BAB III METODE PENELITIAN. secara tidak langsung dari objek penelitian, yang berasal dari data base Bursa Efek

Transkripsi

1 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jenis Penelitian Penelitian ini menggunakan data sekunder yaitu data yang diperoleh secara tidak langsung dari objek penelitian, yang berasal dari data base Bursa Efek Indonesia (BEI) dan Indonesian Capital Market Directory (ICMD). Jenis data yang dikumpulkan adalah data tentang laporan keuangan yang telah diaudit selama periode 2008 sampai dengan 2010 yang dipublikasikan. 3.2 Objek Penelitian Objek penelitian ini adalah perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2008 sampai Sumber Data Data sekunder berupa laporan keuangan tahunan perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI selama periode 2008 sampai dengan Data sekunder tersebut meliputi buku referensi, literature, dan data yang diperoleh melalui website BEI yaitu Dari laporan keuangan tersebut diambil informasi yang relevan dengan variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian. 35

2 3.4. Populasi dan Sampel Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan industri manufaktur yang laporan keuangannya terdapat di Bursa Efek Indonesia (BEI) pada tahun Pemilihan sampel dilakukan dengan menggunakan metode purposive sampling dengan tujuan untuk mendapatkan sampel yang repesentatif sesuai kriteria yang ditentukan. Data laporan keuangan tahun dengan tahun dasar laporan keuangan tahun 2007, digunakan sebagai pedoman untuk melakukan prediksi kondisis keuangan. Yang selanjutnya akan diketahui apakah rasio yang digunakan sebagai variabel independen tersebut dapat digunakan untuk memprediksi kondisi keuangan atau tidak. Kriteria yang digunakan dalam menentukan analysis sample pada penelitian ini adalah: Sampel adalah perusahaan perusahaan yang termasuk dalam industri manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) tahun Sampel telah mempublikasikan laporan keuangan auditan antara tahun 2008 sampai dengan tahun Perusahaan yang mengalami financial distress, dengan indikasi : - Selama 2 tahun periode penelitian mengalami laba laba sebelum pajak negatif (dalam penelitian Hofer 1980 dan Whitaker 1999).

3 - Selama lebih dari satu tahun periode penelitian tidak melakukan pembayaran deviden cash (sesuai dengan penelitian Lau, 2001) Perusahaan yang sehat, dengan indikasi : - Selama 2 tahun periode penelitian mengalami laba sebelum pajak positif. - Selama lebih dari 1 tahun periode penelitian melakukan pembayaran deviden cash (dalam penelitian Dahler, 2006) Definisi Operasional Variabel Dependen (Y) Variabel dependen dalam penelitian ini menggunakan ukuran dan kategori atau dikotomi, maka dalam model regresi variabel harus dinyatakan sebagai variabel dummy dengan memberi kode 0 untuk perusahaan yang mengalami kondisi financial distress dan kode 1 untuk perusahaan yang tidak mengalami kondisi financial distress. Kondisi Financial Distress Merupakan kondisi dimana keuangan perusahaan dalam keadaan tidak sehat atau krisis. Financial distress terjadi sebelum kebangkrutan. Kebangkrutan sendiri biasanya diartikan sebagai suatu keadaan atau situasi dimana perusahaan gagal atau tidak mampu lagi memenuhi kewajiban kewajiban debitur karena perusahaan mengalami kekurangan dan ketidakcukupan dana untuk menjalankan atau melanjutkan usahanya.

4 Sedangkan kondisi keuangan yang baik adalah suatu keadaan atau situasi dimana perusahaan mampu memenuhi kewajiban kewajiban debitur dan mempunyai cukup dana untuk menjalankan atau melanjutkan usahanya sehingga tujuan ekonomi yang ingin dicapai oleh perusahaan dapat dicapai yaitu profit, sebab dengan laba yang diperoleh perusahaan bisa digunakan untuk mengembalikan pinjaman, bisa membiayai operasi perusahaan dan kewajiban kewajiban yang harus dipenuhi bisa ditutup dengan laba atau aktiva yang dimiliki. Dalam penelitian ini penentuan kondisi financial distress kedalam dua kelompok didasarkan atas argumentasi bahwa apabila perusahaan mengalami laba sebelum pajak yang negatif selama 2 tahun (Hofer dan Whitaker, 1999), dan tidak melakukan pembayaran deviden lebih dari 1 tahun dalam periode akuntansi (Lau, 2001) menandakan kinerja keuangan yang kurang baik, dan apabila hal ini tidak menjadi perhatian perusahaan untuk melakukan perbaikan maka perusahaan dapat mengalami kondisi yang lebih buruk lagi yaitu kebangkrutan. Hal ini mendukung penjelasan diawal bahwa kondisi financial distress terjadi sebelum kebangkrutan. Sedangkan kondisi non financial distress dapat di dasarkan atas argument bahwa apabila perusahaan mengalami laba positif selama dari 2 tahun, dan melakukan pembayaran deviden lebih dari 1 tahun dalam periode akuntansi, dapat dikatakan perusahaan tersebut kategori perusahaan non financial distress karena dengan laba positif yang diperoleh perusahaan setiap tahunnya, perusahaan akan mampu membayar semua kewajiban-kewajibannya termasuk kewajiban melakukan pembagian deviden kepada para investor.

5 3.5.2 Variabel Independen (X) Ada dua variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu : Laba Laba atu rugi sering dimanfaatkan sebagai ukuran untuk menilai prestasi perusahaan atau sebagai dasar ukuran penilaian yang lain, seperti laba per lembar saham. Unsur-unsur yang menjadi bagian pembentuk laba adalah pendapatan dan biaya. Dengan mengelompokkan unsur-unsur pendapatan dan biaya, akan dapat diperoleh hasil pengukuran laba yang berbeda antara lain: laba kotor, laba operasional, laba sebelum pajak, dan laba bersih. Laba akuntansi diharapkan dapat digunakan sebagai: pengukur efisiensi, pengukur kinerja entitas dan manajemen, dasar penentuan pajak, optimalisasi kontrak utang-piutang, basis kompensasi, motivator, dan dasar pembagian dividen, Standar Akuntansi Keuangan (20 09). Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah laba sebelum pajak yang diambil dari laporan keuangan auditan perusahaan go public di Bursa Efek Indonesia (BEI), konsisten dengan penelitian yang dilakukan oleh Atmini (2005) Arus Kas Arus kas adalah laporan penerimaan dan pengeluaran kas dalam periode waktu tertentu, Standar Akuntansi Keuangan (200 9). Variabel arus kas diambil dari total angka arus kas akhir tahun yang disajikan dalam laporan keuangan auditan perusahaan go public di Bursa Efek Indonesia (BEI), sesuai dengan penelitian Almilia(2008) dan Dahler (2006). Laporan arus kas banyak memberikan informasi tentang kemampuan

6 perusahaan dalam mendapatkan laba dan kondisi likuiditas perusahaan di masa yang akan datang. Laporan arus kas ini memberikan informasi yang relevan tentang penerimaan dan pengeluaran kas suatu perusahaan pada suatu periode tertentu dengan mengklasifikasikan transaksi pada kegiatan operasi, investasi dan pendanaan, Harahap (2002). Laba maupun arus kas mempunyai manfaat yang sama dalam memprediksi kondisi keuangan perusahaan, Fahmi (2011). Sedangkan menurut penelitian Luciana Spica (2008) menyebutkan bahwa dari beberapa rasio -rasio keuangan yang digunakan untuk memprediksi kondisi keuangan, kas adalah salah satu satu rasio keuangan yang mempunyai manfaat dan dapat digunakan dalam memprediksi kondisi keuangan perusahaan. Di dalam penelitian tersebut tidak disebutkan laba mempunyai manfaat dalam memprediksi kondisi keuangan. Penelitian Sari Atmini (2005) melakukan uji beda manfaat antara prediksi laba dan arus kas, dengan hasil penelitian laba mempunyai manfaat 95.2% lebih besar dibandingkan dengan prediksi arus kas Metode Analisis Data Pengujian dalam penelitian ini dengan menggunakan regresi logit untuk mengetahui kekuatan prediksi rasio keuangan terhadap penentuan financial distress suatu perusahaan, regresi logit terdiri dari regresi logit biner dan logit multinominal. Pada penelitian ini, peneliti menggunakan regresi logit biner. Regresi biner adalah

7 bagian dari analisis regresi yang digunakan ketika variabel dependen merupakan variabel dummy. Sedangkan untuk variabel independen dalam penelitian ini adalah laba dan arus kas. Variabel laba yang digunakan dalam penelitian ini adalah laba sebelum pajak tidak termasuk extraordinary items dan discontinued operations. Laba sebelum pajak digunakan dengan alasan untuk menghindari tarif pajak yang berbeda antar periode yang di analisis. Sedangkan alasan untuk menghilangkan elemen yang mungkin menhyebabkan pertumbuhan laba meningkat dalam suatu periode yang tidak akan timbul dalam periode lain. Sedangkan variabel arus kas yang digunakan adalah jumlah keseluruhan kas yang disajikan dalam laporan keuangan auditan perusahaan. Penggunaaan laba dan arus kas untuk memprediksi kondisi financial distress perusahaan sebelumnya telah dilakukan oleh Sari Atmini (2005) berusaha untuk menganalisa : manakah antara laba dan arus kas yang lebih superior dalam memprediksi kondisi financial distress perusahaan. Hasil dari penelitian ini adalah laba sebagai variabel yang lebih besar manfaatnya dalam memprediksi kondisi financial distress perusahaan. Penelitian ini berusaha menguji laba dan arus kas dalam memprediksi kondisi financial. Tujuan dilakukan pengujian tersebut adalah banyaknya jumlah rasio keuangan yang digunakan untuk memprediksi, sehingga penelitian ini hanya menggunakan laba dan arus kas saja untuk dimasukkan dalam model Binary Logit. Laba dan arus kas yang digunakan dalam penelitian ini,merujuk penelitian yang

8 dilakukan oleh Sari Atmini (2005) dan Luciana Spica (2008) yang memberikan bukti bahwa rasio keuangan laba dan arus kas dapat digunakan untuk memprediksi kondisi financial distress suatu perusahaan Statistik Deskriptif Statistik deskriptif digunakan untuk mengetahui tentang gambaran variabel-variabel yang ada dalam penelitian. Dengan statistik deskriptif tersebut dapat diperoleh informasi yaitu: mean atau rata-rata, standar deviasi, maximum atau nilai tertinggi pada data, dan minimum atau nilai terendah pada data Pengujian Hipotesis Dalam menguji hipotesis dengan menggunakan logistic regression dapat dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut (Ghozali, 2005): Menilai Model Regresi Logistic regression adalah model regresi yang telah mengalami modifikasi, sehingga karakteristiknya sudah tidak sama lagi dengan model regresi sederhana atau berganda. Oleh karena itu penentuan signifikansinya secarta statistik berbeda. Dalam model regresi berganda, kesesuaian model ( Goodness of Fit) dapat dilihat dari R2 ataupun F-Test. Untuk menilai Model Fit ditunjukkan dengan Log Likelihood Value (nilai 2LL), yaitu dengan cara membandingkan antara nilai 2LL pada awal (block number = 0), dimana model hanya memasukkan konstanta dengan nilai 2LL. Sedangkan, pada saat block number = 1, dimana model memasukkan

9 konstanta dan variabel bebas. Apabila nilai 2LL block number = 0 lebih besar dari nilai 2LL block number = 1, maka menunjukkan model regresi yang baik sehingga penurunan Log Likelihood menunjukkan model regresi semakin baik Menguji Koefisien Regresi Pengujian koefisien regresi dilakukan untuk menguji seberapa jauh semua variabel bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh terhadap variabel terikat. Koefisien regresi dapat ditentukan dengan menggunakan Wald Statistik dan nilai probabilitas (Sig) dengan cara nilai Wald Statistik dibandingkan dengan Chi-Square tabel, sedangkan nilai probabilitas (Sig) dibandingkan dengan Kelayakan model regresi dinilai dengan menggunakan Hosmer and Lemeshow s Goodness of Fit Test. Model ini menguji hipotesis nol bahwa data empiris sesuai dengan model (t idak ada perbedaan antara data model dengan data sehingga model dapat dikatakan fit). Adapun hasilnya jika, (Ghozali, 2009) : - Ho tidak dapat ditolak apabila Wald hitung < Chi-Square Tabel, dan nilai Asymptotic Significance > tingkat signifikansi (a). Hal ini berarti H alternative ditolak atau hipotesis yang menyatakan variabel bebas terpengaruh terhadap variabel terikat ditolak. - Ho ditolak apabila Wald hitung > Chi-Square tabel, dan nilai Asymptotic Significance < tingkat signifikansi ( ). Hal ini berarti H alternatif diterima atau hipotesis yang menyatakan variabel bebas yang berpengaruh terhadap variabel terikat diterima.

10 Estimasi Parameter dan Interpretasinya Estimasi maksimum likehood parameter dari model dapat dilihat pada tampilan output variable in the equation. Sedangkan untuk perhitungan logistic regression dapat menggunakan persamaan sebagai berikut : Keterangan : P i + + CF = Probabilitas perusahaan mengalami Financial Distress EBT CF = Laba sebelum pajak = Arus kas 3.7. Uji Hipotesis Pengujian hipotesis dalam penelitian ini menggunakan langkah-langkah seperti berikut: Hipotesis I Pengujian hipotesis I dilakukan dengan teknik analisis binary logistic regression. Langkah-langkah yang digunakan dalam hipotesis I adalah : - Menentukan hipotesis yang dirumuskan: Ha : Laba tidak berpengaruh signifikan terhadap prediksi kondisi financial distress perusahaan Ho : Laba berpengaruh signifikan terhadap prediksi kondisi financial distress perusahaan. - Menentukan tingkat signifikansi α sebesar 0.05

11 - Menentukan kriteria penerimaan hipotesis Jika p < α, maka Ho ditolak Jika p > α, maka Ho diterima - Penarikan kesimpulan hipotesis Hipotesis II Pengujian hipotesis II dilakukan dengan teknik analisis binary logistic regression. Langkah-langkah yang digunakan dalam hipotesis I adalah : - Menentukan hipotesis yang dirumuskan: Ha : Arus kas tidak berpengaruh signifikan terhadap prediksi kondisi financial distress perusahaan Ho: Arus kas berpengaruh signifikan terhadap prediksi kondisi financial distress perusahaan. - Menentukan tingkat signifikansi α sebesar Menentukan kriteria penerimaan hipotesis Jika p < α, maka Ho ditolak Jika p > α, maka Ho diterima - Penarikan kesimpulan hipotesis Pengujian hipotesis II akan diselesaikan dengan menggunakan program SPSS versi 16.0 dan kesimpulannya akan ditentukan dari nilai p (probabilitas value) yang muncul. Pengujian hipotesis dilakukan dengan mengamati signifikansi nilai p (probability value) dengan tingkat signifikansi 0.05.