adalah Range, yang mana menunjukkan selisih antara nilai maksimum dan minimum. Adapun skewness berfungsi untuk mengukur kemiringan distribusi
data, sedangkan kurtosis 53 digunakan untuk mengukur puncak distribusi data. Keduanya merupakan ukuran untuk melihat apakah data terdistribusi
secara normal ataukah tidak.
a.
Hosmer and Lemeshow Test
Hosmer dan Lemeshow,s Goodness of Fit Test menguji hipotesis bahwa data empiris cocok atau sesuai dengan model tidak ada
perbedaan antara model dengan data sehingga model dapat dikatakan fit. Jika nilai Hosmer and Lemeshow Goodness of Fit test statistic sama
dengan atau kurang dari 0,05 maka hipotesis ditolak yang berarti ada perbedaan signifikan anatara model dengan nilai observasinya sehingga
Goodnes of Fit model tidak baik karena model tidak dapat memprediksi nilai observasinya. Jika nilai statistic Hosmer aand Lemeshow Goodnes
of Fit lebih besar dari 0,05 maka hipotesis tidak dapat ditolak dan berarti model mampu memprediksi nilai observasinya.
b. Nagelkerke R
2
Koefisien Determinasi Majemuk
Koefisien ini digunakan untuk mengukur seberapa besar variasi dari variabel dependennya dapat dijelaskan oleh variasi nilai dari variabel
– variabel bebasnya. Dengan kata lain nilai – nilai statistik tersebut mengukur tingkat keberhasilan model regresi yang kita gunakan dalam
memprediksi nilai variabel dependen atau mengetahui kecocokan
goodness of fit dari model tersebut. Nilai Nagelkerke R-square memiliki rentang nilai antara nol dan satu 0 R2 1. Semakin
mendekati nilai satu maka hampir semua variabel independen dapat menjelaskan variabel dependen dan model tersebut dapat dikatakan
semakin baik. Nilai R-square pada model logit akan menghasilkan nilai yang lebih rendah bila dibandingkan dengan nilai R2 pada regresi OLS
biasa. Oleh karena itu nilai R-square tidak terlalu dipermasalahkan.
BAB IV
HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
A. Gambaran Umum ObyekSubyek Penelitian
Pada penelitian ini yang menjadi obyek penelitian adalah seluruh perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia BEI dari
tahun 2010-2014 yang diperoleh dari website http:www.idx.co.id, Indonesian Capital Market Directory ICMD.
Teknik pengumpulan data pada penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh melalui laporan tertulis berupa laporan keuangan
perusahaan Teknik pengambilan sampel yang digunakan dalam penelitian ini
adalah metode purposive sampling, yaitu penentuan sampel berdasarkan kriteria tertentu sesuai dengan yang dikehendaki oleh peneliti. Adapun
kriteria-kriteria yang dipilih dalam penentuan sampel adalah: 1. Perusahaan Manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia
BEI pada tahun 2010-2014 2. Perusahaan menyampaikan laporan keuangan 31 Desember secara
rutin pada periode 2010-2014 terutama item – item laporan
keuangan yang di hitung menjadi rasio – rasio keuangan dan
digunakan sebagai variabel independen dalam penelitian ini.
3. Perusahaan yang mengalami financial distress adalah dengan menggunakan model Altman atau yang lebih dikenal dengan Z-
Score: Zi =1,2
+1,4 + 3,3
+ 1,0 + 0,6
Dimana : WC = Working Capital
RE = Retained Earning EBIT = Earning Before Interest Tax
S = Sales EQ = Equity
TA = Total Assets TL = Total Liabilities
Model ini menghasilkan 3 kategori,antara lain sebagai berikut : Z-score
≤ 1,81 dikategorikan sebagai perusahaan yang memiliki kesulitan keuangan yang sangat besar dan beresiko tinggi sehingga
kemungkinan bangkrut pun sangat terbuka lebar. 1,81 Z-score 2,99 berada di daerah abu
– abu sehingga dikategorikan sebagai perusahaan yang memiliki kesulitan
keuangan, namun kemungkinan terselamatkan dan kemungkinan bangkrut sama besarnya, tergantung dari keputusan kebijaksanaan
manajemen perusahaan sebagai pengambil keputusan.
Z-score ≥ 2,99 dikategorikan sebagai perusahaan yang sangat sehat
sehingga tidak mengalami kesulitan keuangan.
Setelah melakukan perhitungan rasio-rasio Altman untuk memprediksi kondisi financial distress, maka di dapat perincian sebagai
berikut:
Tabel 4.1 Gambaran Tingkat Kesehatan Perusahaan di Indonesia
Tahun Sehat
Sakit Jumlah
Persentase Jumlah
Persentase 2010
54 21,86
12 11,88
2011 56
22,67 16
15,84 2012
46 18,62
18 17,82
2013 49
19,84 27
26,73 2014
42 17
28 27,72
Total 247
100 101
100 Sumber: Lampiran 1
Berdasarkan penghitungan besarnya Z-score dari perusahaan- perusahaan yang menjadi sampel untuk tahun 2010
– 2014, maka didapat 101 sampel yang mengalami financial distress dan 247 sampel tidak
mengalami financial distress. Sedangkan 132 sampel lainnya berada pada area abu-abu, bisa saja mengalami financial distress atau malah
perusahaan berkembang sehat tergantung dari kebijakan manajemen perusahaan.
B. Uji Analisis Data
1. Uji Statistik Deskriptif
Deskriptif statistik menjelaskan besarnya nilai rata-rata, deviasi standar, nilai minimum, dan nilai maksimum untuk variabel-variabel
kecuali variabel dummy. Hasil statistik deskriptif disajikan pada Tabel 4.2 di bawah ini.
Sumber : Lampiran 3 Hasil Output SPSS Berdasarkan Tabel 4.2 menunjukkan deskriptif statistik masing-
masing variabel penelitian. Nilai rata-rata likuiditas sebesar 2,493562. Nilai minimum likuiditas sebesar 0,157449 dan nilai maksimum
likuiditas sebesar 13,872114. Standar deviasi sebesar 2,337316113. Nilai rata-rata dari hasil uji statistik deskritif untuk variabel profitabilitas
adalah sebesar 0,0546098. Nilai terendah variabel profitabilitas bernilai negatif sebesar 0,755758 dan nilai tertinggi sebesar 0, 748437. Nilai
Tabel 4.2 Statistik Deskriptif
N Minimum Maximum
Mean Std.
Deviation Zi
348 1
0.29 0.455
CR 348 0.157449 13.872114 2.493562
2.337316113 DER
348 -31.7814 70.831585 1.648008
5.91589908 ROA
348 -
0.755758 0.748437 0.0546098
0.119986269 Valid N
listwise 348
