S K R I P S I. Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Ekonomi Program Studi Akuntansi

Transkripsi

1 ANALISIS AKURASI METODE ALTMAN, GROVER, SPRINGATE DAN ZMIJEWSKI DALAM MEMPREDIKSI PERUSAHAAN DELISTING (Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur di Bursa Efek Indonesia Periode ) S K R I P S I Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Ekonomi Program Studi Akuntansi Oleh: Patrisius Gerdian Bimawiratma NIM: PROGRAM STUDI AKUNTANSI JURUSAN AKUNTANSI FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS SANATA DHARMA YOGYAKARTA 2016

2 ANALISIS AKURASI METODE ALTMAN, GROVER, SPRINGATE DAN ZMIJEWSKI DALAM MEMPREDIKSI PERUSAHAAN DELISTING (Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur di Bursa Efek Indonesia Periode ) S K R I P S I Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Ekonomi Program Studi Akuntansi Oleh: Patrisius Gerdian Bimawiratma NIM: PROGRAM STUDI AKUNTANSI JURUSAN AKUNTANSI FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS SANATA DHARMA YOGYAKARTA 2016 i

3 ii

4 iii

5 Keberhasilan bukan dilihat dari seberapa banyak ia mendapatkan penghargaan, tapi keberhasilan dilihat dari bagaimana ia mampu berjuang untuk bangkit dari setiap kegagalan -Patrisius Gerdian Bimawiratma- Kupersembahkan untuk: Tuhan Yesus Kristus, Bunda Maria, Bapa Yosef dan St Patrisius Justinus Adinato, Ignatia Gerdha Wahyu Susilowati, dan Paulus Bayu Aji Wiratma Serta orang-orang yang berperan penting dalam kehidupanku iv

6 v

7 vi

8 vii

9 viii

10 ix

11 DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... i LEMBAR PERSETUJUAN PEMBIMBING... ii HALAMAN PENGESAHAN... iii HALAMAN PERSEMBAHAN... iv LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN KARYA TULIS... v LEMBAR PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI ILMIAH... vi HALAMAN KATA PENGANTAR... vii HALAMAN DAFTAR ISI... x HALAMAN DAFTAR TABEL... xii ABSTRAK... xiv ABSTRACT... xv BAB I PENDAHULUAN... 1 A. Latar Belakang Masalah... 1 B. Rumusan Masalah... 4 C. Tujuan Penelitian... 4 D. Manfaat Penelitian... 5 E. Sistematika Penulisan... 6 BAB II TINJAUAN PUSTAKA... 8 A. Laporan keuangan... 8 B. Komponen Laporan Keuangan... 8 C. Analisis Laporan Keuangan... 9 D. Kebangkrutan E. Manfaat Informasi kebangkrutan F. Prediksi Kebangkrutan G. Delisting H. Alasan delisting I. Kebangkrutan dan delisting J. Metode prediksi kebangkrutan K. Kesalahan tipe I dan II L. Penelitian Terdahulu BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian B. Objek Penelitian C. Teknik pengambilan sampel x

12 D. Teknik Pengumpulan Data E. Definisi Operasional Variabel F. Teknik Analisis Data BAB IV GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN A. Sampel Penelitian BAB V ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN A. Deskripsi Data B. Analisis Data Perhitungan Metode Prediksi Kebangkrutan a. Prediksi Kebangrutan dengan Metode Altman b. Prediksi Kebangkrutan dengan Metode Grover c. Prediksi Kebangkrutan dengan Metode Springate d. Prediksi Kebangkrutan dengan Metode Zmijewski Perhitungan Tingkat Akurasi dan Tipe Kesalahan a. Metode Altman b. Metode Grover c. Metode Springate d. Metode Zmijewski C. Pembasaan Perbandingan Hasil Prediksi Metode Altman, Grover, Springate dan Zmijewski Analisis Ketepatan Metode Altman, Grover, Springate dan Zmijewski BAB VI PENUTUP A. Kesimpulan B. Keterbatasan Penelitian C. Saran DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN xi

13 DAFTAR TABEL Tabel 2.1 Tipe Kesalahan Prediksi Tabel 3.1 Daftar Sampel Perusahaan Tabel 3.3 Metode Prediksi Altman Tabel 3.4 Metode Prediksi Grover Tabel 3.5 Metode Prediksi Springate Tabel 3.6 Metode Prediksi Zmijewski Tabel 3.7 Perbandingan Hasi Prediksi Tabel 3.8 Rekapitulasi Tingkat Akurasi dan Kesalahan Tipe I/II Metode Altman Tabel 3.9 Rekapitulasi Tingkat Akurasi dan Kesalahan Tipe I/II Metode Grover 38 Tabel 3.10 Rekapitulasi Tingkat Akurasi dan Kesalahan Tipe I/II Metode Springate Tabel 3.11 Rekapitulasi Tingkat Akurasi dan Kesalahan Tipe I/II Metode Zmijewski Tabel 3.12 Perbandingan ketepatan Metode Altman, Grover, Springate dan Zmijewski Tabel 4.1 Daftar Perusahaan Kriteria Khusus Kategori I: Perusahaan Delisting.. 42 Tabel 4.2 Daftar Perusahaan Kriteria Khusus Kategori II: Perusahaan Listing Tabel 5.1 Periode Laporan Keuangan yang Digunakan Tabel 5.2 Statistik Deskriptif Kategori I: Perusahaan Delisting Tabel 5.3 Statistik Deskriptif Kategori II: Perusahaan Listing Tabel 5.4 Prediksi Kebangkrutan dengan Metode Altman Tabel 5.5 Prediksi Kebangkrutan dengan Metode Grover Tabel 5.6 Prediksi Kebangkrutan dengan Metode Springate Tabel 5.7 Prediksi Kebangkrutan dengan Metode Zmijewski Tabel 5.8 Rekapitulasi Tingkat Akurasi dan Kesalahan Tipe I/II Metode Altman xii

14 Tabel 5.9 Rekapitulasi Tingkat Akurasi dan Kesalahan Tipe I/II Metode Grover Tabel 5.10 Rekapitulasi Tingkat Akurasi dan Kesalahan Tipe I/II Metode Springate Tabel 5.11 Rekapitulasi Tingkat Akurasi dan kesalahan Tipe I/II Metode Zmijewski Tabel 5.12 Perbandingan Hasil Prediksi Tabel 5.13 Perbandingan Hasil Prediksi dengan Status Perusahaan Tabel 5.14 Daftar Perusahaan yang Memiliki Kesamaan Prediksi Tabel 5.15 Perbandingan ketepatan metode Altman, Grover, Springate dan Zmijewski xiii

15 ABSTRAK ANALISIS AKURASI METODE ALTMAN, GROVER, SPRINGATE DAN ZMIJEWSKI DALAM MEMPREDIKSI PERUSAHAAN DELISTING (Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur di Bursa Efek Indonesia Periode ) Patrisius Gerdian Bimawiratma NIM: Universitas Sanata Dharma Yogyakarta 2016 Tujuan penelitian ini adalah untuk membandingkan hasil prediksi kebangkrutan dengan metode Altman, Grover, Springate, dan Zmijewski. Selain itu, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui metode prediksi kebangkrutan yang paling akurat dalam memprediksi perusahaan manufaktur yang mengalami delisting. Jenis penelitian ini adalah studi empiris. Studi empiris adalah penelitian yang menggunakan data sekunder. Teknik pengambilan sampel menggunakan teknik purposive sampling dengan total sampel sebanyak 8 perusahaan manufaktur. Data dianalisis menggunakan perhitungan tingkat akurasi dan tipe kesalahan dari setiap metode prediksi kebangkrutan, untuk dapat memprediksi perusahaan manufaktur mana yang mengalami delisting atau tidak akan mengalami delisting. Hasil penelitian menunjukan bahwa metode Grover merupakan metode yang paling akurat, dengan nilai tingkat akurasi sebesar 100% dan nilai kesalahan tipe I/II masing masing sebesar 0%. Selain itu apabila metode Altman, Grover, Springate, dan Zmijewski digunakan secara bersama-sama, maka keempat metode prediksi tersebut mampu memprediksi perusahaan manufaktur yang delisting atau listing. Kata kunci: metode prediksi kebangkrutan, metode Altman, metode Grover, metode Springate, metode Zmijewski, delisting. xiv

16 ABSTRACT THE ANALYSIS OF ALTMAN, GROVER SPRINGATE AND ZMIJEWSKI METHOD ACCURACY TO PREDICT DELISTING COMPANIES (Empirical Study of Manufacture Company in The Indonesia Stock Exchange For The Period ) Patrisius Gerdian Bimawiratma NIM: Sanata Dharma University Yogyakarta 2016 This research aims to comparing delisting companies prediction methods using the Altman, the Grover, the Springate, and the Zmijewski method. In addition, this study aims to determine the most accurate predictive method in predicting delisting manufacturing companies listed at Indonesia Stock Exchange. This research is an empirical study. The sampling technique was purposive sampling. There are eight manufacturing companies as the sample. Data was analyzed by comparing the values of accuracy and error type of each method in predicting delisting or listing manufacturing companies. The result showed that the Grover method had the highest accuracy in predicting the listing or delisting companies with 0% type I and type II errors. Besides, if those methods were used together, they will be able to predict which manufacturing companies that are delisting or listing from Indonesia Stock Exchange. Keyword: bankruptcy method, the Altman method, the Grover method, the Springate method, the Zmijewski method, delisting.. xv

17 BAB I Pendahuluan A. Latar Belakang Masalah Pemberlakuan MEA (Masyarakat Ekonomi ASEAN) tahun 2015 menyebabkan lalulintas perdagangan bebas barang dan jasa dikawasan Asia Tenggara menjadi tanpa hambatan. Mea merupakan wujud kesepakatan dari negara-negara di ASEAN untuk membentuk suatu kawasan bebas dagang, dalam rangka meningkatkan daya saing ekonomi dengan menjadikan ASEAN sebagai basis produksi dunia serta menciptakan pasar regional bagi kurang lebih 400 juta penduduknya (Wangke, 2014). Dengan adanya MEA diharapkan berbagai aspek perekonomian mulai dari perdagangan produk domestik bruto dan investasi akan tumbuh. Dengan bertumbuhnya perekonomian negara, perusahaan adalah salah satu organisasi yang menikmati dampak pertumbuhan ekonomi tersebut. Semakin berkembangnya perekonomian, perusahaan-perusahaan baru bermunculan. Hal ini berdampak pada munculnya persaingan yang makin ketat antara perusahaan baru dengan perusahaan lama yang terus berkembang. Untuk mengembangkan dan melangsungkan kegiatan usahanya, perusahaan memerlukan modal. Untuk mendapatkan modal, perusahaan dapat menggunakan pendanaan yang berasal dari intern yaitu berupa laba ditahan atau pendanaan yang berasal dari pihak ekstern yaitu berupa penerbitan surat-surat utang atau saham. Agar dapat menerbitkan saham, perusahaan harus tercatat (listing) terlebih dahulu di Bursa Efek. 1

18 2 Setiap perusahaan go public, perusahaan tidak go public, perusahaan besar ataupun perusahaan kecil mempunyai risiko yang sama yaitu kebangkrutan. Kebangkrutan merupakan suatu kondisi dimana perusahaan gagal dalam menjalankan operasi perusahaan dalam menghasilkan laba (Endri, 2009). Kebangkrutan tidak dapat diperkirakan dalam waktu yang singkat, namun harus diukur dua sampai lima tahun untuk memprediksi kesehatan atau kebangkrutan perusahaan. Oleh sebab itu, manajer yang bertugas dalam pengambilan keputusan memegang peranan penting dalam penentuan masa depan perusahaan. Delisted merupakan salah satu indikator perusahaan bangkrut di pasar modal (Hadi dan Anggraeni,2008). Delisting adalah penghapusan Efek dalam daftar Efek yang tercatat di Bursa, setelah Efek tersebut dihapuskan pencatatanya di Bursa (Keputusan Direksi PT Bursa Efek Jakarta, no: Kep-308/B,EJ/ ). Penghapusan Efek tersebut dinilai mengalami trend negatif secara financial atau bangkrut, hal ini berpotensi dikeluarkan secara paksa dari pencatatan di bursa saham yang diterbitkan oleh Bursa Efek Indonesia. Selama ini, ada berbagai macam metode prediksi kebangkrutan. Setiap metode mempunyai ciri khas dan hasil yang berbeda beda sehingga diperlukan suatu metode prediksi kebangkrutan yang dapat memprediksi secara akurat perusahaan yang akan mengalami delisting dan listing. Terdapat beberapa metode prediksi yang sering digunakan oleh perusahaan atau penelitian. Metode tersebut adalah metode Altman, metode Grover,

19 3 metode Springate, metode Ohlson, metode Wang dan Chambel, dan metode Zmijewski. Peneliti memilih ke empat metode yaitu metode Altman, metode Grover, metode Springate dan Metode Zmijewski. Pada empat penelitian sebelumnya menghasilkan metode prediksi kebangkrutan yang paling akurat berbeda-beda, selain itu dengan ketatnya persaingan antar perusahaan di era MEA diperlukan informasi yang tepat dan cepat. Oleh sebab itu, penulis memilih metode yang sudah diuji oleh penelitianpenelitian sebelumnya. Kusumawardani (2015) menilai bahwa metode akurasi yang paling akurat adalah metode Zmijewski. metode Zmijewski memiliki tingkat akurasi sebesar 70% dengan tipe error 30%, disusul oleh Springate yang memiliki akurasi 55% dengan tipe error I dan II sebesar 10% dan 35% dalam mengukur perusahaan yang delisting di BEI periode Model Altman merupakan model prediksi yang memiliki tingkat akurasi tertinggi yaitu sebesar 50%, sedangkan model Grover 33,33%, model Springate 33,33% dan model Zmijewski 27,27% pada perusahaan transportasi yang tercatat di BEI, Sari (2015). Pada penelitian Prihanthini, dan Sari (2013), metode Grover merupakan metode prediksi yang paling akurat yaitu sebesar 100% sedangkan Altman 80%, Zmijewski 90% dan Springate 90% pada perusahaan Food and Beverage yang terdaftar di BEI. Rahayu (2012), metode prediksi Springate merupakan metode Prediksi yang paling akurat dibandingkan dengan metode Altman karena metode prediksi Springate tingkat keakuratannya mencapai 76,27% tipe I error and tipe II masing-masing sebesar 1,69% dan 22,03%.

20 4 Melihat dari berbagai hasil yang diungkapkan penelitian terdahulu, peneliti tertarik untuk menguji keempat metode prediksi tersebut manakah yang paling akurat dalam memprediksi kebangkrutan perusahaan go public, sehingga kemungkinan besar perusahaan tersebut dikeluarkan secara paksa (forced delisting) dari Bursa Efek. Oleh sebab itu, peneliti tertarik untuk meneliti tentang metode prediksi kebangkrutan yang tepat digunakan dalam memprediksi terjadinya delisting dengan judul ANALISIS AKURASI METODE ALTMAN, GROVER, SPRINGATE, DAN ZMIJEWSKI DALAM MEMPREDIKSI PERUSAHAAN DELISTING (Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur di Bursa Efek Indonesia B. Rumusan Masalah Berdasarkan latar belakang di atas dirumuskan permasalahan sebagai berikut: 1. Bagaimana perbandingan hasil prediksi metode Altman Z-Score, Grover, Springate, dan Zmijewski dalam memprediksi perusahaan manufaktur yang mengalami delisting atau listing? 2. Metode prediksi manakah yang paling akurat? C. Tujuan Penelitian Berdasarkan rumusan masalah yang telah dipaparkan, tujuan penelitian ini adalah:

21 5 1. Mengetahui perbandingan prediksi Altman Z-Score, Grover, Springate, dan Zmijewski dalam memprediksi perusahaan delisting atau listing di Bursa Efek Indonesia 2. Mengetahui manakah diantara metode Altman Z-Score, Grover, Springate, dan Zmijewski yang paling akurat dalam memprediksi perusahaan yang mengalami delisting atau listing di Bursa Efek Indonesia. D. Manfaat penelitian 1. Bagi perusahaan, penelitian ini diharapkan menjadi salah satu referensi dalam menggunakan metode prediksi kebangkrutan yang tepat untuk menilai kondisi keuangan perusahaan yang berpotensi mengalami delisting atau listing 2. Bagi Investor, penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan pengambilan keputusan dalam pemilihan perusahaan mana yang mengalami delisting atau listing di Bursa Efek Indonesia. 3. Bagi akademisi, penelitian ini diharapkan dapat memberikan tambahan wawasan dan informasi tentang metode-metode kebangkrutan yang tepat dalam memprediksi kemungkinan perusahaan yang mengalami delisting atau listing di Bursa Efek Indonesia serta menjadi bahan referensi untuk penelitian selanjutnya.

22 6 4. Bagi penulis, penelitian ini dapat memperluas wawasan penulis di bidang akuntansi keuangan dan investasi, sehingga penulis mampu menganalisis laporan keuangan dan terhindar dari investasi perusahaan yang mengalami delisting. E. Sistematika Penulisan Penyusun penelitian ini akan disajikan dalam sistematika penulisan yang terdiri atas 6 bab yaitu: BAB I PENDAHULUAN Bab ini menguraikan latar belakang masalah, rumusan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, dan sistematika penulisan BAB II TINJAUAN PUSTAKA Bab ini menjelaskan teori-teori pendukung dan hasil penelitian terdahulu sebagai acuan penelitian ini. BAB III METODE PENELITIAN Bab ini menguraikan jenis penelitan, objek penelitian, teknik pengambilan sampel, teknik pengumpulan data, definisi operasional variable dan teknik analisis data. BAB IV GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN SAMPEL Bab ini menguraikan tentang gambaran umum perusahaan yang diteliti.

23 7 BAB V ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN Bab ini menguraikan tentang deskripsi data yang akan diolah, dan analisis metode prediksi, serta analisis tingkat ketepatan dan tipe kesalahan. BAB VI PENUTUP Bab ini berisi kesimpulan dari hasil penelitian, keterbatasan peneliti dan saran.

24 BAB II TINJAUAN PUSTAKA A. Laporan keuangan Menurut PSAK nomor 1 (revisi 2015), laporan keuangan adalah suatu penyajian terstruktur dari posisi keuangan dan kinerja keuangan suatu entitas. Tujuan laporan keuangan adalah memberikan informasi mengenai posisi keuangan, kinerja keuangan dan arus kas entitas yang bermanfaat bagi seluruh kalangan pengguna laporan keuangan dalam membuat keputusan ekonomi. Laporan keuangan menggambarkan kondisi keuangan dan hasil usaha suatu perusahaan pada saat tertentu atau jangka waktu tertentu. Adapun jenis laporan keuangan yang lazim dikenal adalah neraca, laporan laba-rugi atau hasil usaha, laporan perubahan ekuitas, laporan arus kas dan laporan posisi keuangan. B. Komponen laporan keuangan Dalam pernyataan Standar Akuntansi Keuangan no 1 (revisi 2015), laporan keuangan yang lengkap terdiri dari komponen-komponen berikut ini: 1. Laporan posisi keuangan pada akhir periode 2. Laporan laba rugi dan penghasilan komprehensif lain selama periode 3. Laporan perubahan ekuitas selama periode 8

25 9 4. Laporan arus kas selama periode 5. Catatan atas laporan keuangan, berisi ringkasan kebijakan akuntansi yang signifikan dan informasi penjelasan lain. 6. Informasi komperatif mengenai periode sebelumnya. Laporan posisi keuangan pada awal sebelumnya ketika entitas menerapkan suatu kebijakan akuntansi secara retrospektif atau membuat penyajian kembali pos-pos laporan keuangan, atau ketika entitas mereklasifikasi pos-pos dalam laporan keuangan. C. Analisis Laporan Keuangan Munurut Hery (2015,131), analisis laporan keuangan merupakan suatu proses untuk membedah laporan keuangan ke dalam unsur-unsurnya dan menelaah masing-masing dari unsur tersebut dengan tujuan untuk memperoleh pengertian dan pemahaman yang baik dan tepat atas laporan keuangan. Analisis Laporan keuangan merupakan suatu metode yang membantu para pengambilan keputusan untuk mengetahui kekuatan dan kelemahan perusahaan melalui informasi yang didapat dari laporan keuangan (Hery,2015:131). Hasil analisis laporan ini dapat membantu menginterpretasikan berbagai hubungan kunci dan cenderung dapat memberikan dasar pertimbangan mengenai potensi keberhasilan di masa yang akan datang (Prastowo dan Julianty, 2005:56).

26 10 D. Kebangkrutan Kebangkrutan secara umum diartikan sebagai kegagalan perusahaan dalam menjalankan operasi perusahaan dalam menghasilkan laba (Endri, 2009). Namun menurut Rahmadhani dan Lukviarman (2009:17), kebangkrutan kerap kali disebut dengan likuidasi perusahaan atau penutupan perusahaan. Menurut Martin et al. (1995:376) dalam Adnan dan Kurniasili (2000:137), kebangkrutan sebagai kegagalan didefinisikan dalam beberapa arti, yaitu : 1. Kegagalan Ekonomi (Economic Failure) Kegagalan dalam arti ekonomi berarti bahwa perusahaan kehilangan uang atau pendapatan perusahaan tidak menutupi biayanya sendiri, ini berarti tingkat laba lebih kecil dari biaya modal atau nilai sekarang dari arus kas perushaan lebih kecil dari kewajiban. 2. Kegagalan Keuangan (Financial Failur) Kegagalan keuangan bisa diartikan sebagai insolvensi yang membedakan antara dasar arus kas dan dasar saham. Terdapat dua bentuk insolvensi atas dasar arus kas: a. Insolvensi Teknis Perusahaan dapat dianggap gagal jika perusahaan tidak dapat memenuhi kewajiban pada saat jatuh tempo.

27 11 Insolvensi juga terjadi bila arus kas tidak cukup untuk memenuhi pembayaran bunga atau pembayaran kembali pokok pada tanggal tertentu. b. Insolvensi dalam Pengertian Kebangkrutan Kebangkrutan didefinisikan dalam ukuran sebagai kekayaan bersih negatif dalam neraca konvensional atau nilai sekarang dari arus kas yang diharapkan lebih kecil dari kewajiban. Berdasarkan uraian tentang definisi kebangkrutan menurut Martin et al. (1995:376) dalam Adnan dan Kurniasili (2000:137), kebangkrutan dapat disimpulkan sebagai suatu keadaan dimana perusahaan dianggap gagal secara finansial dan tidak mampu dalam memenuhi kewajibankewajibannya akibat dari ketidakmampuan perusahaan tersebut dalam menghasilkan laba bagi kelangsungan hidup usahanya. E. Manfaat Informasi kebangkrutan Hanafi dan Halim (2009:259) mengungkapkan bahwa informasi kebangkrutan bisa bermanfaat bagi beberapa pihak seperti: 1. Pemberi Pinjaman Informasi kebangkrutan bisa bermanfaat untuk mengambil keputusan siapa yang akan diberi pinjaman, dan kemudian bermanfaat untuk kebijakan memonitor pinjaman yang ada.

28 12 2. Investor Investor saham atau obligasi yang dikeluarkan oleh suatu perusahaan tentunya akan digunakan untuk melihat apakah terdapat kemungkinan bangkrut atau tidaknya perusahaan yang menjual surat berharga tersebut. 3. Pihak pemerintah Pemerintah mempunyai kepentingan untuk melihat tandatanda kebangkrutan lebih dahulu agar dapat melakukan tindakantindakan yang perlu dilakukan, terkhusus sektor perbankan dan BUMN. 4. Akuntan Akuntan mempunyai kepentingan terhadap informasi suatu usaha karena akuntan akan menilai kemampuan going concern perusahaan. 5. Manajemen Kebangkrutan berarti munculnya biaya-biaya yang berkaitan dengan kebangkrutan dan biaya ini cukup besar. Apabila manajemen bisa mendeteksi kebangkrutan lebih awal, maka tindakan penghematan bisa dilakukan, misalnya dengan melakukan merger atau restrukturisasi keuangan sehingga biaya kebangkrutan bisa dihindari.

29 13 F. Prediksi Kebangkrutan Kebangkrutan dapat diprediksi jauh sebelum perusahaan mengalami kebangkrutan. Oleh sebab itu, kebangkrutan tidak dapat di deteksi dengan waktu yang sangat singkat. Namun waktu yang digunakan biasanya dua sampai lima tahun sebagai batas toleransi penururnan kinerja untuk mendeteksi kemungkinan kebangkrutan perusahaan (Adnan dan Taufiq, 2001:189 dalam Triharyanti, 2008:14). G. Delisting Menurut keputusan Direksi PT Bursa Efek Jakarta Nomor : Kep- 308/BEJ/ , definisi Penghapusan Pencatatan (delisting) adalah penghapusan efek dari daftar efek yang tercatat di Bursa sehingga efek tersebut tidak dapat diperdagangkan di Bursa. H. Alasan Delisting Bursa Efek Indonesia mengatur ketentuan delisting dalam keputusan Direksi PT Bursa Efek Jakarta Nomor: Kep-308/BEJ/ Menurut Darmadji dan Fakhruddin (2011:84), delisting atas suatu saham dari daftar efek yang tercatat di bursa dapat terjadi karena: 1. Permohonan delisting saham yang diajukan oleh perusahaan tercatat yang bersangkutan (voluntary delisting) Persyaratan: a. Telah tercatat sekurang-kurangnya lima tahun

30 14 b. Disetujui RUPS c. Buy-back atas saham bagi pemegang saham yang tidak menyetujui, yaitu pada harga tertinggi antara: 1) Harga nominal 2) Harga pasar tertinggi selama dua tahun ditambah premi dua tahun, yaitu harga perdana x tingkat bunga SBI tiga bulan atau tingkat bunga obligasi pemerintah yang setara 3) Harga wajar berdasarkan laporan penilaian 2. Dihapus pencatatan sahamnya oleh bursa Berdasarkan keputusan Direksi PT Bursa Efek Jakarta nomor : kep- 308/BEJ/ , bursa menghapus pencatatan saham perusahaan tercatat apabila perusahaan tercatat mengalami sekurang-kurangnya satu kondisi di bawah ini: a. Mengalami kondisi, atau peristiwa, yang secara signifikan berpengaruh negatif terhadap keberlangsungan usaha perusahaan tercatat, baik secara finansial atau secara hukum, atau terhadap keberlangsungan status perusahaan tercatat sebagai perusahaan terbuka, dan perusahaan tercatat tidak dapat menunjukkan indikasi pemulihan yang memadai.

31 15 b. Saham perusahaan tercatat yang akibat suspensi di pasar reguler dan pasar tunai, hanya diperdagangkan di pasar negosiasi sekurangkurangnya selama 24 bulan terakhir Suspensi merupakan penghentian sementara perdagangan saham. Dengan pertimbangan tertentu, sehingga saham tersebut tidak dapat diperjualbelikan hingga penghentian sementara dicabut oleh bursa. Tidak jarang suspensi yang berkepanjangan berakhir dengan penghapusan pencatatan (delisting) oleh pihak bursa (forced delsting). Beberapa hal yang dapat menjadi penyebab penghentian perdagangan suatu saham, antara lain (Darmadji dan Fakhruddin, 2011:103): 1. Laporan keuangan auditan memperoleh opini disclaimer (tidak memberikan pendapat) sebanyak dua kali berturut-turut atau memperoleh opini tidak wajar sebanyak satu kali 2. Emiten dimohonkan pailit oleh krediturnya atau secara sukarela mengajukan permohomon Penundaan Kewajiban Pembayaran Hutang (PKPU) 3. Tidak melakukan keterbukaan informasi atas suatu informasi yang menurut pertimbangan bursa secara material dapat memengaruhi keputusan investasi investor 4. Terjadi kenaikan atau penurunan harga yang signifikan dan atau adanya pola interaksi yang tidak wajar

32 16 I. Kebangkrutan dan Delisting Indikasi perusahaan yang akan mengalami kebangkrutan adalah kesulitan keuangan (financial distress) yang dihadapinya. Financial distress adalah suatu konsep luas yang terdiri dari beberapa situasi di mana suatu perusahaan menghadapi masalah kesulitan keuangan (Atmini, 2005:460). Menurut Darsono dan Ashari (2005:101), kesulitan keuangan dapat diartikan sebagai ketidakmampuan perusahaan untuk membayar kewajiban keuangannya pada saat jatuh tempo yang menyebabkan kebangkrutan perusahaan. Jika suatu perusahaan mengalami masalah dalam likuidasi maka sangat dimungkinkan perusahaan tersebut mulai memasuki masa kesulitan keuangan, dan jika kondisi kesulitan tersebut tidak cepat teratasi maka ini bisa berakibat kebangkrutan usaha (Fahmi, 2011:157). Indikasi awal perusahaan bangkrut adalah dilakukannya penghapusan pencatatan saham (delisting) dari bursa (Hadi dan Anffraeni, 2008). Suatu saham perusahaan yang delisted dari bursa umumnya karena kinerja yang buruk misalnya dalam kurun waktu tertentu tidak pernah diperdagangkan mengalami kerugian beberapa tahun, tidak membagikan dividen secara berturut-turut selama beberapa tahun, dan beberapa kondisi lainnya sesuai dengan peraturan pencatatan efek di bursa (Sunariyah, 2011:51). Selanjutnya menurut Sunariyah (2011:51), jika suatu perusahaan bangkrut atau dilikuidasi maka secara otomatis saham perusahaan tersebut akan dikeluarkan dari bursa atau di delisted, hal tersebut mengindikasikan bahwa perusahaan tercatat yang mengalami kesulitan keuangan (financial

33 17 distress) rentan mengalami delisting secara paksa (forced delisting). Berdasarkan uraian di atas, baik kebangkrutan maupun delisting secara paksa (forced delisting) umumnya diawali dengan kesulitan keuangan (financial distress) yang tidak mampu diatasi oleh perusahaan dalam jangka waktu tertentu. Berbeda dengan voluntary delisting, menurut Balfas (2006:306) voluntary delisting adalah penghapusan pencatatan efek atau saham dari Bursa yang dilakukan karena kemauan pemegang saham dan perusahaan. Pada voluntary delisting tidak selalu diawali dengan kesulitan keuangan (financial distress) J. Metode prediksi kebangkrutan Penggunaan metode prediksi kebangkrutan dalam penelitian ini akan digunakan dalam memprediksi terjadinya kebangkrutan suatu perusahaan yang mengindikasikan perusahaan tersebut mengalami financial distress sebelum dinyatakan delisting (Kusumawardani, 2015:16). Berikut ini akan diuraikan empat metode prediksi kebangkrutan yang akan digunakan dalam penelitian ini: 1. Metode Prediksi Altman Metode prediksi yang pertama kali dikembangkan oleh Altman yaitu menerapkan Multiple Discriminant Analysis pada tahun Anjum (2012) dalam penelitiannya mengungkapkan prediktor ini merupakan metode statistik yang menggabungkan lima rasio keuangan untuk menghasilkan suatu produk yang disebut Z-score dan telah terbukti

34 18 menjadi instrumen yang dapat diandalkan untuk meramalkan kegagalan dalam berbagai entitas bisnis. Persamaan diskriminan metode Altman sebagai berikut (Hanafi dan Halim, 2009:272): Z= 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 1,0X5 Dimana: X1 = Working Capital/Total Asset X2 = Retained Earnings/Total Asset X3 = Earning Before Interest and Taxes/Total Asset X4 = Market Value of Equity/Book Value of Total Debt X5 = Sales/Total Asset Klasifikasi perusahaan yang sehat dan bangkrut didasarkan pada nilai Z-score metode Altman yaitu a. Nilai Z < 1,81 maka termasuk perusahaan yang bangkrut b. Nilai 1,81 < Z < 2,99 maka termasuk grey area (tidak dapat ditentukan apakah perusahaan sehat ataupun mengalami kebangkrutan) c. Nilai Z > 2,99 maka termasuk perusahaan tidak bangkrut.

35 19 2. Metode Prediksi Grover Metode Grover merupakan metode yang diciptakan dengan melakukan mendesain dan menilai ulang terhadap metode Altman Z- Score, Jeffrey S. Grover menggunakan sampel sesuai dengan metode Altman Z-Score pada tahun 1968 dengan menambah tiga belas rasio keuangan baru (Prihanthini, dan Sari,2013:420). Jeffrey, S Grover menghasilkan fungsi seperti berikut G Score = 1,650X1 + 3,404 X2 + 0,016ROA + 0,057 Dimana: X1 = Working Capital/ Total Assets X2 = Earnings Before Interest and Taxes /Total Asset ROA= Net Income / Total Asset Metode Grover mengkategorikan perusahaan dengan skor G -0,02 merupakan perusahaan yang diprediksi mengalami kebangkrutan, sedangkan jika perusahaan dengan skor G 0,01 dikategorikan sebagai perusahaan yang tidak akan mengalami kebangkrutan dimasa yang akan datang. 3. Metode prediksi Springate Prihanthini dan Sari (2013:422) Springate membuat metode prediksi kebangkrutan pada tahun Springate menggunakan metode Multi Discriminant Analysis (MDA) sama seperti Altman. Pada awalnya

36 20 Springate memiliki 14 rasio namun setelah pengembangan, Springate memilih empat rasio saja. Empat rasio tersebut dirumuskan menjadi: S-score= 1,03X1 + 3,07X2 + 0,66X3 + 0,4X4 Dimana: X1= Working Capital/Total Assets X2= Net Profit Before Interest and Taxes/Total Assets X3= Net Profit Before Taxes/Current Liability X4 = Sales/Total Assets Metode Springate ini mengklasifikasikan perusahaan dengan skor S > 0,862 merupakan perusahaan yang tidak berpotensi bangkrut, sedangkan jika perusahaan memiliki skor S < 0,862 diklasifikasikan sebagai perusahaan yang tidak sehat dan berpotensi bangkrut. 4. Metode Prediksi Zmijewski Menurut Prihanthini, dan Sari (2013:423), metode prediksi yang dihasilkan oleh Zmijewski pada tahun 1983 merupakan riset selama 20 tahun. Metode ini menghasilkan rumus sebagai berikut: X = -4,3-4.5X1 + 5,7X2-0,004X3 Dimana: X1 = ROA (Return on Asset) X2 = Leverage (Debt Ratio) X3 = Likuiditas (Current Ratio) Jika skor yang diperoleh sebuah perusahaan metode prediksi kebangkrutan ini melebihi 0 maka perusahaan diprediksi berpotensi

37 21 mengalami kebangkrutan, sebaliknya, jika sebuah perusahaan memiliki skor yang kurang dari 0 maka perusahaan diprediksi tidak berpotensi untuk mengalami kebangkrutan. K. Kesalahan tipe I dan II Setiap metode selalu terdapat kemungkinan salah prediksi dan perbedaan tingkat akurasi. Sulit untuk berharap apakah terdapat alat prediksi dengan akurasi 100%. Alat prediksi dikatakan benar apabila antara yang diprediksi dengan aktualnya sama, sedangkan kesalahan terjadi apabila antara yang diprediksi dengan aktualnya tidak sama. Kesalahan yang timbul dari alat prediksi terdari dari (Prihadi:2010,334): 1. Kesalahan tipe 1 Kesalahan dimana alat prediksi menyatakan tidak bangkrut ternyata aktualnya bangkrut 2. Kesalahan tipe 2 Kesalahan dimana alat prediksi menyatakan bangkrut ternyata aktualnya tidak bangkrut Menururt Hanafi dan Halim (2005:264), kesalahan prediksi terdiri dari dua tipe yaitu tipe 1 dan kesalahan tipe II seperti berikut ini:

38 22 Tabel 2.1. Tipe Kesalahan Prediksi Prediksi Kenyataan Bangkrut Tidak bangkrut Bangkrut Benar Kesalahan tipe 1 Tidak Bangkrut Kesalahan tipe II Benar L. Penelitian Terdahulu Kusumawardani (2015) menilai bahwa model Zmijewski memiliki keakuratan tertinggi dalam memprediksi delisting atau tidaknya suatu perusahaan di BEI dalam kurun waktu satu sampai tiga tahun dari hasil prediksi. Model Zmijewski memiliki tingkat akurasi sebesar 70% dengan tipe error I sebesar 30%, disusul oleh model Springate yang memiliki akurasi 55% dengan tipe error I sebesar 10% dan tipe error II sebesar 35%, serta yang terakhir model Altman yang memiliki akurasi sebesar 50% dengan tipe error I sebesar 5% dan tipe error II 25%. Prihartini, dan Sari (2013), model Grover merupakan model prediksi yang paling sesuai diterapkan pada perusahaan Food and Beverage yang terdaftar di BEI. Model ini memiliki tingkat keakuratan yang paling tinggi dibandingkan dengan model prediksi lainnya yaitu sebesar 100%,

39 23 sedangkan metode Altman 80%, model Springate 90%, dan model Zmijewski 90%. Rahayu (2012) metode prediksi Springate yang lebih akurat dibandingkan dengan metode Altman karena metode prediksi Springate tingkat keakuratannya mencapai 76,27% tipe I error and tipe II error masing-masing sebesar 1,69% dan 22,03%. Menurut Rahayu (2012) model prediksi kebangkrutan Springate lebih cocok untuk diterapkan di perusahaan manufaktur yang go public dibandingkan dengan model Altman.

40 BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian Penelitian ini menggunakan studi empiris. Studi empiris adalah penelitian yang menggunakan data sekunder. Data sekunder berasal dari perusahaan-perusahaan baik perusahaan yang mengalami delisting maupun yang tidak mengalami delisting dengan analisis berdasarkan data keuangan dari laporan keuangan selama tiga tahun berturut-turut. B. Objek Penelitian Objek penelitian yang digunakan adalah laporan keuangan perusahaan. Laporan keuangan perusahaan yang digunakan adalah laporan keuangan dari perusahaan yang telah delisting dari Bursa Efek Indonesia pada periode Sebagai pembanding, digunakan pula laporan keuangan dari perusahaan yang listing di Bursa Efek Indonesia. Laporan keuangan yang diperlukan berupa laporan posisi keuangan dan laporan laba rugi. C. Teknik Pengambilan Sampel Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan-perusahaan yang telah delisting dari bursa efek Indonesia pada periode maupun perusahaan perusahaan yang listing sehingga masih terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Pengambilan sampel penelitian menggunakan teknik purposive 24

41 25 sampling yaitu teknik penentuan sampel yang didasarkan pada suatu kriteria tertentu. Kriteria umum penentuan sampel adalah: 1. Sampel perusahaan yang dipilih merupakan perusahaan manufaktur yang mempublikasikan laporan keuangannya selama tiga tahun berturut-turut yang berakhir pada 31 Desember. 2. Sampel perusahaan yang dipilih adalah perusahaan yang bergerak di sektor industri atau manufaktur. Selain kriteria umum, terdapat kriteria khusus yang harus dipenuhi untuk mengkategorikan sampel. Sampel dibagi menjadi dua kelompok yaitu perusahaan yang mengalami forced delisting dan perusahaan yang listing. Berikut kriteria khusus kategori I yaitu perusahaan delisting: 1. Sampel perusahaan adalah manufaktur yang mengalami forced delisting pada periode karena mengalami masalah keuangan yang mengindikasikan bahwa perusahaan yang bersangkutan mengalami financial distress sehingga menimbulkan keraguan atas kelangsungan usahanya (going concern) 2. Sampel perusahaan memiliki data keuangan secara lengkap khususnya data yang dibutuhkan dalam penelitian ini. Data itu adalah data yang terkumpul selama tiga tahun, yang mengacu pada laporan keuangan terakhir yang diterbitkan di BEI sebelum dinyatakan delisting. Apabila laporan keuangan terakhir yang diterbitkan di BEI tidak memiliki kelengkapan data yang dibutuhkan, maka data yang akan diambil dari

42 26 laporan keuangan periode sebelumnya satu sampai empat tahun sebelum delisting) selama tiga tahun berturut-turut. Selain kategori I (perusahaan delisting) terdapat kriteria untuk kategori II yaitu perusahaan listing: 1. Perusahaan masih terdaftar di Bursa Efek Indonesia dengan menggunakan data laporan keuangan selama tiga tahun berturut-turut pada periode yang sama dengan perusahaan yang telah delisting. 2. Perusahaan yang dipilih tidak memiliki laba negatif secara berturutturut yang menjadi indikator bahwa perusahaan tidak mengalami financial distress. 3. Perusahaan yang bergerak dalam sektor industri atau manufaktur yang sampai saat ini listing di Bursa Efek, perusahaan bergerak di sub sektor yang sama dengan kategori I (perusahaan delisting), memiliki tanggal IPO yang berdekatan, dan memiliki sub sektor industri yang sama. D. Teknik Pengumpulan Data Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah teknik dokumentasi, dengan mengumpulkan, mempelajari dan menganalisis data sekunder. Data diperoleh dari pojok Bursa Efek Indonesia, Indonesian Capital Market Directory (ICMD), website website akses.ksei.co.id dan website

43 27 Tabel 3.1. Daftar Sampel Perusahaan No Nama perusahaan Simbol Status Tahun (Umur Perusahaan) 1 Surya Intrindo Makmur Tbk. 2 Sepatu Bata Tbk. 3 Pan asia Filamen Inti Tbk. 4 Nusantara Inti Corpora Tbk. 5 Surabaya Agung Industri Pulp dan Kertas Tbk. 6 Suparma Tbk. 7 Daya Sakti Unggul Corporindo Tbk. 8 Tirta Mahakam Resources Tbk. SIMM Delisting (2012) BATA Listing sekarang PAFI Delisting (2013) UNIT Listing sekarang SAIP Delisting (2013) Sub Sektor Industri LK Perusahaan yang Dibutuhkan Alas kaki 2007, 2008, Tekstil dan Garmen Alas kaki 2007,2008, , 2010 Tekstil dan Garmen Pulp dan Kertas SPMA Listing sekarang Pulp dan Kertas DSUC Delisting Kayu dan Pengolah aannya TRIT Listing sekarang Sumber: Indonesian Capital Market Directory (ICMD) Kayu dan pengolah aannya , , 2011, , 2011, , 2007, , 2007, 2008 E. Definisi Operasional Variabel Penggunaan metode prediksi kebangkrutan dalam penelitan ini digunakan dalam memprediksi forced delisting suatu perusahaan yang mengindikasikan perusahaan tersebut mengalami financial distress sebelum dinyatakan delisting. Metode prediksi yang digunakan adalah adalah metode Altman, metode Springate, metode Grover dan metode Zmijewski. Berikut ini variabel-variabel yang diukur dengan rasio keuangan yang digunakan oleh masing-masing metode prediksi beserta definisinya

44 28 1. Working Capital / Total Asset Rasio ini menunjukan kemampuan perusahaan untuk menghasilkan modal kerja bersih dari keseluruhan total aktiva yang dimilikinya (Endri, 2009). Modal kerja ini digunakan untuk membiayai operasi perusahaan. Rasio ini digunakan dalam metode Altman, Springate dan Grover WC_TA = Current Asset Current Liability Total Asset 2. Earning Before Interest and Taxes/Total Asset Rasio ini menunjukan kemampuan perusahaan untuk mengukur kemampuan perusahaan dalam mengelola sumber dayanya secara efektif yang dapat dilihat dari hasil penjualan dan investasinya. Rasio ini mengukur apakah aset-aset perusahaan digunakan secara rasional untuk menghasilkan laba dari kegiatan operasinya. Rasio ini digunakan oleh metode Springate dan Grover EBIT_TA = 3. Sales / Total Asset Earning Before Interest and Tax Total Asset Rasio perputaran modal ini merupakan rasio standar keuangan yang menggambarkan kemampuan asset perusahaan dalam menghasilkan penjualan. Rasio yang tinggi menunjukan bahwa perusahaan menggunakan asetnya secara efisien untuk meningkatkan penjualan dan sebaliknya. Rasio ini mengukur kemampuan manajemen untuk

45 29 mengelola assetnya sehingga dapat meningkatkan penjualan. Rasio ini digunakan dalam metode Altman dan Springate SA_TA = Sales Total Asset 4. Return on Assets (ROA) ROA mengukur kemampuan perusahaan dalam memanfaatkan aktivanya untuk memperoleh laba (Prastowo dan Julianty, 2005:91). Semakin besar rasio ini pada suatu perusahaan, maka semakin baik pula kinerja perusahaan tersebut. Rasio ini digunakan dalam metode Zmijewski dan Grover. ROA = Net Income Total Asset 5. Net Profit Before Taxes/Current Liability Rasio ini mengukur profitabilitas perusahaan (Rahayu, 2012: 33). Rasio ini digunakan dalam metode Springate EBT_CL = Net Profit Before Tax Current Liability 6. Retained Earnings/Total asset Rasio ini merupakan indikator yang menunjukkan efisiensi manajemen dalam mengelola produksi, Penjualan, administrasi, dan akticitas lainnya. Rasio yang tinggi menunjukan bahwa investasi sebagian besar dibiayai dari retained earning. Semakin tinggi rasio yang

46 30 dihasilkan berarti perusahaan memiliki laba yang tinggi untuk membiayai asetnya dan membayar deviden, sehingga akan menurunkan terjadinya financial distress. Rasio ini digunakan dalam metode Altman. RE_TA = Retained Earnings Total Asset 7. Market Value of Equity / Book Value of Total Debt Rasio ini menunjukan kemampuan perusahaan dalam membiayai pendanaan dengan menggunakan sumber dana untuk meningkatkan keuntungan pemegang saham dan pihak eksternal. Rasio yang tinggi menunjukan proporsi pembiayaan hutang yang tinggi dibandingkan pembiayaan ekuitas. Pengukuran ini menunjukan berapa banyak penurunan nilai asset perusahaan sebelum liabilitas melebihi asset sehingga terjadi kebangkrutan. Rasio ini digunakan dalam metode Altman MVE_BVT = Market Value of Equity Book Value of Total Debt 8. Leverage Leverage menggambarkan kemampuan suatu perusahaan dalam memenuhi kewajiban jangka panjangnya (Prastowo dan Julianty, 2005:98). Debt ratio menunjukkan beberapa bagian dan keseluruhan bagian dana yang dibelanjai dengan utang atau beberapa bagian dari

47 31 aktiva yang digunakan untuk menjamin utang. Rasio ini digunakan dalam metode Zmijewski. DR = Total Liability Total Asset 9. Likuiditas Likuiditas menggambarkan kemampuan perusahaan dalam memenuhi kewajiban jangka pendeknya dengan kreditor (Prastowo dan Julianty, 2005:83). Current ratio merupakan rasio yang digunakan untuk mengukur kemampuan perusahaan dalam membayar kewajiban jangka pendeknya dengan menggunakan aktiva lancar. Rasio ini digunakan dalam metode Zmijewski. CR = Current Asset Current Liability F. Teknik Analisis Data 1. Untuk menjawab rumusan masalah pertama, teknik analisis data yang dilakukan meliputi empat hal berikut ini: a. Perhitungan Rasio Keuangan Perhitungan rasio keuangan terhadap seluruh data menggunakan rasio-rasio keuangan dalam metode prediksi Altman, Grover, Springate dan Zmijewski

48 32 b. Statistik Deskriptif Statistik ini dapat memberikan gambaran mengenai nilai minimum, nilai maksimum, nilai rata-rata serta standar deviasi data sampel penelitian. Ukuran variabel penelitian berupa rasio keuangan dari seluruh metode prediksi yang digunakan dalam penelitian ini. c. Perhitungan masing-masing metode prediksi kebangkrutan untuk masing-masing perusahaan yang delisting maupun listing. Metode prediksi kebangkrutan yang akan digunakan dalam penelitian ini: 1. Metode Altman Persamaan diskriminan metode Altman sebagai berikut (Hanif dan Halim, 2009:272): Z= 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 1,0X5 Dimana: X1 = Working Capital/Total Asset X2 = Retained Earnings/Total Asset X3 = Earning Before Interest and Taxes/Total Asset X4 = Market Value of Equity/Book Value of Total Debt X5 = Sales/Total Asset 2. Metode Grover Jeffrey, S Grover menghasilkan fungsi seperti berikut:

49 33 G Score = 1,650X1 + 3,404 X2 + 0,016ROA + 0,057 Dimana: X1 = Working Capital/ Total Assets X2 = Earnings Before Interest and Taxes /Total Asset ROA= Net Income / Total Asset 3. Metode prediksi Springate Empat Rasio yang dirumuskan oleh Springate adalah: S-score= 1,03X1 + 3,07X2 + 0,66X3 + 0,4X4 Dimana: X1= Working Capital/Total Assets X2= Net Profit Before Interest and Taxes/Total Assets X3= Net Profit Before Taxes/Current Liability X4 = Sales/Total Assets 4. Metode Prediksi Zmijewski Metode ini menghasilkan rumus sebagai berikut: X = -4,3-4.5X1 + 5,7X2-0,004X3 Dimana: X1 = ROA (Return on Asset) X2 = Leverage (Debt Ratio) X3 = Likuiditas (Current Ratio) d. Pembuatan tabel perbandingan hasil prediksi metode Altman, Grover, Springate dan Zmijewski. Skor yang dicantumkan dalam tabel merupakan perhitungan metode prediksi selama tiga tahun

50 34 berturut-turut sebelum perusahaan mengalami delisting. Sama halnya untuk perusahaan yang tidak mengalami delisting (listing), skor yang dicantumkan merupakan skor selama tiga tahun. Kolom status menunjukan keadaan sesungguhnya dari sampel perusahaan yang diteliti apakah perusahaan berstatus delisting atau listing pada tahun tertentu. Berikut contoh format tabel beserta contoh pengisian kolomnya: Tabel 3.3 Metode Prediksi Altman Kode Skor Tahunan Perusahaan No Th 1 Th 2 Th 3 Ratarata skor Prediksi Status 1 XXXX XXX XXX XXX XXX XXX XXX Dst Tabel 3.4 Metode Prediksi Grover Kode Skor Tahunan Perusahaan No Th 1 Th 2 Th 3 Ratarata skor Prediksi Status 1 XXXX XXX XXX XXX XXX XXX XXX Dst Tabel 3.5 Metode Prediksi Springate Kode Skor Tahunan Perusahaan No Th 1 Th 2 Th 3 Ratarata skor Prediksi Status 1 XXXX XXX XXX XXX XXX XXX XXX Dst

51 35 Tabel 3.6 Metode Prediksi Zmijewski Kode Skor Tahunan Perusahaan No Th 1 Th 2 Th 3 Ratarata skor Prediksi Status 1 XXXX XXX XXX XXX XXX XXX XXX Dst Setelah mengisi tabel 3.3, 3.4, 3.5, dan 3.6, jumlah hasil prediksi yang telah diperoleh diperbandingkan antara satu prediksi dengan prediksi yang lain, dan jumlah hasil tersebut dicantumkan pada tabel sesuai dengan hasil yang diperoleh. Kolom hasil prediksi terdapat tiga kriteria yaitu bangkrut, tidak bangkrut, dan grey area. Berikut contoh format tabel beserta contoh pengisian kolomnya: Tabel 3.7 Perbandingan Hasil Prediksi Metode Hasil prediksi Jumlah Prediksi Bangkrut Grey Area Tidak Bangkrut Altman XXX XXX XXX XXX Grover XXX - XXX XXX Springate XXX - XXX XXX Zmijewski XXX - XXX XXX 2. Untuk menjawab rumusan masalah kedua tentang metode prediksi yang paling tepat digunakan untuk memprediksi perusahaan yang delisting atau tidak mengalami delisting dilakukan dengan cara menganalisis ketepatan hasil prediksi metode-metode tersebut dengan melakukan perbandingan antara hasil prediksi dengan keadaan perusahaan sesungguhnya. Analisis disertai dengan perhitungan persentase

52 36 keakuratan masing-masing metode prediksi dalam memprediksi terjadinya delisting suatu perusahaan. Indikator perusahaan bangkrut di pasar modal adalah perusahaan delisted (Hadi dan Anggraeni, 2008). Prediksi dianggap akurat apabila perusahaan diprediksi bangkrut atau delisting, maka perusahan tersebut mengalami delisting sedangkan apabila perusahaan diprediksi tidak bangkrut, maka perusahaan tersebut tidak mengalami delisting. Ketepatan metode prediksi yang tertinggi dapat dilihat dari tingkat akurasi yang paling tinggi. Tingkat akurasi menunjukkan persentase metode dalam memprediksi kondisi perusahaan dengan benar yang didasarkan pada keseluruhan sampel yang ada (Christianti, 2013). Tingkat akurasi = Jumlah prediksi benar Jumlah sampel x100% jumlah sampel. Selain tingkat akurasi penelitian ini juga menganalisis persentase tipe kesalahan. Kesalahan Tipe I adalah kesalahan yang terjadi jika metode prediksi sampel tidak bangkrut padahal pada kenyataannya bangkrut. Kesalahan tipe II adalah kesalahan yang terjadi jika metode prediksi sampel mengalami bangkrut padahal kenyataannya tidak bangkrut. Tingkat tipe kesalahan dapat dihitung dengan cara sebagai berikut: Tipe I= Tipe II = Jumlah kesalahan type I jumlah sampel Jumlah kesalahan type II Jumlah sampel x 100% Jumlah sampel x 100% Jumlah sampel

53 37 Tingkat akurasi dan tipe kesalahan selanjutnya digunakan untuk menyimpulkan metode mana yang paling sesuai untuk diterapkan (Rismawaty, 2012). Metode prediksi yang memiliki tingkat akurasi dengan persentase tertinggi dan tipe kesalahan yang terendah akan dipilih sebagai metode prediksi yang memiliki ketepatan tertinggi dalam memprediksi delisting atau tidak suatu perusahaan manufaktur di BEI. Untuk memperjelas dibuatlah tabel rekapitulasi tingkat akurasi dan tipe kesalahan I/II metode Altman, Grover, Springate dan Zmijewski. Jumlah prediksi yang dicantumkan dalam tabel merupakan hasil dari prediksi yang telah dihasilkan oleh metode prediksi kebangkrutan yang dicocokkan dengan keadaan yang sebenarnya. Terdapat pula kolom tingkat akurasi, kesalahan tipe I/II dan grey area, kolom ini merupakan hasil dari perhitungan tingkat akurasi dan tipe kesalahan. Berikut contoh format tabel beserta contoh pengisian. Tabel 3.8 Rekapitulasi Tingkat Akurasi dan Kesalahan Tipe I/II Metode Altman Rekapitulasi Prediksi Total Bangkrut Grey Area Tidak Bangkrut Rill Delisting XXX XXX XXX XXX Listing XXX XXX XXX XXX Total XXX XXX XXX XXX Tingkat akurasi Kesalahan tipe I Kesalahan tipe II Grey area XXX% XXX% XXX% XXX%

54 38 Tabel 3.9 Rekapitulasi Tingkat Akurasi dan Kesalahan Tipe I/II Metode Grover Rekapitulasi Prediksi Total Bangkrut Tidak Bangkrut Rill Delisting XXX XXX XXX Listing XXX XXX XXX Total XXX XXX XXX Tingkat akurasi Kesalahan tipe I Kesalahan tipe II XXX% XXX% XXX% Tabel 3.10 Rekapitulasi Tingkat Akurasi dan Kesalahan Tipe I/II Metode Springate Rekapitulasi Prediksi Total Bangkrut Tidak Bangkrut Rill Delisting XXX XXX XXX Listing XXX XXX XXX Total XXX XXX XXX Tingkat akurasi Kesalahan tipe I Kesalahan tipe II XXX% XXX% XXX%

55 39 Tabel 3.11 Rekapitulasi Tingkat Akurasi dan Kesalahan Tipe I/II Metode Zmijewski Rekapitulasi Prediksi Total Bangkrut Tidak Bangkrut Rill Delisting XXX XXX XXX Listing XXX XXX XXX Total XXX XXX XXX Tingkat akurasi Kesalahan tipe I Kesalahan tipe II XXX% XXX% XXX% Setelah hasil dari tingkat akurasi dan kesalahan tipe I//II metode Altman, Grover, Springate dan Zmijewski telah diperoleh, langkah selanjutnya di perbandingkan pada tabel perbandingan tingkat akurasi. Berikut contoh tabel dan contoh pengisiannya. Tabel 3.12 Perbandingan Ketepatan Metode Prediksi Altman, Grover, Springate, dan Zmijewski Metode Prediksi Tingkat Akurasi Kesalahan Tipe I Kesalahan Tipe II Grey Area Altman XXX% XXX% XXX% XXX% Grover XXX% XXX% XXX% - Springate XXX% XXX% XXX% - Zmijewski XXX% XXX% XXX% -

56 BAB IV GAMBARAN UMUM SAMPEL PERUSAHAAN A. Sampel Penelitian Perusahaan yang diteliti meliputi perusahaan manufaktur yang dikeluarkan secara paksa oleh BEI (forced delisting) periode dan perusahaan manufaktur yang hingga saat ini masih terdaftar (listing) di BEI pada periode Penggambilan sampel perusahaan pada penelitian ini menggunakan metode purposive sampling yaitu teknik penentuan sampel yang didasarkan pada suatu kriteria tertentu. Dalam penentuan sampel yang diambil terdapat dua kriteria yaitu kriteria umum dan kriteria khusus. Berikut adalah kriteria umum penentuan sampel perusahaan: 1. Perusahaan yang dipilih merupakan perusahaan yang bergerak dalam sektor industri atau manufaktur dan mempublikasikan laporan keuangan selama tiga tahun berturut-turut yang berakhir pada 31 Desember, Selain kriteria umum, terdapat kriteria khusus yang harus dipenuhi untuk mengkategorikan sampel. Sampel dibagi menjadi dua kelompok yaitu perusahaan yang mengalami delisting dan perusahaan yang listing. Berikut adalah kriteria khusus kategori I yaitu perusahaan delisting: 40