan berbasis Balanced Scorecard Pendekatan Teori, Kasus, dan Riset Bisnis. Bumi Aksara, Jakarta.

Ikatan Akuntan Indonesia (IAI), 2009. Pernyataan Standar Akuntansi Keuangan Indonesia No.2. Buku Satu.Salemba Empat, Jakarta.

Kasmir, 2009. Pengantar Manajemen Keuangan, Edisi Pertama. Kencana, Jakarta.

Kuncoro dan Suhardjono, 2002. Manajemen Perbankan (Teori dan Aplikasi), Edisi Pertama. Penerbit BPFE,Yogyakarta.

Kuncoro, Mudrajad, 2013. Metode Riset untuk Bisnis dan Ekonomi (Bagaimana Meneliti dan Menulis Tesis). Erlangga, Jakarta.

Rodoni, Ahmad dan Herni Ali, 2010. Manajemen Keuangan. Edisi Pertama. Mitra Wacana Media, Jakarta.

Situmorang, Syafrizal Helmi dan Muslich Lufti, 2015. AnalisisData : Untuk Riset Manajemen dan Bisnis, Edisi 3. USU press, Medan.

Soewadji, J, 2012. Pengantar Metodologi Peneltitian. Mitra Wacana Media, Jakarta

Subramanyam, K.R. dan John J. Wild, 2010. Analisis Laporan Keuangan.Edisi Kesepuluh. Salemba Empat, Jakarta.

Sugiono dan Untung, 2008. Panduan Praktis Dasar Analisa Laporan Keuangan. Grasindo, Jakarta.

Sudana, I Made, 2011. Manajemen Keuangan Perusahaan Teori dan Praktik. Erlangga, Jakarta.

Suteja, Jaja, 2012. Manajemen Keuangan Perusahaan. PT. Raja Grafindo Persada, Jakarta.

Syahyunan, 2013. Manajemen Keuangan (Perencanaan, Analisis dan Pengendalian Keuangan). USU Press, Medan.

Syamsuddin, Lukman, 2004. Manajemen keuangan Perusahaan. Cetakan keempat. PT. Raja Grafindo Persada, Jakarta.

JURNAL

Andre, Orina. 2013. Pengaruh Profitabilitas, Likuiditas dan Leverage dalam Memprediksi Financial Distress (Studi Empiris Pada Perusahaan Aneka Industri yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia). 1-19.

Atmini, Sari, 2005. Manfaat Laba dan Arus Kas Untuk Memprediksi Kondisi Financial Distress pada Perusahaan Textile Mill Products dan Apparel and Other Textile Products yang Terdaftar di Bursa Efek Jakarta. Simposium Nasional Akuntansi VIII Solo, 15-16 September 2005.

Azis A. dan G. H. Lawson, 1989. Cash Flow Reporting and Financial Distress Models: Testing and Hypotheses,Financial Management 19, No. 1,

Spring 55-63.

Aziz, M. Adnan dan Humjayon A Dar, 2006. Predicting Corporate Bankruptcy : where we stand? Corporate Governance. 6(1) : 18-34.

Brahmana, Rayenda K, 2007. Identifying Financial Distress Condition in Indonesia Manufacture Industry. Birmingham Business School, University of Birmingham, United Kingdom.

Almilia, LS dan Emanuel Kristiadji. 2003. Analisis Rasio Keuangan untuk Memprediksi Kondisi Financial Distress Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Jakarta. JAAI. Vol. 7. No.2.

Kurniasari, Christiana dan Imam Ghozali. 2013. Analisis Pengaruh Rasio CAMEL dalam Memprediksi Financial Distress Perbankan Indonesia. Diponegoro Jurnal of Accounting 2.4 (2013):1-10.

Luciana Spica Almilia, Kristijadi. 2003. Analisis Rasio Keuangan Untuk Memprediksi Kondisi Financial Distress Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Jakarta. JAAI. Vol. 7. No.2.

Platt, Harlan D. Dan Marjorie B. Platt, 2002. Predicting Corporate Financial Distress: Reflections on Choice-based Sample Bias, Journal of Economics and Finance, Illinois.

Purwanti, Yulia, 2005, Analisis Rasio Keuangan untuk Memprediksi Kondisi Keuangan Financial Distress Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Fakultas Ekonomi, Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta.

Sari, Atmini. 2005. Manfaat Laba dan Arus Kas Untuk Memprediksi Kondisi Financial Distress pada Perusahaan Textille Mill Products dan Apparel and Other Textile Products yang Terdaftar di Bursa Efek Jakarta. SNA VIII Solo

Whitaker, R. B. 1999. “The Early Stages of Financial Distress”. Journal of Economics and Finance, 23: 123-133.

Widarjo, Wahyu dan Setiawan, Doddy.2009. Pengaruh Rasio Keuangan Terhadap Kondisi Financial Distress Perusahaan Otomotif. Jurnal Bisnis dan Akuntansi. 11 (2) : 107-119.

Widhiari, Ni Luh, dkk. 2015. Pengaruh Rasio Likuiditas, Leverage, Operating Capacity, dan Sales Growth Terhadap Financial Distress. E-Jurnal Akuntansi Universitas Udayana 11.2 (2015):456-469.

SITUS

BAB III

METODE PENELITIAN 3.1 Jenis Penelitian

Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian kausatif. Penelitian kausatif merupakan penelitian dengan menggunakan karakteristik masalah berupa hubungan sebab akibat antara dua variabel atau lebih. Dimana penelitian ini bertujuan untuk melihat seberapa besar akibat yang ditimbulkan oleh variabel bebas kepada variabel terikat (Kuncoro 2013:15).

3.2 Tempat dan Waktu Penelitian

Peneliti melakukan penelitian pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia mealui media internet dengan situs Waktu penelitian dimulai dari Februari 2016 – April 2016.

3.3Batasan Operasional

Untuk menghindari ruang lingkup yang terlalu luas yang akan mengaburkan penelitian, maka penelitian ini dibatasi pada variabel independen yang terdiri atas:rasio profitabilitas (X1),rasio likuiditas (X2), rasio leverage(X3) dan variabel dependen (Y) adalah financial distress.

3.4Definisi Operasional Variabel 3.4.1Variabel Dependen

Variabel dependen dalam penelitian ini adalahfinancial distress, di manafinancial distress ini adalah variabel yang dipengaruhi variabel independen. Perusahaan yang cenderung tidak financial distress (ditandai dengan tidak terjadinya laba bersih (net income) negatif selama dua tahun atau lebih secara berturut-turut) dan perusahaan mengalami financial distress (ditandai dengan terjadinya laba bersih (net income) negatif selama dua tahun atau lebih secara berturut-turut) (Sari, 2005). Variabel ini menggunakan variabel dummy dengan pengukuran 1 (satu) untuk perusahaan yang mengalami financial distress dan 0 (nol) untuk perusahaan yang tidak mengalami financial distress.

3.4.2Variabel Independen 1. Profitabilitas

Rasio profitabilitas digunakan untuk mengetahui kemampuan perusahaan dalam menghasilkan laba atau seberapa efektif pengelolaan perusahaan oleh manajemen. Rasio ini diproksikan dengan Retrun on Assets (ROA) dengan rumus sebagai berikut (Syahyunan, 2013:92):

Return on Asset = Laba Bersih Total Aset

2. Likuiditas

Rasio likuiditas merupakan rasio yang digunakan untuk mengetahui kemampuan perusahaan dalam memenuhi kewajiban jangka pendeknya secara tepat waktu. Rasio ini diproksikan dengan Current Ratio dengan rumus sebagai berikut (Syahyunan, 2013:92):

Current Ratio= Total Aktiva Lancar Total Kewajiban Lancar

3. Leverage

Rasio leverage digunakan untuk mengetahui kemampuan perusahaan dalam melunasi seluruh utang-utangnya atau dengan kata lain rasio ini dapat pula digunakan untuk mengetahui bagaimana perusahaan mendanai kegiatan usahanya apakah lebih banyak menggunakan utang atau ekuitas. Rasio ini diproksikan dengan Debt Ratio dengan rumus sebagai berikut (Syahyunan, 2013:92):

Leverage =Total Hutang Total Aktiva

3.4.3 Operasionalisasi Variabel

Penelitian ini dapat dilaksanakan dengan baik, maka perlu dipahami berbagai unsur-unsur yang menjadi dasar dari penelitian ilmiah yang termuat dalam operasionalisasi variabel penelitian. Secara rinci, operasionalisasi variabel dapat dilihat pada Tabel 3.1 berikut ini:

Tabel 3.1

Operasionalisasi Variabel Penelitian

No Variabel Definisi Rumus Skala

Ukur 1 Financial

distress

Tahappenurunankon disikeuanganperusah aanyang terjadi sebelumterjadinya kebangkrutan atau likuidasi

Nilai 1 (satu) diberikan untuk perusahaan yang memiliki laba bersih operasi negatif 2 (dua) tahun berturut-turut dan

nilai 0 (nol) untuk perusahaan yang memiliki

laba operasi positif.

Nominal

2 Rasio

Profitabilitas

Sebuah kemampuan perusahaan yang ditunjukkan dengan menggunakan

seluruh aktiva yang dimiliki untuk menghasilkan laba bersih. Semakin besar ROA berarti semakin efisien penggunaan aktiva perusahaan

Return on Assets = Laba Bersih Total Aset Rasio 3 Rasio Likuiditas Rasio likuiditas merupakan rasio yang digunakan untuk mengetahui kemampuan perusahaan dalam memenuhi kewajiban jangka pendeknya secara tepat waktu.

Current Ratio= Total Aktiva Lancar

Total Kewajiban Lancar

Rasio

4 Rasio

Leverage

Rasio leverage

merupakan rasio yang digunakan untuk mengetahui kemampuan perusahaan dalam melunasi utang-utangnya.

Debt Ratio = Total Hutang

Total Aktiva

3.5 Populasi dan Sampel Penelitian

Populasi adalah kelompok elemen yang lengkap, yang biasanya berupa orang, objek, transaksi, atau kejadian di mana kita tertarik untuk mempelajarinya atau menjadi objek penelitian (Kuncoro, 2013:118). Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan manufaktur yangterdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) selama periode 2010-2014 yaitu sebanyak 138 perusahaan.

Sampel adalah suatu himpunan bagian dari unit populasi (Kuncoro, 2103:118). Metode pemilihan sampel yang digunakan adalah purposive sampling dengan jugdement sampling. Metode purposive sampling dengan judgement sampling merupakan metode penentuan sampel berdasarkan kriteria tertentu sesuai dengan yang dikehendaki peneliti. Kriteria sampel yang ditentukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: perusahaan manufaktur tbk. yang menghasilkan laba bersih operasi negatif minimal selama dua tahun berturut – turut dari periode 2010 sampai dengan 2014 untuk perusahaan yang mengalami financial distress dan perusahaan manufaktur tbk. yang memiliki laba bersih operasi positif dari periode 2010 sampai dengan 2014 untuk perusahaan tidak mengalami financial distress.

Berdasarkan kriteria yang telah dipaparkan diatas, maka perusahaan manufaktur yang menjadi sampel dalam penelitian ini adalah berjumlah sebanyak 115 perusahaan.

Tabel 3.2

Daftar Sampel Penelitian

No. Nama Perusahaan Kode

Kriteria Penentuan

Sampel Sampel

1

1 Indocement Tunggal Prakarsa Tbk. INTP √ 1

2 Semen Baturaja (Persero) Tbk. SMBR - -

3 Holcim Indonesia Tbk. SMCB √ 2

4 Semen Indonesia (Persero) Tbk. SMGR √ 3

5 PT Wijaya Karya Beton Tbk. WTON - -

6 Asahimas Flat Glass Tbk. AMFG √ 4

7 Arwana Citramulia Tbk. ARNA √ 5

8 Intikeramik Alamasri Industri Tbk. IKAI √ 6

9 Keramika Indonesia Assosiasi Tbk. KIAS √ 7

10 Mulia Industrindo Tbk. MLIA √ 8

11 Surya Toto Indonesia Tbk. TOTO √ 9

12 Alakasa Industrindo Tbk. ALKA √ 10

13 Saranacentral Bajatama Tbk. BAJA - -

14 Betonjaya Manunggal Tbk. BTON √ 11

15 Citra Tubindo Tbk. CTBN √ 12

16 Gunawan Dianjaya Steel Tbk. GDST √ 13

17 Indal Aluminium Industry Tbk. INAI √ 14

18 Steel Pipe Industry of Indonesia Tbk. ISSP - -

19 Jakarta Kyoei Steel Works Tbk. JKSW √ 15

20 Jaya Pari Steel Tbk. JPRS √ 16

21 Krakatau Steel (Persero) Tbk. KRAS √ 17

22 Lion Metal Works Tbk. LION √ 18

23 Lionmesh Prima Tbk. LMSH √ 19

24 Pelat Timah Nusantara Tbk. NIKL √ 20

25 Pelangi Indah Canindo Tbk. PICO √ 21

26 Tembaga Mulia Semanan Tbk. TBMS √ 22

27 Barito Pacific Tbk. BRPT √ 23

28 Budi Starch & Sweetener Tbk. BUDI √ 24

29 Duta Pertiwi Nusantara Tbk. DPNS √ 25

30 Ekadharma International Tbk. EKAD √ 26

31 Eterindo Wahanatama Tbk. ETWA √ 27

32 Intanwijaya Internasional Tbk. INCI √ 28

33 Sorini Agro Asia Corporindo Tbk. SOBI - -

34 Indo Acidatama Tbk. SRSN √ 29

35 Chandra Asri Pertochemical Tbk. TPIA √ 30

36 Unggul Indah Cahaya Tbk. UNIC √ 31

37 Alam Karya Unggul Tbk. AKKU √ 32

38 Argha Karya Prima Industry Tbk. AKPI √ 33

39 Asiaplast Industries Tbk. APLI √ 34

40 Berlina Tbk. BRNA √ 35

41 Indopoly Swakarsa Industry Tbk. IPOL √ 36

42 Sekawan IntipratamaTbk. SIAP √ 37

43 Tunas Alfin Tbk. TALF - -

Lanjutan Tabel 3.1

45 Yanaprima Hastaoersada Tbk. YPAS √ 39

46 Charoen Pokphand Tbk. CPIN √ 40

47 JAPFA Comfeed Indonesia Tbk. JPFA √ 41

48 Malindo Feedmill Tbk. MAIN √ 42

49 Sierad Produce Tbk. SIPD √ 43

50 SLJ Global Tbk. SULI √ 44

51 Tirta Mahakam Resources Tbk. TIRT √ 45

52 Alkindo Naratama Tbk. ALDO - -

53 PT Dwi Aneka Jaya Kemasindo Tbk. DAJK - -

54 Fajar Surya Wisesa Tbk. FASW √ 46

55 Kertas Basuki Rachmat Indonesia Tbk. KBRI √ 47

56 Suparma Tbk. SPMA √ 48

57 Pabrik kertas Tjiwi Kimia Tbk. TKIM √ 49

58 Astra Internasional Tbk. ASII √ 50

59 Astra Otoparts Tbk. AUTO √ 51

60 Indo Kordsa Tbk. BRAM √ 52

61 Goodyear Indonesia Tbk. GDYR √ 53

62 Gajah Tunggal Tbk. GJTL √ 54

63 Indomobil Sukses Internasional Tbk. IMAS √ 55

64 Indospring Tbk. INDS √ 56

65 Multi Prima Sejahtera Tbk. LPIN √ 57

66 Multistrada Arah Sarana Tbk. MASA √ 58

67 Nipress Tbk. NIPS √ 59

68 Prima Alloy Steel Universal Tbk. PRAS √ 60

69 Selamat Sempurna Tbk. SMSM √ 61

70 Polychem Indonesia Tbk. ADMG √ 62

71 Argo Pantes Tbk. ARGO √ 63

72 Century Textile Industry (PS) Tbk. CNTX √ 64

73 Eratex Djaja Tbk. ERTX √ 65

74 Ever Shine Textile Industry Tbk. ESTI √ 66

75 Panasia Indo Resources Tbk. HDTX √ 67

76 Indo-Rama Synthetic Tbk. INDR √ 68

77 Apac Citra Centertex Tbk. MYTX √ 69

78 Pan Brothers Tbk. PBRY √ 70

79 Asia Pasific Fibers Tbk. POLY √ 71

80 Ricky Putra Globalindo Tbk. RICY - -

81 Sri Rejeki Isman Tbk. SRIL - -

82 Sunson Textile Manufactures Tbk. SSTM √ 72

83 Star Petrochem Tbk. STAR - -

84 Tifico Fiber Indonesia Tbk. TFCO √ 73

85 Trisula Internasional Tbk. TRIS - -

86 Nusantara Inti Corpora Tbk. UNIT - -

87 Unitex Tbk. UNTX - -

88 Sumi Indo Kabel Tbk. IKBI √ 74

89 Jembo Cable Company Tbk. JECC √ 75

90 KMI Wire and Cable Tbk. KBLI √ 76

91 Kabelindo Murni Tbk. KBLM √ 77

Lanjutan Tabel 3.1

Sumber :

93 Voksel Electric Tbk. VOKS √ 80

94 Sat Nusapersada Tbk. PTSN √ 81

95 Akasha Wira Interasional Tbk. ADES √ 82

96 Tiga Pilar Sejahtera Food Tbk. AISA √ 83

97 Tri Banyan Tirta Tbk. ALTO - -

98 Wilmar Cahaya Indonesia Tbk. CEKA √ 84

99 Delta Djakarta Tbk. DLTA √ 85

100 Indofood CBP Sukses Makmur Tbk. ICBP - -

101 I Multi Bintang Indonesia Tbk. MLBI √ 86

102 Mayora Indah Tbk. MYOR √ 87

103 Prasidha Aneka Siaga Tbk. PSDN - -

104 Nippon Indosari Corpindo Tbk. ROTI √ 88

105 Sekar Bumi Tbk. SKBM - -

106 Sekar Laut Tbk. SKLT √ 89

107 Siantar TOP Tbk. SSTP - -

108 Ultrajaya Milk Industry & Trading Co Tbk. ULTJ √ 90

109 Gudang Garam Tbk. GGRM √ 91

110 HM Sampoerna Tbk. HMSP √ 92

111 Bentoel Internasional Investama Tbk. RMBA √ 93

112 Wismilak Inti Makmur Tbk WIIM - -

113 Darya-Varia Laboratoria Tbk. DVLA √ 94

114 Indofarma (Persero) Tbk. INAF √ 95

115 Kimia Farma (Persero) Tbk. KAEF √ 96

116 Kalbe Farma Tbk. KLBF √ 97

117 Merck Tbk. MERK √ 98

118 Pyridam Farma Tbk. PYFA √ 99

119 Merck Sharp Dohme Pharma Tbk. SCPI √ 100

120 Industri Jamu dan Farmasi Sido Muncul Tbk. SIDO - -

121 Taisho Pharmaceutical Indonesia Tbk. SQBB √ 101

122 Tempo Scan Pacific Tbk. TSPC √ 102

123 Martina Berto Tbk. MBTO - -

124 Mustika Ratu Tbk. MRAT √ 103

125 Mandom Indonesia Tbk. TCID √ 104

126 Unilever Indonesia Tbk. UNVR √ 105

127 Chitose Internasional Tbk. CINT - -

128 Kedawung Setia Industrial Tbk. KDSI √ 106

129 Kedaung Indah Can Tbk. KICI √ 107

130 Langgeng Makmur Industri Tbk. LMPI √ 108

131 Indofood Sukses Makmur Tbk. INDF √ 109

132 Champion Pasific Indonesia Tbk. IGAR √ 110

133 Toba Pulp Lestari Tbk. INRU √ 111

134 Indah Kiat Pulp & Paper Tbk. INKP √ 112

135 Siwani Makmur Tbk. SIMA √ 113

136 Lotte Chemical Titan Tbk. FPNI √ 114

137 Siantar Top Tbk. STTP √ 115

3.6Jenis Data dan Sumber Data

Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kuantitatif yang bersumber dari data sekunder. Data sekunder adalah data yang diperoleh dari dokumen, publikasi yang sudah dalam bentuk jadi (Soewadji, 210:147). Data diperoleh dari hasil publikasi Bursa Efek Indonesia mengenai data perusahaan, yang berupa data tahunan dengan periode penelitiaan yang dimulai dari tahun 2010 hingga tahun 2014 pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.

3.7Metode Pengumpulan Data

Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu studi dokumentasi dengan mengumpulkan data sekunder yang berupa laporan keuangan

yang diperoleh dari seperti

3.8Teknik Analisis Data

Untuk mengolah dan menganalisis data, peneliti menggunakan menggunakan bantuan program statistik, software SPSS for windows. Adapun metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan tahap-tahap sebagai berikut.

3.8.1 Analisis Statistik Deskriptif

Statistik deskriptif digunakan untuk menganalisis dan menyajikan data kuantitatif dengan tujuan untuk menggambarkan data tersebut. Data yang akan

dianalisisadalahgambaranperusahaanyangdijadikansampeldalampenelitianini. Dengan statistik deskriptif akan diketahui nilairata-rata (mean), nilai minimum danmaksimumsertastandardeviasi.Datayangditelitidikelompokkandalamdua kategori,yaituperusahaanfinancialdistressdanperusahaannon-financialdistress.

3.8.2 Analisis Regresi Logistik

Dalam menganalisis hasil penelitian ini digunakan regresi logistik. Penggunaan regresi logistik dilakukan karena variabel dependen merupakan variabel dikotomi yang terdiri dari dua kategori (variabel dummy) dan satu variabel dependen (terikat) yang non metric (nominal) serta memiliki variabel independen (bebas) lebih dari satu. Secara matematis dapat dirumuskan dengan berikut:

Ln = p

1−p = a+ b1 X1 + b2 X2 + b3 X3+ ε

Dimana:

Ln = Probabilitas perusahaan mengalami financial distress

p

1−p = Probabilitas perusahaan mengalami financial distress

a = Konstanta

X1 = Return on Assets (ROA) X2 = Current Ratio

X3 = Debt Ratio

b1- b3 = Koefisien regresi

Dalam melakukan analisis regresi logistik, dilakukan pengujian-pengujian berikut ini :

1. Menguji kelayakan dengan Goodness of Fit Test

Kelayakan regresi dinilai dengan menggunakan Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test untuk menguji hipotesa nol, bahwa tidak ada perbedaan antara model dengan datanya (model yang dihipotesakan fit dengan data). Syaratnya adalah (Situmorang dan Lufti, 2012:256) :

Jika probabilitas > 0,05 maka Ho diterima Jika probabilitas ≤ 0,05 maka Ho ditolak 2. Menilai Overall Model Fit

Penilaian kesesuaian model dengan variabel bebas atau prediktor dilakukan dengan menggunakan fungsi Likelihood (Ghozali, 2011:228). Likelihood L dari model adalah probabilitas bahwa model yang dihipotesiskan menggambarkan data input. Konstanta L ditransformasikan menjadi .2LogL terlebih dahulu untuk tujuan penilaian. Statistik -2LogL pada awal (block number = 0) dengan angka - 2LogL pada block number = 1 dapat juga digunakan untuk menentukan jika variabel bebas ditambahkan pada model apakah secara signifikan memperbaiki model fit, apabila terjadi penurunan maka dapat ditarik kesimpulan bahwa model tersebut menunjukkan model regresi yang baik.

3.Koefisien Determinasi

Koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui seberapa besar variabilitas variabel–variabel independen mampu memperjelas variabilitas variabel dependen. Koefisien determinasi pada regresi logistik dapat dilihat pada

nilai Nagelkerke R Square. Nilai Nagelkerke R Square dapat diinterpretasikan seperti nilai R Square pada regresi berganda (Ghozali, 2011: 79). Nilai ini didapat dengan cara membagi nilai Cox & Snell R Square dengan nilai maksimumnya. 4. Matrik Klasifikasi

Matrik klasifikasi akan menunjukkan kekuatan prediksi dari model regresi untuk memprediksi kemungkinan financial distress perusahaan. Matrik klasifikasi logistik dapat dilihat pada classification table.Pada model yang sempurna maka semua kasus akan berada pada diagonal dengan tingkat ketepatan peramalan (Ghozali, 2011:324).

3.8.3 Uji Hipotesis

Pengujian hipotesis ini dilakukan untuk menguji dengan menggunakan alat bantu SPSS.

3.8.3.1Uji Secara Simultan (Likelihood)

Uji ini dilakukan untuk melihat pengaruh rasio-rasio keuangan terhadap financial distress secara simultan sebagaimana uji F pada regresi linier. Uji ini didasarkan pada nilai statistika -2LL. Uji serentak koefisien regresi model logistik dihitung dari perbedaan -2LL antara model dengan hanya terdiri dari konstanta dan model yang diestimasi terdiri dari konstanta dan variabel independen (Widarjono, 2010:141). Selisih diantara block 0 dan block 1 dalam -2LL merupakan model Chi Square yang dipakai untuk menguji signifikansi secara simultan. Nilai signifikan < 0,05, menunjukkan bahwa variabel independen berpengaruh secara simultan terhadap variabel dependen.

3.8.3.2 Uji Secara Parsial (Uji Wald)

Uji wald dilakukan untuk melihat pengaruh rasio-rasio keuangan terhadap prediksi financial distress secara parsial. Berikut syaratnya (Widarjono, 2010:123):

• Jika nilai signifikan < 0,05 , maka H0 diterima, maka variabel independen berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.

• Jika nilai signifikan ≥ 0,05, maka H0 ditolak, maka variabel independen tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.

BAB IV

HASIL PENELITIAN 4.1 Gambaran Umum Perusahaan

Menurut undang-undang yang berlaku yaitu UU No. 1 Tahun 1995 tentang Perseroan Terbatas (UUPT) adalah perseroan terbuka untuk perusahaan terbuka dan perseroan tertutup untuk perusahaan tertutup. Perusahaan terbuka adalah perseroan yang modal dan jumlah pemegang sahamnya memenuhi kriteria tertentu atau perseroan yang melakukan penawaran umum, sesuai dengan perundang-undangan di bidang pasar modal. Salah satu sektor dari perusahaan terbuka yaitu perusahaan manufaktur. Perusahaan manufaktur adalah suatu cabang industri yang menggabungkan pemakaian mesin, peralatan dan tenaga kerja dalam suatu proses untuk mengubah bahan mentah menjadi barang layak untuk dijual. Perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia yang menjadi sampel dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel 4.1 berikut.

Tabel 4.1

Daftar Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada Tahun 2010-2014 yang menjadi Sampel

No. Nama Perusahaan Kode

Emiten Tanggal Berdiri Tanggal Listing

Bidang dan Kegiatan Perusahaan

1 Indocement Tunggal Prakarsa Tbk. INTP 16 Januari 1985 05 Desember 1989 Industri semen

2 Holcim Indonesia Tbk. SMCB 15 Agustus 1971 10 Agustus 1977 Industri semen

3 Semen Indonesia (Persero) Tbk. SMGR 25 Maret 1953 25 Maret 1953 Industri semen 4 Asahimas Flat Glass Tbk. AMFG 07 Oktober 1971 08 Oktober 1995 Keramik, porselen dan

kaca

5 Arwana Citramulia Tbk. ARNA 22 Februari 1993 17 Juli 2001 Keramik, porselen dan

kaca

6 Intikeramik Alamasri Industri Tbk. IKAI 26 Juni 1991 04 Juni 1997 Keramik, porselen dan _kaca 7 Keramika Indonesia Assosiasi Tbk. KIAS 11 Januari 1901 08 Desember 1994 Keramik, porselen dan

8 Mulia Industrindo Tbk. MLIA 15 November 1986 17 Januari 1994 Keramik, porselen dan kaca

9 Surya Toto Indonesia Tbk. TOTO 11 Juli 1977 30 Oktober 1990 Keramik, porselen dan kaca

10 Alakasa Industrindo Tbk. ALKA 21 Februari 1972 12 Juli 1990 Industri logam dan

sejenisnya

11 Betonjaya Manunggal Tbk. BTON 27 Februari 1995 18 Juli 2001 Industri logam dan

sejenisnya

12 Citra Tubindo Tbk. CTBN 23 Agustus 1983 28 November 1989 Industri logam dan

sejenisnya 13 Gunawan Dianjaya Steel Tbk. GDST 08 April 1989 23 Desember 2009 Industri logam dan

sejenisnya 14 Indal Aluminium Industry Tbk. INAI 16 Juli 1971 05 Desember 1994 Industri logam dan

sejenisnya 15 Jakarta Kyoei Steel Works Tbk. JKSW 07 Januari 1974 06 Agustus 1997 Industri logam dan

sejenisnya

16 Jaya Pari Steel Tbk. JPRS 18 Juli 1973 04 Agustus 1989 Industri logam dan

sejenisnya 17 Krakatau Steel (Persero) Tbk. KRAS 27 Oktober 1971 10 November 2010 Industri logam dan

sejenisnya

18 Lion Metal Works Tbk. LION 16 Agustus 1972 20 Agustus 1993 Industri logam dan

sejenisnya 19 Lionmesh Prima Tbk. LMSH 14 Desember 1982 04 Juni 1990 Industri logam dan _sejenisnya 20 Pelat Timah Nusantara Tbk. NIKL 19 Agustus 1982 14 Desember 2009 Industri logam dan

sejenisnya 21 Pelangi Indah Canindo Tbk. PICO 26 September 1983 23 September 1996 Industri logam dan

sejenisnya 22 Tembaga Mulia Semanan Tbk. TBMS 03 Februari 1977 23 Mei 1990 Industri logam dan

sejenisnya

23 Barito Pacific Tbk. BRPT 04 April 1979 01 Oktober 1993 Industri kimia

24 Budi Starch & Sweetener Tbk. BUDI 15 Januari 1979 08 Mei 1995 Industri kimia 25 Duta Pertiwi Nusantara Tbk. DPNS 18 Maret 1982 08 Agustus 1990 Industri kimia 26 Ekadharma International Tbk. EKAD 20 November 1981 14 Agustus 1990 Industri kimia

27 Eterindo Wahanatama Tbk. ETWA 06 Maret 1992 16 Mei 1997 Industri kimia

28 Intanwijaya Internasional Tbk. INCI 23 April 1982 24 Juli 1990 Industri kimia

29 Indo Acidatama Tbk. SRSN 07 Desember 1982 11 Januari 1993 Industri kimia

30 Chandra Asri Pertochemical Tbk. TPIA 29 Februari 1988 26 Mei 2008 Industri kimia

31 Unggul Indah Cahaya Tbk. UNIC 07 April 1983 06 November 1989 Industri kimia

32 Alam Karya Unggul Tbk. AKKU 05 April 2001 01 November 2004 Industry plastik dan kemasan 33 Argha Karya Prima Industry Tbk. AKPI 07 Maret 1980 18 Desember 1992 Industry plastik dan

kemasan 34 Asiaplast Industries Tbk. APLI 05 Agustus 1992 01 Mei 2000 Industry plastik dan

35 Berlina Tbk. BRNA 22 Mei 1905 06 November 1989 Industry plastik dan kemasan 36 Indopoly Swakarsa Industry Tbk. IPOL 24 Maret 1995 09 Juli 2010 Industry plastik dan

kemasan 37 Sekawan IntipratamaTbk. SIAP 05 Januari 1995 17 Oktober 2008 Industry plastik dan

kemasan

38 Trias Sentosa Tbk. TRST 23 November 1979 02 Juli 1990 Industry plastik dan

kemasan 39 Yanaprima Hastaoersada Tbk. YPAS 14 Desember 1995 05 Maret 2008 Industry plastik dan

kemasan

40 Charoen Pokphand Tbk. CPIN 07 Januari 1972 18 Maret 1991 Industri pakan ternak

41 JAPFA Comfeed Indonesia Tbk. JPFA 18 Januari 1971 23 Oktober 1989 Industri pakan ternak

42 Malindo Feedmill Tbk. MAIN 10 Juni 1997 27 Januari 2006 Industri pakan ternak

43 Sierad Produce Tbk. SIPD 06 September 1985 27 Desember 1996 Industri pakan ternak

44 SLJ Global Tbk. SULI 14 April 1980 21 Maret 1994 Industri kayu dan

pengolahannya 45 Tirta Mahakam Resources Tbk. TIRT 21 April 1981 13 Desember 1999 Industri kayu dan

pengolahannya 46 Fajar Surya Wisesa Tbk. FASW 13 Juni 1987 19 Desember 1994 Industri pulp dan kertas 47 Kertas Basuki Rachmat Indonesia

Tbk. KBRI 14 Februari 1978 11 Juli 2008 Industri pulp dan kertas

48 Suparma Tbk. SPMA 25 Agustus 1976 16 November 1994 Industri pulp dan kertas

49 Pabrik kertas Tjiwi Kimia Tbk. TKIM 02 Oktober 1972 03 April 1990 Industri pulp dan kertas 50 Astra Internasional Tbk. ASII 20 Februari 1957 04 April 1990 Industri otomotif dan

komponen

51 Astra Otoparts Tbk. AUTO 20 September 1991 15 Juni 1998 Industri otomotif dan

komponen

52 Indo Kordsa Tbk. BRAM 08 Juli 1981 05 September 1990 Industri otomotif dan

komponen 53 Goodyear Indonesia Tbk. GDYR 26 Januari 1917 22 Desember 1980 Industri otomotif dan

komponen

54 Gajah Tunggal Tbk. GJTL 24 Agustus 1951 08 Mei 1990 Industri otomotif dan

komponen 55 Indomobil Sukses Internasional

Tbk. IMAS 20 Maret 1987 15 November 1993

Industri otomotif dan komponen

56 Indospring Tbk. INDS 05 Mei 1978 10 Agustus 1990 Industri otomotif dan

komponen 57 Multi Prima Sejahtera Tbk. LPIN 07 Januari 1982 05 Februari 1990 Industri otomotif dan

komponen 58 Multistrada Arah Sarana Tbk. MASA 20 Juni 1988 09 Juni 2005 Industri otomotif dan

komponen

59 Nipress Tbk. NIPS 24 April 1975 24 Juli 1991 Industri otomotif dan

komponen 60 Prima Alloy Steel Universal Tbk. PRAS 20 Februari 1984 12 Juli 1990 Industri otomotif dan

komponen 61 Selamat Sempurna Tbk. SMSM 19 Januari 1976 09 September 1996 Industri otomotif dan

62 Polychem Indonesia Tbk. ADMG 25 April 1986 20 Oktober 1993 Industri Tekstil dan Garment

63 Argo Pantes Tbk. ARGO 12 Juli 1977 07 Januari 1991 Industri Tekstil dan

Garment 64 Century Textile Industry (PS) Tbk. CNTX 22 Mei 1970 22 Mei 1979 Industri Tekstil dan

Garment

65 Eratex Djaja Tbk. ERTX 12 Oktober 1972 21 Agustus 1990 Industri Tekstil dan

Garment 66 Ever Shine Textile Industry Tbk. ESTI 11 Desember 1973 13 Oktober 1992 Industri Tekstil dan

Garment 67 Panasia Indo Resources Tbk. HDTX 06 April 1973 06 Juni 1990 Industri Tekstil dan

Garment 68 Indo-Rama Synthetic Tbk. INDR 03 April 1974 03 Agustus 1990 Industri Tekstil dan

Garment 69 Apac Citra Centertex Tbk. MYTX 10 Februari 1987 10 Oktober 1989 Industri Tekstil dan

Garment

70 Pan Brothers Tbk. PBRX 21 Agustus 1980 16 Agustus 1990 Industri Tekstil dan

Garment 71 Asia Pasific Fibers Tbk. POLY 15 Februari 1984 12 Maret 1991 Industri Tekstil dan

Garment 72 Sunson Textile Manufactures Tbk. SSTM 18 November 1972 20 Agustus 1997 Industri Tekstil dan

Garment 73 Tifico Fiber Indonesia Tbk. TFCO 25 Oktober 1973 26 Februari 1980 Industri Tekstil dan

Garment

74 Sumi Indo Kabel Tbk. IKBI 23 Juli 1981 21 Januari 1991 Industri Kabel

75 Jembo Cable Company Tbk. JECC 17 April 1973 18 November 1992 Industri Kabel

76 KMI Wire and Cable Tbk. KBLI 19 Januari 1972 06 Juli 1992 Industri Kabel

77 Kabelindo Murni Tbk. KBLM 11 Oktober 1979 01 Juni 1992 Industri Kabel

78 Supreme Cable Manufacturing &

Commerce Tbk SCCO 09 November 1970 20 Juli 1982 Industri Kabel

79 Voksel Electric Tbk. VOKS 19 April 1971 20 Desember 1990 Industri Kabel

80 Sat Nusapersada Tbk. PTSN 01 Juni 1990 08 November 2007 Industri elektronika

81 Akasha Wira Interasional Tbk. ADES 06 Maret 1985 13 Juni 1994 Industri makanan dan minuman 82 Tiga Pilar Sejahtera Food Tbk. AISA 26 Januari 1990 11 Juni 1997 Industri makanan dan

minuman 83 Wilmar Cahaya Indonesia Tbk. CEKA 09 Desember 1980 09 Juli 1996 Industri makanan dan

minuman

84 Delta Djakarta Tbk. DLTA 15 Juni 1970 27 Februari 1984 Industri makanan dan

minuman 85 I Multi Bintang Indonesia Tbk. MLBI 03 Juni 1929 15 Desember 1981 Industri makanan dan

minuman

86 Mayora Indah Tbk. MYOR 17 Februari 1977 04 Juli 1990 Industri makanan dan

minuman 87 Nippon Indosari Corpindo Tbk. ROTI 08 Maret 1995 28 Juni 2010 Industri makanan dan

minuman

88 Sekar Laut Tbk. SKLT 19 Juli 1976 08 September 1993 Industri makanan dan

89 Ultrajaya Milk Industry & Trading

Co Tbk. ULTJ 02 November 1971 02 Juli 1990

Industri makanan dan minuman

90 Gudang Garam Tbk. GGRM 26 Juni 1958 27 Agustus 1990 Industri rokok

91 HM Sampoerna Tbk. HMSP 27 Maret 1976 15 Agustus 1990 Industri rokok

92 Bentoel Internasional Investama

Tbk. RMBA 19 Januari 1979 05 Maret 1990

Industri rokok

93 Darya-Varia Laboratoria Tbk. DVLA 05 Februari 1976 11 November 1994 Industri farmasi

94 Indofarma (Persero) Tbk. INAF 02 Januari 1996 17 April 2001 Industri farmasi

95 Kimia Farma (Persero) Tbk. KAEF 23 Januari 1969 04 Juli 2001 Industri farmasi

96 Kalbe Farma Tbk. KLBF 10 September 1966 30 Juli 1991 Industri farmasi

97 Merck Tbk. MERK 14 Oktober 1970 23 Juli 1981 Industri farmasi

98 Pyridam Farma Tbk. PYFA 27 November 1976 16 Oktober 2001 Industri farmasi

99 Merck Sharp Dohme Pharma Tbk. SCPI 07 Maret 1972 08 Juni 1990 Industri farmasi 100 Taisho Pharmaceutical Indonesia

Tbk. SQBB 08 Juli 1970 29 Maret 1983 Industri farmasi

101 Tempo Scan Pacific Tbk. TSPC 20 Mei 1970 17 Juni 1994 Industri farmasi

102 Mustika Ratu Tbk. MRAT 14 Maret 1978 27 Juli 1995 Kosmetik dan keperluan

rumah tangga 103 Mandom Indonesia Tbk. TCID 05 November 1969 30 September 1993 Kosmetik dan keperluan

rumah tangga 104 Unilever Indonesia Tbk. UNVR 05 Desember 1933 11 Januari 1982 Kosmetik dan keperluan

rumah tangga 105 Kedawung Setia Industrial Tbk. KDSI 09 Januari 1973 29 Juli 1996 Industri peralatan rumah

tangga

106 Kedaung Indah Can Tbk. KICI 11 Januari 1974 28 Oktober 1993 Industri peralatan rumah tangga

107 Langgeng Makmur Industri Tbk. LMPI 30 November 1972 17 Oktober 1994 Industri peralatan rumah tangga

108 Indofood Sukses Makmur Tbk. INDF 14 Agustus 1990 14 Juli 1994 Industri makanan dan minuman 119 Champion Pasific Indonesia Tbk. IGAR 30 Oktober 1975 05 November 1990 Industri farmasi 110 Toba Pulp Lestari Tbk. INRU 26 April 1983 18 Juni 1990 Industri pulp dan kertas 111 Indah Kiat Pulp & Paper Tbk. INKP 07 Desember 1976 16 Juli 1990 Industri pulp dan kertas

112 Siwani Makmur Tbk. SIMA 07 Juni 1985 03 Juni 1994 Industri plastik dan

kemasan

113 Lotte Chemical Titan Tbk. FPNI 09-Dec-1987 21-Mar-2002 Industri plastik dan

kemasan

114 Siantar Top Tbk. STTP 12-May-1987 16-Dec-1996 Industri makanan dan

minuman 115 Indomobil Sukses Internasional

Tbk. IMAS 20-Mar-1987 15-Nov-1993

Industri otomotif dan Komponen

4.2 Hasil Penelitian 4.2.1 Statistik Deskriptif

Analiasis statistik deskriptif digunakan untuk memberikan gambaran statistik secara umum, peneliti mengunakan descriptive untuk variabel yang diukur dengan skala rasio dan frequency untuk variabel yang diukur dalam skala nominal.

Tabel 4.2

Sumber: Output SPSS 2016, data diolah

Dari tabel 4.2 diatas dapat dideskripsikan bebrapa hal berikut ini :

1. Variabel independenreturn on assets (ROA) memiliki rata-rata sebesar 6,0761 dengan standar deviasinya sebesar 12,63866. Nilai ROA yang tertinggi adalah 78,84 yang dimiliki oleh PT. Duta Pertiwi Nusantara Tbk. pada tahun 2013, sedangkan untuk nilai ROA yang terendah adalah -75,58 yang dimiliki oleh PT. Alam Karya Unggul Tbk. tahun 2011.

Descriptive Statistics

N Minimum Maximum Mean Std. Deviation

Statistic Statistic Statistic Statistic Std. Error Statistic

ROA 575 -75.58 78.84 6.0761 .52707 12.63866

CR 575 .42 46498.44 370.8432 93.06305 2231.57345

DR 575 .03 4.30 .5370 .01728 .41431

Valid N (listwise)

2. Variabel independen current ratio (CR) memiliki rata-rata sebesar 0,42 dengan standar deviasinya sebesar 2231,57345. Nilai CR yang tertinggi adalah 46498,44 yang dimiliki oleh PT. Jaya Pari Steel Tbk. pada tahun 2014, sedangkan nilai CR yang terendah adalah 0,42 yang dimiliki oleh PT. Eratex Djaja Tbk. pada tahun 2010.

3. Variabel independen debt ratio (DR) memiliki rata-rata sebesar 0.5370 dengan standar deviasinya adalah 0,41431. Nilai DR terbesar adalah 4,30 yang dimiliki oleh PT. Asia Pasific Fibers Tbk. pada tahun 2014, sedangkan nilai DR yang terendah adalah 0,03 yang dimiliki oleh PT. Jaya Pari Steel Tbk. tahun 2013.

4.2.2 Analisis Regresi Logistik

4.2.2.1 Menguji kelayakan dengan Goodness of Fit Test

Untuk menguji kelayakan suatu analisis regresi logistik dapat dilihat pada Tabel 4.3 berikut ini:

Tabel 4.3

Hosmer and Lemeshow Test

Step Chi-square Df Sig.

1 7,703 8 ,463

Sumber : Hasil Penelitian, 2016 (Data Diolah)

Dari output di atas diperoleh nilai Chi Square adalah sebesar 7,703 dengan nilai sig sebesar 0,463. Dari hasil tersebut terlihat bahwa nilai sig. lebih besar daripada 0,05 sehingga berarti tidak ada perbedaan antara klasifikasi yang diprediksi dengan klasifikasi yang diamati. Maka dapat disimpulkan bahwa model regresi logistik dapat digunakan untuk analisis selanjutnya.

4.2.2.2 Menilai Keseluruhan Model (Overall Model Fit)

Penilaian keseluruhan model regresi logistik dapat dilihat dengan menggunakan nilai -2 Log Likelihood. Dimana, apabila terjadi penurunan dalam nilai -2 Log Likelihood pada block number 1 dibandingkan dengan block number 0, maka dapat disimpulkan bahwa model yang kedua (block number 1) dari regresi logistik tersebut baik. Hasil dari -2 Log Likehood dengan block number 0 dapat dilihat pada Tabel 4.4 berikut ini:

Tabel 4.4

Likelihood L Block Nol

Hasil dari -2 LogLikehood dengan block number 0 dapat dilihat pada Tabel 4.5 berikut ini :

Tabel 4.5

Likelihood L Block Pertama

Iteration Historya,b,c

Iteration

-2 Log likelihood

Coefficients Constant

Step 0 1 565.291 -1.235

2 561.337 -1.430

3 561.325 -1.442

4 561.325 -1.442

a. Constant is included in the model. b. Initial -2 Log Likelihood: 561.325

Estimation terminated at iteration number 4 because parameter estimates changed by less than .001.

Sumber: Hasil Penelitian, 2016 (Data Diolah)

Iteration Historya,b,c,d

Iteration

-2 Log likelihood

Coefficients

Constant ROA CR DR

Step 1 1 423.885 -1.606 -.047 .000 1.225

2 346.355 -2.108 -.114 .000 1.939

Dari output diatas terlihat bahwa nilai -2Log Likelihood pada block number 0 sebesar 561,325 dan pada block number 1 sebesar 300,737. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa model regresi logistik kedua lebih baik dalam memprediksi kemungkinan suatu perusahaan mengalami kondisi financial distress.

4.2.2.3 Koefisien Determinasi

Koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui seberapa besar variabilitas variabel-variabel independen mampu menjelaskan variabilitas variabel dependen.koefisien determinasi pada regresi logistik dapat dilihat pada Nagelker R Square. Nilai Nagelker R square dapat diinterpretasikan seperti nilai R Square pada regresi berganda (Ghozali,2006).

Tabel 4.6 Koefisien Determinasi

4 301.423 -2.398 -.278 .000 2.447

5 300.742 -2.436 -.306 .000 2.505

6 300.737 -2.440 -.308 .000 2.512

7 300.737 -2.440 -.308 .000 2.512

a. Method: Enter

b. Constant is included in the model. c. Initial -2 Log Likelihood: 561.325

d. Estimation terminated at iteration number 7 because parameter estimates changed by less than .001.

Model Summary

Step

-2 Log likelihood

Cox & Snell R Square

Nagelkerke R Square

Tabel 4.6 menunjukkan nilai Nagelker R Square. Dilihat dari hasil output pengolahan data, nilai Nagelker R Square adalah sebesar 0,585 yang berarti variabilitas variabel independen adalah sebesar 58,2%, sisanya sebesar 41,8% (100%-58,2%) dijelaskan oleh variabilitas variabel-variabel lain diluar model penelitian.

4.2.2.4 Matriks Klasifikasi

Matriks klasifikasi ini digunakan untuk menganalisis tingkat akurasi model regresi logistik dalam memprediksi perusahaan financial distress dengan non financial distress dibandingkan dengan kondisi yang sesungguhnya. Hasil uji yang dihasilkan dapat dilihat pada Tabel 4.7 berikut ini:

Tabel 4.7 Matriks Klasifikasi

Classification Tablea

Observed Predicted

FD _Percentage

Correct

0 1

Step 1 FD 0 454 11 97.6

1 48 62 56.4

Overall Percentage 89.7

a. The cut value is .500

Sumber : Hasil Penelitian, 2016 (Data Diolah)

Pada Tabel 4.7 tersebut, dari 465 sampel data keuangan perusahaan kategori non financial distress yang diteliti, sebanyak 454perusahaan atau 97,6% yang secara tepat dapat diprediksi oleh model regresi logistik ini sebagai perusahaan

a. Estimation terminated at iteration number 7 because parameter estimates changed by less than .001.

yang tidak mengalami financial distress dan sisanya sebanyak 11 perusahaan gagal diprediksi oleh model. Sedangkan dari 110 sampel data keuangan perusahaan kategori financial distress yang diteliti, dinyatakan sebanyak 62 perusahaan atau 56,4% yang secara tepat dapat diprediksi oleh model regresi logistik ini sebagai perusahaan yang mengalami financial distress dan sisanya sebanyak 48 perusahaan gagal diprediksi oleh model. Secara keseluruhan, tingkat akurasi model dalam memprediksi kondisi kesehatan perusahaan adalah 89,7% yang berarti hasil penelitian ini cukup baik karena mendekati ketepatan 100%.

4.2.2.5 Hasil Analisis Regresi Logistik

Untuk mengetahui koefisien pada masing-masing variabel dapat dilihat pada Tabel 4.8 berikut ini:

Tabel 4.8 Hasil Regresi Logistik

Variables in the Equation

B S.E. Wald df Sig. Exp(B)

Step 1a ROA -.308 .038 64.894 1 .000 .735

CR .000 .000 .064 1 .801 1.000

DR 2.512 .586 18.407 1 .000 12.330

Constant -2.440 .392 38.716 1 .000 .087

a. Variable(s) entered on step 1: ROA, CR, DR.

Sumber : Hasil Penelitian, 2016 (Data Diolah)

Berdasarkan hasil pengolahan regresi logistik di atas maka model analisis regresi logistik dapat ditransformasikan dalam model persamaan sebagai berikut :

Ln= �

Dari Tabel 4.8, masing-masing variabel independen dapat diinterpretasikan pengaruhnya terhadap financial distress sebagai berikut :

1. Konstanta sebesar -2,440; artinya jika koefisien variabel bebasnya diabaikan maka probabibilitas suatu perusahaan mengalami kondisi financial distress akan turun sebesar 2,440.

2. Koefisien variabel ROA sebesar -0,308; artinya jika ROA naik sebesar satu persen, maka probabilitas suatu perusahaan mengalami financial distress akan turun sebesar 0,308.

3. Koefisien variabel CR sebesar 0,000; artinya jika current ratio naik sebesar satu persen, maka tidak terdapat pengaruh pada probabilitas suatu perusahaan mengalami financial distress.

4. Koefisien variabel DR sebesar 2,512; artinya jika DR naik sebesar satu kali, maka probabilitas suatu perusahaan mengalami financial distress akan naik sebesar 2,512.

4.3 Pengujian Hipotesis

4.3.1 Uji Secara Simultan (Likelihood)

Untuk mengetahui pengaruh semua variabel independen (profitabilitas, likuiditas, dan leverage) terhadap variabel dependen (financial distress) secara simultan dapat dilihat dari selisih nilai -2log likelihood pada block 0 dan block 1 pada Tabel 4.4 dan 4.5. Besarnya nilai -2log likelihood pada block 0 adalah 561,325 setelah semua variabel independen dimasukkan ke dalam model, nilai

-2Log Likelihood menjadi 300,737. Selisih diantara block 0 dan block 1 merupakan model Chi Square yang dipakai untuk menguji signifikansi secara simultan.

Dalam penelitian ini model Chi Square yang diperoleh 561,325-300,737 = 260,588. Nilai tersebut dapat dilihat pada Tabel 4.9 berikut ini:

Tabel 4.9 Nilai Chi Square

Omnibus Tests of Model Coefficients

Chi-square df Sig.

Step 1 Step 260.588 3 .000

Block 260.588 3 .000

Model 260.588 3 .000

Sumber : Hasil Penelitian, 2016 (Data Diolah)

Pada Tabel 4.9 dapat dilihat bahwa nilai signifikan yang diperoleh adalah sebesar 0,000. Nilai signifikan yang lebih kecil dari 0,05 menandakan bahwa rasio likuiditas, profitabilitas, dan leverage secara bersama-sama berpengaruh terhadap probabilitas perusahaan yang mengalami kondisi financial distress.

4.3.2 Uji Secara Parsial (Uji Wald)

Uji wald dilakukan untuk melihat pengaruh rasio-rasio keuangan terhadap prediksi financial distress secara parsial. Pengaruh tersebut dianggap signifikan terhadap prediksi financial distress apabila signifikasi lebih kecil atau sama dengan 5% (0,05). Hasil uji wald yang diperoleh dapat dilihat pada Tabel 4.10 berikut :

Tabel 4.10 Uji Wald

Variables in the Equation

B S.E. Wald df Sig. Exp(B)

Step 1a ROA -.308 .038 64.894 1 .000 .735

CR .000 .000 .064 1 .801 1.000

DR 2.512 .586 18.407 1 .000 12.330

Constant -2.440 .392 38.716 1 .000 .087

a. Variable(s) entered on step 1: ROA, CR, DR.

Sumber : Hasil Penelitian, 2016 (Data Diolah)

1. Profitabilitas (�₁) menunjukkan nilai koefisien sebesar -0,308dengan tingkat signifikan 0,000 lebih kecil dari 0,05 (5%) artinya dapat disimpulkan bahwa variabel ini secara parsial memiliki pengaruh negatif dan signifikan terhadap financial distress.

2. Likuiditas (�₂) menunjukkan nilai koefisien sebesar 0,000dengan tingkat signifikan 0,801 lebih besar dari 0,05 (5%) artinya dapat disimpulkan bahwa variabel ini secara parsial tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap financial distress.

3. Leverage (�₃) menunjukkan nilai koefisien sebesar 2,512dengan tingkat signifikan 0,000 lebih kecil dari 0,05 (5%) artinya dapat disimpulkan bahwa variabel ini secara parsial memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap financial distress.

4.4 Pembahasan

4.4.1 Pengaruh Profitabilitas terhadap Financial Distress

Variabel profitabilitas yang diproksikan dengan ROA berpengaruh negatif dan signifikan terhadap kondisi financial distress. Artinya semakin besar nilai ROA maka akan semakin kecil kemungkinan suatu perusahaan untuk mengalami financial distress. ROA menunjukkan keefektifan suatu perusahaan dalam memakai aset untuk menciptakan pendapatan, artinya semakin besar nilai ROA, semakin baik karena mengindikasikan bahwa perusahaan semakin efektif dalam menggunakan atau memanfaatkan aktiva yang dimilikinya dalam menghasilkan laba, begitu sebaliknya. Hal ini menunjukkan bahwa perusahaan manufakturdi Bursa Efek Indonesia pada tahun 2010-2014 efektif dalam menggunakan atau memanfaatkan aktiva yang dimilikinya untuk menghasilkan laba. Penelitian ini memperkuat penelitian sebelumnya, yaitu penelitian Widhiari dan Merkusiwati (2015) dan Widarjo dan Setiawan (2009) namun bertentangan dengan penelitian yang dilakukan oleh Kurniasari dan Ghozali (2013) yang mengatakan bahwa ROA tidak berpengaruh secara signifikan dalam memprediksi financial distress.

4.4.2 Pengaruh Likuiditas terhadap Financial Distress

Variabel likuiditas yang diproksikan dengan current ratio tidak berpengaruh dan tidak signifikan terhadap kondisi financial distress. Current ratio tidak berpengaruh signifikan pada perusahaanmanufaktur di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2010-2014 menunjukkan bahwa variabel likuiditas tidak menjadi prediktor yang tepat dalam mengukur financial distress. Likuditas dihitung dengan

menggunakan current ratio, yang membandingkan antara total aset lancar dengan total kewajiban lancar yang dimiliki oleh perusahaan. Dalam aset lancar terdapat akun piutang usaha dan persediaan yang nantinya jika digunakan untuk membayar kewajiban lancar perusahaan, memerlukan waktu yang tidak sedikit dan berbeda-beda pada setiap perusahaan untuk mengubah piutang usaha dan persediaan dalam bentuk kas yang akan digunakan untuk membiayai kewajiban perusahaan. Likuiditas tidak berpengaruh terhadap financial distress disebabkan karena perusahaan yang diteliti memiliki piutang usaha dan persediaan yang rata-rata meningkat setiap tahunnya sehingga likuiditas yang diukur dengan current ratio tidak berpengaruh terhadap kondisi financial distress. Hasil penelitian ini mendukung penelitian Andre (2012) dan Widarjo dan Setiawan (2009) namun bertentangan dengan penelitian yang dilakukan oleh Widhiari dan Merkusiwati (2015) yang mengatakan bahwa likuiditas memiliki pengaruh negatif dan signifikan dalam memprediksi financial distress.

4.4.3 Pengaruh Leverage terhadap Financial Distress

Variabel financial leverage yang diproksikan dengan DR didalam penelitian ini berpengaruh positif dan signifikan. Artinya semakin tinggi nilai DR maka akan semakin besar kemungkinan suatu perusahaan untuk mengalami financial distress. DR berpengaruh signifikan, artinya penggunaan utang di dalam perusahaan manufaktur di Bursa Efek Indonesia berpengaruh terhadap kondisi financial distress. Perusahaan manufaktur lebih banyak membiayai kegiatan operasionalnya dengan menggunakan modal yang didapatkan dari pihak ketiga

dalam bentuk hutang. Sebuah perusahaan yang besar cenderung mengandalkan sebagian besar pembiayaan dari bank. Oleh karena itu, dapat dikatakan perusahaan besar cenderung memiliki tingkat rasio leverage yang besar juga, maka dapat dikatakan bahwa leverage berpengaruh pada kemungkinan terjadinya financial distress pada perusahaan manufaktur yang diteliti. Hasil ini tidak sesuai dengan penelitian Widhiari dan Merkusiwati (2015) yang mengatakan bahwa DR tidak memiliki pengaruh terhadap financial distress. Penelitian ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Andre (2012).

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan yang telah dilakukan, maka dapat diambil kesimpulan dari penelitian ini, yaitu:

1. Profitabilitas, likuiditas danleveragesecara serempak berpengaruh signifikan terhadap financial distress pada perusahaan manufaktur di Bursa Efek Indonesia.

2. Secara parsial profitabiltasberpengaruh negatif dan signifikan terhadap financial distress, likuiditas tidak berpengaruh dan tidak signifikan,leverage berpengaruh positif dan signifikan terhadap kondisi financial distress pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.

5.2 Saran

Berdasarkan kesimpulan yang telah dikemukakan, maka saran yang dapat diajukan adalah sebagai berikut:

1. Bagi peneliti sejenis

Bagi peneliti sejenis sebaiknya memperluas penelitian dengan melakukan penelitian tidak hanya terbatas pada perusahaan manufaktur saja, tetapi juga perusahaan-perusahaan lainnya, misalnya saja pada perusahaan keuangan yang terdaftar pada Bursa Efek Indonesia, dengan tahun pengamatan yang lebih panjang sehingga hasil yang diperoleh akan lebih dapat digeneralisasikan dan akan lebih menggambarkan kondisi

sesungguhnya selama jangka panjang. Serta menambah variabel-variabel lain yang dapat memprediksi kondisifinancial distress.

2. Bagi perusahaan

Bagi manajemen perusahaan, sebaiknya memperhatikan laporan laba ruginya, penekanan terhadap biaya operasional diperlukan untuk memaksimalkan laba bersih yang diperoleh. Dengan nilai laba bersih yang besar, diharapkan investor semakin mempercayakan investasinya ke perusahaan tersebut. untuk mengurangi risiko keuangan perusahaan.

3. Bagi investor

Mengetahui seberapa terlindungnya suatu perusahaan terhadap risiko yang akan dihadapi perusahaan adalah informasi penting dan baik bagi investor. Penulis menyarankan bagi para investor untuk lebih untuk memperhatikan variabel – variabel seperti: profitabilitas dan leverage sebelum mengambil keputusan dalam berinvestasi.

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Tinjauan Teoritis

2.1.1 Laporan Keuangan

2.1.1.1 Pengertian Laporan keuangan

Laporan keuangan biasanya digunakan untuk memberikan informasi mengenai kondisi keuangan dan hasil operasi perusahaan pada suatu periode akuntansi. Ada beberapa pengertian laporan keuangan yang dikemukakan oleh beberapa ahli, diantaranya:

a. Ikatan Akuntansi Indonesia (2008:1) dalam Standar Akuntansi Keuangan menyebutkan bahwa laporan keuangan merupakan bagian dari proses pelaporan keuangan, yang meliputi neraca, laporan laba rugi, laporan perubahan posisi keuangan, catatan dan laporan lain serta materi penjelasan yang merupakan bagian integral dari laporan keuangan.

b. Brigham dan Houston (2006:44) laporan keuangan adalah beberapa lembar kertas dengan angka – angka yang tertulis di atasnya, tetapi penting juga untuk memikirkan aset – aset nyata yang mendasari angka – angka tersebut.

c. Kasmir (2009:66) laporan keuangan adalah laporan yang menunjukkan kondisi keuangan perusahaan saat ini atau dalam suatu periode tertentu. Maksud dari laporan keuangan ini adalah untuk menunjukkan kondisi perusahaan saat ini adalah merupakan kondisi terkini. Kondisi perusahaan terkini adalah keadaan keuangan perusahaan pada tanggal tertentu (untuk neraca) dan periode tertentu (untuk laporan laba rugi).

Dari beberapa pendapat para ahli diatas, maka laporan keuangan merupakan hasil akhir dari proses kegiatan-kegiatan akuntansi dalam suatu badan usaha yang meliputi kegiatan mengumpulkan bukti-bukti transaksi asli, menganalisa bukti-bukti tersebut, mengklasifikasikan pengaruh transaksi tersebut pada rekening-rekening yang bersangkutan, mencatat jurnal, memposting dalam buku besar, membuat kertas kerja dan menyusun laporan keuangan.

2.1.1.2. Bentuk Dasar Laporan Keuangan

Menurut Brigham & Houston (2006:46), laporan keuangan terdiri atas: a. Neraca

Neraca merupakan laporan tentang posisi keuangan perusahaan pada suatu titik waktu tertentu.

b. Laporan Laba Rugi

Laporan laba rugi merupakan laporan yang mengiktisarkan pendapatan dan pengeluaran perusahaan selama satu periode akuntansi, yang biasanya setiap satu kuartal atau satu tahun.

c. Laporan Laba Ditahan

Laporan laba ditahan merupakan pernyataan yang melaporkan berapa banyak laba perusahaan yang ditahan dalam usahanya dan tidak dibayarkan ke dividennya. Tampilan untuk laba ditahan yang ada disini merupakan jumlah laba ditahan tahunan untuk setiap tahun dari sejarah perusahaan.

d. Arus Kas Bersih

Arus kas bersih merupakan arus kas aktual yang berlawanan dengan laba bersih akuntansi, yang dihasilkan oleh perusahaan selama satu periode tertentu.

e. Laporan Arus Kas

Laporan arus kas merupakan laporan yang melaporkan dampak dari aktivitas-aktivitas operasi, investasi, dan pendanaan oleh perusahaan pada arus kas selama satu periode akuntansi.

2.1.1.3 Pemakai Laporan Keuangan

Laporan keuangan merupakan komoditi yang bermanfaat dan dibutuhkan masyarakat, karena laporan keuangan dapat memberikan informasi yang dibutuhkan para pemakainya dalam dunia bisnis yang dapat menghasilkan keuntungan. Dengan membaca laporan keuangan dengan tepat, maka seseorang dapat melakukan tindakan ekonomi menyangkut lembaga perusahaan yang dilaporkan dan diharapkan akan menghasilkan keuntungan baginya.

Para pemakai laporan keuangan beserta kegunaannya dapat dijelaskan sebagai berikut (Syahyunan, 2013:35):

1. Pemilik Perusahaan (Pemegang Saham)

Bagi pemilik/pemegang saham perusahaan laporan keuangan dimaksudkan untuk:

a. Menilai prestasi atau hasil yang diperoleh manajemen. b. Mengetahui hasil dividen yang akan diterima.

c. Menilai posisi keuangan perusahaan dan pertumbuhannya. d. Mengetahui nilai saham dan laba per lembar saham. 2. Manajemen Perusahaan

Bagi manajemen perusahaan laporan keuangna digunakan untuk:

a. Alat untuk mempertanggungjawabkan pengelolaan kepada pemilik atau pemegang saham.

b. Mengukur tingkat biaya dari setiap kegiatan operasi perusahaan, divisi, bagian, atau segmen tertentu.

c. Menilai hasil kinerja individu yang diberi tugas dan tanggung jawab. 3. Investor

Bagi investor laporan keuangan dimaksudkan untuk: a. Menilai kondisi keuangan dan hasil usaha perusahaan. b. Menilai kemungkinan menanamkan dana dalam perusahaan. c. Menilai kemungkinan menarik dana/investasi dari perusahaan. 4. Kreditur

Bagi kreditur laporan keuangan digunakan untuk:

a. Menilai kondisi keuangan dan hasil usaha perusahaan baik dalam jangka pendek maupun dalam jangka panjang.

b. Menilai kualitas jaminan kredit/investasi untuk menopang kredit yang akan diberikan.

c. Menilai sejauh mana perusahaan mengikuti perjanjian kredit yang sudah disepakati.

5. Pemerintah dan Regulator

Bagi pemerintah atau regulator laporan keuangan dimaksudkan untuk: a. Menghitung dan menetapkan jumlah pajak yang harus dibayar. b. Sebagai dasar dalam penetapan – penetapan kebijaksanaan baru. c. Menilai apakah perusahaan memerlukan bantuan atau tindakan lain. 6. Analis Pasar Modal

Analis pasar modal selalu menggunakan analisis yang tajam dan lengkap terhadap laporan keuangan perusahaan yang go public maupun yang berpotensi masuk pasar modal. Analis ingin mengetahui nilai perusahaan, kekuatan dan posisi keuangan perusahaan. Apakah layak disarankan untuk dibeli sahamnya, dijual atau dipertahankan. Informasi ini akan disampaikan kepada investor baik individual maupun lembaga.

7. Peneliti/Akademisi/Lembaga Peringkat

Bagi peneliti maupun akdemisi laporan keuangan sangat penting sebagai dara primer dalam melakukan penelitian terhadap topik tertentu yang berkaitan dengan laporan keuangan atau perusahaan. Laporan keuangan menjadi bahan dasar yang diolah untuk mengambil kesimpulan dari suatu hipotesis atau penelitian yang dilakukan.

2.1.2 Analisis Laporan Keuangan

2.1.2.1 Pengertian Analisis Laporan Keuangan

Perlunya menganalisa laporan keuangan adalah untuk dapat memperluas serta mempertajam informasi-informasi yang disajikan dalam laporan keuangan

serta dapat menggali serta mengungkapkan berbagai hal yang tersembunyi didalamnya. Analisis laporan keuangan merupakan suatu proses analisis terhadap laporan keuangan, dengan tujuan untuk memberikan tambahan informasi kepada para pemakai laporan keuangan untuk pengambilan keputusan ekonomi, sehingga kualitas keputusan yang diambil akan menjadi lebih baik (Sugiono dan Untung, 2008:10).

2.1.2.2 Kegunaan Analisis Laporan Keuangan

Menurut Sugiono dan Untung(2008:11),kegunaan analisa laporan keuangan adalah sebagai berikut:

a. Untuk memberikan informasi yang lebih mendalam terhadap laporan keuangan itu sendiri.

b. Untuk mengungkapkan hal-hal yang bersifat tidak konsisten dalam hubungannya dengan suatu laporan keuangan.

c. Dapat memberikan informasi yang diinginkan oleh para pengambil keputusan.

d. Dapat digunakan untuk membandingkan dengan perusahaan lain atau dengan perusahaan lain secara industri (vertikal).

e. Untuk memahami situasi dan kondisi keuangan perusahaan.

f. Dapat juga digunakan untuk memprediksi bagaimana keadaan perusahaan pada masa mendatang (proyeksi).

2.1.2.3 Tujuan Analisis Laporan Keuangan

Tujuan analisis laporan keuangan secara garis besar adalah sebagai berikut (Sugiono dan Untung, 2008:11):

a. Screening (sarana informasi), analisa dilakukan hanya berdasarkan laporan keuangan saja. Dengan demikian seorang analis tidak perlu turun langsung ke lapangan untuk mengetahui situasi serta kondisi perusahaan yang dianalisa.

b. Understanding (pemahaman), analisa dilakukan dengan cara memahami perusahaan, kondisi keuangannya dan bidang usahanya serta hasil dari usahanya.

c. Forecasting (peramalan), analisa dapat digunakan juga untuk meramalkan kondisi perusahaan pada masa yang akan datang.

d. Diagnosis (diagnosa), analisa memungkinkan untuk dapat melihat kemungkinan terdapatnya masalah baik didalam manajemen ataupun masalah lain dalam perusahaan.

e. Evaluation (evaluasi), analisa digunakan untuk menilai serta mengevaluasi kinerja perusahaan termasuk manajemen dalam meningkatkan tujuan perusahaan serta efisiensi.

2.1.3 Analisis Rasio Keuangan

2.1.3.1 Pengertian Analisis Rasio Keuangan

Menurut Syahyunan (2013:91), analisis laporan keuangan merupakan analisis yang paling popular untuk mengidentifikasi kondisi keuangan dan kinerja

keuangan perusahaan. Pada dasarnya untuk menghitung rasio keuangan suatu perusahaan diperlukan angka-angka yang ada dalam neraca saja, dalam laporan laba rugi saja, atau kombinasi antara keduanya. Disebut rasio karena yang dilakukan pada dasarnya adalah membandingkan (membagi) antara satu item tertentu dalam laporan keuangan dengan item lainnya. Cara ini ternyata lebih dapat menjelaskan makna suatu angka yang ada di laporan keuangan dibandingkan dengan hanya melihat angka tersebut dengan begitu saja.

Analisis keuangan dapat dilakukan oleh berbagai pihak untuk berbagai keperluan. Hanya saja kita perlu memahami bahwa laporan keuangan yang dipergunakan sebagai dasar analisis keuangan hanyalah merupakan rekaman apa yang telah terjadi selama periode tertentu. Kadang-kadang analisis dalam rentang waktu periode tersebut tidak cukup untuk mencerminkan hasil keputusan-keputusan keuangan. Situasi ini yang disebut short termism, yang berarti hanya memusatkan perhatian pada periode satu tahun, padahal dampak keputusan keuangan tersebut meliputi jangka panjang.

2.1.3.2 Jenis-Jenis Rasio Keuangan

Jenis rasio keuangan dapat dikelompokkan menjadi (Suteja 2012:46): 1. Rasio Likuiditas

Rasio likuiditas merupakan rasio yang digunakan untuk mengetahui kemampuan perusahaan dalam memenuhi kewajiban jangka pendeknya secara tepat waktu. Likuiditas perusahaan ditunjukkan oleh besar kecilnya aktiva lancar yaitu aktiva yang mudah diubah menjadi kas. Semakin besar nilai rasio likuiditas

5. Ibu Dra. Lisa Marlina, M.Si. selaku sebagai Dosen Pembaca yang telah

memberikan saran dan masukan untuk kesempurnaan skripsi ini.

6. Adik-adikku terkasih, Novalia R.E Hasugian, Fernando P. Hasugian dan

Hermanto R. Hasugian yang telah memberikan semangat dan doa sehingga

dapat menyelesaikan skripsi ini dengan baik.

7. Kepada sahabat sekaligus keluarga keduaku “OLBI” yakni Angelina

Sihombing, S.E., Berta G. Manalu, S.E., Imelda L. Tobing, S.E., Paula Tamba,

S.E., dan Ririn Erifani, S.E., dan juga “The GankZ” Yakni Finny W Wahdini,

S.E., Juita Erlisa, S.E., Indah Hutajulu, S.E., dan Putri Siregar, S.E. yang telah

memberikan semangat dan doanya untukku, aku mengasihi kalian.

8. Kepada KMK St. Ignatius Loyola FEB USU, Paduan Suara e Deum Voice dan

GMKIyang telah memberi banyak pelajaran dan pengalaman bagi penulis. Dan

juga untuk teman-teman Manajemen Reguler 2012 terkhusus Maria A Manik,

S.E., Abraham Munthe, S.E., Yenny Aprinal, Sasa Ginting, Rivanny Siahaan,

Novita Sari, Mutiara Kinanti dan teman-teman lain yang tidak dapat saya

sebutkan satu-persatu.

Akhir kata penulis berharap semoga skripsi ini bermanfaat bagi pembaca dan peneliti selanjutnya.

Medan, Mei 2016 Penulis

DAFTAR ISI

Halaman

ABSTRAK ... i

ABSTRACT ... ii

KATA PENGANTAR ... iii

DAFTAR ISI... vi

DAFTAR TABEL ... vii

DAFTAR GAMBAR... viii

DAFTAR GRAFIK ... ix

LAMPIRAN... x

BAB I PENDAHULUAN ... 1

1.1 Latar Belakang ... 1

1.2 Perumusan Masalah ... 10

1.3 Tujuan Penelitian ... 10

1.4 Manfaat Penelitian ... 11

BAB II TINJAUAN PUSTAKA ... 12

2.1 Tinjauan Teoritis ... 12

2.1.1 Laporan Keuangan ... 12

2.1.1.1 Pengertian Laporan Keuangan ... 12

2.1.1.2Bentuk Dasar Laporan Keuangan ... 13

2.1.1.3 Pemakai Laporan Keuangan ... 14

2.1.2 Analisis Laporan Keuangan ... 17

2.1.2.1 Pengertian Laporan Keuangan ... 17

2.1.2.2 Kegunaan Analisis Laporan Keuangan ... 17

2.1.2.3 Tujuan Analisis Laporan Keuangan ... 18

2.1.3 Analisis Rasio Keuangan ... 19

2.1.3.1 Pengertian Analisis Rasio Keuangan ... 19

2.1.3.2 Jenis – jenis Rasio Keuangan ... 20

BAB III METODE PENELITIAN ... 33

3.1.Jenis Penelitian ... 33

3.2.Tempat dan Waktu Penelitian ... 33

3.3.Batasan Operasional ... 33

3.4.Definisi Operasional Variabel ... 34

3.4.1. Variabel Dependen ... 34

3.4.2. Variabel Independen ... 34

3.5. Populasi dan Sampel Penelitian ... 37

3.6. Jenis Data ... 41

3.7. Metode Pengumpulan Data ... 41

3.8. Teknik Analisis Data... 41

3.8.1 Analisis Deskriptif... 41

3.8.2 Analisis Regresi logistik. ... 42

3.9. Uji Hipotesis ... 44

BAB IVHASIL PENELITIAN ... 46

4.1. Gambaran Umum Perusahaan. ... 46

4.2. Hasil Penelitian ... 48

4.2.1. Statistik Deskriptif ... 48

4.2.2.Analisis Regresi Logistik ... 50

4.3. Pengujian Hipotesis ... 55

4.4. Pembahasan ... 58

BAB VKESIMPULAN DAN SARAN ... 60

5.1. Kesimpulan. ... 60

5.2. Saran ... 60

DAFTAR TABEL

No. Tabel Judul Tabel Halaman

1.1 Perkembangan Return On Asset (ROA),

Current Asset, dan Debt Ratio Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek

Indonesia Tahun 2010-2014 5

1.2 Perkembangan Laba Operasi Perusahaan

Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek

Indonesia Tahun 2010-2014 8

1.2 Penelitian Terdahulu 28

3.1 Operasionalisasi Variabel Penelitian 36

3.2 Daftar Sampel Penelitian 38

4.1 Daftar Sampel Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada Tahun

2010-2014 46

4.2 Statistik Deskriptif 49

4.3 Hosmer and Lemeshow Test 50

4.4 Likelihood L Block Nol 51

4.5 Likelihood L Block Pertama 51

4.6 Koefisien Determinasi 52

4.7 Matriks Klasifikasi 53

4.8 Hasil Regresi Logistik 54

4.9 Nilai Chi Square 56

DAFTAR GAMBAR

No. Gambar Judul Halaman

DAFTAR GRAFIK

No. Gambar Judul Halaman

1.1 Jumlah Perkembangan Perusahaan

Manufaktur di Indonesia 1