ANALISIS PERBANDINGAN ANTARA MODEL ALTMAN, ZMIJEWSKI, DAN SPRINGATE DALAM MEMPREDIKSI KEBANGKRUTAN PERUSAHAAN

Transkripsi

1 ANALISIS PERBANDINGAN ANTARA MODEL ALTMAN, ZMIJEWSKI, DAN SPRINGATE DALAM MEMPREDIKSI KEBANGKRUTAN PERUSAHAAN (Studi pada Perusahaan Non Keuangan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia) (Skripsi) Oleh INTAN PRATIWI FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS LAMPUNG BANDAR LAMPUNG 2019

2 ABSTRACT ANALYSIS OF COMPARISON BETWEEN ALTMAN, ZMIJEWSKI, AND SPRINGATE MODEL IN PREDICTING COMPANY BANKRUPTCY (An Empirical Study on Non Financial Companies Listed on The Indonesia Stock Exchange) By INTAN PRATIWI The purposes of this research are: (1) To determine the most accurate in predicting between using Altman, Zmijewski, and Springate Model; (2) To find out how accurate Altman, Zmijewski, and Springate Model in predicting bankruptcy of non financial companies listed on The Indonesia Stock Exchange. The data used in the form of annual financial statement published by non financial company on The Indonesia Stock Exchange website. The population in this research are non-financial companies listed on The Indonesia Stock Exchange (IDX) throughout The sampling technique is purposive sampling with a total sample obtained by 66 companies. Conclusion of this research showed that: (1) Springate Model produces the highest accuracy rate of 85,15%, followed by Altman Model with 66,06%, and the lowest is Zmijewski Model with 30,91%; (2) Springate Model has the lowest error rate of 14,85%, Altman Model error rate of 21,52%, and Zmijewski model has the highest error rate of 69,09%. Keywords: Altman Model, Zmijewski Model, Springate Model, Bankruptcy

3 ABSTRAK ANALISIS PERBANDINGAN ANTARA MODEL ALTMAN, ZMIJEWSKI, DAN SPRINGATE DALAM MEMPREDIKSI KEBANGKRUTAN PERUSAHAAN (Studi pada Perusahaan Non Keuangan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia) Oleh INTAN PRATIWI Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui: (1) Model manakah yang paling akurat dalam memprediksi kebangkrutan antara menggunakan Model Altman, Zmijewski, dan Springate; (2) Mengetahui berapa tingkat keakuratan pada Model Altman, Zmijewski, dan Springate dalam memprediksi kebangkrutan perusahaan non keuangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah laporan keuangan perusahaan non keuangan yang di publikasikan di website Bursa Efek Indonesia. Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan non keuangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode Pengambilan sampel dalam penelitian ini menggunakan teknik purposive sampling dan jumlah sampel yang diperoleh adalah 66 perusahaan. Kesimpulan dari penelitian ini menunjukkan bahwa: (1) Model Springate menghasilkan tingkat akurasi yang paling tinggi yaitu sebesar 85,15%, diikuti dengan Model Altman sebesar 66,06% dan yang paling rendah Model Zmijewski sebesar 30,91%; (2) Model Springate memiliki tingkat error paling rendah yaitu 14,85%, Model Altman yaitu 21,52%, dan Model Zmijewski memiliki tingkat error paling tinggi yaitu sebesar 69,09%. Kata Kunci: Model Altman, Model Zmijewski, Model Springate, Kebangkrutan.

4 ANALISIS PERBANDINGAN ANTARA MODEL ALTMAN, ZMIJEWSKI, DAN SPRINGATE DALAM MEMPREDIKSI KEBANGKRUTAN PERUSAHAAN (Studi pada Perusahaan Non Keuangan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia) Oleh INTAN PRATIWI Skripsi Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Mencapai Gelar SARJANA EKONOMI Pada Jurusan Akuntansi Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Lampung FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS LAMPUNG BANDAR LAMPUNG 2019

5

6

7

8 4 RIWAYAT HIDUP Penulis dilahirkan di Bandar Lampung pada tanggal 16 Juli 1997 sebagai putri kedua dari tiga bersaudara pasangan Bapak Tofan Efendi B dan Ibu Dra. Dewi Armiyati, M.Pd. Penulis menyelesaikan pendidikan Taman Kanak-Kanak (TK) di TK Al-Azhar 2 Bandar Lampung tahun Kemudian pendidikan Sekolah Dasar (SD) di SD Al-Azhar 2 Bandar Lampung tahun Selanjutnya pendidikan Sekolah Menengah Pertama (SMP) di SMP Al-Kautsar Bandar Lampung tahun 2012, dan pendidikan Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) di SMK Negeri 4 Bandar Lampung tahun Penulis terdaftar sebagai mahasiswi S1 Akuntansi Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Lampung pada tahun 2015 melalui jalur Seleksi Bersama Masuk Perguruan Tinggi Negeri (SBMPTN). Selama menjadi mahasiswi, penulis terdaftar sebagai anggota aktif Himakta (Himpunan Mahasiswa Akuntansi) FEB Unila, UKM-F KSPM (Kelompok Studi Pasar Modal), dan UKM-F EEC (Economic English Club.

9 5 MOTTO Hai orang-orang yang beriman, jadikanlah sabar dan salatmu sebagai penolongmu, sesungguhnya Allah beserta orang-orang yang sabar (Q.S. Al-Baqarah: 153)..Niscaya Allah akan meninggikan orang-orang yang beriman di antaramu dan orang-orang yang diberi ilmu pengetahuan beberapa derajat, dan Allah maha mengetahui apa yang kamu kerjakan (Q.S. Al-Mujaadilah: 11) When someone abuses you, it is a compliment that so far they spend a lot of time thinking about you, even when you do not think about them (H. Bacharuddin Jusuf Habibie)

10 6 PERSEMBAHAN Alhamdulillahirobbilalamin Puji syukur kepada Allah SWT yang telah memberikan rahmat dan karunia-nya sehingga dapat terselesaikannya penulisan skripsi ini. Shalawat beriring salam selalu disanjungagungkan kepada Nabi Muhammad SAW. Kupersembahkan skripsi ini sebagai tanda cinta dan kasih sayang yang tulus kepada: Ayahanda Tofan Efendi B dan Ibunda Dra. Dewi Armiyati, M. Pd. yang selalu mendukungku secara moril maupun materiil serta selalu mengasihi dan mendoakanku setiap waktu, memberi nasihat, motivasi dan semangat kepadaku. Terima kasih atas pengertian dan perhatian yang telah kalian berikan. Kakakku Melinda Tiara dan Adikku Annisa Sukma Pratiwi yang selalu mendoakan, mendukung dan menyemangatiku serta selalu memberikan keceriaan kepadaku. Seluruh keluarga, sahabat, dan teman-temanku yang selalu memberikan semangat, doa, dan dukungan tiada henti. Almamaterku tercinta, Universitas Lampung.

11 7 SANWACANA Alhamdulillah, segala puji dan syukur kehadirat Allah SWT yang telah melimpahkan rahmat dan hidayah-nya sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi dengan judul Analisis Perbandingan Antara Model Altman, Zmijewski, dan Springate Dalam Memprediksi Kebangkrutan Perusahaan (Studi Empiris pada Perusahaan Non Keuangan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia) sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Jurusan Akuntansi Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Lampung. Pada kesempatan ini penulis mengucapkan terima kasih yang tulus kepada semua pihak yang telah memberikan bimbingan, dukungan, dan bantuan selama proses penyusunan dan penyelesaian skripsi ini. Secara khusus, penulis mengucapkan terima kasih kepada: 1. Bapak Prof. Dr. H. Satria Bangsawan, S.E., M.Si. selaku Dekan Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Lampung. 2. Ibu Dr. Farichah, S.E., M.Si., Akt. selaku Ketua Jurusan Akuntansi Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Lampung dan selaku Pembimbing Utama. Terima kasih atas kesediaannya memberikan waktu, bimbingan, nasihat, saran dan pengarahan yang sangat berharga selama proses penyusunan skripsi ini, serta motivasi yang tiada henti.

12 8 3. Ibu Yuztitya Asmaranti, S.E., M.Si. selaku Sekretaris Jurusan Akuntansi Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Lampung. 4. Bapak Agus Zahron Idris, S.E., M.Si., Akt. selaku Dosen Pembimbing Kedua atas kesediaannya memberikan waktu, bimbingan, nasihat, saran dan pengarahan yang sangat berharga selama proses penyusunan skripsi ini, serta motivasi yang tiada henti. 5. Bapak Dr. Usep Syaipudin, S.E., M.S.Ak. selaku Dosen Penguji Utama yang telah memberikan masukan, nasihat, saran-saran yang membangun serta diskusi yang bermanfaat mengenai pengetahuan untuk penyempurnaan skripsi ini. 6. Ibu Yenni Agustina, S.E., M.Sc., Akt., CA. selaku Dosen Pembimbing Akademik yang telah memberikan bimbingan, masukan, arahan, dan nasihat sehingga penulis dapat menyelesaikan proses belajar. 7. Seluruh Bapak/Ibu Dosen di Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Lampung yang telah memberikan ilmu dan pengetahuan, serta pembelajaran selama penulis menyelesaikan pendidikan di Universitas Lampung. 8. Seluruh staf dan karyawan di Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Lampung, terima kasih telah memberikan bantuan dan pelayanan terbaik selama penulis menempuh pendidikan di Universitas Lampung. 9. Orang tuaku, Ayahanda tersayang Tofan Efendi B dan Ibunda tercinta Dra. Dewi Armiyati, M.Pd. Terima kasih atas curahan cinta dan kasih sayang, dukungan dan doa yang tiada henti, untuk pengorbanan yang kalian berikan dalam merawat, membesarkan, dan mendidikku sampai saat ini.

13 9 10. Kakakku Melinda Tiara dan adikku Annisa Sukma Pratiwi. Terima kasih atas keceriaan, motivasi, perhatian, dan dukungan kalian untukku selama ini. 11. Keluarga besarku tercinta yang tidak dapat disebutkan satu per satu yang selalu mendukung dan mendoakan agar dapat menyelesaikan perkuliahan ini dengan baik dan lancar. Terima kasih atas doa yang kalian berikan untuk keberhasilan dan kesuksesanku. 12. Sahabat-sahabatku tercinta semasa kuliah, Elia Agusta, Yolanda Kharisma, Rizki Annisa, Tiara Sella, Risna Pertiwi, Ayu Fatmawati, Suci Mardina Putri dan Annisa Nadhila. Terima kasih tiada henti atas kebaikan kalian selama ini yang selalu memberikan canda tawa, dukungan dalam keadaan apapun, bantuan, doa, dan pembelajaran hidup yang sangat berharga. 13. Sahabat karibku, Annisa Fitriani, Azalea Agustin, Dewi Sekarwati, Ella Utami, Fadilla Aprilia, Gina Hanan Zakiyyah, Nurlianti Devi, Parahita Ramadhini, Siska Putri Meirani, Tanty Lestari. Terima kasih atas seluruh kisah kita dari SMK sampai sekarang. Terima kasih atas canda tawa, pengalaman, dan cerita yang menghiasi hari-hariku selama masa sekolah. Semoga tali silaturahmi kita tetap terjaga selamanya. 14. Teman-teman S1 Akuntansi 2015, Destty, Ardita, Rona, Wuri, Famela, Olivia, Resti Ayu, Resti Fahira, Ayu Budi, Cindy, Khalid, David, Aini, Rani, Neva, Citra, Ilma, Bella, Adzkia, Laili, Novira, Azizah, Dian, serta teman-teman S1 Akuntansi 2015 lainnya yang tidak dapat disebutkan satu per satu. Terima kasih atas informasi perkuliahan, bantuan, kerja sama, dan dukungannya selama masa perkuliahan. Semoga sukses untuk kalian.

14 Keluarga KKN Pekon Kacapura, Kecamatan Semaka Kabupaten Tanggamus, Danar, Fadilla, Gangga, Kiki, Retno, Ridho. Terima kasih atas cerita dan pengalaman hidup bersama 40 hari. Semoga tali silaturahmi kita tetap terjaga dan sukses untuk kalian. 16. Semua pihak yang tidak dapat penulis sebutkan satu per satu. Terima kasih atas segala dukungannya bagi keberhasilan dan kesuksesan penulis dalam menyelesaikan studi. Atas bantuan dan dukungannya, penulis mengucapkan terima kasih, semoga mendapat balasan dari Allah SWT. Penulis menyadari masih banyak kekurangan dalam proses penulisan skripsi ini, maka penulis mengharapkan adanya kritik ataupun saran yang dapat membantu penulis dalam menyempurnakan skripsi ini. Demikianlah, semoga skripsi ini dapat memberikan manfaat bagi yang membacanya. Bandarlampung, 20 Juni 2019 Penulis, Intan Pratiwi

15 11 DAFTAR ISI Halaman HALAMAN SAMPUL...i ABSTRACT...ii ABSTRAK...iii HALAMAN JUDUL...iv HALAMAN PERSETUJUAN...v HALAMAN PENGESAHAN...vi LEMBAR PERNYATAAN...vii RIWAYAT HIDUP...viii MOTTO...ix PERSEMBAHAN...x SANWACANA...xi DAFTAR ISI...xv DAFTAR TABEL...xvii DAFTAR GAMBAR...xviii DAFTAR LAMPIRAN...xix BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Rumusan Masalah Tujuan Penelitian Manfaat Penelitian...6 BAB II TINJAUAN PUSTAKA Financial Distress Kebangkrutan Model Altman Model Zmijewski Model Springate Kelebihan dan Kekurangan Model Altman, Zmijewski, Springate Kesalahan Tipe I dan II Penelitian Terdahulu Kerangka Pemikiran...21

16 Pengembangan Hipotesis...21 BAB III METODOLOGI PENELITIAN Desain Penelitian Objek Penelitian Jenis dan Sumber data Jenis Data Sumber Data Populasi dan Sampel Definisi Operasional Variabel Teknik Analisis Data...32 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Deskripsi Data Uji Statistik Deskriptif Uji Normalitas Uji Hipotesis Pembahasan Hasil Penelitian...42 BAB V KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Keterbatasan Penelitian Saran...46 DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN

17 13 DAFTAR TABEL Tabel Halaman Tabel 2.1 Tipe Kesalahan Prediksi...17 Tabel 2.2 Penelitian Terdahulu...18 Tabel 4.1 Proses Pemilihan Sampel...35 Tabel 4.2 Hasil Uji Statistik Deskriptif Data...36 Tabel 4.3 Hasil Transformasi Uji Normalitas...38 Tabel 4.4 Keakuratan Prediksi Model Altman...39 Tabel 4.5 Keakuratan Prediksi Model Zmijewski...40 Tabel 4.6 Keakuratan Prediksi Model Springate...41 Tabel 4.7 Rangkuman Hasil Tingkat Akurasi dan Kesalahan...42

18 14 DAFTAR GAMBAR Gambar Halaman Gambar 1.1 Perkembangan Perusahaan Delisting Tahun Gambar 2.1 Kerangka Pemikiran...21

19 15 DAFTAR LAMPIRAN Lampiran Lampiran 1 Daftar Perusahaan Sampel yang Termasuk Kategori Financial Distress Lampiran 2 Perhitungan Model Altman, Zmijewski, dan Springate Lampiran 3 Uji Statistik Deskriptif Data Lampiran 4 Uji Normalitas Lampiran 5 Uji Tingkat Keakuratan Lampiran 6 Rangkuman Hasil Tingkat Akurasi dan Kesalahan

20 1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Setiap pendirian perusahaan diharapkan dapat memperoleh keuntungan dan dapat mempertahankan keberlangsungan hidup perusahaan dalam jangka panjang. Namun pada kenyataannya, asumsi tersebut tidak selalu terjadi sesuai dengan harapan. Pertumbuhan perekonomian Indonesia akibat dari globalisasi terus mengalami peningkatan, menurut Bank Indonesia perkembangan ekspor dan investasi berkontribusi besar pada peningkatan pertumbuhan ekonomi Indonesia sepanjang 2017 sebesar 5,07% dan tahun 2018 diramalkan mencapai 5,3%. Melihat kondisi perekonomian Indonesia yang terus meningkat serta dunia bisnis dan usaha yang berkembang semakin pesat, tidak dipungkiri bahwa akan semakin banyak pesaing yang lebih kompetitif dan menurunnya kinerja perusahaan yang bisa mengakibatkan perusahaan mengalami financial distress. Jika financial distress terjadi secara terus menerus, maka perusahaan akan mengalami kebangkrutan. Fenomena yang terjadi di Indonesia baru-baru ini adalah delisting beberapa perusahaan pada tahun Menurut Keputusan Direksi PT Bursa Efek Jakarta Nomor : Kep-308/BEJ/ tentang Penghapusan Pencatatan (Delisting) dan

21 2 Pencatatan Kembali (Relisting) Saham di Bursa, penghapusan pencatatan (delisting) adalah penghapusan efek dari daftar efek yang tercatat di bursa sehingga efek tersebut tidak dapat diperdagangkan di bursa, sedangkan pencatatan kembali (relisting) adalah pencantuman kembali suatu efek dalam daftar efek yang tercatat di Bursa, setelah efek tersebut dihapuskan pencatatannya di Bursa (delisting). Perusahaan dapat mengalami delisting jika terlambat menyampaikan kewajiban pelaporan keuangan, perusahaan memiliki utang jangka panjang dalam jumlah besar, perusahaan terus mengalami kerugian, perusahaan terkena masalah hukum, tidak memiliki pendapatan operasional yang memadai, selama lebih dari 1 (satu) tahun tidak membayar dividen, serta kinerja perusahaan yang menurun secara terus menerus. Sedangkan, perusahaan dapat mengalami relisting jika telah melakukan kegiatan operasional yang sama sekurang-kurangnya 36 (tiga puluh enam) bulan berturut-turut sejak masa diajukan permohonan relisting, laporan keuangan perusahaan telah diaudit sekurang-kurangnya 3 (tiga) tahun terakhir, memiliki aktiva berwujud bersih minimal Rp ,- (seratus miliar rupiah), jumlah saham yang dimiliki oleh pemegang saham minoritas minimal (seratus juta) saham. Pada tahun 2017, Bursa Efek Indonesia (BEI) memutuskan untuk mengeluarkan delapan perusahaan dari bursa yaitu, PT Citra Maharlika Nusantara Corpora Tbk (CPGT), PT Berau Coal Energy Tbk (BRAU), PT Inovisi Infracom Tbk (INVS), PT Ciputra Property Tbk (CTRP), PT Lamicitra Nusantara Tbk (LAMI), PT Ciputra Surya Tbk (CTRS), PT Sorini Agro Asia Corporindo Tbk (SOBI), PT

22 3 Permata Prima Sakti Tbk (TKGA). Pada kasus CPGT, bursa memutuskan untuk menghapus pencatatan saham yang disebabkan perusahaan mengalami financial distress yang merujuk status pailit dan dalam keadaan insolvent. CPGT listing di Bursa Efek Indonesia sejak 9 Juli 2013 dan resmi delisting pada tanggal 19 Oktober Pada kasus INVS, bursa memberlakukan proses forced delisting atau delisting paksa karena perusahaan bermasalah dalam penyajian laporan keuangan pada kuartal III Bursa Efek Indonesia menilai bahwa banyak angka yang disajikan terkesan mencurigakan, INVS juga tidak membayar biaya listing tahunan. Berikut ini adalah grafik dari perkembangan perusahaan yang delisted dari tahun 2009 sampai dengan Gambar 1.1 Perkembangan Perusahaan Delisting Tahun Pada gambar di atas memperlihatkan bahwa perkembangan perusahaan yang delisting dari Bursa Efek Indonesia dari tahun 2009 sampai dengan 2017 terus mengalami fluktuasi. Berdasarkan kondisi tersebut, perusahaan membutuhkan alat

23 4 untuk memprediksi kebangkrutan yang akan dialami oleh perusahaan. Sebelum mengalami kebangkrutan perusahaan akan mengalami financial distress terlebih dahulu. Menurut Ramadhani dan Lukviarman (2009), financial distress menggambarkan kondisi dimana perusahaan mengalami laba bersih operasi (net operation income) negatif selama beberapa tahun dan selama lebih dari satu tahun tidak melakukan pembayaran dividen, pemberhentian tenaga kerja atau menghilangkan pembayaran dividen. Prediksi kebangkrutan dapat dilakukan dengan menggunakan dua model analisis yaitu analisis univariate dan analisis multivariate. Analisis univariate dilakukan dengan menganalisis terpisah (untuk setiap variabelnya), sedangkan analisis multivariate menggunakan dua variabel atau lebih secara bersama-sama ke dalam satu persamaan. Beberapa model analisis multivariate yang dapat digunakan dalam memprediksi kebangkrutan adalah Model Altman Z-Score, Zmijewski, dan Springate. Altman (1968) melakukan penelitian untuk memprediksi kebangkrutan dengan multiple discriminant analysis (MDA). Menurut Gunawan, et al. (2017), MDA merupakan teknik statistika yang biasa digunakan untuk membuat model yang mana variabel dependennya merupakan variabel kualitatif. Dalam modelnya Altman memasukkan 5 (lima) unsur rasio keuangan. Kelima unsur tersebut adalah working capital to total assets yang mewakili rasio likuiditas, earnings before interest and taxes to total assets dan retained earnings to total assets yang mewakili rasio profitabilitas, market value of equity to book value of total debt yang mewakili rasio leverage, serta sales to total assets yang mewakili rasio aktivitas. Dari penelitian yang dilakukan oleh Meita (2015) menunjukkan bahwa

24 5 Model Altman memberikan tingkat prediksi kebangkrutan lebih baik dibandingkan Model Springate dan Zmijewski. Penelitian ini sejalan dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan Purwanti (2016) dan Savitri (2014), serta Fitriyanti dan Yunita (2015). Zmijewski (1984) menggunakan analisis yang mengukur likuiditas, leverage, dan profitabilitas. Rasio likuiditas diukur dengan current assets to current liabilities, leverage diukur dengan total debt to total assets, dan rasio profitabilitas diukur dengan net income to total assets. Dari penelitian yang dilakukan oleh Nurcahyanti (2015) menunjukkan bahwa Model Zmijewski yang paling akurat dibandingkan dengan Model Altman dan Model Springate. Penelitian ini sejalan dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Gunawan et al. (2017), Berzkalne dan Zelgalve (2013), dan Avenhuis (2013) Springate (1978) adalah model rasio yang menggunakan multiple discriminant analysis (MDA) untuk memilih 4 rasio dari 19 rasio keuangan sehingga dapat membedakan perusahaan dalam zona bangkrut dan zona aman. Unsur rasio keuangan yang digunakan adalah rasio likuiditas yang diukur dengan working capital to total assets, rasio profitabilitas yang diukur dengan earnings before interest and taxes to total assets dan earnings before taxes to current liabilities, serta rasio aktivitas yang diukur dengan sales to total assets. Dari penelitian yang dilakukan oleh Putera et al. (2016) menunjukkan bahwa Model Springate memiliki tingkat keakuratan yang paling tinggi dibandingkan dengan model prediksi lainnya. Penelitian ini sejalan dengan penelitian sebelumnya yang

25 6 dilakukan oleh Sari (2015), Sondakh et al. (2014), serta Safitri dan Hartono (2014). Berdasarkan dari latar belakang di atas, secara umum masih terdapat hasil yang beragam dan tidak konsisten atas model prediksi yang paling akurat dalam memprediksi financial distress. Sehingga peneliti akan melakukan penelitian dengan judul Analisis Perbandingan Antara Model Altman, Zmijewski dan Springate Dalam Memprediksi Kebangkrutan Perusahaan (Studi pada Perusahaan non Keuangan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia). 1.2 Rumusan Masalah Berdasarkan latar belakang tersebut, maka rumusan masalah dalam penelitian ini adalah model manakah yang paling akurat dalam memprediksi kebangkrutan dengan menggunakan Model Altman, Zmijewski, dan Springate? 1.3 Tujuan Penelitian Berdasarkan uraian yang telah dijelaskan sebelumnya, tujuan penelitian ini adalah: 1. Untuk mengetahui model manakah yang paling akurat dalam memprediksi kebangkrutan antara menggunakan Model Altman, Zmijewski, dan Springate. 2. Untuk mengetahui berapa tingkat keakuratan pada Model Altman, Zmijewski, dan Springate dalam memprediksi kebangkrutan perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.

26 7 1.4 Manfaat Penelitian Manfaat penelitian yang diharapkan dari penelitian ini adalah : 1. Manfaat bagi Penulis Hasil penelitian ini dapat memperlihatkan manakah model yang paling akurat dalam memprediksi financial distress perusahaan. Dengan adanya penelitian ini diharapkan mampu memberikan pemahaman yang lebih mengenai model prediksi financial distress. 2. Manfaat bagi Manajemen Penelitian ini diharapkan perusahaan lebih dapat memahami analisis prediksi financial distress, sehingga dapat membantu perusahaan dalam mengambil keputusan, agar perusahaan terhindar dari kebangkrutan. 3. Manfaat bagi Investor Penelitian ini dapat membantu investor dalam menganalisis dan memutuskan apakah akan melakukan investasi di suatu perusahaan atau tidak

27 8 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Financial Distress Financial distress merupakan tahap penurunan kondisi dimana keuangan perusahaan dalam keadaan tidak sehat. Menurut Gunawan, et al. (2017), financial distress merupakan keadaan perusahaan yang mengalami kesulitan dalam menghasilkan laba atau perusahaan tersebut mengalami defisit. Sedangkan menurut Hendarwati (2016) financial distress perusahaan didefinisikan sebagai kondisi dimana hasil operasi perusahaan tidak cukup untuk memenuhi kewajiban perusahaan. Financial distress terjadi sebelum perusahaan mengalami kebangkrutan sehingga perlu dikembangkan lebih lanjut model financial distress untuk memprediksi kondisi keuangan perusahaan di masa yang akan datang. 2.2 Kebangkrutan Kebangkrutan menurut Undang-Undang No. 37 Tahun 2004 tentang Kepailitan dan Penundaaan Kewajiban Pembayaran Utang (KPKPU) adalah debitor yang mempunyai dua atau lebih kreditor dan tidak membayar lunas sedikitnya satu utang yang telah jatuh waktu dan dapat ditagih, dinyatakan pailit dengan putusan pengadilan, baik atas permohonannya sendiri maupun atas permohonan satu atau

28 9 lebih kreditornya. Kebangkrutan adalah suatu kondisi dimana suatu perusahaan tidak mampu lagi untuk mengoperasikan perusahaan dengan baik karena kesulitan keuangan yang dialami perusahaan tersebut sudah sangat parah (Prihanthini dan Sari, 2013). Menurut Brigham dan Gapenski (2008) dalam teori keuangan perusahaan pada manajemen keuangan membedakan kesulitan keuangan perusahaan menjadi lima jenis, yaitu: a. Economic Failure yang berarti bahwa pendapatan perusahaan tidak dapat menutup biaya total, termasuk biaya modal. b. Business Failure yang berarti bahwa perusahaan yang menghentikan operasinya dengan akibat kerugian bagi kreditor. c. Technical Insolvency, sebuah perusahaan dapat dinilai bangkrut apabila tidak memenuhi kewajibannya yang jatuh tempo. d. Insolvency in Bankruptcy, sebuah perusahaan dapat dinilai bangkrut jika nilai buku dari total kewajiban melebihi nilai pasar dari aset perusahaan. e. Legal Bankruptcy, kebangkrutan ini adalah putusan kepailitan yang dijatuhkan oleh pengadilan sesuai dengan undang-undang karena mengalami tahapantahapan kesulitan keuangan tersebut di atas. Di dalam proses kepailitan perusahaan terdapat empat pihak yang berwenang dalam menyatakan kepailitan, mengawasi kepailitan, serta mengatur pemberesan terhadap harta pailit, yaitu sebagai berikut:

29 10 a. Pengadilan Niaga Pengadilan niaga memiliki kewenangan yang absolut untuk memeriksa, mengadili, dan memutuskan perkara permohonan pailit dan penundaan kewajiban dan pembayaran utang (PKPU). b. Hakim Pengawas Hakim pengawas bertugas dan berwenang mengawasi pengurusan dan pemberesan harta pailit serta memberikan nasihat kepada pengadilan niaga sebelum memutuskan sesuatu mengenai kepailitan. Hakim pengawas juga berfungsi sebagai pengawas dari kurator dalam melakukan pemberesan hartaharta pailit perusahaan. c. Hakim Ad Hoc Hakim ad hoc merupakan hakim sementara yang diperlukan untuk perkaraperkara yang rumit dan membutuhkan keahlian khusus. Misalnya hakim ad hoc spesialisasi perpajakan dan hakim ad hoc spesialisasi tindak pidana korupsi. d. Kurator Di dalam setiap putusan pailit oleh pengadilan, maka terdapat pengangkatan kurator yang ditunjuk untuk melakukan pengurusan dan pengalihan harta pailit di bawah pengawasan hakim pengawas. Dalam pemilihan kurator diajukan oleh kreditor yang mengajukan permohonan pailit terhadap debitor, tetapi kurator harus independen dan tidak boleh berpihak kepada kreditor maupun debitor. Kurator harus membuat pencatatan harta pailit paling lambat dua hari setelah menerima surat putusan pengangkatannya sebagai kurator serta membuat daftar yang menyatakan sifat, jumlah piutang dan utang, nama dan tempat tinggal kreditor beserta jumlah piutang masing-masing kreditor.

30 11 Suatu perusahaan dapat dikatakan pailit jika memenuhi syarat-syarat kepailitan yang diatur dalam Pasal 2 ayat 1 UU No. 37 tahun 2004 menyatakan bahwa syarat untuk dinyatakan pailit adalah debitor yang mempunyai dua atau lebih kreditor dan tidak membayar sedikitnya satu utang yang telah jatuh waktu dan dapat ditagih, dinyatakan pailit dengan putusan pengadilan, baik atas permohonannya sendiri, maupun atas permintaan seorang atau lebih kreditornya. Jadi menurut bunyi pasal tersebut, maka syarat dinyatakan pailit yaitu: a. Harus mempunyai minimal dua kreditor atau lebih. Perusahaan yang akan mengalami kepailitan setidaknya memiliki dua kreditor atau pihak yang memiliki piutang terhadap perusahaan tersebut. Kreditor maupun investor dapat melihat aktivitas suatu perusahaan dengan melalui pengukuran rasio aktivitas. b. Tidak membayar lunas sedikitnya satu utang. Perusahaan yang akan mengalami kepailitan setidaknya memiliki satu utang yang tidak dapat dibayar secara lunas. c. Utang tersebut telah jatuh tempo dan dapat ditagih. Perusahaan yang akan dinyatakan mengalami kepailitan oleh pengadilan setidaknya memiliki utang yang sudah jatuh tempo dan dapat ditagih tetapi perusahaan tersebut tidak mampu untuk membayar utang-utangnya. d. Permohonan pailit bisa atas satu atau lebih kreditornya. Kreditor dapat mengajukan permohonan pailit debitornya kepada pengadilan. Sesuai dengan Pasal 2 Ayat 1 Undang-Undang No. 37 tahun 2004 yang menyatakan bahwa perusahaan dinyatakan pailit dengan putusan pengadilan,

31 12 baik atas permohonannya sendiri maupun atas permohonan satu atau lebih kreditornya. Menurut Undang-Undang No. 40 tahun 2007 tentang Perseroan Terbatas, pengadilan negeri dapat membubarkan perseroan atas: 1) permohonan kejaksaan berdasarkan alasan perseroan melanggar kepentingan umum atau melakukan perbuatan yang melanggar peraturan perundangundangan. 2) permohonan pihak yang berkepentingan berdasarkan alasan adanya cacat hukum dalam akta pendirian. 3) permohonan pemegang saham, direksi atau dewan komisaris berdasarkan alasan perseroan tidak mungkin untuk dilanjutkan. 2.3 Model Altman Altman (1968) adalah peneliti pertama kali yang menemukan dan menerapkan multiple discriminant analysis (MDA). Analisis diskriminan ini merupakan teknik statistik yang mengidentifikasi beberapa macam rasio keuangan yang dianggap memiliki nilai paling penting dalam mempengaruhi suatu kejadian. Penelitian Altman (1968) menghasilkan rumus yang disebut Z-Score. Analisis Z-Score adalah metode yang dapat digunakan untuk memprediksi kebangkrutan dan financial distress perusahaan dengan menggunakan lima jenis rasio keuangan dalam 5 (lima) kategori seperti: likuiditas, profitabilitas, leverage, dan aktivitas. Model Altman Z-score telah mengalami revisi pada tahun 1983 hingga inilah rumus (Altman, 1968) yang digunakan dalam penelitian ini yaitu:

32 13 Z-Score = 0,717 X1 + 0,874 X2 + 3,107 X3 + 0,420 X4 + 0,998 X5 Keterangan: X1 = Working capital/total assets X2 = Retained earnings/total assets X3 = Earnings before interest and taxes/total assets X4 = Market value of equity/book value of total debt X5 = Sales/Total assets Menurut Altman (1968) ada angka cutoff untuk menjelaskan apakah perusahaan akan mengalami financial distress atau tidak, yaitu: (1) Jika nilai Z < 1,81 perusahaan berisiko mengalami financial distress; (2) Jika nilai 1,81 < Z < 2,99 perusahaan termasuk dalam grey area; (3) Jika nilai Z > 2,99 perusahaan aman dari financial distress. 2.4 Model Zmijewski Perluasan studi dalam prediksi kebangkrutan dilakukan oleh Zmijewski (1984) yang menambah validitas rasio keuangan sebagai alat prediksi kebangkrutan perusahaan. Dalam penelitian Sari (2015) dijelaskan bahwa model prediksi yang dihasilkan oleh Zmijewski (1984) ini merupakan riset selama 20 tahun yang telah diulang. Model Zmijewski menggunakan 3 (tiga) rasio keuangan untuk mengukur kinerja, leverage, dan likuiditas suatu perusahaan. Berikut ini merupakan rumus (Zmijewski, 1984) dari Model Zmijewski: Keterangan: Y1 = Net Income/Total Assets X-Score = -4,3 4,5 Y1 + 5,7 Y2 0,004 Y3

33 14 Y2 = Total Debt/Total Assets Y3 = Current Assets/Current Liabilities Nilai cutoff yang telah ditetapkan oleh Zmijewski (1984) adalah 0. Artinya, jika nilai X 0 maka perusahaan tersebut diprediksi akan mengalami financial distress. Namun jika nilai X < 0 maka perusahaan tersebut diprediksi tidak akan mengalami financial distress. 2.5 Model Springate Model Springate dikembangkan oleh Springate (1978) yang melakukan penelitian dan menghasilkan model prediksi financial distress. Model ini menggunakan analisis multidiskriminan yang merupakan suatu teknik analisis statistik yang mengidentifikasi beberapa macam rasio keuangan yang dianggap penting dalam mempengaruhi suatu kejadian, sehingga teknik ini dikembangkan untuk memudahkan menarik kesimpulan dari suatu kejadian. Pada awalnya Springate (1978) mengumpulkan 19 jenis rasio keuangan, dari semua rasio tersebut dipilih lagi rasio yang paling berpotensi untuk membantu memprediksi kondisi perusahaan. Akhirnya ada 4 jenis rasio keuangan yang digunakan dalam memprediksi kondisi perusahaan. Keempat rasio keuangan tersebut dikombinasikan ke dalam suatu formula yang dikenal dengan istilah Model Springate S-Score. Persamaan Model Springate (Springate, 1978) adalah sebagai berikut: Keterangan: S-Score = 1,03 X1 + 3,07 X2 + 0,66 X3 + 0,4 X4 X1 = Working Capital/Total Assets

34 15 X2 = Earnings before Interest and Taxes/Total Asset X3 = Earnings before Taxes/Current Liabilities X4 = Sales/Total Assets Nilai cutoff yang telah ditetapkan oleh Springate (1978) adalah jika S>0,862 maka perusahaan tergolong aman dari financial distress dan S<0,862 maka perusahaan tergolong berpotensi mengalami financial distress. 2.6 Kelebihan dan Kekurangan Model Altman, Zmijewski, dan Springate 1. Kelebihan dan Kekurangan Model Altman menurut Bapepam (2005). Kelebihan : a. Menggabungkan berbagai rasio keuangan secara bersama-sama. b. Menyediakan koefisien yang sesuai untuk mengkombinasikan variabelvariabel independen. c. Mudah dalam penerapannya. d. Rasio laba sebelum bunga dan pajak terhadap total aktiva merupakan indikator terbaik untuk mengetahui terjadinya kebangkrutan. e. Lebih bisa menggambarkan kondisi perusahaan sesuai dengan kenyatannya. f. Nilai Altman lebih ketat dalam menilai tingkat kebangkrutan. Kekurangan : a. Nilai Altman bisa direkayasa atau dibiaskan melalui prinsip akuntansi yang salah atau rekayasa keuangan lainnya. b. Formula Altman kurang tepat untuk perusahaan baru yang rendah atau bahkan masih merugi. Biasanya hasil dari nilai Altman akan rendah.

35 16 c. Perhitungan Altman secara triwulan pada suatu perusahaan dapat memberikan hasil yang tidak konsisten jika perusahaan tersebut mempunyai kebijakan untuk menghapus piutang diakhir tahun secara sekaligus. 2. Kelebihan dan Kekurangan Model Zmijewski menurut Bapepam (2005) Kelebihan : a. Menggabungkan berbagai rasio keuangan secara bersama-sama. b. Menyediakan koefisien yang sesuai untuk mengkombinasikan variabelvariabel independen. c. Mudah dalam penerapannya. Kekurangan : a. Nilai bisa direkayasa atau dibiaskan melalui prinsip akuntansi yang salah atau rekayasa keuangan lainnya. b. Hanya menggunakan tiga rasio saja. c. Model Zmijewski tidak ketat dalam menilai tingkat kebangkrutan. 3. Kelebihan dan Kekurangan Model Springate menurut Bapepam (2005) Kelebihan : a. Menggabungkan berbagai rasio keuangan secara bersama-sama. b. Menyediakan koefisien yang sesuai untuk mengkombinasikan variabelvariabel independen. c. Mudah dalam penerapannya. d. Rasio laba sebelum bunga dan pajak terhadap total aktiva merupakan indikator terbaik untuk mengetahui terjadinya kebangkrutan. Kekurangan :

36 17 a. Nilai rasio bisa direkayasa atau dibiaskan melalui prinsip akuntansi yang salah atau rekayasa keuangan lainnya. 2.7 Kesalahan Tipe I dan II Setiap model prediksi kebangkrutan dan perbedaan tingkat akurasi model prediksi dikatakan benar apabila antara hasil prediksi dan aktualnya sama, sedangkan kesalahan terjadi apabila antara hasil prediksi dan aktualnya tidak sama. Ada dua tipe dari kesalahan prediksi, yaitu: a. Kesalahan Tipe I Kesalahan dimana hasil prediksi menyatakan tidak mengalami distress, sedangkan kenyataannya ialah mengalami distress. b. Kesalahan Tipe II Kesalahan dimana hasil prediksi menyatakan distress, sedangkan kenyataannya ialah tidak mengalami distress. Tabel 2.1 Tipe kesalahan prediksi Financial Distress Diprediksi Non Financial Distress Kenyataan Financial Distress Benar Kesalahan Tipe I Non Financial Distress Kesalahan Tipe II Benar Sumber: Hanafi (2011)

37 Penelitian Terdahulu Nama Peneliti Judul Penelitian Hasil Penelitian Meita (2015) Purwanti (2016) Savitri (2014) Fitriyanti dan Yunita (2015) Ramadhani dan Lukviarman (2009) Analisis Penggunaan Metode Altman, Springate, dan Zmijewski dalam Memprediksi Kebangkrutan Perusahaan Pertambangan Batubara Periode Analisis Perbedaan Model Altman Z-Score dan Model Springate dalam Memprediksi Kebangkrutan pada Perusahaan Pertambangan yang Terdaftar di BEI periode Analisis Prediktor Kebangkrutan Terbaik dengan Menggunakan Metode Altman, Springate dan Zmijewski pada Perusahaan Delisting dari BEI. Penggunaan Model Zmijewski, Altman Z-Score, dan Model Springate untuk Memprediksi Kebangkrutan pada Sektor Property dan Real Estate yang Terdaftar di BEI Tahun Perbandingan Analisis Prediksi Kebangkrutan Menggunakan Model Altman Pertama, Altman Revisi, dan Altman Modifikasi dengan Ukuran dan Umur Perusahaan Sebagai Variabel Penjelas (Studi Pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di BEI) Hasil dari penelitian ini adalah perusahaan yang menjadi sampel sebanyak 6 perusahaan. Model Altman & Springate memberikan tingkat prediksi kebangkrutan yang sama sebesar 88,89%. Sedangkan Model Zmijewski memberikan presentase nilai kebangkrutan sebesar 66,67%. Hasil dari penelitian ini disimpulkan bahwa Model Altman Z-Score adalah model yang lebih tepat untuk digunakan dalam memprediksi kebangkrutan. Hasil penelitian ini adalah prediktor kebangkrutan terbaik adalah Altman dengan tingkat prediksi 100%, diikuti oleh Springate 66,67% dan Zmijewski 33,33%. Hasil dari penelitian ini adalah Model Altman menempatkan 4 perusahaan dalam kondisi safe zone dan 2 perusahaan lainnya dalam kondisi grey area. Jika dilihat dari ketiga model prediksi, model yang paling tepat digunakan pada sektor ini adalah Model Altman. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa perusahaan manufaktur yang diprediksi bangkrut dengan menggunakan ketiga Model Altman untuk kelompok perusahaan kecil memiliki persentase lebih tiggi dari pada prediksi kebangkrutan untuk perusahaan besar. Nurcahyanti (2015) Studi Komparatif Model Z- Score Altman, Springate dan Zmijewski dalam Mengindikasikan Kebangkrutan Perusahaan yang Terdaftar di BEI Jumlah sampel dalam penelitian ini adalah sebanyak 23 perusahaan yang terindikasi mengalami financial distress. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa Model

38 19 Salim (2016) Chairunisa (2017) Gunawan et al. (2017) Berzkalne dan Zelgalve (2013) Avenhuis (2013) Potensi Kebangkrutan Perusahaan Pertambangan Batu Bara Terdaftar di BEI dengan Pendekatan Model Altman, Springate dan Zmijewski Periode Analisis Tingkat Kebangkrutan Pada Perusahaan Pertambangan Batubara yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Perbandingan Prediksi Financial Distress dengan Model Altman, Grover dan Zmijewski. Bankruptcy Prediction Models: A Comparative Study of The Baltic Listed Companies Testing the Generalizability of the Bankruptcy Prediction Models of Altman, Ohlson, and Zmijewski for Dutch Listed and Large Nonlisted Firms. Zmijewski yang paling akurat dengan tingkat akurasi yaitu sebesar 69,56%, diikuti oleh Model Springate sebesar 67,39% dan Model Altman sebesar 60,87%. Hasil dari penelitian ini adalah Model Zmijewski memiliki tingkat keakuratan yang paling tinggi yaitu sebesar 78,95%. Diikuti oleh Model Springate dengan tingkat akurasi sebesar 47,37% dan yang terakhir Model Altman yaitu sebesar 5,26%. Hasil dari penelitian ini adalah perusahaan yang menjadi sampel sebanyak 17 perusahaan. Model Zmijewski memiliki tingkat akurasi 100% sedangkan Model Altman memiliki tingkat akurasi sebesar 96%. Perusahaan yang menjadi sampel dalam penlitian ini ada 110 perusahaan. Hasil penelitian ini adalah Model Zmijewski memiliki tingkat akurasi tertinggi dalam memprediksi financial distress berdasarkan hasil uji tingkat akurasi yaitu sebesaar 0,460, kemudian Model Grover sebesar 0,442, dan paling rendah adalah Model Altman 0,374. Sampel dalam penelitian ini ialah 75 perusahaan yang terdaftar di Baltic Stock Exchange. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa Model Zmijewski adalah yang paling akurat dibandingkan dengan Model Altman dan Springate dengan tingkat error yang paling rendah yaitu sebesar 20%. Sampel dalam penelitian ini ialah perusahaan yang terdaftar dan tidak terdaftar dalam bursa efek. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa Model Zmijewski adalah yang paling akurat dibandingkan ModelAltman dan Ohlson. Model Zmijewski memiliki

39 20 Putera et al. (2016) Sari (2015) Sondakh et al. (2014) Safitri dan Hartono (2014) Prihanthini dan Sari (2013) Perbandingan Prediksi Financial Distress dengan Menggunakan Model Altman, Springate dan Ohlson Penggunaan Model Zmijewski, Springate, Altman Z-Score dan Grover dalam Memprediksi Kepailitan pada Perusahaan Transportasi yag Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Analisis Potensi Kebangkrutan dengan Menggunakan Metode Altman Z-Score, Springate dan Zmijewski pada Industri Perdagangan Ritel yang Terdaftar di BEI Periode Uji Penerapan Model Prediksi Financial Distress Altman, Springate, Ohlson dan Zmijewski pada Perusahaan Sektor Keuangan di Bursa Efek Indonesia Prediksi Kebangkrutan dengan Model Groverm Altman Z- Score, Springate dan Zmijewski pada Perusahaan tingkat akurasi sebesar 95,3%, diikuti Model Ohlson sebesar 93,8%, dan paling rendah yaitu Model Altman sebesar 80,6%. Hasil dari penelitian ini adalah perusahaan yang menjadi sampel 7 perusahaan. Model Springate memiliki tingkat keakuratan yang paling tinggi yaitu sebesar 71,43%. Tingkat akurasi terbesar kedua adalah Model Altman yaitu sebesar 66,67% dan tingkat akurasi terendah adalah Model Ohlson yaitu sebesar 59,52%. Sampel dalam penelitian ini berjumlah 66 perusahaan transportasi yang listing di BEI. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa Model Springate yang akurat dan memiliki tingkat error yang paling rendah yaitu sebesar 12,12%. Jumlah populasi dalam penelitian ini adalah 21 perusahaan dan yang menjadi sampel penelitian adalah 10 perusahaan. Hasil dari penelitian ini adalah Metode Springate yang lebih akurat dibandingkan dengan Altman dan Zmijewski dengan menghitung standar deviasinya. Standar deviasi Springate menunjukkan nilai paling kecil yaitu sebesar 1,18 yang menunjukkan tingkat keakuratannya lebih tinggi. Jumlah sampel dalam penelitian ini berjumlah 74 perusahaan dan terdapat 10 perusahaan yang masuk dalam kategori distress. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa tingkat akurasi tertinggi yaitu Model Springate sebesar 97,30% dengan tingkat error yang paling rendah sebesar 3,12%. Jumlah sampel dalam penelitian ini berjumlah 10 sampel. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa Model Grover

40 21 Food and Beverage di BEI. merupakan model prediksi yang paling sesuai diterapkan pada perusahaan Food and Beverage yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. 2.9 Kerangka Pemikiran Model Altman Z-Score (X1) Model Zmijewski X-Score (X2) Tingkat Keakuratan Pengukuran Proyeksi Kebangkrutan Model Springate S-Score (X3) Gambar 2.1 Kerangka Pemikiran 2.10 Pengembangan Hipotesis Menurut Brigham dan Gapenski (2008) terdapat lima jenis kesulitan keuangan perusahaan yaitu: a. Economic Failure ialah pendapatan perusahaan tidak dapat menutup biaya total, termasuk biaya modal. Terdapat rasio yang dapat mengukur kemampuan perusahaan dalam menutupi biaya modal pada Model Altman dan Springate, yaitu rasio working capital to total asset. Menurut Sutrisno (2009) modal kerja merupakan salah satu unsur aktiva yang sangat penting dalam perusahaan karena tanpa modal kerja perusahaan tidak dapat memenuhi kebutuhan untuk

41 22 menjalankan aktivitasnya, karena modal kerja merupakan ukuran likuiditas dalam perusahaan yang digunakan untuk membiayai kegiatan operasional perusahaan sehari-hari. Biaya yang dikeluarkan perusahaan memungkinkan digunakan untuk pembayaran utang, pembayaran gaji, pembelian bahan baku dan lain-lain. Modal kerja merupakan kelebihan aset lancar terhadap utang lancar suatu perusahaan. Kelebihan aset lancar terhadap utang lancar mengisyaratkan bahwa perusahaan mampu membayar kewajiban lancarnya. Salah satu unsur utama dari aset lancar adalah kas, dimana kas mempunyai peranan yang sangat penting dalam kelangsungan aktivitas perusahaan. Aktivitas perusahaan tersebut digambarkan dalam laporan arus kas yang disusun untuk menunjukkan perubahan kas selama satu periode. Semakin besar jumlah kas yang dimiliki maka akan semakin tinggi pula tingkat likuiditasnya. Besaran modal kerja menjadi lebih relevan bagi keputusan pengguna jika dikaitkan dengan variabel keuangan utama lainnya seperti penjualan dan total aset. Aset yang digunakan suatu perusahaan dalam aktivitas operasinya hingga tingkat tertentu akan menentukan sumber pendanaan. Perusahaan yang memiliki modal kerja yang cukup maka akan dapat beroperasi secara efisien dan dapat mengatasi kesulitan masalah keuangan dalam memenuhi kewajiban membayar utang. Pada rasio ini perusahaan diprediksi akan mengalami kebangkrutan ketika total aset yang dimiliki perusahaan tidak mencukupi untuk menutupi biaya modal kerja perusahaan yang dihitung dengan aset lancar dikurangi utang lancar.

42 23 b. Business Failure ialah perusahaan menghentikan operasinya dengan akibat kerugian bagi kreditor. Terdapat rasio pengukuran kemampuan perusahaan dalam melunasi total utang jangka panjangnya pada Model Zmijewski, yaitu total debt to total assets. Utang merupakan salah satu sumber pendanaan eksternal yang digunakan perusahaan dalam membiayai kegiatan perusahaan. Dalam pengambilan keputusan penggunaan utang perlu dipertimbangkan bunga yang timbul akibat dari utang tersebut yang menyebabkan tingginya leverage keuangan. Rasio yang digunakan pada Model Zmijewski ini menunjukkan sejauh mana utang dapat ditutupi oleh aset perusahaan. Jika perusahaan menggunakan banyak utang maka akan meningkatkan beban bunga dan pokok pinjaman yang harus dibayar, hal ini akan meningkatkan risiko perusahaan mengalami default, yaitu tidak mampu memenuhi kewajiban membayar utang yang telah jatuh tempo akibat dari utang yang semakin besar. Aset merupakan sumberdaya perusahaan yang mampu memberikan kontribusi secara langsung kepada arus kas masuk perusahaan di masa yang akan datang. Aset juga merupakan sumber pendanaan perusahaan untuk melakukan aktivitas-aktivitas operasional perusahaan, aktivitas konsumsi, produksi, serta pertukaran perusahaan. Aset perusahaan memiliki pengaruh terhadap keputusan penggunakan utang terutama bagi perusahaan yang memiliki banyak aset tetap, karena aset tetap dapat digunakan sebagi jaminan utang. Pada rasio ini menekankan pentingnya pendanaan utang dengan menunjukkan persentase aset perusahaan yang didukung oleh utang. Nilai rasio yang tinggi menunjukkan peningkatan risiko bagi kreditor berupa ketidakmampuan perusahaan dalam membayar semua kewajibannya. Perusahaan diprediksi akan

43 24 mengalami kebangkrutan ketika total kewajibannya melebihi total aset yang dimiliki. Perusahaan yang memiliki aset yang cukup dapat mengatasi kesulitan masalah keuangan dalam memenuhi kewajibannya membayar utang. c. Technical Insolvency ialah apabila perusahaan tidak memenuhi kewajibannya yang jatuh tempo. Terdapat rasio pengukuran kemampuan perusahaan dalam melunasi utangnya yang telah jatuh tempo (utang jangka pendek) pada Model Zmijewski, yaitu current assets to current liabilities. Pada rasio ini mengukur kemampuan suatu perusahaan memenuhi kebutuhan utang ketika jatuh tempo dengan menggunakan rasio lancar. Rasio lancar adalah ukuran yang umum digunakan atas utang lancar, kemampuan suatu perusahaan memenuhi kebutuhan utang ketika jatuh tempo. Utang lancar merupakan fokus dari rasio lancar. Utang lancar merupakan sumber kas, sama halnya seperti piutang dan persediaan yang menggunakan kas, oleh karena itu pembayaran utang lancar merupakan aktivitas pendanaan kembali. Menurut Subramanyam dan Wild (2010) menyatakan bahwa alasan digunakannya rasio lancar sebagai ukuran likuiditas karena : a) Kemampuan memenuhi kewajiban lancar. Semakin tinggi jumlah (kelipatan) aset lancar terhadap kewajiban lancar, makin besar keyakinan bahwa kewajiban lancar tersebut akan dibayar. b) Penyangga kerugian. Makin besar penyangga, makin kecil risikonya. Perusahaan diprediksi akan mengalami kebangkrutan ketika aset lancar perusahaan tidak mampu untuk menutupi utang lancar yang dimiliki

44 25 perusahaan. Semakin tinggi rasio lancar menunjukkan bahwa semakin baiknya kesehatan perusahaan. d. Insolvency in Bankruptcy ialah jika nilai buku dari total kewajiban melebihi nilai pasar dari aset perusahaan. Terdapat rasio yang mengukur kemampuan perusahaan untuk memenuhi utangnya dari nilai pasar modal sendiri pada Model Altman, yaitu market value of equity to book value of total debt. Hubungan kewajiban dengan ekuitas merupakan dua sumber utama pendanaan perusahaan dan faktor penting dalam menilai utang jangka panjang. Tujuan utama perusahaan adalah untuk meningkatkan nilai perusahaan yang diukur dari harga pasar saham perusahaan, karena harga pasar saham perusahaan mencerminkan penilaian investor atas keseluruhan ekuitas yang dimiliki. Semakin tinggi harga saham maka keuntungan investor akan meningkat, keadaan ini akan diminati oleh investor karena permintaan saham yang meningkat akan menyebabkan nilai perusahaan juga akan meningkat. Semakin besar nilai pasar ekuitas maka akan menunjukkan semakin besar ukuran perusahaan tersebut dimata pelaku pasar (Hanniarsa, 2013). Pada rasio ini menunjukkan kemampuan perusahaan untuk memenuhi nilai buku dari utang, diukur dengan utang lancar ditambah utang jangka panjang, dengan menggunakan nilai pasar modal sendiri (Harga saham Jumlah saham beredar). Perusahaan diprediksi akan mengalami kebangkrutan ketika nilai pasar modal lebih kecil dan tidak dapat memenuhi totalutang perusahaan. e. Legal Bankruptcy ialah keputusan kepailitan oleh pengadilan karena mengalami tahapan-tahapan kesulitan keuangan tersebut di atas.

45 26 Menurut Stickney et al. (2003) menyatakan bahwa perusahaan yang sehat secara finansial sering menutupi cash flow gap dalam aktivitas operasional perusahaan dengan pinjaman jangka pendek. Cash flow gap merupakan keadaan dimana utang yang telah jatuh tempo dan dapat ditagih tidak dibayar tepat pada waktunya akan menyebabkan segala kegiatan operasional perusahaan menjadi semakin terhambat. Pernyataan Stickney (2003) tersebut didukung oleh Subramanyam dan Wild (2010) yang menyatakan bahwa peramalan jangka panjang kurang dapat diandalkan sehingga analisis leverage menggunakan ukuran analitis yang kurang akurat, tetapi lebih menyeluruh. Pada analisis likuiditas, jangka waktu biasanya pendek untuk peramalan arus kas yang lebih akurat. Hasil penelitian yang dilakukan Safitri dan Hartono (2014) menghasilkan bahwa Model Springate adalah model yang lebih tepat untuk digunakan dalam memprediksi kebangkrutan dibandingkan dengan Model Altman, Ohlson, dan Zmijewski. Model Springate menunjukkan akurasi tertinggi sebesar 97,30% dengan tingkat error paling rendah yaitu sebesar 3,12%. Didukung oleh penelitian Putera et al. (2016) yang menyatakan bahwa tingkat keakuratan yang paling tinggi adalah Model Springate sebesar 71,43%, diikuti oleh Altman sebesar 66,67% dan Ohlson sebesar 59,52%. Berdasarkan uraian diatas, Model Altman, Zmijewski dan Springate dalam memprediksi kesulitan keuangan (financial distress) menggunakan salah satunya rasio likuiditas di dalam formula pengukurannya. Selain itu dalam Model Springate menggunakan dua rasio profitabilitas yaitu laba sebelum bunga dan pajak terhadap total aktiva dan laba sebelum pajak terhadap utang lancer di dalam pengukurannya. Karena menurut Bapepam (2005), indikator terbaik untuk