BAB V PENUTUP. a. Rasio keuangan dan industry relative ratios dapat digunakan untuk

Transkripsi

1 BAB V PENUTUP 5.1 Kesimpulan Dari hasil analisis data dan pembahasan pada bab sebelumnya dapat disimpulkan sebagai berikut: a. Rasio keuangan dan industry relative ratios dapat digunakan untuk mengklasifikasikan dan memprediksikan kondisi financial distress dan non financial distress pada perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI). b. Variabel ROA, CACL, TDTA, CFTA, CFTD, R_CLTA, dan R_TDTA adalah variabel yang dapat digunakan untuk mengklasifikasi financial distress dan non financial distress pada perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) dengan menggunakan analisis diskriminan. Hal ini ditunjukkan dengan nilai signifikan dalam uji discriminant kurang dari 0,05 persen. c. Variabel ROA, TDTA, CFTA, CFTD, dan R_TDTA dapat digunakan untuk memprediksi financial distress pada perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) dengan menggunakan analisis logistic regression. Hal ini ditunjukkan dengan nilai signifikan uji logistic regression kurang dari 0,05 persen. d. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model logistic regression memiliki akurasi prediksi sebesar 93,7 persen lebih tinggi dibanding dengan model discriminant yang memiliki akurasi prediksi sebesar 91,8 persen. 101

2 102 Kesalahan prediksi pada model logit dideteksi lebih rendah daripada kesalahan pada model discriminant. e. Implikasi dari pengujian ini menunjukkan bahwa model fungsi discriminant dan logistic regression dalam penelitian ini dapat digunakan perusahaan sebagai early warning system, karena model analisis sangat baik dan memiliki daya prediksi yang cukup tinggi. Oleh karena itu, perusahaan diharapkan lebih memiliki kesiapan sejak dini dalam menjaga maupun menjamin kelangsungan hidup perusahaannya agar tidak mengalami financial distress. 5.2 Keterbatasan Penelitian Keterbatasan pada pengujian klasifikasi dan prediksi kondisi financial distress dalam penelitian ini antara lain: 1. Variabel penelitian yang digunakan hanya terbatas pada rasio keuangan dan industry relative ratios saja. Prediksi financial distress akan semakin lebih baik dan akurat, jika dapat menggunakan faktor-faktor di luar perusahaan, seperti faktor makro, mikro, inflasi, kurs bunga, dan sebagainya. 2. Teknik analisis yang digunakan dalam penelitian ini hanya menggunakan analisis discriminant dan logistic regression dalam mengklasifikasi dan memprediksi financial distress. Hasil penelitian pun menunjukkan hasil yang berbeda, apabila menggunakan teknik analisis yang lainnya mungkin akan didapatkan hasil atau model yang lebih baik lagi, misalnya menggunakan multiple discriminant analysis atau multiple regression analysis.

3 Saran Berdasarkan keterbatasan yang diperoleh dalam penelitian ini, maka diajukan saran-saran bagi peneliti selanjutnya, yaitu: 1. Bagi peneliti selanjutnya diharapkan tidak hanya menggunakan rasio keuangan dan industry relative ratios, tetapi juga dapat memasukkan faktorfaktor di luar perusahaan dalam memprediksi perusahaan financial distress. Misalnya, faktor makro, mikro, inflasi, kurs bunga, dan sebagainya. 2. Prediksi financial distress sebaiknya dilakukan dengan analisis yang berbeda dari penelitian saat ini, yaitu dengan menggunakan teknik multiple discriminant analysis, multiple regression analysis atau teknik analisis yang lainnya, agar mendapatkan model analisis financial distress yang lebih baik lagi.

4 104 DAFTAR RUJUKAN Al-khatib dan Al-Horani Predicting Financial Distress of Public Companies Listed in Amman Stock Exchange. European Scientific Journal, Vol. 8, No. 15, hal Bambang Riyanto Dasar-dasar Pembelanjaan Perusahaan. Yogyakarta: Penerbit GPFE. Bhunia, Amalendu, Sri Islam Uddin Khan dan Somnath Mukhuti Prediction of Financial Distress A Case Study of Indian Companies. Asian Journal of Bussiness Management, Vol. 3, No. 3, hal Bringham, Eugene F. dan Daves, Phillip R Intermediate Financial Management. Eight Edition. Thomson: South Western. Cooper dan Schindler, Pamela S Business Research Methods 9 th edition. New York: McHill International Edition. Imam Ghozali Aplikasi Analisis Multivariate dengan program IBM SPSS 21. Semarang: Universitas Dipenogoro. Iramani Ownership Structure And Industry Relative Ratios As Predictor Variable In The Financial Distress Model. Jurnal Bisnis dan Manajemen, Vol. 1, No. 1, hal Iramani Model Prediksi Financial Distress di Indonesia Era Globalisasi Working paper disampaikan pada seminar The 1 st PPM National Conference on Management Research. Luciana Spica Almilia dan Kristijadi Analisis Rasio Keuangan Untuk Memprediksi Kondisi Financial Distress Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di Bursa Efek Jakarta. Jurnal Akuntansi dan Auditing Indonesia. Vol. 7, No. 2, hal Mamduh M. Hanafi dan Abdul Halim Analisis Laporan Keuangan (Vol. 4). Yogyakarta: UPP STIM YKPN. Mudrajad Kuncoro Metode Riset Untuk Bisnis dan Ekonomi. Edisi Ketiga. Yogyakarta: PT. Erlangga. Nur Indriantoro dan Bambang Supomo Metodologi Penelitian Bisnis untuk Akuntansi dan Manajemen. Edisi Pertama. Yogyakarta : BPFE.

5 105 Platt, D. Harlan dan Marjorie B. Platt "Predicting Corporate Financial Distress: Reflections on Choice-Based Sample Bias." Journal of Economics & Finance, Vol. 26, No.2, hal Sofyan Syafri Harahap Analisis Kritis atas Laporan Keuangan. Jakarta: PT.Rajag rafindo Persada. Sugiyono Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan R&D. Bandung: Alfabeta. Ridwan S. Sundjaja dan Inge Barlian Manajemen Keuangan 1. Edisi kelima. Klaten : PT. Intan Sejati/ Literata Lintas Media. Thai Siew Bee dan Mehdi Abdollahi, Corporate Failure Prediction: Malaysia s Emerging Market. The International Journal of Finance. Vol.23, No.2, hal Vuran, Bengu Predicting of business failure: a comparison of discriminant and logistic regression analyses. Istanbul University Journal of the School of Bussiness Administration, Vol. 38, No. 1, hal