63
Sedangkan dari 8 perusahaan dalam kondisi nonfinancial distress, sebanyak 7 perusahaan dalam kondisi nonfinancial distress dan sisanya 1 perusahaan dalam
kondisi financial distress. Dengan demikian ketepatan model memprediksi kondisi perusahaan dalam kondisi nonfinancial distress adalah sebesar 12,5.
Secara keseluruhan, fungsi diskriminan mampu mengelompokkan kasus dengan benar sebesar 87,5.
4.4 Pembahasan
Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan di atas, menunjukkan bahwa variabel
working capital to total assets X
1
berpengaruh positif dan signifikan dalam membedakan perusahaan financial distress dan nonfinancial
distress. Koefisien positif menunjukkan bahwa semakin besar rasio working
capital to total assets maka semakin besar pula kemungkinan perusahaan
terhindar dari financial distress. Hasil ini mendukung kesimpulan penelitian yang telah dilakukan oleh Riesta 2012 dan Nico 2014 yang menyatakan bahwa
variabel working capital to total assets
berpengaruh positif dan signifikan. Variabel
earnings before interest and taxes to total assets X
3
berpengaruh positif dan signifikan dalam membedakan perusahaan financial distress dan nonfinancial distress. Koefisien positif menunjukkan bahwa semakin
besar rasio earnings before interest and taxes to total assets maka semakin besar pula kemungkinan perusahaan terhindar dari financial distress. Hasil ini
mendukung kesimpulan penelitian yang telah dilakukan oleh Riesta 2012 dan Nico 2014 yang menyatakan bahwa variabel earnings before interest and taxes
64
to total assets berpengaruh positif dan signifikan. Variabel
market value equity to book value of debt X
4
berpengaruh positif dan signifikan dalam membedakan perusahaan financial distress dan
nonfinancial distress. Koefisien positif menunjukkan bahwa semakin besar rasio market value equity to book value of debt maka semakin besar pula kemungkinan
perusahaan terhindar dari financial distress. Hasil ini mendukung kesimpulan penelitian yang telah dilakukan oleh Riesta 2012 dan Nico 2014 yang
menyatakan bahwa variabel market value equity to book value of debt berpengaruh positif dan signifikan.
Variabel sales to total assets X
5
berpengaruh positif dan signifikan dalam membedakan perusahaan financial distress dan nonfinancial distress. Koefisien
positif menunjukkan bahwa semakin besar rasio sales to total assets maka semakin besar pula kemungkinan perusahaan terhindar dari financial distress.
Hasil ini mendukung kesimpulan penelitian yang telah dilakukan oleh Riesta 2012 dan Nico 2014 yang menyatakan bahwa variabel sales to total assets
berpengaruh positif dan signifikan. Berdasarkan hasil
standardized canonical discriminant function variabel
dominan dalam memprediksi financial distress dalam penelitian ini adalah variabel working capital to total assets X
1
. Hal ini berarti rasio working capital to total assets menjadi prediktor paling baik dalam memprediksi financial
distress. Hasil ini tidak mendukung penelitian sebelumnya oleh Riesta 2012 yang menyatakan bahwa variabel
sales to total assets X
5
merupakan variabel paling dominan dalam memprediksi financial distress dan N
ico 2014
65
menyatakan bahwa variabel retained earning to total assets X
2
merupakan variabel paling dominan dalam memprediksi financial distress.
Perbedaan hasil ini disebabkan oleh perbedaan sampel penelitian. Riesta
2012 melakukan pengujian terhadap perusahaan tekstil dan Nico 2014 melakukan pengujian terhadap perusahaan manufaktur seluruh sektor industri.
Penelitian ini menggunakan sampel perusahaan manufaktur sektor industri barang konsumsi. Perbedaan hasil ini menunjukkan bahwa pada perusahaan yang
digunakan pada penelitian terdahulu seperti perusahaan tekstil memiliki persediaan yang lebih besar dari kas yang dimilikinya, hal ini disebabkan karena
industri tekstil akan memproduksi barang jika ada permintaan atau pesanan dari konsumen. Dalam hal ini untuk membiayai operasi produksinya perusahaan
melakukan pinjaman, dan pinjaman yang dilakukan akan di bayar dari hasil penjualan produk yang dihasilkan. Apabila semua barang yang diproduksi laku
terjual atau tidak ada barang yang rusak maka penjualan akan meningkat sehingga pendapatan perusahaanpun akan meningkat dan perusahaan dapat membayar
pinjaman yang dilakukan. Namun sebaliknya, apabila banyak barang yang gagal terjual maka penjualan akan menurun dan akan berimbas pada penurunan
pendapatan perusahaan yang menyebabkan perusahaan sulit untuk membayar pinjaman. Semakin besar penjualan maka semakin kecil kemungkinan perusahaan
mengalami financial distress. Sedangkan perusahaan dalam penelitian ini adalah perusahaan sektor
industri barang konsumsi memiliki persediaan yang lebih kecil dari kas yang dimilikinya, hal ini disebabkan karena industri barang konsumsi memproduksi
66
barang yang dibutuhkan masyarakat setiap hari secara terus-menerus. Dalam hal ini perusahaan tidak memerlukan pinjaman tetapi membutuhkan modal kerja
untuk membiayai kegiatan operasi produksi setiap hari dimana modal kerja yang telah dikeluarkan diharapkan akan kembali lagi masuk dalam perusahaan dalam
waktu yang singkat melalui hasil penjualan produksi. Modal kerja yang berasal dari penjualan produk tersebut akan segera dikeluarkan lagi untuk membiayai
kegiatan operasi produksi selanjutnya. Modal kerja yang besar akan mendorong perusahaan untuk meningkatkan produksinya. Dengan meningkatnya produksi
maka dapat meningkatkan penjualan yang akan meningkatkan pendapatan perusahaan. Semakin besar modal kerja maka semakin kecil kemungkinan
perusahaan mengalami financial distress. Dari hasil Canonical Discriminant Fuction Coefficient, persamaan fungsi
diskriminan yang terbentuk dari analisis diskriminan adalah :
Z = -3,273 + 3,673 X
1
+ 1,747 X
3
+ 1,432X
4
+ 0,851X
5
Persamaan fungsi diskriminan yang dihasilkan mampu memprediksi pengklasifikasian antara perusahaan kondisi financial distress dan nonfinancial
distress pada perusahaan manufaktur sektor industri barang konsumsi dengan ketepatan prediksi sebesar 87,5.
67
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
