analisis prediksi kebangkrutan dengan metode …
TRANSCRIPT
ANALISIS PREDIKSI KEBANGKRUTAN DENGAN METODE
ALTMAN, DAN SPRINGATE PADA PERUSAHAAN
PERTAMBANGAN YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK
INDONESIA TAHUN
2016 - 2018
SKRIPSI Diajukan untuk memenuhi salah satu syarat
Menjadi Sarjana (S1)
Disusun Oleh:
ENDANG PUSPA SARI
NIM =111.510.905
PROGRAM STUDI MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI
BISNIS DAN ILMU SOSIAL UNIVERSITAS PELITA BANGSA
BANGSA BEKASI - 2019
ii
iii
iv
v
RIWAYAT HIDUP PENULIS
Identitas Diri
Nama :Endang Puspa Sari
NIM :111510905
Tempat Tanggal Lahir :Karang Caya, 23 Januari 1998
Alamat Sekarang :Perum Gsp(Griya Setu Permai Blok aa2 No. 9 Desa
Ciledug Kec.Setu Kab. Bekasi
Email :[email protected]
No.Hp :085894741459
Riwayat Pendidikan
Pendidikan Formal :SDN 07 PENDOPO
SMPN 04 PENDOPO
SMAN 01 PENDOPO BARAT
vi
ABSTRAK
ANALISIS PREDIKSI KEBANGKRUTAN DENGAN METODE
ALTMAN DAN SPRINGATE PADA PERUSAHAAN
PERTAMBANGAN YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK
INDONESIA TAHUN 2016 - 2018
Oleh
ENDANG PUSPA SARI
NIM : 111510905
Investasi di sector pertambangan di nilai sebagai investasi yang beresiko tinggi
dikarenakan semakin makarnya penambangan liar, penambangan tanpa izin,
konflik dengan warga setempat dan adanya ketidakpastian menyangkut
implementasi undang- undang otonomi daerah dan permasalahan lainnya.
Masalah ini jika tidak diatasi maka, akan berdampak buruk pada perusahaan –
perusahaan tersebut. Salah satunya, akan terjadinya kebangkrutan. Penelitian ini
bertujuan untuk menganalisis prediksi kebangkrutan pada perusahaan
pertambangan yang terdafar di Bursa Efek Indonesia (BEI) DARI TAHUN 2016-
2018. populasi yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 47 perusahaan
yang terdaftar di BEI dengan metode purposive sampling, Data laporan keuangan
auditan dan laporan tahunan di peroleh dari Bursa Efek Indonesia (BEI) melalui
situs www.idx.co.id
Kata Kunci:Prediksi Kebangrutan,Zona, dan Altman z- score.
vii
ABSTRACT
Investment in the mining sector is valued as a high- risk investment,because of the
increasingly widespread illegal mining,unclicensed mining, conflict with local
residents and uncertainty regarding the implementation of the autonomy law area
and other problems.This problem if not resolved, will have a negative impact on
these companies, one of which will be bankruptcy . This research aims to analyze
predictions of bankruptcy in mining companies lised on the Indonesia Stock
Exhange (IDX) from 2016 to 2018. The population used in the study consisted of
47 companies registered at Indonesia Stock Exchange (IDX) with a purposive
sampling method,(IDX) THROUGH THE WEBSITE www.idx.co.id and
www.yahoo.finance.com.
Keywords: Bankruptcy Prediction, Zone, And Altman z- score.
viii
KATA PENGANTAR
Alhamdulilah, puji syukur penulis panjatkan kehadiran Allah SWT atas
segala rahmat dan hidayahNya sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini
dengan judul”Analisis Prediksi Kebangkrutan Dengan Metode Altman dan
Springate Pada Perusahaan Pertambangan Yang Terdaftar di Bursa Efek
Indonesia Tahun 2016-2018.
Adapun tujuan dari penulisan Skripsi adalah untuk memenuhi syarat dalam
mencapai gelar Sarjana Ekonomi pada Program Studi Manajemen Universitas
Pelita Bangsa. Dalam menyusun skripsi ini, penulis banyak mendapat bimbingan,
dukungan, saran- saran dan pengarahan dari berbagai pihak. Oleh karena itu
penulis mengucapkan terima kasih yang sebesar- besarnya kepada pihak – pihak
antara lain:
1. Bapak Ir. H.Moh,Mardiana.,M.,M., selaku Ketua Yayasan Pelita Bangsa
2. Ibu Dr. Anna Wulandari.,M.M., selaku Ketua Yayasan Pelita Bangsa
3. Bapak Hamzah Muhammad Mardi putra, S.K.M M,M selaku sektor
Universitas Pelita Bangsa
4. Ibu Preatmi Nurastuti., SE.,MM selaku Dekan Fakultas Ekonomi Bisnis.
5. Ibu Yunita Ramadhani DS.,SE.,MSc selaku ketua Program Sarjana –
Program Studi Manajemen Universitas Pelita Bangsa.
6. Bapak Sunita., AT.,MM selaku Pembimbing Skripsi yang dengan sangat
sabar memberikan bimbingan dalam penyusunan skripsi.
7. Kedua orang tua dan semua keluarga yang telah memberi dukungan baik
secara spiritual maupun moril.
8. Rekan- rekan mahasiswa program Studi Manajemen Universitas pelita
Bangsa Angkatan 2015.
9. Segala pihak yang tidak dapat disebutkan satu-persatu yang telah
membantu penulisan dalam pembuatan proposal skripsi.
ix
Penulis menyadari masih banyak kekurangan dan keterbatasan pada
penyusunan.Sehingga penulis tetap berharap semoga hasil penelitian ini dapat
memberikan manfaat bagi pihak yang berkepentingan.
Bekasi, 17 Oktober 2019
Endang Puspa Sari
x
DAFTAR ISI
Hal.
SURAT PERNYATAAN...........................................................................ii
LEMBAR PERSETUJUAN.......................................................................iii
LEMBAR PENGESAHAN........................................................................iv
RIWAYAT HIDUP.................................................................................... v
ABSTRAK.................................................................................................vi
ABSTRACK..............................................................................................vii
KATA PENGANTAR..............................................................................viii
DAFTAR ISI..............................................................................................x
DAFTAR TABEL....................................................................................xiii
DAFTAR GAMBAR................................................................................xiv
DAFTAR LAMPIRAN.............................................................................xv
BAB I PENDAHULUAN..........................................................................1
1.1 Latar Belakang......................................................................1
1.2 Perumusan Masalah..............................................................7
1.3 Tujuan Penelitian..................................................................7
1.4 Manfaat Penelitian................................................................8
1.5 Sistematika Penulisan Skripsi...............................................8
BAB II TINJAUAN PUSTAKA..............................................................10
2.1 Landasan Teori......................................................................10
2.1.1 Kebangkrutan..................................................................10
2.1.2 Model Prediksi Kebangkrutan.........................................13
2.1.3 Model Altman Z-score.....................................................15
2.1.4 Altman Z-core Modifikasi...............................................18
2.1.5 Rasio Altman Z-score Modifikasi...................................19
2.1.6 Model Springate23...........................................................23
2.2 Penelitian Terdahul................................................................24
2.3 Hipotesis................................................................................24
xi
BAB III METODE PENELITIAN.............................................................35
3.1 Jenis Penelitian........................................................................35
3.2 Tempat dan Waktu Penelitian.................................................36
3.3 Kerangka Konsep....................................................................36
3.3.1 Desain Penlitian................................................................36
3.3.2 Diskrifsi Operasional Variabel Penelitian.........................37
3.4 Populasi dan Pengambilan Sampel.........................................40
3.4.1 Populasi.............................................................................40
3.4.2 Sampel...............................................................................42
3.5 Teknik Pengambilan sampel...................................................43
3.6 Metode Pengumpulan Data.....................................................44
3.7 Metode Analisis Data..............................................................45
3.7.1 Uji Asumsi Regresi Logistik............................................45
3.7.2 Menilai Kelayakan Model Regresi...................................47
3.7.4 Uji Hipotesis....................................................................48
3.7.4.1 Uji Wald.....................................................................48
3.7.4.2 Menilai Keseluruhan Model (Overall Model Fit)......49
3.7.4.3 Koefisien Determinasi (Nagelkerke R Square).........50
BAB IV GAMBARA UMUM OBJEK PENELITIAN..............................51
4.1 Gambaran Umum Objek Penelitian..........................................51
4.2 Sejarah dan kegiatan Perusahaan..............................................51
BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN.............................64
5.1 Analisis Data Penelitian............................................................64
5.1.1 Menguji Kelayakan Model Regresi Logistik......................64
5.2 Interprestasi / Pembahasan........................................................65
5.2.1 Uji Wald..............................................................................65
5.2.2 Uji Overall Model Fit..........................................................72
5.2.3 Koefisien Determinasi ( Nagelkerke R Square ).................77
BAB V1 PENUTUP....................................................................................79
6.1 Kesimpulan..............................................................................79
6.2 Saran........................................................................................83
xii
DAFTAR PUSTAKA...................................................................................85
LAMPIRAN..................................................................................................87
xiii
DAFTAR TABEL
No. Judul Tabel Hal.
1.01 Data Total Hutang Pada Perusahaan.......................................................... 5
3.02 Tempat Dan Waktu Penelitian.................................................................. 36
3.03
3.04
3.05
3.06
Tabel Deskripsi Operasional Variabel Penelitian………………………..
Populasi…………………………………………………………………..
Daftar Sampel Perusahaan Pertambangan……………………………….
Proses Seleksi Sampel Berdasakan Kriteria……………………………..
37
40
43
44
44
5.01 Hasil Uji Kelayakan Model....................................................................... 64
5.02 Hasil Uji Wald Model Altman (Z-score).................................................. 65
5.03 Hasil Uji Wald Model Springate (S-score)............................................... 69
5.04 Hasil Uji Nilai -2LL yang terdiri hanya konstanta Altman...................... 73
5.05 Hasil Uji Nilai -2LL yang terdiri dari konstanta dan Variabel bebas....... 73
5.06 Hasil Uji perbandingan -2LL.................................................................... 74
5.07 Hasil Uji nilai 2LL yang terdiri hanya konstanta springate...................... 75
5.08 Hasil Uji Nilai 2LL yang terdiri dari konstanta dan variabel bebas......... 75
5.09 Hasil Uji Perbandingan -2LL.................................................................... 76
5.10 Hasil Uji Koefisien Determinasi............................................................... 77
xiv
DAFTAR GAMBAR
No. Judul Tabel Hal
3.3.1 Desain Penelitian...................................................................................... 36
xv
DAFTAR LAMPIRAN
Hal.
Lampiran 1. Hasil Perhitungan Rasio Altman Z-score............................. 88
Lampiran 2 Hasil Perhitungan Rasio Springate........................................ 90
Lampiran 3. Hasil Perhitungan Z-score..................................................... 92
Lampiran 4. Hasil Perhitungan S-score..................................................... 94
Lampiran 5. Hasil Output SPSS................................................................ 96
1
BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Saat ini banyak perusahaan yang sulit untuk melanjutkan
operasionalnya yang disebabkan beberapa hal, seperti meningkatkan kurs
dollar terhadap rupiah, kenaikan BBM (bahan bakar minyak), bahan
makanan,biaya tenaga kerja, daan lain sebagainya. Ini disebabakan
perusahaan-perusahaan semakin sulit memperoleh laba dan yang paling parah
perusahaan dapat bangkrut. Ekonomi yang stabil menjadi suatu yang sangat
penting dalam memberikan kepastian berusaha bagi para stakeholder-
stakeholder terkait dalam ekonomi. Stabilitas ekonomi dapat dicapai ketika
hubungan variabel ekonomi yang utama berada dalam suatu keseimbangan
(Utami dan Susanti,2015). Stabilitas ekonomi tidak hanya bergantung pada
besarnya pengelolaan dalam ekonomi makro tetapi juga bergantung pada
besarnya pengelolaan dalam ekonomi makro,dan Struktur pasar sehingga
tidak menutup kemungkinan setiap perusahaan berusaha untuk menjadi pe
rusahaan yang lebih baik lagi bahkan menjadi perusahaan yang go
public (Utami dan Susanti 2015).
Tujuan utama perusahaan tersebut akan menimbulkan persaingan yang
semakin tajam yang membawa dampak kuat terhadap perusahaan dalam skala
nasional maupun internasional.Diterapkannya Masyarakat Ekonomi Asean
(MEA) di negara- negara ASEAN sejak akhir tahun 2015, membuat setiap
orang harus mampu berbisnis tanpa adanya batasan. Batasan dalam
memproduksi, mendistribusikan, bahkan berbisnis ke negara- negara lain
2
menjadikan sesuatu yang biasa dan diperbolehkan.Peningkatan kinerja harus
dijaga oleh perusahaan agar kondisi perusahaan tetap stabil sehingga
tercapainya keuntungan yang maksimal dengan menggunakan sumber-
sumber ekonomi yang tersedia. Kelancaran dan kestabilan jalanya
operasional perusahaan menjadi salah satu penunjang supaya perusahaan
terhindar dari kebangkrutan atau kepailitan.
Kebangkrutan adalah suatu kondisi akhir atau final dari perusahaan yang
dilihat dari hilangnya kesempatan dalam mendapatkan keuntungan dan
melanjutkan kegiatan usahanya (Dawir, 2010).Kebangkrutan juga dapat
diartikan kegagalan perusahaan dalam menjalankan operasi perusahaannya
mempunyai banyak penyebab seperti terjadinya Phk besar-besaran pada
karyawan, melakukan restrukrisasi dan juga dapat dibeli perusahaan
lain.Gejala awal kebangkrutan biasanya ditandai dengan kesulitan- kesulitan
keuangan yang dialami oleh masing-masing perusahaan, jika kesulitan
keuangan tersebut tidak langsung diatasi oleh pihak perusahaan maka
kebangkrutan atau likuidasi akan terjadi pada perusahaan tersebut dimasa
mendatang (Hanafi dan Halim, 2017).
Perusahaan memiliki berbagai masalah penting ada masalah yang berasal
dari dalam perusahaan atau internal dan masalah yang berasal dari luar
perusahaan atau eksternal yang dapat memicu kebangkrutan dalam
perusahaan (Fathuddin, 2012). Masalah internal disebabkan karena strategi
yang diterapkan manajemen tidak sesuai dengan kondisi pasar.Pihak
manajemen yang kurang teliti memperhatikan perubahan pasar yang semakin
berkembang sehingga keuntungan yang didapatkan perusahaan tidak bisa
3
menutupi kewajibannya (Fathuddin, 2012) Masalah eksternal biasanya dipicu
oleh kondisi perekonomian di Indonesia maupun di dunia yang masih belum
menentu (Fathuddin,2012). Penyebab tingginya risiko suatu perusahaan untuk
mengalami kesulitan keuangan atau bahkan kebangkrutan jika perusahaan
tersebut tidak siap menghadapi kondisi yang berkembang saat ini
(Fathuddin,2012).
Analisis mengenai kebangkrutan pada perusahaan sangat penting bagi
berbagai pihak.Kebangkrutan dalam perusahaan dapat menyebabkan kerugian
perusahaan itu sendiri dan juga merugikan pihak- pihak lain yang
berkepentingan dengan perusahaan tersebut.Analisis kebangkrutan dapat
dilakukan untuk mengantisipasi tanda-tanda dini terjadinya kebangkrutan
dalam perusahaan. Hanafi dan Halim (2017) menjelaskan tanda- tanda
kebangkrutan yang diketahui lebih awal menjadi lebih baik bagi pihak
manajemen karena manajemen bisa lebih cepat memperbaiki kinerjanya
sehingga kebangkrutan tersebut bisa dihindari.Studi mengenai kebangkrutan
pertama kali dikemukakan oleh Beaver pada tahun 1966 yang menggunakan
rasio keuangan perusahaan pada lima tahun sebelum terjadi
kebangkrutan.Metode ini kemudian di perbaiki oleh Altman 1968.Metode
Altman memperbaiki kelemahan-kelemahan dari pendekatan univariate.
Metode multivariate memasukan variabel- variabel penelitian dalam suatu
persamaan dan diuji secara bersamaan (Altman,1968).
Penelitian ini mengunakan metode Z-score Altman dan Springate dalam
memprediksi kebangkrutan.Tujuannya adalah ingin mengetahui perusahaan
yang paling mengindikasikan kebangkrutan dan seberapa besar tingkat
4
kemungkinan kebangkrutannya.Model Z-score Altman dan Springate
merupakan model yang tepat dan akurat dalam membahas penelitian -
penelitian mengenai analisis kebangkrutan perusahaan dibandingkan motode-
metode lain.Penelitian ini membahas tentang prediksi kebangkrutan pada
perusahaan – perusahaan pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek
Indonesia karena adanya fenomena – fenomena yang terjadi di perusahaan
pertambangan.Fenomena tersebut diawali pada tahun 2000, Para ahli
memperkirakan sedikit sekali investor baru yang akan masuk ke sector
pertambangan di Indonesia karena risikonya tinggi. Para ahli berharap sector
pertambangan bisa menjadi sektor pemicu bagi perekonomian untuk bangkit,
setelah krisis moneter tahun 1997 (www.kompas.com,2017).
Perusahaan sektor pertambangan mengalami penurunan dan memiliki
pertumbuhan yang rendah sejak tahun 2013. Hal ini terjadi karena harga
komoditas pertambangan dunia sedang mengalami penurunan harga
mengikuti turunnya permintaan dari Tiongkok dan negara berkembang
lainnya. Serta adanya kebijakan Undang-undang Mineral dan Batubara yang
turut menekan pertumbuhan sektor pertambangan, tetapi juga bisa
menurunkan pertumbuhan jika proses pembangunan smelter oleh perusahaan
tidak berjalan sesuai rencana.
5
Tabel 1.1
Data total utang pada perusahaan pertambangan di Bursa Efek Indonesia
Periode 2013-2016
Emiten Total Utang (Dalam Ribuan Rupiah)
2013 2014 2015 2016
PT Bukit Asam
Tbk
4.125.586.000 6.141.181.000 7.606.496.000 8.024.369.000
PT Mitra
Investindo Tbk
46.050.950 88.989.919 138.014.960 142.275.119
PT Radiant Utama
Interinsco Tbk
1.023.110.858 962.876.563 753.340.426 619.413.387
PT Perdana Karya
Perkasa Tbk
189.390.421 159.801.460 87.083.602 87.917.337
PT Elnusa Tbk 2.118.153.000 1.707.428.000 1.772.327.000 1.313.213.000
PT Aneka
Tambang Tbk
9.071.629.859 9.954.166.791 12.040.131.928 11.572.740.239
Sumber:www.idx.co.id(Data diolah)
Dari Tabel 1.1 dapat dilihat bahwa tingkat utang di beberapa perusahaan
pertambangan berbeda setiap tahunnya. PT Bukit Asam Tbk dan PT Mitra
Investindo Tbk menunjukkan peningkatan jumlah utang sepanjang tahun 2013-
2016. Pada PT Radiant Utama Interinsco Tbk, jumlah utang terus mengalami
penurunan sepanjang periode 2013-2016. Demikian juga pada PT Perdana Karya
Perkasa Tbk yang terus mengalami penurunan utang pada tahun 2013-2016,
Tetapi kembali mengalami sedikit peningkatan pada tahun 2016. Sedangkan PT
Elnusa Tbk dan PT Aneka Tambang Tbk mengalami peningkatan dan penurunan
jumlah utang yang relative berfluktuasi di tahun 2013-2016.
Penurunan laba yang dialami perusahaan selama terus menerus yang terlihat
lebih dari 3 tahun dapat mengakibatkan kondisi keuangan perusahaan
mengalami likuiditas yang kemudian berdampak pada kebangkrutan. Salah satu
motode model altman yang digunakan untuk memprediksi kebangkrutan sebagai
salah satu tolak ukur yang lebih akurat. Beberapa penelitian terkait model altman
6
z-score dalam prediksi kebangkrutan menyebutkan, penelitian yang dilakukan
oleh (Yuliana, 2015) dengan judul “Analisis kebangkrutan perusahaan batubara
di Bursa Efek Indonesia” memberikan kesimpulan bahwa dalam penelitian ini
rasio keuangan yang digunakan sebagai variabel independen yaitu Working
Capital to Total Assets (X1), Retained Earning to Total Assets (X2), Earning
Before Interst and Taxes to Total Assets (X3), Market Value of Equity to Book
Value of Debt (X4), dan Sales to Total Assets (X5) memiliki nilai sig < 0.05,
sehingga dapat disimpulkan bahwa perusahaan yang memiliki nilai diatas rata-
rata industri berada pada kategori tidak bangkrut, dan nilai yang di bawah rata-
rata industri berada pada kategori prediksi bangkrut.
Sedangkan penelitian yang dilakukan oleh (Anita Tri Widiyawati, Supri
Wahyudi Utomo, dan Nik Amah, 2015) dengan judul “Analisis rasio altman
modifikasi pada prediksi kebangkrutan perusahaan property dan real estate yang
terdaftar di BEI” memberikan kesimpulan dalam penelitian ini variabel rasio
Net Working Capital to Total Assets (X1), Retained Earning to Total Assets
(X2), Earning Before Interest and Taxes to Total Assets (X3), dan Book Value
of Equity to Total Liability (X4) berpengaruh segnifikan, terdapat variabel
prediksi kebangkrutan mempunyai tingkat validasi yang cukup tinggi yaitu
95%.
Berdasarkan uraian diatas maka peneliti tertarik untuk melakukan penelitian
terkait perusahaan pertambangan yang ada di Indonesia dengan judul”ANALISIS
PREDIKSI KEBANGKRUTAN DENGAN METODE ALTMAN DAN
SPRINGATE PADA PERUSAHAAN PERTAMBANGAN YANG
TERDAFTAR DI BEI TAHUN 2016 -2018.”
7
1.2 Rumusan Masalah
Dari uraian latar belakang diatas, dapat dirumuskan masalah dalam
penelitian adalah:
1. Apakah Metode Altman akurat dalam memprediksi kebangkrutan pada
perusahaan pertambangan yang terdaftar di BEI Tahun 2016-2018?
2. Apakah Metode Springate akurat dalam memprediksi kebangkrutan pada
perusahaan pertambangan yang terdaftar di BEI Tahun 2016-2018?
1.3 Tujuan penelitian
Tujuan penelitian ini adalah :
1. Untuk menganalisis apakah Metode Altman akurat dalam memprediksi
kebangkrutan pada perusahaan pertambangan yang terdaftar di BEI
Tahun 2016-2018
2. Untuk menganalisis apakah Metode Springate akurat dalam memprediksi
kebangkrutan pada perusahaan pertambangan yang terdaftar di BEI
Tahun 2016-2018
8
1.4 Manfaat Penelitian
1. Manfaat Teoritis
a. Penulis
Hasil penelitian ini diharapkan dapat menambah pengetahuan,
khususnya dalam menganalisis kinerja keuangan perusahaan
pertambangan.
b. Akademik
Dapat menjadi tambahan referensi atau literatur bagi penelitian
selanjutnya.
2. Manfaat Praktis
a. Bagi perusahaan
Hasil penelitian ini secara praktis diharapkan dapat
menyumbangkan pemikiran terhadap pemecahan masalah yang
berkaitan dengan masalah prediksi kebangkrutan di perusahaan
pertambangan, selanjutnya hasil penelitian ini diharapkan menjadi
acuan bagi manajemen perusahaan untuk dapat memprediksi
kondisi sebelum terjadinya kebangkrutan.
b. Bagi Investor
Hasil penelitian ini secara praktis diharapkan dapat menjadi bahan
pertimbangan untuk para investor untuk menanamkan modal ke
perusahaan yang kondisi keuangannya baik.
1.5 Sistematika Penulisan Proposal
Sistematika penulisan proposal skripsi ini yang akan dilakukan peneliti
berdasarkan pada aturan sistematika yang sudah ditetapkan oleh program
9
studi Manajemen STIE Pelita Bangsa (Surya Bintarti, 2015), sehingga dapat
diuraikan sebagai berikut:
- Bab l : dimana pada bab ini menjelaskan tentang latar belakang,
perumusan masalah, batasan penelitian, tujuan penelitian, manfaa /
kegunaan penelitian, dan sistematika penulisan proposal skripsi.
- Bab ll : dimana pada bab ini menjelaskan tentang teori landasan teori
meliputi pengertian kompetensi dan indikatornya, pengertian kebangkrutan
dan indikatornya, selanjutnya menjelaskan tentang penelitian terdahulu
yang relevan dan hipotesis.
- Bab lll : dimana bab ini menjelaskan tentang jenis penelitian, tempat -dan
waktu penelitian, kerangka konsep yang meliputi desain penelitian dan
deskripsi operasional variabel penelitian, selanjutnya menjelaskan tentang
populasi dan sample, metode pengumpulan data, metode analisis data yang
meliputi tahap pengelolahan data kuantitatif dan tahap pengujian
instrument penelitian.
- Bab lV : dimana pada bab ini menjelaskan tentang obyek penelitian yang
meliputi visi, misi, target, sasaran, selanjutnya menjelaskan struktur
organisasi yang terdiri dari gambar struktur organisasi .
- Bab V : dimana pada bab ini menjelaskan tentang hasil analisa data
meliputi uji validasi, uji reliabilitas, uji asumsi klasik, uji regresi, dan uji
hipotesis, dijelaskan pula interprestasi data / pembahasan.
- Bab Vl : dimana pada bab ini menjelaskan kesimpulan dan saran bagi
pihak- pihak yang terkait.
10
BAB II
KAJIAN PUSTAKA
2.1 Landasan Teori
Bab ini akan menjabarkan tentang teori-reori yang mendukung hipotesis
yang digunakan dalam menganalisa hasil penelitian. Pada bagian ini berisi
penjelasan teori serta argumentasi yang disusun sebagai acuan dalam
memecahkan masalah penelitian serta masalah hipotesis.
2.1.1 Kebangkrutan
Kebangkrutan dapat diartikan kegagalan perusahaan dalam menjalankan
operasi perusahaannya mempunyai banyak penyebab seperti : terjadinya Phk
besar- besaran pada karyawan, melakukan restrukturisasi dan juga dapat
dibeli perusahaan lain.
Menurut Toto (2011), kebangkrutan (Bankcruptcy) adalah kondisi dimana
perusahaan tidak mampu lagi untuk melunasi kewajibannya. Kondisi ini
biasanya tidak muncul begitu saja di perusahaan, ada indikasi awal dari
perusahaan tersebut biasanya dapat dikenal lebih dini kalau laporan keuangan
dianalisis secara lebih cermat dengan suatu cara tertentu.
Kegagalan suatu bisnis adalah keadaan dimana suatu perusahaan telah
terhenti melakukan aktivitas kewajibannya atau bangkrut (Anjum, 2012).
Sedangkan kebangkrutan adalah kegagalan suatu perusahaan dalam
menjalankan kegiatan operasionya untuk menghasilkan laba (Fitriani, 2011).
11
Kebangkrutan suatu perusahaan ditandai dengan kesulitan keuangan yang
terus menerus untuk membiayai aktivitas operasi, kesulitan untuk menarik
pinjaman dari kreditur serta ada refinancing.
Menurut Hanafi (2014) menyatakan perusahaan dapat dikatakan bangkrut
apabila perusahaan itu mengalami kesulitan yang ringan (seperti masalah
likuiditas), dan sampai kesulitan yang lebih serius, yaitu solvable (utang lebih
besar dibandingkan dengan asset).
Laporan keuangan adalah laporan yang menunjukan kondisi keuangan
perusahaan pada saat ini atau dalam periode tertentu. (Kasmir, 2015). Analisis
laporan keuangan peril dilakukan secara cermat dengan menggunakan metode
dan teknik analisis yang tepat sehingga hasil yang diharapkan benar-benar
tepat pula. Kesalahan dalam memasukan angka atau rumus akan berakibat
pada tidak akuratnya hasil yang hendak dicapai. Dianalisis dan
diintrerpretasikan sehingga diketahui posisi keuangan yang sesungguhanya.
Kesemuanya ini harus dilakukan secara teliti, mendalam, dan jujur. (Kasmir,
2015).
Kebangkrutan merupakan kegagalan perusahaan untuk melunasi
kewajiban jangka pendek maupun jangka panjang yang dikarenakan tidak
mampu menghasilkan laba. Perusahaan yang tidak mampu menghasilkan laba
(defisit) akan terancam mengalami kebangkrutan sebab dengan laba diperoleh
perusahaan bisa digunakan untuk mengembalikan pinjaman, membiayai
12
operasi perusahaan, kewajiban- kewajiban yang harus dipenuhi bisa ditutup
dengan laba atau aktiva yang dimiliki.
Faktor faktor penyebab kebangkrutan
(Mar’ati Suhadak dan Rustam, 2014) faktor-faktor yang menyebabkan
terjadinya kebangkrutan pada perusahaan adalah:
1. Faktor Umum
a. Faktor ekonomi, dari gejala inflasi dan deflasi dalam harga barang dan
jasa, kebijakan keuangan serta suku bunga.
b. Faktor social, adanya perubahan gaya hidup masyarakat serta
kerusuhan atau kekacauan yang terjadi di masyarakat.
c. Faktor teknologi, dimana adanya pembengkakan biaya yang
ditanggung oleh perusahaan karena sistem tidak terpadu dan pengguna
yang kurang professional.
d. Faktor pemerintah, dimana kebijakan pemerintah terhadap pencabutan
subsidi pada perusahaan industry dan kebijakan undang-undang baru.
2. Faktor Esternal
a. Faktor pelanggan, dimana untuk menghindari kehilangan konsumen
perusahaan harus melakukan identifikasi sifat konsumen juga
menciptakan peluang mendapatkan konsumen baru.
b. Faktor pemasok atau kreditor, dimana kekuatannya terletak pada
pemberian pinjaman kreditor tergantung pada kepercayaan kreditor
terhadap kelikuiditan suatu perusahaan.
13
c. Faktor pesaing, dimana menyangkut perbedaan pemberian pelayanan
kepada konsumen.
3. Faktor Internal
Yang meliputi dari terlalu besarnya kredit yang diberikan kepada
nasabah, manajemen yang tidak efiden, penyalahgunaan wewenang
dan kecurangan.
2.1.2 Model prediksi kebangkrutan
Laporan keuangan yang diterbitkan oleh perusahaan merupakan salah
satu sumber informasi mengenai posisi keuangan perusahaan. Kinerja serta
perubahan posisi keuangan yang sangat berguna untuk mendukung
pengambilan keputusan yang tepat. Analisis laporan keuangan tidak hanya
digunakan untuk menunjukkan keberhasilan manajemen mengelola
perusahaan jangka pendek dengan menekankan pada satu aspek saja yaitu
keuangan. Untuk mengatasi kelemahan ini maka dapat digunakan alat
analisis yang menghubungkan beberapa rasio sekaligus untuk menilai
kondisi keuangan perusahaan. Analisis ini dikenal dengan nama analisis Z-
score. Model Altman (Z- score ) merupakan salah satu model analisis
multivariate yang berfungsi untuk memprediksi kebangkrutan perusahaan
dengan tingkat ketepatan dan keakuratan yang relative dapat dipercaya.
Model z-score merupakan skor yang ditentukan dari perhitungan standar
dikalikan rasio-rasio keuangan yang akan menunjukkan tingkat
kemungkinan kebangkrutan perusahaan.
Alternatif Perbaikan Kesulitan Keuangan:
14
Beberapa alternatif perbaikan kesulitan keuangan berdasarkan besar
kecilnya permasalahan keuangan yang dihadapi oleh perusahaan (Hanafi,
2014) :
1. Permasalahan secara formal dilakukan apabila masalah masih belum
parah. Cara pemecahannya adalah sebagai2. berikut :
a. Perpanjangan (Extension) dilakukan dengan memperpanjangan katuh
tempo hutang-hutang.
b. Komposisi (Composition) dilakukan dengan mengurangi besarnya
tagihan.
c. Likuiditas dilakukan apabila nilai likuiditas lebih besar dibandingkan
nilai going concern.
2. Pemecahan secara formal dilakukan apabila masalah sudah parah.
Pemecahan secara formal melibatkan pihak ketiga yaitu pengadilan. Cara
pemecahannya adalah sebagai berikut :
a. Apabila nilai perusahaan diteruskan > nilai perusahaan dilikuiditas, maka
perusahaan mengambil langkah reorginasasi, yaitu merubah struktur
modal menjadi layak.
b. Apabila nilai perusahaan diteruskan < nilai perusahaan dilikuidasi, maka
perusahaan lebih baik mengambil langkah likuidasi dengan menjual
asset-asset perusahaan kemudian didistribusikan ke pemasok modal di
bawah pengawasan pihak ketiga.
15
2.1.3 Model Altman Z-score
Model Altman (1968) adalah orang yang pertama yang menerapakan
Multiple Discriminant Analysis. Analisis diskriminan ini merupakan suatu
tektik statistic yang mengidentifikasikan beberapa macam rasio keuangan
yang dianggap memiliki nilai paling penting dalam mempengaruhi suatu
kejadian, lalu mengembangkannya dalam suatu model dengan maksud
untuk memudahkan menarik kesimpulan dari suatu kejadian. Penggunaan
model Altman sebagai salah satu pengukuran kinerja kebangkrutan tidak
bersifat tetap atau stagnanmelainkan berkembang dari waktu kewaktu.
Dimana pengujian dan penemuan model terus diperluas oleh Altman hingga
penerapannya tidak hanya pada perusahaan manufaktur non publik,
perusahaan non manufaktur, dan perusahaan obligasi korporasi . Berikut
perkembangan model Altma:
1. Model Altman pertama
Analisis Z-score Altman pertama dengan menggunakan rasio-rasio
keuangan. Berikut adalah rumus model Altman (z-score):
Z=1,2 X1 + 1,4 X2 + 3,3 X3 +0,6 X4 + 1,0 X5
Sumber: (Hanafi, 2014)
Keterangan:
Z = Indeks Kebangkrutan
X1 = Laba Ditahan / Total Aktiva
X3 = Laba Sebelum Bunga dan Pajak / Total Aktiva
16
X4 = Nilai Pasar Saham Biasa dan Saham Preferen / Nilai Buku Total
Hutang
X5 = Penjualan / Total Aktiva
Perusahaan – perusahaan yang diteliti kemudian digolongkan menjadi 3
golongan yaitu, perusahaan bangkrut yang termasuk rawan dan perusahaan
yang berpotensi bangkrut (Hanafi, 2014). Penggolongan berdasarkan nilai Z
yang merupakan indeks keseluruhan dari fungsi multiple discriminant
analysis dengan kriteria penilaian sebagai berikut:
1) Z-Score >2,99 dikategorikan sebagai perusahaan yang sangat sehat
sehingga dapat dikategorikan dalam perusahaan tidak bangkrut (Hanafi,
2014).
2) 1,81 <Z-Score <2,99 berada di daerah rawan dimana perusahaan
tersebut tidak dapat ditentukan apakah termasuk perusahaan yang
bangkrut atau tidak (Hanafi,2014).
3) Z-Score <1,81 dikategorikan sebagai perusahaan yang memiliki
kesulitan keuangan yang sangat besar dan berisiko bangkrut
(Hanafi,2014).
2. Model Altman Revisi
Model yang dikembangkan oleh Altman ini mengalami suatu revisi.
Revisi yang dilakukan oleh Altman merupakan penyesuaian yang
dilakukan agar model prediksis kebangkrutan ini tidak hanya untuk
perusahaan manufaktur yang go public melainkan juga dapat
diaplikasikan untuk perusahaan- perusahaan disektor swasta. Model yang
17
lama mengalami perubahan pada salah satu variabel yang digunakan.
Altman mengubah pembilang Market Value Of Equity pada X4 menjadi
book value of equity karena perusahaan privat tidak memiliki harga pasar
untuk ekiitasnya.
Z’=0,717X1 + 0,847X2 +3,108X3 +0,42X4 +0,988X5
Keterangan:
Z’ =bankruptcy index
X1 =working capital / total asset
X2 =retained earnings / total asset
X3 =earning before interest and taxes / total asset
X4 =book value of equity / book value of total debt
X5 =sales / total asset.
Klasifikasi perusahaan yang sehat dan bangkrut didasarkan pada nilai Z-
score model Altman (1983), yaitu:
a. Jika nilai Z’<1,23 maka termasuk perusahaan yang bangkrut.
b. Jika nilai 1,23 <Z’ <2,9 maka termasuk grey area (tidak dapat
ditentukan apakah perusahaan sehat ataupun mengalami
kebangkrutan).
c. Jika nilai Z’ > 2,9 maka termasuk perusahaan yang tidak bangkrut.
3. Model Altman Modifikasi
Seiring dengan berjalannya waktu dan penyesuaian terhadap berbagai
jenis perusahaan. Altman kemudian memodifikasi modelnya supaya
dapat diterapakan pada semua perusahaan, seperti manufaktur, non
18
manufaktur, dsn perusahaan penerbit obligasi di negara berkembang
(emerging market). Dalam Z-score modifikasi ini Altman mengeliminasi
variabel X5 (sales/total asset). Karena rasio ini sangat bervariatif pada
industri dengan ukuran asset yang berbeda-beda. Berikut persamaan Z-
score yang di Modifikasi Altman dkk (1995):
Z’ =bankruptcy index
X1 =working capital/total asset
X2 =retained earning / total asset
X3 =earning before interest and taxes/total asset
X4 =book value of equity /book value of total debt
Klasifikasi perusahaan yang sehat dan bangkrut didasarkan pada nilai Z-
score model Altman Modifikasi yaitu:
a. Jika nilai Z’ <1,1 maka termasuk perusahaan yang bangkrut.
b. Jika nilai 1,1 <Z’ <2,6 maka termasuk grey area (tidak dapat
ditentukan apakah perusahaan sehat ataupun mengalami
kebangkrutan).
c. Jika nilai Z’ > 2,6 maka termasuk perusahaan yang tidak bangkrut.
2.1.4 Altman Z-score Modifikasi
Pada tahun 1968, Edward 1. Altman (Assistant Proffesor of Finance di
Universitas New York) memberikan formula yang berfungsi untuk
memprediksi potensi kebangkrutan suatu perusahaan. Altman
mempergunakan angka-angka di dalam laporan keuangan dan
19
merepresentasikannya dalam suatu angka, yaiti Z-Score yang dapat menjadi
acuan untuk menentukan apakah perusahaan berpotensi untuk bangkrut atau
tidak (Parahita,2012).
Adapun formula untuk model Altman Modifikasi adalah sebagai berikut:
Z’-Score=6.56X1 + 3.26X2 + 6.72x3 +1.05X4
Keterangan:
X1 =Working capital/ capital asset
X2 =Retained earning/total asset
X3 =Earning before interest and taxes /total asset
X4 =Market value of equity / book value of debt
Kriteria yang digunakan untuk memprediksi kebangkrutan perusahaan
dengan model ini adalah:
Z>2.60 :Perusahaan sehat
2.60<Z<1.0 :Perusahaan pada grey area atau daerah kelabu
Z<1.10 :Perusahaan potensi bangkrut
2.1.5 Rasio Altman Z-score Modifikasi
Rasio Altman Modifikasi inilah yang nantinya akan digunakan dalam
penelitian yang akan dilakukan peneliti untuk memprediksi kebangkrutan
parusahaan. Adapun uraian dari masing-masing rasio yang digunakan
adalah:
a. Working Capital/Total Asset
Menurut Subramanyam dan Wild (2010), modal kerja (working capital)
adalah selisih asset lancar setelah dikurangi kewajiban lancar. Modal kerja
20
penting untuk mengukur cadangan likuiditas. Maka, rasio ini merupakan
salah satu rasio likuiditas. Fahmi(2013) menjelaskan bahwa rasio likuiditas
ini penting karena kegagalan dalam membayar kewajiban dapat
menyebabkan kesulitan keuangan. Modal kerja akan turun lebih cepat dari
pada total aktiva yang menyebabkan rasio ini turun. Modal kerja yang
bersifat negative yaitu apabila nilai hutang lancar yang lebih besar
dibandingkan dengan nilai aktiva lancar, kemungkinan besar perusahaan
akan menghadapi masalah dalam menutupi kewajiban jangka pendeknya
karena tidak tersedianya aktiva lancar yang cukup untuk menutupi
kewajiban tersebut. Sebaliknya perusahaan dengan modal kerja bersih
yang bernilai positif yaitu apabila nilai aktiva lancar lebih besar
dibandingkan dengan nilai hutang lancar, jarang sekali menghadapi
kesulitan dalam melunasi kewajibannya.
Berdasarkan penjelasan diatas, rasio working capital/total asset
merupakan rasio yang dapat menggambarkan likuiditas perusahaan. Nilai
modal kerja yang semakin menurun dibandingkan total aktiva
menyebabkan perusahaan kesulitan untuk melunasi kewajiban jangka
pendeknya. Maka, semakin kecil nilai rasio ini dapat memberikan indikasi
bahwa perusahaan mengalami kesulitan keuangan yang menyebabkan
kebangkrutan perusahaan.
21
b. Ratained Earning/Total Asset
Rasio ini menunjukan kemampuan perusahaan untuk menghasilkan laba
ditahan dari total aktiva perusahaan. Labah ditahan adalah modal yang
berasal dari hasil operasi perusahaan yang ditahan sebelum dibagikan
dalam bentuk deviden (Sunyoto,2013). Maka laba ditahan menunjukkan
berapa banyak pendapatan perusahaan yang tidak dibayarkan dalam
bentuk deviden kepada para pemegang saham. Ratio ini juga
mencerminkan umur perusahaan, karena semakin muda perusahaan
semakin sedikit waktu yang dimilikinya untuk membangun laba
kumulatifnya. Bila perusahaan mulai merugi, maka nilai dari total laba
ditahan juga mulai menurun(Sinarwati,2012).
Berdasarkan penjelasan di atas, retained earning/total asset merupakan
perbandingan antara laba ditahan dengan total aktiva. Nilai laba ditahan
akan menurun jika perusahaan mengalami kerugian. Maka, semakin kecil
peranan laba ditahan terhadap total aktiva menunjukkan kemungkinan
financial distress perusahaan akan semakin tinggi.
c. Earning Before Interest And Taxes/Total Asset
EBIT merupakan laba yang diperoleh perusahaan sebelum dikurangi
pajak dan bunga. Rasio ini merupakan ukuran prodiktivitas dari aktiva
perusahaan yang sesungguhnya terlepas dari pajak. Keadaan bangkrut
terjadi saat total kewajiban melebihi penilaian wajar perusahaan terhadap
asset perusahaan dengan nilai ditentukan oleh kemampuan asset
menghasilkan laba (Gamayuni,2011). Rasio earning before interest and
22
tax/total asset merupakan rasio profitabilitas perusahaan yaitu
kemampuan perusahaan dalam memperoleh laba/keuntungan. Semakin
kecil nilai rasio ini maka kemungkinan kebangkrutan adalah semakin
tinggi.
d. Market Value Of Equity/ Book Value of Debt
Rasio ini menunjukkan kemampuan perusahaan untuk memenuhi
kewajiban-kewajiban dari nilai pasar sendiri (saham biasa). Nilai pasar
ekuitas (market value of equity) diperoleh dari jumlah lembar saham
beredar dikalikan harga saham (Sartono,2010). Sementara nilai buku
hutang diperoleh dengan menjumlahkan hutang jangka panjang dengan
hutang jangka pendek.
Maulana (2010) menjelaskan hubungan rasio nilai buku modal terhadap
nilai buku hutang dengan kondisi financial distress adalah negatif.
Semakin rendah rasio nilai buku modal terhadap nilai buku hutang
menunjukkan semakin kecilnya kemampuan perusahaan dalam memenuhi
kewajiban jangka panjangnya dari modal sendiri, sehingga probablitas
perusahaan terhadap financial distress semakin tinggi.
Berdasarkan penjelasan di atas, maka rasio market value of equity/book
value of debt merupakan rasio yang mencerminkan 7kemampuan
perusahaan untuk memenuhi kewajibannya dengan modal sendiri.
Semakin kecil nilai rasio ini, maka semakin tinngi resiko kebangkrutan
yang akan dialami perusahaan.
23
2.1.6 Model Springate
Menurut Syafrida Hani (2014) model springate adalah model rasio yang
digunakan untuk mengukur kondisi keuangan perusahaan. Model ini
menggunakan lebih dari satu rasio keuangan yang dianggap berkaitan
dengan kondisi yang dapat mengukur tingkat kebangkrutan suatu
perusahaan. Untuk menentukan rasio-rasio mana saja yang dapat
mendeteksi kemungkinan kebangkrutan, Springate menggunakan model
discriminantAnalisys (MDA) untuk memilih 4 rasio dari 29 rasio euangan
yang popular dalam literature-literature yang mampu membedakan
perusahaan yang akan mengalami kebangkrutan dengan yang dalam kondisi
baik.
Model Springate Adalah:
S= 1,03 A + 3,07 B + 0,66 C + 0,4 D
Keterangan:
A= Working Capital / Total Assets
B= Ebit/Total Asset
C= Net Profit Before Taxs/ Current Liabilities
D= Sales/Total Asset
Adapun Kriterian yang ditetapkan untuk melihat kondisi perusahaan adalah:
1. Jika nilai S < 0,862 maka perusahaan yang bangkrut
2. Jika nilai S > 0,862 maka perusahaan dalam kondisi baik.
Variabel-variabel dan rasio keuangan yang digunakan dalam analisis
diskriminan model Springate dijelaskan sebagai berikut:
24
A= Working Capital /Total Asset
Rasio pertama ini dihitung dengan membandingkan rasio modal kerja
terhadap total aktiva. Rasio ini merupakan ukuran bersih aktiva lancar
perusahaan terhadap modal perusahaan. Modal kerja yang digunakan adalah
modal kerja bersih yakni selisih antara aktiva lancar dikurangi hutang
lancar.
B=EBIT/Total Asset
Rasio kedua ini dihitung dengan membandingkan laba sebelum bunga dan
pajak dengan total aktiva. Rasio ini merupakan ukuran produktivitas yakni
mengukur seberapa besar kemampuan perusahaan menghasilkan kaba
sebelum bunga dan pajak dolihat dari aktiva perusahaan yang sesungguhnya.
C=Net Profit Before Tax/ Current Liabilities
Rasio ketiga ini dihitung membandingkan laba sebelum pajak dengan
kewajiban lancar.
D=Sales/Total Asset
Rasio ini menggambarkan kemampuan perusahaan untuk meningkatkan
penjualan dari aktiva yang dimilikinya. Selain itu juga dapat digunakan untuk
mengukur seberapa besar kemampuan manajemen dalam menghadapi kondisi
yang kompetitif. Rasio ini digunakan dengan cara membandingkan penjualan
dengan total aktiva.
2.2 Penelitian Terdahulu
Penelitian terdahulu merupakan hasil-hasil penelitian terdahulu yang
memberikan informasi terkait dengan metode penelitian, hasil, pembahasan
25
yang digunakan sebagai dasar perbandingan dengan penelitian yang
dilakukan, penelitian terdahulu dari hasil penelitian ini adalah sebagai
berikut:
1. Yuliana, dalam artikel yang berjudul “Analisis kebangkrutan pada
perusahaan Batubara di Bursa Efek Indonesia” terbit dijurnal e-Jurnal
Katalogis, Vol. 3 No. 5 Tahun 2015, menghasilkan kesimpulan bahwa
dalam penelitian ini Variabel independen , yaitu Working Capital to
Total Asset (X1), Retained Earning to Total Assets (X2), Earning Before
Interest and Taxes to Total Assets (X3), Market Value of Equity to Book
Value of Debt (X4), dan Sales to Total Assets (X5), memiliki nilai sig <
0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa perusahaan yang memiliki nilai
diatas rata-rata di industry berada pada kategori tidak bangkrut, dan nilai
yang berada dibawah rata-rata industry berada pada kategori prediksi
bangkrut.
2. Inggi Rovita Dewi, Siti Ragil Handayani, Nila Firdausi Nuzula, dalam
artikel yang berjudul “Pengaruh struktur modal terhadap nilai perusahaan
(Studi pada sektor pertambangan yang terdaftar di BEI periode 2009-
2012)” terbit di jurnal Administrasi Bisnis (JAB), Vol. 17 No. 1 tahun
2014, menghasilkan kesimpulan Nilai dari variabel bebas yaitu variabel
DAR dan DER adalah sebesar 4,902. Nilai F tersebut memiliki nilai
sebesar 3.18. Nilai segnifikasinya lebih kecil dari 0,05 yaitu sebesar
0.011 sehingga variabel DAR dan DER secara simultan memiliki
pengaruh terhadap rasio Tobin’s Q pada perusahaan pertambangan yang
26
terdaftar di BEI periode 2009-2012. Variabel DAR merupakan variabel
satu-satunya yang secara parsial memiliki pengaruh terhadap Tobin’s Q
pada perusahaan pertambangan yang terdaftar di BEI periode 2009-2012
Karena t ya sebesar 2,731, bernilai lebih kecil jika dibandingkan dengan
nilai signifikan yang lebih kecil dari 0,05 yaitu 0,009.
3. Muhammad Taufiq Abadi, Nunung Ghoniyah, dalam artikel yang
berjudul “ Studi potensi kebangkrutan pada perusahaan industry property
yang Go Public di Bursa Efek Indonesia “ terbit dijurnal Riset Bisnis
Indonesia, Vol. 13 No. 1 Tahun 2016, menghasilkan kesimpulan terdapat
pengaruh kebangkrutan model Altman, Springate dan Zwijewski
terhadap harga saham perusahaan industry property.
4. M. Noor Salim, dalam artikel yang berjudul “Potensi kebangkrutan
perusahaan batubara terdaftar di BEI dengan pendekatan model altman,
springate, zmijewski periode 2011-2014” terbit dijurnal Ekonomi, Vol.
18 No. 3 tahun 2016, menghasilkan kesimpulan terdapat potensi
kebangkrutan perusahaan pertambangan batubara terdaftar di BEI
periode 2011-2014 dengan mengimplementasikan analisi Altman model
(z-score), model springate model (s-score) dan the zmijewski model (x-
score). Terdapat perbedaan antara model altman z-score , model
springate, dan model zmijeski dalam memprediksi kebangkrutan pada
perusahaan pertambangan Batubara yang terdaftar di BEI periode tahun
2011-2014. Dari tiga model analisis kebangkrutan dalam penelitian ini
model zmijewski merupakan model prediksi yang paling akurat yang
27
dapat diterapkan pada perusahaan pertambangan batubara terdaftar di
BEI. Karena model ini memiliki tingkat keakuratan yang paling tinggi
dibandingkan dengan model prediksi lainya yaitu sebesar 78,95%, diikuti
oleh model springate yang memiliki tingkat akurasi sebesar 47,37%, dan
yang terakhir model altman hanya 5, 26%.
5. Pasaman Silaban, dalam artikel yang berjudul “Analisis kebangkrutan
dengan menggunakan model altman z-score Studi kasus di perusahaan
telekomunikasi” terbit dijurnal Akuntansi, Vol. 18 No. 3 tahun 2014,
menghasilkan kesimpulan bahwa kinerja PT Telkom Tbk, dan PT indosat
Tbk, secara garis besar dalam keadaan sehat atau tidak berpotensi
bangkrut hal ini ditunjukkan dari hasil pengujian menggunakan model z-
score altman. Sedangkan kinerja keuangan PT XL Axiata, Tbk cenderung
menurun dan berpotensi bangkrut menurut metode z-score altman. Oleh
karena itu perlu dilakukan peningkatan kinerja keuangan dimasa yang
akan dating agar perusahaan tersebut berada pada kondisi sehat. Dilihat
dari laporan keuangan keuangan tahunan perusahaan yang sering
mengalami penurunan pada rasio daya laba maka secara umum dapat
ditawarkan bahwa: Masalah efektivitas dalam menjalankan kegiatan
operasional perusahaan harus diperhatikan baik dari kegiatan penjualan,
pembelian dan kegiatan lainnya. Sehingga mengurangi terjadinya
penurunan laba perusahaan dan setiap tahunya perusahaan dihadapkan
dengan peningkatan beban-beban perusahaan seperti gaji karyawan,
harga pokok penjualan. Sehingga perusahaan harus mencari alternative
28
agar penjualan terus meningkat sehingga tidak ada masalah untuk
likuiditas perusahaan.
6. Endang Purwanti, dalam artikel yang berjudul “Analisis perbedaan model
altman z-score dan springate dalam memprediksi kebangkrutan pada
perusahaan pertambangan yang terdaftar di BEI (Studi empiris pada
perusahaan pertambangan yang terdaftar di BEI tahun 2010-2014)” ,
terbit dijurnal Stie semarang, Vol. 8 No. 2 tahun 2016, menghasilkan
kesimpulan dengan menggunakan model altman dari empat perusahaan
ada satu perusahaan yang di prediksi bangkrut yaitu PT Antam Tbk,
sedangkan yang tiga perusahaan diprediksi tidak bangkrut yaitu PT
Adaro Ebergy Tbk, Pt Vale Indonesia Tbk, PT Timah (persero) Tbk,
kondisi ini dapat disimpulkan bahwa dengan metode altman tiga
perusahaan mempunyai kinerja keuangan yang baik, sedangkan satu
perusahaan yaitu PT Antam Tbk harus dapat meningkatkan kinerja
keuangan untuk dapat terlepas dari kebangkrutan. Kinerja keuangan
dapat ditingkatan dengan mengurangi hutang sehingga beban bunga
berkurang yang dapat berdampak pada kenaikan laba, atau adanya
efisiensi dala biaya-biaya yang dikeluarkan. Hasil penelitian dengan
menggunakan model springate dari empat perusahaan ada dua
perusahaan yang diprediksi bangkrut yaitu PT Antam Tbk dan PT Vale
Indonesia Tbk , sendagkan yang duan perusahaan diprediksi tidak
bangkrut yaitu PT Adaro Energy Tbk, PT Timah (persero) Tbk. Dengan
model springate diperoleh prediksi bangkrut ada dua perusahaan artinya
29
ada dua perusahaan yaitu PT Atman Tbk, dan PT Vale Indonesia Tbk
mempunyai kinerja keuangan tidak baik.
7. Edi Parsodjo, Santun R.P, Sitorus, Setyo Pertiwi, Eka I.K Putri, dalam
artikel yang berjudul “Analisis status keberlanjutan kegiatan
pertambangan batubara di kota samarinda provinsi kalimatan timur”,
terbit dijurnal Teknologi Mineral dan Batubara, Vol. 11 No. 1 tahun
2015, menghasilkan kesimpulan pengelolaan pertambangan dikota
samarinda pada saat dilakukan penelitian yang ditinjau dari lima dimensi
yaitu, dimensi linkungan, dan teknologi, tergolong belum berkelanjutan
dengan nilai IK multidimensi sebesar 47-57. Pemerintah perlu memiliki
focus yang jelas untuk merubah menjadi lebih berkelanjutan seperti:
pengendalian tingkat gangguan pertambangan terhadap ekosistem.
8. Rafles W. Tambunan, Dwiatmanto, M.G. Wi Endang N.P, dalam artikel
yang berjudul “Analisis prediksi kebangkrutan perusahaan dengan
menggunakanmetode altman z-score (Studi pada subcektor rokok yang
listing dan perusahaan delisting di BEI tahun 2009-2013)”, terbit dijurnal
Administrasi Bisnis (JAB), Vol. 2 No. 1 tahun 2015, menghasilakn
kesimpulan pada subsector yang listing di Bursa Efek Indonesia terdapat
1 perusahaan yang termasuk dala kategori rawan dan bangkrut
perusahaan tersebut adalah PT Bentoel Internasional Investama, Tbk.
Masuk dalam kategori sehat pada tahun 2009, 2010, dan 2011, sedangkan
2012 perusahaan masuk dalam kategori rawan. Kemudian 2013
perusahaan semakin terpuruk dengan menurunya z-score membuat
30
perusahaan masuk dalam kategori bangkrut. Berbada dengan 2
perusahaan lainya, yaitu PT Handjaya Mandala Sampoerna, Tbk dan PT
Gudang Garam Tbk yang selalu masuk dalam kategori sehat. Hasil
analisis penelitian ini menunjukkan bahwa kedua perusahaan mempunyai
kinerja keuangan yang baik. Pada perusahaan delisting yang menjadi
objek penelitian terlihat bahwa secara keuangan sehingga gejala-gejala
yang mengarah pada kehancuran perusahaan rokok saat mensponsori
konser, harus menjual rokok pada penonton sebagai pengganti tiket,
sehingga perputaran produk pun dapat terlkasana dan perusahaan tidak
merasa timpang sebelah. Bagi perusahaan delisting bisa melakukan
merger dengan perusahaan lain atau mengganti jenis produknya.
Sebaiknya para investor mengetahui kinerja perusahaan sebelum
menginvestasikan uangnya, begitu juga dengan krediktur supaya melihat
perkembangan perusahaan dan memeriksa terlebih dahulu keadaan
keuangan perusahaan.
9. Yudhian Pratama Putra, Dr Norita,SE.,Msi.,AK, Anisah Firli SMB.,MM
dalam artikel yang berjudul “Prediksi kebangkrutan dengan
menggunakan model altman z-score dan Zavgren (Studi pada perusahaan
subsector batubara yang terdaftar di BEI 2010-2014.)”, terbit dijurnal e-
Proceeding of Management, Vol. 3 No. 3 tahun 2016. Menghasilkan
kesimpulan hasil prediksi kebangkrutan pada model altman dan zavgren
cenderung tidak stabil setiap tahunya. Secara keseluruhan pada model
altman terdapat 34% yang berada pada zona nonbankruptcy, 37% yang
31
berda pada zona sehat.63% yang berada pada zona kritis dan 20% berada
pada zona bangkrut. Terdapat perbedaan antara prediksi kebangkrutan
model altman z-score dengan model zavgren. Pada penelitian ini model
altman z-score memiliki tingkat kesesuaian sebesar 71,42%.
10. Asep Muslihat, Edi Suswardji, Ray Malkhia Hidajat dalam artikel yang
berjudul “Analisis tingkat kebangkrutan perusahaan dengan
menggunakan z-score pada perusahaan tambang batubara yang terdaftar
di BEI periode 2011-2015”, terbit dijurnal management and
business,Vol. 2 No. 2 tahun 2018, menghasilkan kesimpulan berdasarkan
hasil z-score menunjukkan bahwa empat perusahaan diprediksi bangkrut
yaitu: PT Adaro Energy, Tbk PT Perdana Karya Perkasa,Tbk, PT Atlas
Resource, Tbk dan PT Byan Resource, Tbk dan empat perusahaan lainya
diprediksi dalam keadaan non bangkrut yaitu: PT Resource Alma
Indonesia, Tbk, PT Indo Tambngray Megah, Tbk, PT Bukit Asem Tbk,
dan PT Harum Energy Tbk, variabel-variabel altman z-score dapat
digunakan untuk memprediksi tingkat kebangkrutan pada perusahaan
tambang namun demikian hal ini hanya sebatas prediksi dan tidak
menjamin bahwa perusahaan akan benar-benar bangkrut atau tidak.
11. Anita Tri Widiyawati, Supri Wahyudi Utomo, dan Nik Amah dalam
artikel “Analisis rasio altman modifikasi pada prediksi kebangkrutan
perusahaan property dan real estate yang terdaftar di BEI”, terbit dijurnal
Akuntansi dan Pendidikan, Vol. 4 No. 2 tahun 2015, menghasilakn
kesimpulan bahwa dalam penelitian ini variabel rasio Net Working
32
Capital to Total Assets (X1), Retained Earning to Total Assets (X2),
Earning Before Interest and Tax to Total Assets (X3), dan Book Value of
Equity to Total Liability (X4) berpengaruh signifikan terhadap variabel
prediksi kebangkrutan mempunyai tingkat validasi yang cukup tinggi
yaitu 95%.
12. Maylani Wulandari, Abel Tasman, dalam artikel “Analisis komparatif
dalam memprediksi kebangkrutan pada perusahaan Telekomunikasi yang
listing di Bursa Efek Indonesia Tahun 2008-2017”. Terbit dijurnal Kajian
Manajemen dan Wirausaha, Vol.01 No. 01 tahun 2019, menghasilkan
kesimpulan Berdasarkan hasil perhitungan dan analisis data didapatkan
tidak ada perbedaan score antara model kebangkrutan altman modifikasi,
springate, dan zmijewski dalam memprediksi kebangkrutan pada
perusahaan telekomunikasipada tahun 2008-2017. Meskipun tidak ada
perbedaan score namun masing-masing model prediksi kebangkrutan
memiliki tingkat akurasi yang berbeda-beda.
2.3 Hipotesis Penelitian
Atas dasar pertimbangan dari landasan teori, kerangka pemikiran serta
melihat dari beberapa penelitian terdahulu yang melakukan penelitian
mengenai prediksi kebangkrutan menggunkan metode Altman Z-Score dan
Springate. Dengan pertimbangan tersebut penelitian ini mengajukan hipotesa
alternative sebagai berikut:
33
Hipotesis Pertama: Metode Altman akurat dalam memprediksi
kebangkrutan pada perusahaan pertambangan yang terdaftar di BEI Tahun
2016-2018dimana dalam hipotesa ini didukung oleh:
1. Anita Tri Widiyawati, Supri Wahyudi Utomo, dan Nik Amah tahun
2015, dalam artikel yang berjudul “Analisis rasio altman modifikasi pada
prediksi kebangkrutan perusahaan property dan real astate” memberikan
kesimpulan bahwa dalam penelitian ini variabel rasio Net Working Capital
to Total Assets (X1), Retained Earning to Total Assets (X2), Earning
Before Interest and Tax to Total Assets (X3), dan Book Value of Equity to
Total Liability (x4) berpengaruh signifikan terhadap prediksi
kebangkrutan, mempunyai tingkat validasi yang cukup tinggi yaitu 95%.
2. M. Noor Salim, dalam artikel yang berjudul “Potensi kebangkrutan
perusahaan batubara yang terdaftar di BEI dengan pendekatan model
altman, springate, zmijewski periode 2011-2014” memberikan kesimpulan
bahwa terdapat potensi kebangkrutan pada perusahaan pertambangan
batubara dengan mengimplementasikan analisis altman model (z-
score),model springate model dan the zmijewski model.
3. Asep Muslihat, Edi Suswardji, Ray Malkhia Hidajat, dalam artikel yang
berjudul” Analisis tingkat kebangkrutan dengan menggunakan z-score
pada perusahaan tambang batubara yang terdaftar di BEI periode 2011-
2015:. Memberikan kesimpulan bahwa dalam penelitian ini metode altman
z-score berpengaruh positif dalam menganalisis tingkat kebangkrutan
perusahaan tambang batubara.
34
Hipotesis Kedua: Metode Springate akurat dalam memprediksi
kebangkrutan terhadap harga saham pada perusahaan pertambangan dimana
hipotesa ini didukung oleh:
1. Muhammad Taufiq Abadi, Nunung Ghoniyah tahun 2016, dalam
artikel yang berjudul ”Studi potensi kebangrutan pada perusahaan
industry properi yang Go public di Bursa Efek Indonesia “memberikan
kesimpulan bahwa dalam penelitian ini metode Altman Springate dan
Zmijewski berpengaruh signifikan dalam memprediksi kebangkrutan
terhadap harga saham pada perusahaan industry properti.
2. Endang Purwanti, dalam artikel yang berjudul “Analisis perbedaan model
altman z-score dan springate dalam memprediksi kebangkrutan pada
perusahaan pertambangan yang terdaftar di BEI (Studi empiris pada
perusahaan pertambangan yang terdaftar di BEI Tahun 2010-2016)”.
Memberikan kesimpulan bahwa dalam penelitian ini metode springate
berpengaruh positif dalam memprediksi kebangkrutan perusahaan
pertambangan.
3. M. Noor Salim,dalam artikel yang berjudul “potensi kebangkrutan
perusahaan batubara yang terdaftar di BEI dengan model altman,
springate, dan zmijewski periode 2011-2014” memberikan kesimpulan
bahwa dalam penelitian ini metode springate berpengaruh positif dalam
menganalisis potensi kebangkrutan pada perusahaan batubara
35
BAB III
METODE PENELITIAN
3.1 Jenis Penelitian
Penelitian ini merupakan Penelitian explanatory. Karena telah melakukan
mengenai pengaruh suatu variabel independen terhadap variabel dependen
dan merumuskan hipotesis untuk di uji. Menurut Sugiyono (2015), Penelitian
explanatory adalah penelitian yang menjelaskan kedudukan variabel-variabel
yang diteliti serta hubungan antara satu variabel yang dipengaruhi (variabel
dependen) dan melakukan penyelidikan terhadap variabel-variabel yang
mempengaruhi (variabel independen). Penelitian ini bertujuan untuk
menganalisis “Prediksi Kebangkrutan Dengan Metode Altman, dan Springate
Pada Perusahaan Partambangan Yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia
Tahun 2016-2018.
3.2 Tempat dan Waktu Penelitian
Jadwal Kegiatan Penelitian
No Uraian Maret
2019
April
2019
Mei
2019
Juni
2019
Juli
2019
Agustus
2019
1 Observasi
2 Menyusun Proposal
3 Bimbingan Proposal
4 Bimbingan Skripsi
5 Penelitian
6 Mengumpulkan Data
7 Menganalisis Data
8 Ujian Skripsi
Sumber:Datadiolah,2019
36
3.3 Kerangka Konsep
3.3.1 Desain Penelitian
Gambar 3.1 Model Desain Penelitian
Keterangan: X1 Y :Maylani Wulandari, Abel Tasman, Jurnal kajian
Manajemen dan wirausaha Vol 01, No.01, 2019
Perusahaan pertambangan
Bankrupt Non Bankrupt
Tingkat Akurat
Model Altman Z-
Score Model Springate
Model
37
3.3.2 Deskripsi Operasional Variabel Penelitian
Tabel 3.3 Deskripsi Operasional
Model Altman Z-score
Uraian
Variabel
Indikator Penjelasan Atas Indikator Variabel
Model Altamn Z-
score
Altman z-score adalah
model yang
dikembangan oleh
Edward Altman
(1998) untuk
meramalkan tingkat
kebangkrutan,
Gumayuni (2011)
Z=0,717X1 +0,847X2 +3,107X3
+ 0,420X4 +0,998X5
Altman Zscore adalah suatu alayang
digunakan untuk memprediksi tingkat
kebangkrutan suatu perusahaan dengan
menghitung nilai dari berapa rasio,
kemudian dimasukkan diskriminan. Jika
nilai Z<1,8 sampai 2,99 maka termasuk
dalam perusahaan grey area (dalam
kondisi kritis) dan jika nilai z>2,99 maka
termasuk perusahaan sehat.
X1=Working Capital
to Total Asset WCTA=
Keterangan:
CA=Current Asset
CL=Current Liabilities
TA=Total Assets
Modal kerja terhadap total harta (working
capital of total assets) digunakan untuk
mengukur kemampuan perusahaan dalam
mengetahui kewajiban jangka pendek.
Rumus working capital to total assets
(X1)
(Anita Tri Widiyawati, Supri Wahyu
Utomo, dan Nik Amah,2015)
X2=Retained Earning
to Total Asset
X2=
Keterangan:
RE=Retained Earning
CA=Current Assets
FA= Fixed Asset
Laba ditahan terhadap total )retained
earning to total assets) digunakan untuk
mengukur keuntungan secara kumulatif .
Rasio ini mengukur akumulasi laba
selama perusahaan beroperasi. Rumus
retained earning to tatal assets (X2)
(Anita Tri Widiyawati, Supri Wahyu
Utomo, dan Nik Amah, 2015)
X3= Earning Before
Interenst and
Tax/Total
X3=
Keterangan:
EBIT=Earning Before Income
Taxs
TA= Total Assets
Pendapatan sebelum pajak dan bunga
terhadap total harta digunakan untuk
mengukur produktivitas perusahaan.
Rasio yang digunakan untuk mengukur
kemampuan perusahaan dalam
memperoleh laba suatu perusahaan
mewujudkan perbandingan antara laba
38
dengan aktiva.
(Anita Tri Widiyawati, SupriUtomo,NiK
Amah,2015
X4=Market Value of
Equity/ Total
Liabilities
X4=
Keterangan:
MV =Market value
TL=Total Liabilities
Nilai pasar ekuiditas terhadap nilai buku
dari hutang (market value equity to book
value of total debt) digunakan untuk
mengukur seberapa banyak asset
perusahaan dapat turun nilainya sebelum
jumlah hutang lebih besar daripada
asetnya dan perusahaan menjadi pailit.
(Anita Tri Widiyawati, Supri Wahyu
Utomo, dan Nik Amah, 2015)
X5= Sales / Total
assets
X5=
Keterangan:
Sales=Penjualan
TA =Total Aset
Efisiensi perusahaan dalam menggunakan
asset untuk memperoleh pinjaman
(Fraser dan Ormiston, 2008)
Sumber: Data diolah,2019
Tabel 3.3.2 Definisi Operasional
Model Springate
Variabel Indikator Penjelasan Indikator Variabel
Model Springate,
Springate membuat
model prediksi
kebangkrutan pada
tahun 1978. Dalam
pembuatannya
springate menggunakan
metode yang sama
dengan altman (1968)
yaitu Multiple Analysis
(MDA)
S=1,03A+3,07B+0,66C+0,4D Model Springate adalah model untuk
memprediksi financial distree, jika nilai
springate lebih besar dari 0,862 maka
perusahaan masuk ked ala kategori sehat,
yaitu area dimana perusahaan dikatakan
aman dan tidak bangkrut. Jika nilai springate
lebih kecil dari 0,862 maka perusahaan
masuk kedalam kategori bangkrut, yaitu area
dimana perusahaan memiliki potensi untuk
mengalami kebangkrutan.
(Ni Made Evi Dwi Prihanthini,dkk,2013)
A=Working Capital/
Total Assets
(Syafrida,2014)
A=
Keterangan:
CA= Current Asset
Perhitungan ini digunakan untuk mengukur
likuiditas dari total dan posisi modal kerja.
(Sunaryu,2015)
39
CL=Current Liabilities
TA=Total Assets
B= EBIT/Total Asset
(Syafrida,2014)
B=
Keterangan:
EBITA=Earning Before
Interest and Taxs
TA=Total Asset
Untuk menghitung Ebit Total Asset dengan
cara menghitung asset sebelum bunga dan
pajak dibagi asset lancar ditambah asset
tidak lancar.
(Made Evi Dwi Prihanthini,dkk,2013)
C=Net Profit Before
Taxs/Current Liabilities
(Syafrida,2014)
C=
Keterangan:
NPBT=Net Profit Before
Taxs
CL=Current Liabilities
Untuk menghitung Net Profit Before Taxs/
Current Liabilities dengan cara menghitung
laba sebelum pajak dibagi kewajiban lancar.
(Made Evi Dwi Prihanthini,dkk,2013)
D=Sales/Total Asset
(Syafrida,2014)
D=
Keterangan:
Sales=Penjualan
Ta=Total Asset
Untuk menghitung sales total Assets dengan
cara menghitung penjualan dibagi asset-asset
lancar ditambah asset tidak lancar.
(Made Evi Dwi Prihanthini,dkk,2013)
Sumber: Data diolah,2019
40
3.4 Populasi dan Pengambilan Sampel
3.4.1 Populasi
Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek atau
subjek yang mempunyai karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti
untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulanya (Sugiyono, 2017).
Populasi dalam penelitian ini adalah data tentang rasio keuangan perusahaan
pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2016-2018.
Jumlah populasi adalah sebanyak 47 perusahaan dan tidak semua populasi
ini akan menjadi objek penelitian.
Tabel 3.4 Populasi
No Kode Saham Nama Emiten
1 ADRO Adaro Energy Tbk
2 ARII Atlas Resources Tbk
3 ATPK Bara Jaya Tbk
4 BORN Borneo Lumbung Energi & Metal Tbk
5 BOSS Borneo Olah Sarana Sukses Tbk
6 BSSR Baramulti Suksesarna Tbk
7 BUMI Bumi ResourceTbk
8 BYAN Bayan Resource Tbk
9 DEWA Darma Henwa Tbk
10 DOID Dlta Dunia Makmur Tbk
11 DSSA Dian Swastatika Sentosa Tbk
41
12 FIRE Alfa Energy Investama Tbk
13 GEMS Golden Energy Mines Tbk
14 GTBO Garda Tujuh Buana Tbk
15 HRUM Harum Energy Tbk
16 INDY Indika Energy Tbk
17 ITMG Indo Tambangraya Megah Tbk.
18 KKGI Resource Alam Indonesia Tbk.
19 MBAP Mitrabara Adiperdana Tbk.
20 MYOH Samindo Resource Tbk
21 PKPK Perdana Karya Perkasa Tbk
22 PTBA Bukit Asam Tbk
23 PTRO Petrosea Tbk
24 SMMT Golden Eagle Energy Tbk
25 TOBA Toba Bara Sejahtra Tbk
26 APEX Apexindo Pratama Duta Tbk
27 ARTI Ratu Prabu Energi Tbk
28 BIPI Astrindo Nusantara Infrastruktur Tbk
29 ELSA Elnusa Tbk
30 ENRG Energi Mega Persada Tbk
31 ESSA Surya Esa Perkasa Tbk
32 MEDC Medco Energi Internasional Tbk
33 MITI Mitra Investindo Tbk
42
34 RUIS Radiant Utama Interinsco Tbk
35 SURE Super Energy Tbk
36 ANTM Aneka Tambang Tbk
37 CITA Cita Mineral Investindo Tbk
38 CKRA Cakra Mineral Tbk
39 DKFT Central Omega Resources Tbk
40 INCO5 Vale Indonesia Tbk
41 MDKA Merdeka Copper Gold Tbk
42 PSAB J Resources Asia Pasifik Tbk
43 SMRU SMR Utama Tbk
44 TINS9 Timah Tbk
45 ZINC Kapuas Prima Coal Tbk
46 CTTH Citatah Tbk
47 SIAP Sekawan Intipratama Tbk
Sumber:www.idx.co.id
3.4.2 Sampel
Menurut Sugiyono (2017) sampel adalah bagian dari jumlah dan
karakteristik yang dimiliki oleh populasi. Bila populasi besar, peneliti tidak
mungkin mempelajari semua yang ada dipopulasi, Misalnya karena
keterbatasan dana, tenaga dan waktu maka peneliti dapat menggunakan
sampel yang diambil dari populasi. Jumlah sampel adalah sebanyak 25
perusahaan yang akan dijadikan objek penelitian.
43
Tabel 3.5
Daftar sampel perusahaan pertambangan
No Kode perusahaan Nama Emiten
1 ADRO Adro Energy Tbk
2 ARII Atlas Resources Tbk
3 ANTM Aneka Tambang Tbk
4 ATPK Bara Jaya Internasional Tbk
5 BSSR Baramulti Suksessarana Tbk
6 DEWA Darma Henwa Tbk
7 GEMS Golden Energy Mines Tbk
8 HRUM Harum Energy Tbk
9 ITMG Indo Tambangraya Megah Tbk
10 MYOH Samindo Resources Tbk
11 PTBA Bukit Asam Tbk
12 SMMT Golden Eagle Energy Tbk
Sumber:www.idx.co.id,2019
3.5 Teknik Pengambilan Sampel
Pengambilan sampel dari populasi menggunakan teknik purposive
sampling. Purposive sampling adalah teknik penentuan sampel dengan
mempertimbangan tau kriteria tertentu (Surya Bintarti,2015). Sampel dalam
penelitian ini diambil dari tahun 2016 sampai dengan 2018. Adapun kriteria
yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
1. Perusahaan pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada
periode 2016-2018
2. Perusahaan tidak tertib melaporkan laporan keuangan
3. Perusahaan yang bergerak dalam sektor minyak mentah dan gas bumi.
4. Harga saham perusahaan mengalami penurunan selama 2 tahun terakhir.
44
Tabel 3.6
Proses Seleksi sampel Berdasarkan Kriteria
No Keterangan Jumlah
Perusahaan
1 Perusahaan Tahun 2016-2018 47
2 Perusahaan tidak tertib melaporkan laporan keuangan (1)
3 Perusahaan yang tidak termasuk saham syariah (12)
4 Perusahaan yang bergerak dalam sektor logam, mineral dan
subsector tanah dan batu galian
(12)
5 Perusahaan yang bergerak dalam sektor minyak mentah dan
gas bumi
(10)
Jumlah sampel perusahaan yang di pakai 12
Sumber: Data diolah,2019
3.6 Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang digunakan yaitu:
1. Metode Dokumentasi
Metode dokumentasi dilakukan dengan mengumpulkan data
penyelidikanya ditunjukkan pada penguraian dan penjelasan apa yang telah
lalu. Melalui sumber-sumber dokumen. Dari metode ini diharapkan akan
memperoleh catatan mengenai data-data yang berhubungan dengan
penelitian.
2. Metode Pengumpulan Data Sekunder
Metode pengumpulan data sekunder sering disebut metode penggunaan
bahan dokumen, karena peneliti tidak secara langsung mengambil
mengambil data sendiri tetapi meneliti dan memanfaatkan data atau
dokumen yang dihasilkan oleh pihak-pihak lain. Dalam hal ini sekunder
45
merupakan data primer yang diperoleh pihak lain atau data primer yang
telah di olah lebih lanjut dan disajikan baik oleh pengumpul data primer
atau pihak lain.
3. Metode Studi Pustaka
Studi pustaka digunakan dalam penelitian ini untuk mendapatkan teoro-
teori yang mendukung penelitian dengan mempelajari literature-litelatur ,
penelitian terdahulu, serta karya ilmiah yang berkaitan dengan penelitian.
3.7 Metode Analisis Data
Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah
menggunakan bantuan software Microsoft Excel dan software statistic SPSS
versi 2 dalam menganalisis data pada penelitian adalah sebagai berikut:
3.7.1 Uji Asumsi Regresi Logistik
Penelitian ini menggunakan analisis regresi logistik atau juga disebut
regresi binary response karena variabel terikat diukur dengan skala
nominal dua kategori, seperti bangkrut dan tidak bangkrut. Regresi logistik
mengkategorikan variabel menjadi angka 0 dan 1. Dalam penelitian ini
perusahaan yang mengalami bankrupt di beri angka 1 dan perusahaan not
bangkrupt diberi angka 0. Teknik analisis dalam mengeloah data tidak
memerlukan lagi uji normalitas dan uji asumsi klasik pada variabel
bebasnya (Ghozali,2017). Dalam melakukan analisis regresi logistik,
dilakukan pengujian kelayakan model regresi, menilai keseluruhan model
dan koefisien determinasi.
46
Model atau rumus regresi logistic yang digunakan untuk menguji hipotesis
model altman (Z-score) Revisi adalah sebagai berikut (Ghozali,2017):
= β0 + Βx1 + βx2 + βx3 + βx4 + βx5
Keterangan :
Ln
= Financial distress
β0 = Konstanta regresi
x1 = Working Capital to Total Assets
x2 = Retained Earning To Tatal Assets
x3 = EBIT to Total Assets
x4 = Book Value of Equity to Book Value of debt
x5 = Sales/Total Assets
Model Altman (Z-score) Revisi memiliki kategori khusus dalam
klasifikasi perusahaan yang mengalami bankrupt dan tidak mengalami
bankrupt. Hal ini disebabkan oleh model Altman yang memiliki tiga
kategori perusahaan yang mengalami bankrupt, grey are dan sehat (non
bankrupt). Menurut Primasari (2017) perusahaan yang berada dalam grey
dikategorikan dalam perusahaan yang sehat. Kategori untuk model Altman
(Z-score) Revisi pada penelitian ini menjadi bankrupt diberi angka 1 dan
non bankrupt diberi angka 0.
47
Model atau rumus regresi logistic yang digunakan untuk menguji hipotesis
model Springate (S-score) adalah sebagai berikut (Ghozali,2017):
= β0 + Βx1 + βx2 + βx3 + βx4
Keterangan:
= Financial distress
β0 = Konstanta regresi
x1 = Working capital to total assets
x2 = Earning Before Interest and Tax to Total Assets
x3 = Earning Before Tax to Current Liabilities
x4 =Sales to Total Assets
3.7.2 Menilai Kelayakan Model Regresi
Kelayakan model regresi dinilai dengan menggunakan Hosmer and
Lemeshow’s Goodness of fit test. Menguji hipitesis nol bahwa data empiris
yang cocok atau sesuai dengan model yang berarti tidak ada perbedaan
dengan data sehingga model dapat dikatakan fit (Ghozali,2017). Kriteria
hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut:
1. Jika nilai statistic Hosmer and Lemeshow’s Goodness of fit test lebih
besar dari 0,05 maka hipotesis nol tidak ditolak, yang berarti ada
perbedaan signifikan antara model dengan nilai observasinya sehingga
48
Goodness fit model tidak baik karena model tidak dapat memprediksi
nilai observasinya.
2. Jika nilai statistic Hosmer and Lmeeshow’s Goodness of fit test lebih
besar dari 0,05 maka hipotesis nol tidak dapat di tolak, berarti model
mampu memprediksi nilai observasinya atau dapat dikatakan model
dapat diterima karena cocok dengan data observasinya.
3.7.4 Uji Hipotesis
Uji hipotesis adalah suatu uji yang dilakukan dengan tujuan memutuskan
apakah menerima atau menolak hipotesis itu.
3.7.4.1 Uji Wald
Uji Wald digunakan untuk menguji ada tidaknya pengaruh dari
variabel bebas terhadap variabel terikat secara parsial. Dengan cara
membandingkan nilai statistik wald dengan nilai pembandingan Chi
Square pada degree of freedom (df) = 1 pada alpha 5% dimana p-
value yang lebih kecil dari alpha menunjukkan hipotesis diterima
atau terdapat pengaruh yang signifikan dari variabel bebas terhadap
variabel terikat secara parsial. Asumsi uji wald memiliki tingkat
kepercayaan yang digunakan adalah 95% atau taraf signifikan 5%
(α=0.05) dengan kriteria penilaian sebagai berikut :
1. Jika t hitung > t tabel, maka H0 ditolak dan Ha diterima yang
berarti bahwa ada pengaruh yang signifikan dari masing – masing
variabel independen terhadap variabel dependen secara parsial.
49
2. Jika t hitung < t tabel, maka H0 ditolak dan Ha ditolak yang
berarti bahwa tidak ada pengaruh yang signifikan dari masing-
masing variabel independen terhadap variabel dependen secara
parsial.
3.7.4.2 Menilai Keseluruhan Model (Overall Model Fit )
Uji ini digunakan untuk menilai model yang telah di hipotesiskan
telah fit atau tidak dengan data. Hipotesis untuk menilai metode fit
adalah :
Ho : model di hipotesiskan fit dengan data
H1 : model di hipotesiskan tidak fit dengan data
Dari hipotesis ini, agar model fit dengan data maka Ho harus
diterima. Statistik yang digunakan berdasarkan Likelihood.
Likelihood L dari model adalah probabilitas bahwa model yang
dihipotesiskan menggambarkan data input. Adanya pengurangan
nilai antara nilai -2LogL dengan nilai -2LogL pada langkah
berikutnya menunjukkan bahwa model yang dihipotesiskan fit
dengan data. Penemuan Likelihood (-2LogL) menunjukkan model
regresi yang lebih baik atau dengan kata lain model yang
dihipotesiskan fit dengan data (Ghozali,2017).
3.7.4.3 Koefisien Determinasi (Nagelkerke R S quare )
Nagelkerke R Square merupakan pengujian dengan dilakukan
untuk mengetahui seberapa besar variabel independen mampu
menjelaskan dan mempengaruhi variabel dependen. Nilai
50
Nagelkerke R Square bervariasi antara 0 (nol) sampai dengan 1
(satu). Jika nilai semakin mendekati 1 maka model dianggap
semakin goodness of fit, sementara jika semakin mendekati 0 maka
model dianggap tidak goodness of fit (Ghozali,2017).
51
BAB IV
GAMBARAN UMUM OBJEK PENELITIAN
4.1 Gambaran Umum Objek Penelitian
Bursa Efek Indonesia atau sering disebut juga dengan Indonesia Stock
Exchange. Sejarah pasar modal telah hadir jauh sebelum Indonesia merdeka.
Pasar modal atau bursa efek Indonesia telah hadir sejak jaman kolonial
Belanda dan tepatnya pada tahun 1912 di Batavia. Pasar modal ketika itu
didirikan oleh pemerintah Hindia Belanda untuk kepentingan pemerintah
Kolonial atau VOC. Meskipun pasar modal telah ada sejak tahun 1912,
perkembangan dan pertumbuhan pasar modal tidak berjalan seperti yang
diharapkan, bahkan pada beberapa periode kegiatan pasar modal mengalami
kevakuman. Hal tersebut disebabkan oleh beberapa faktor seperti perang
dunia ke I dan ke II, perpindahan kekuasaan dari pemerintah colonial kepada
pemerintah Republik Indonesia, dan berbagai kondisi yang menyebabkan
operasi bursa efek tidak dapat berjalan sebagaimana mestinya. Pemerintah
Republik Indonesia mengaktifkan kembali pasar modal pada tahun1977 dan
beberapa tahun kemudian pasar modal mengalami pertumbuhan seiring
dengan berbagai insentif dan regulasi yang dikeluarkan pemerintah.
4.2 Sejarah Perusahaan
1. PT. Adaro Energy Tbk
Bermula dari tahun 1982 kontrak untuk mengeksplorasi dan
mengembangkan sumber daya batubara ditandatangani antara perusahaan
52
eskplorasi dan analisis mineral pemerintah Spanyol dengan pemerintah
Indonesia. PKP2B berlaku sampai dengan tahun 2022. Tahun 1989
perjanjian disepakati antara New Hope (Australia) dan pemegang saham
Indonesia untuk mengambil alih kepemilikan dan manajemen konsesi PT
Adaro Indonesia. Tahun 1991, PT Adaro Indonesia memperoleh merek
degang internasional untuk Envirocoal karena kadar abu, sulfur dan
nitrogen oksida yang sangat rendah.
PT Adaro Energy Tbk didirikan berdasarkan Akta Notaris Sukawaty
Sumadi, S.H., Notaris di Jakarta, No. 25, pada tanggal 28 juli 2004. Pada
bulan juli 2008, Adaro melakukan penawaran Umum Saham Perdana
sebanyak 11.139.331.000 lembar saham yang merupakan 34,8% dari
31.985.962.000 modal saham yang ditempatkan dan disetor penuh.
Penawaran kepada masyarakat tersebut dicatat di Bursa Efek Indonesia
tanggal 16 juli 2008. (http://www.adaro.com/)
2. PT. Atlas Resources Tbk
Atlas Resources Tbk (ARII) didirikan tanggal 26 januari 2007 dan
mulai beroprasi secara komersial pada bulan maret 2007. Kantor pusat
berlokasi di Sampoerna Strategic Square, South Tower, Lt, 18, Jl. Jend.
Sudirman kav. 45-46, Jakarta Selatan, Indonesia.
Berdasarkan anggaran perusahaan, ruang lingkup kegiatan usaha ARII
adalah bergerak dalam bidang perdagangan batubara, transportasi
pertambangan batubara, dan kegiatan penunjang operasi pertambangan
lainnya seperti penyewaan peralatan dan kendaraan. Saat ini kegiatan
53
utama ARII adalah ekspor-impor dan perdagangan bahan bakar padat,
yakni termasuk perdagangan batubara, batubara padat (bricket) batu abu
tahan api dan transportasi pertambangan dan batubara yang termasuk
pengelolaan dan penelitian fasilitas transportasi di bidang pertambangan
dan batubara.
Pada tanggal 31 oktober 2011 ARII memperoleh efektif Bapepan- LK
untuk melakukan penawaran umum perdana saham ARII (IPO) kepada
masyarakat sebanyak 650.000.000 saham dengan nilai nominal Rp200,-
per saham serta harga penawaran Rp 1.500,- per saham. Saham-saham
tersebut dicatatkan di Bursa Efek Indonesia (BEI) pada tanggal 08
november 2011.
3. Aneka Tambang Tbk
Aneka Tambang (Persero) Tbk (ANTM) didirikan dengan nama
“Perusahaan Negara (PN) Aneka Tambang “ tanggal 05 Juli 1968 dan
mulai beroperasi secara komersial pada tanggal 5 Juli 1968. Kantor Pusat
Antam berlokasi di Gedung Aneka Tambang , Jl. Letjen T.B Simatupang
No. 1, Lingkar Selatan, Tanjung Barat, Jakarta, Indonesia.
Telp: (62-21) 789-1234 (Hunting), Fax: (62-21) 789-1224
Pemegang saham pengendali Aneka Tambang (Persero) Tbk adalah
Pemerintah Republik Indonesia, dengan memiliki 1 saham Preferen
(saham Seri A Dwiwarna) dan 65% di saham Seri B.
Berdasarkan Anggaran Dasar Perusahaan, ruang lingkup kegiatan
ANTAM adalah di bidang pertambangan berbagai jenis bahan galian, serta
54
menjalankan usaha di bidang industry, perdagangan, pengangkutan dan
jasa lainnya yang berkaitan dengan galian tersebut. Kegiatan utama
ANTAM meliputi bidang eksplorasi, ekspoitasi, pengolahan, pemurnian,
serta pemasaran biji nikel, feronikel,emas,perak,bauksit,batubara dan jasa
pemurnian logam mulia. Di tahun 2014, perusahaan akan mulai
beroperasinya pabrik pengolahan CGA di Tayan, Kalimantan Barat. Selain
itu ANTAM juga tengah mengembangkan bisnis pembangkit tenaga
listrik.
Pada tanggal 27 November 1997, ANTM memperoleh pernyataan
efektif dari Bapepam-LK untuk melakukan penawaran umum perdana
saham ANTM (IPO) kepada masyarakat sebanyak 430.769.000 saham
(Seri B) dengan nilai nominal Rp 500,- per saham dan harga penawaran
perdana sebesar Rp 1.400,- per saham. Saham-saham tersebut di catatkan
di Bursa Efek Indonesia (BEI) pada tanggal 27 November 1997.
4. PT. Bara Jaya Internasional Tbk
Bara Jaya Internsional Tbk (ATPK) didirikan pada tanggal 12 Januari
1988 dengan nama PT Anugrah Tambak Perasindo. Kantor Pusat ATPK
beralamat di Wisma GKBI Lantai 39, Jl Jendral Sudirman No. 28, Jakarta
10210 dan kantor operasional berlokasi di AXA Tower Lantai 29, Suite 01
Jl. Prof. Dr. Satrio Kav. 18, Kuningan City Jakarta 12940- Indonesia.
ATPK beberapa kali melakukan perubahan nama perusahaan antara lain:
1. PT Anugrah Tambak Perkasindo, 1988
2. Anugrah Tambak Perkasindo Tbk, 2006
55
3. ATPK Resources Tbk, 2006
4. Bara Jaya International Tbk, 16 September 2015
Telp: (62-21) 3005-6388 ( Huting), Fax: (62-21) 3005-6377.
Pemegang saham yang memiliki 5% atau lebih saham Bara Jaya
Internasional Tbk, yaitu: PT Pacific Prima Coal (induk usaha) (82,70%)
dan DBS Vickers Secs Singapore Pte, Ltd A/C Clients (6,25%).
Berdasarkan anggaran dasar perusahaan, ruang lingkup kegiatan usaha
utama ATPK adalah bergerak dalam bidang pertambangan, infrastruktur
tambang, perdagangan yang berkaitan dengan produk tambang, dan
perdagangan di bidang produk tambang, transportasi di bidang
pertambangan, kegiatan utama ATPK adalah menjalankan usaha di bidang
pertambangan batubara.
Pada tanggal 28 Maret 2002, ATPK memperoleh pernyataan efektif
dari Bapepam-LK untuk melakukan penawaran umum perdana saham
ATPK (IPO) kepada masyarakatsebanyak 135.450.000 saham dengan nilai
nominal Rp200,- per saham dengan nilai penawaran perdana Rp300,- per
saham. Saham- saham tersebut di catatkan pada Bursa Efek Indonesia
(BEI) tanggal 17 April 2002.
5. PT. Baramulti Suksesarana Tbk
Baramulti Suksessarana Tbk (BSSR) didirikan pada tanggal 31 oktober
1990 dan memulai kegiatan usaha komersialnya pada tahun 1990.
Tambang batubara BSSR memulai tahap produksi pada bulan juni 2011.
Kantor pusat BSSR beralamat di Sahid Sudirman Centre, Suite C-D,
56
Lantai 56, Jl. Jend.Sudirman No. 86 Jakarta 10220 dan memiliki tambang
batubara yang terletak di Kalimantan Timur.
Berdasarkan anggaran dasar perusahaan ruang lingkup kegiatan BSSR
bergerak dalam bidang pertambangan dan perdagangan batubara,
pengangkut darat, perindustrian dan pemborongan bangunan. Batubara
yang dipasarkan Baramulti mempunyai kandungan kalori medium dan
kadar sulfur yang rendah. Sebagian besar penjualan batubaranya dijual ke
india.
Pada tanggal 29 0ktober 2012, BSSR memperoleh pernyataan efektif
dari Baperpam- LK untuk melakukan penawaran umum perdana saham
BSSR (IPO) kepada masyarakat sebanyak 261.500.000,- persaham.
Saham-saham tersebut dicatatkan di BEI pada tahun 08 november 2012.
6. PT. Darma Henwa Tbk
Darma Henwa Tbk (dahulu PT HWE Indonesia) (DEWA) didirikan
pada tanggal 08 Oktober 1991 dan memulai kegiatan usaha komersialnya
pada tahun 1996. Kantor pusat DEWA berlokasi di Gedung Bakrie Tower
Lantai 8, Rasuna Epicentrum, Jl. HR. Rasuan Said, Kuningan Jakarta,
12940 dan proyek berlokasi di Bengalon dan Binungan Timur, Kalimantan
Timur dan Asam Asam, Kalimantan Selatan. Pemegang saham yang
memiliki 5% atau lebih saham DEWA adalah Zurich Assets International
Ltd (21,61%) dan Goldwave Capital Limited (17,68%). DEWA beberapa
kali melakukan perubahan nama diantaranya:
1. PT Darma Henwa, per 08 Oktober 1991
57
2. PT Henry Walker Eltin (HWE), per 1996
3. PT HWE Indonesia, per Januari 2005
4. PT Darma Henwa, per 05 September 2005
Berdasarkan Anggaran dasar perusahaan, ruang lingkup kegiatan
DEWA terdiri dari jasa kontraktor pertambangan umum serta
pemeliharaan dan perawatan peralatan pertambangan. Saat ini kegiatan
usaha DEWA adalah dibidang jasa kontraktor pertambangan umum.
Pada tanggal 12 September 2007, DEWA memperoleh pernyataan
efektif dari Bapepam-LK untuk melakukan penawaran umum perdana
saham DEWA (IPO) kepada masyarakat sebanyak 3.150.000.000 dengan
nilai nominal Rp 100,- per saham dengan harga penawaran Rp 335,- per
saham dan disertai 4.200.000.000 waran seri 1 dan periode pelaksanaan
mulai dari 26 Maret 2008 sampai dengan 24 September 2010 dengan harga
pelaksanaan sebesar Rp 340,- per saham. Saham dan waran seri 1 tersebut
di catatkan pada Bursa Efek Indonesia (BEI) pada tanggal 26 September
2007.
7. PT. Golden Energy Mines Tbk
Golden Energy Mines Tbk (GEMS) didirikan dengan nama PT Bumi
Kencana Eka Sakti tanggal 13 maret 1997 dan memulai aktivitas usaha
komersialnya sejak tahun 2010. GEMS berkedudukan di Sinar Mas Land
Plaza, Menara ll, Lantai 6, Jl.M.H. Thamrin Kav. 51, Jakarta 10350-
Indonesia.
58
Berdasarkan anggaran basar perusahaan ruang lingkup kegiatan GEMS
bergerak dalam bidang pertambangan melalui pernyataan pada anak usaha
dan perdagangan batubara serta perdagangan lainya. Pada tahun 2014
Gems memproduksi 6,58 juta ton dengan volume penjualan sebesar 9 juta
ton. Adapun penjualan batubara GEMS 59,99% untuk diekspor dan
sisanya 40,01% untuk domestik.
8. PT. Harum Energy Tbk
Pemegang saham yang memiliki 5% atau lebih saham Harum Energy
Tbk adalah PT Karunia Perkasa (induk usaha) 73,60% . didirikan di
Indonesia pada tanggal 27 februari 2006.
Berdasarkan anggaran dasar perusahaan, ruang lingkup kegiatan
HRUM bergerak di bidang pertambangan, perdagangan dan jasa. Saat ini
kegiatan usaha utama HRUM adalah beroperasi dan berinvestasi pada
anak usaha yang bergerak dalam bidang pertambangan batubara (melalui
PT Mahakam Sumber Jaya, PT Tambang Batubara Harum ,PT Karya
Usaha Pertiwi dan PT Santan Batubara (perusahaan pengedali bersama
antara HRUM dengan Petrosea Tbk / PTRO, Pengangkutan laut dan
alihmuat batubara (melaui PT layar Lintas Jaya) dan investasi (melaui
Harum Energy Capital Limited dan Harum Energy Australia Ltd).
Pada tanggal 24 september 2010 HRUM memperoleh pernyataan
efektif dari Bapepam-LK untuk melakukan penawaran umum perdana
saham HRUM (IPO) kepada masyarakat sebanyak 500.000 dengan nilai
nominal Rp 100,- per saham saham dengan harga penawaran Rp 5.200,-
59
per saham. Saham-saham tersebut di catatkan pada Bursa Efek Indonesia
(BEI) pada tanggal 06 oktober 2010.
9. PT. Indo Tambangraya Megah Tbk
Indo Tambangraya Megah Tbk (ITMG) didirikan pada tanggal 02
september 1987 dan melalui kegiatan usaha komersialnya pada tahun
1988. Kantor pusat ITGM berlokasi di Pondok Indah Office Tower lll,
Lantai 3, Jln. Sultan Iskandar Muda, Pondok Indah Kav. V-TA, Jakarta
Selatan 12310- Indonesia.
Berdasarkan anggaran dasar perusahaan, ruang lingkup kegiatan ITGM
adalah dalam bidang pertambangan, pembangunan, pengangkutan,
perbengkelan, perindustrian, dan jasa. Kegiatan utama ITGM adalah
bidang pertambangan dengan melakukan investasi pada anak usaha dan
jasa pemasaran untuk pihak-pihak berelasi. Anak usaha yang memiliki
ITGM bergerak dalam industri penambangan batubara, jasa kontraktor
yang berkaitan dengan penambangan batubara dan perdagangan batubara.
Pada tanggal 07 Desember 2007 ITGM memperoleh pernyataan efektif
dari Bapepam-Lk untuk melakukan penawaran umum perdana saham
ITGM (IPO) kepada masyarakat sebanyak 225.985.000 dengan nilai
nominal Rp 500,- per saham dengan harga penawaran Rp 14.000,- per
saham. Saham-saham tersebut dicatatkan pada Bursa Efek Indonesia (BEI)
pada tanggal 18 Desember 2007.
60
10. PT. Samindo Resources Tbk
Samindo Resources Tbk (dahulu Myoh Technology Tbk) (MYOH)
didirikan dengan nama PT Myohdotcom Indonesia pada tanggal 15 Maret
2000 dan melalui kegiatan usaha komersialnya pada bulan Mei 2000.
Kantor pusat MYOH berdomisili di Menara Mulia lantai 16 Jl. Jend, Gatot
Subroto Kav 9-11 Jakarta 12930- Indonesia. Sedangkan anak usaha
berlokasi di Ds. Batu Kajang, Kec. Batu Sopang, Kab. Paser, Provinsi
Kalimantan Timur (Kaltim). Telp: (62-21) 525-7481 (Hunting), Fax: (62-
21) 525-7508.
Induk usaha dan induk usaha terakhir Samindo Resources Tbk adalah
Samtan Co.Ltd. Pemegang saham yang memiliki 5% atau lebih saham
Samindo Resources Tbk, antara lain: Santan Ltd (63,57%, terdiri dari
59,11% dimiliki langsung dan 4,46% dimiliki melalui Samtan
Internasional Co., Ltd) dan Favor Sun Investments Limited (15,12%).
Berdasarkan anggaran dasar perusahaan, ruang lingkup kegiatan
MYOH adalah bergerak dalam bidang investasi, pertambangan batubara
serta jasa pertambangan (sejak tahun 2012). Saat ini, kegiatan usaha utama
Samindo adalah sebagai perusahaan investasi. Kemudian melalui anak
usaha Samindo menjalankan usaha yang meliputi:jasa pemindahan lahan
penutup, jasa produksi batubara, jasa pengangkutan batubara dan jasa
pengeboran batubara.
Pada tanggal 30 Juni 2000, MYOH memperoleh pernyataan efektif dari
Bapepam-Lk untuk melakukan penawaran umum perdana saham MYOH
61
(IPO) kepada masyarakat sebanyak 150.000.000 dengan nilai nominal Rp
25,- per saham dengan harga penawaran Rp 150,- per saham. Saham-
saham tersebut dicatatkan pada Bursa Efek Indonesia (BEI) pada tanggal
30 Juli 2000.
11. PT. Bukit Asam Tbk
Tambang Batubara Bukit Asam (Persero) Tbk atau di kenal dengan
nama Bukit Asam (persero) Tbk (PTBA) didirikan pada tanggal 02 Maret
1981. Kantor Pusat Bukit Asam berlokasi di Jl. Parigi No. 1 Tanjung Enim
31716, Sumatera Selatan dan kantor korespondensi terletak di Menara
Kadin Indonesia Lt. 9 & 15. Jln. H.R Rasuna Said X-5 Kav. 2-3, Jakarta
12950. Pada tahun 1993, Bukit Asam (persero) Tbk ditunjuk oleh
pemerintah Indonesia untuk mengembangkan satuan kerja pengusahaan
briket.
Berdasarkan anggaran dasar perusahaan, ruang lingkup kegiatan PTBA
adalah bergerak dalam bidang industry tambang batubara, meliputi
kegiatan penyelidikan umum, eksplorasi, eksploitasi, pengolahan,
pemurnian, pengangkutan dan perdagangan, pemeliharaan fasilitas
dermaga khusus batubara baik untuk keperluan sendiri maupun pihak lain,
pengoperasian pembangkit listrik tenaga uap baik untuk keperluan sendiri
ataupun pihak lain dan memberikan jasa-jasa konsultasi dan rekayasa
dalam bidang yang ada hubunganya dengan industry pertambangan
batubara beserta hasil olahanya dan pengembangan perkebunan.
62
Pada tanggal 03 Desember 2002, PTBA memperoleh pernyataan efektif
dari Bapepam-Lk untuk melakukan penawaran umum perdana saham
PTBA (IPO) kepada masyarakat sebanyak 346.500.000 dengan nilai
nominal Rp 500,- per saham dengan harga penawaran Rp 575,- per saham
disertai Waran Seri 1 sebanyak 173.250.000. saham dan Waran Seri 1
tersebut di catatkan pada Bursa Efek Indonesia (BEI) pada tanggal 23
Desember 2002.
12. PT. Golden Eagle Energy Tbk
Golden Eagle Energy Tbk (SMMT) didirikan dengan nama PT The
Green Pub tanggal 14 Maret 1980 dan mulai beroperasi secara komersial
pada tahun 1980. Kantor pusat Golden Eagle Energy berlokasi di Menara
Rajawali Lt. 21 Jln. DR. Ide Anak Agung Gede Agung Lot # 5.1, Kawasan
Mega Kuningan, Jakarta Selatan – 12950.
SMMT beberapa kali melakukan perubahan nama, antara lain:
1. PT The Green Pub, per 1980
2. PT Setiamandiri Mitratama, per 1996
3. Eatertaiment International Tbk, per 2004 ( bisnis restoran dan hiburan
yang dikelolanya adalah restoran Meksiko Amigos, restoran pizza siap
saji Papa Rons, dan fasilitas mini- golf putt Golf).
4. Golden Eagle Energy Tbk, per 2012 (pertambangan batubara)
pemegang saham yang memiliki 5% atau lebih saham Golden Eagle
Energy Tbk, antara lain: Cardinal International Holdings Ltd
(29,71%), PT Mutiara Timur Pratama (20,75%), Eagle Energy
63
Internasional Holdings Ltd,( 16,84%) dan Credit Suisse International
(5,84%).
SMMT tergabung dalam Grup Rajawali, dimana Grup Rajawali
mengendalikan SMMT melalui Carinal International Holdings Ltd, PT
Mutiara Timur Pratama, Eagle Energy International Holdings Ltd dan
Green Palm Resources Pte Ltd (meliliki 4,22% saham SMMT).
Berdasarkan anggaran dasar perusahaan, ruang lingkup SMMT
adalah bergerak dalam bidang pertambangan batubara dengan aktivitas
pendukung dalam bidang jasa, perdagangan, pembangunan,
perindustrian, dan pengangkutan darat.
Pada tanggal 28 Januari 2000, SMMT memperoleh pernyataan
efektif dari Bapepam- Lk untuk melakukan penawaran umum perdana
atas 5.000.000 saham SMMT kepada masyarakat dengan nilai nominal
Rp 500,- per saham dan harga penawaran Rp 500 per saham. Saham-
saham tersebut dicatatkan pada Bursa Efek Surabaya (BES) pada
tanggal 29 Februari 2000.
64
BAB V
HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
5.1 Analisis Data Penelitian
Objek penelitian yang digunakan adalah perusahaan pertambangan yang
terdaftar di BEI tahun 2016-2018. Penelitian ini menggunakan data sekunder
beberapa laporan keuangan perusahaan pertambangan yang terdaftar di BEI.
Penelitian ini menggunakan analisis regresi logistik atau juga disebut regresi
binary response karena variabel terikat diukur dengan skala nominal dua
kategori, seperti bangkrut dan tidak bangkrut. Regresi logistik
mengkategorikan variabel menjadi angka 0 dan 1. Dalam penelitian ini
perusahaan yang mengalami bankrupt di beri angka 1 dan perusahaan not
bangkrupt diberi angka 0. Teknik analisis dalam mengeloah data tidak
memerlukan lagi uji normalitas dan uji asumsi klasik pada variabel bebasnya
(Ghozali,2017).
5.1.1 Menguji Kelayakan Model Regresi Logistik
Menguji kelayakan model regresi logistic dengan uji Hosmer and
Lemeshow Test yang ditampilkan pada tabel 5.01 sebagai berikut :
Tabel 5.01
Hasil Uji Kelayakan Model
Hosmer and Lemeshow Test
Model Step Chi-square Df Sig
Altman 1 0.705 7 0.998
Springate 1 2.470 7 0.929
65
Sumber:Data diolah,SPSS versi 25,2019
5.2 Interprestasi Data/Pembahasan
5.2.1 Uji Wald
Uji hipotesis regresi logistik secara individual atau secara parsial
menggunakan uji ward. Pengujian ini untuk mengetahui pengaruh
masing- masing variabel independen terhadap variabel dependen.
1. Model Altman (Z-score) Revisi
Pengujian hipotesis model Altman (Z-score) Revisi dilakukan
dengan cara memasukkan variabel WC/TA, RE/TA, EBIT/TA, dan
BE/BVD serta SA/TA adalah sebagai berikut :
Tabel 5.02
Hasil Uji Ward Model Altman (Z-score)
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
95% C.I.for EXP(B)
Lower Upper
Step
1a
WC/TA -1.084 9.192 .014 1 .906 .338 .000 22559060.985
RE/TA -14.787 11.384 1.687 1 .194 .000 .000 1853.454
EBIT/TA -4.889 8.445 .335 1 .023 .008 .000 116160.985
BVE/BVD .281 6.682 .002 1 .966 1.324 .000 645677.407
SA/TA -.316 3.753 .007 1 .933 .729 .000 1142.005
Constant 1.470 4.861 .091 1 .762 4.349
a. Variable(s) entered on step 1: WC/TA, RE/TA, EBIT/TA, BVE/BVD,
SA/TA.
Sumber: Data diolah,SPSS versi 25,2019
Berdasarkan tabel 5.02 hasil pengujian secara parsial atau indivudul
sebagai berikut:
a. Working Capital to Total Assets (WC/TA)
Berdasarkan tabel 5.02 dapat diketahui bahwa nilai wald sebesar 0,906
(Sig 0,906). Nilai signifikan 0.906 lebih besar dari tingkat signifikan
66
sebesar 0,05 (5%) maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis ditolak
yaitu variabel working capital to total assets tidak berpengaruh
terhadap Z-score. Bila perusahaan mengalami kesulitan keuangan,
modal kerjakan turun lebih cepat daripada total aktiva yang
menyebabkan ratio ini turun.
Berdasarkan penjelasan di atas, rasio working capital / total assets
merupakan rasio yang dapat menggambarkan likuiditas perusahaan.
Nilai modal kerja yang semakin menurun disbanding total aktiva
menyebabkan perusahaan kesulitan untuk melunasi kewajiban jangka
pendeknya. Maka, semakin kecil nilai rasio ini dapat memberikan
indikasi bahwa perusahaan mengalami kesulitan keuangan yang
menyebabkan kebangkrutan perusahaan.
b. Retained Earning to Total Assets(RE/TA)
Berdasarkan tabel 5.02 dapat diketahui bahwa nilai wald sebesar 0,194
(Sig 0,194). Nilai signifikan 0,023 lebih besar dari tingkat signifikan
sebesar 0,05 (5%) maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis ditolak
yaitu variabel retained earning to total assets tidak berpengaruh
terhadap Z-score.Rasio ini menunjukkan kekampuan perusahaan untuk
menghasilkan laba ditahan dari total aktiva perusahaan. Laba ditahan
adalah modal yang berasal dari hasil operasi perusahaan yang ditahan
sebelum dibagikan dalam bentuk dividen maka, laba ditahan
menjukkan berapa banyak pendapatan perusahaan yang tidak
dibayarkan dalam bentuk deviden kepada para pemegang saham.
67
Berdasarkan penjelasan diatas, retained earning/total assets
merupakan perbandingan antara laba ditahan dengan total aktiva. Nilai
laba ditahan akan menurun jika perusahaan mengalami kerugian.
Maka, semakin kecil peranan laba ditahan terhadap total aktiva
menunjukkan kemungkinan terjadinya kebangkrutan perusahaan akan
semakin tinggi.
c. Earning Before Interest and Tax to Total Assets (EBIT/TA)
Berdasarkan tabel 5.02 dapat diketahui bahwa nilai wald sebesar 0,023
(Sig 0,023). Nilai signifikan 0,023 lebih kecil dari tingkat signifikan
sebesar 0,05 (5%) maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis diterima
yaitu variabel Earning Before Interest and Tax to Total Assets
berpengaruh signifikan terhadap Z-score. EBIT merupakan laba yang
diperoleh perusahaan sebelum dikurangin pajak dan bunga. Rasio ini
merupakan ukuran produktivitas dari aktiva perusahaan yang
sesungguhnya terlepas dari pajak. Berdasarkan penjelasan diatas
earning before interest and tax to total asset mengukur apakah asset-
sset perusahaan yang digunakan secara rasional untuk menghasilakn
laba dari kegiatan operasinya. Jika rasio yang dihasilkan tinggi, maka
asset- asset perusahaan telah digunakansecara rasional sehingga dapat
menurunkan terjadinya Financial distress. Sebaliknya jika rasio
EBIT/TA yang rendah menunjukkan kemungkinan perusahaan akan
mengalami Financial distress.
68
d. Book Value of Equity to Book Value of Debt (BE/BVD)
Berdasarkan tabel 5.02 dapat diketahui bahwa nilai wald sebesar 0,966
(Sig 0,966). Nilai signifikan 0,966 lebih besar dari tingkat signifikan
sebesar 0,05 (5%) maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis ditolak
yaitu variabel book value of equity to book value of debt. Rasio ini
menjukkan kemampuan perusahaan untuk memenuhi kewajiba-
kewajiba dari nilai pasar modal sendiri (saham biasa). Nilai ekuitas
(market value of equity) diperoleh dari nilai jumlah lembar saham
beredar dikalikan harga saham. Sementara nilai buku hutang diperoleh
dengan menjumlahkan hutang jangka panjang dengan hutang jangka
pendek. Hubungan rasio nilai buku modal terhadap nilai buku hutang
dengan kondisi Financial distress adalah negatif.
Berdasarkan penjelasan diatas, maka rasio market value of equity/book
value of debt merupakan rasio yang mencerminkan kemampuan
perusahaan untuk memenuhi kewajiban dengan modal sendiri.
Semakin kecil nilai rasio ini , maka semakin tinggi resiko
kebangkrutan yang akan dialami perusahaan.
e. Sales to Total Asset (SA/TA)
Berdasarkan tabel 5.02 dapat diketahui bahwa nilai wald sebesar 0,933
(Sig 0,933). Nilai signifikan 0,933 lebih besar dari tingkat signifikan
sebesar 0,05 (5%). Maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis ditolak
yaitu variabel sales to total assets. Jika perusahaan perusahaan
menggunakan asetnya secara efisien untuk meningkatkan penjualan,
69
dan sebaliknya, kinerja keuangan dan profitabilitas berfokus pada
pendapatan penjualan, hal ini mengukur kemampuan menajemen untuk
mengelola asetnya sehingga dapat meningkatkan penjualan, karena
semakin rendah kemampuan perusahaan menggunakan asetnya untuk
meningkatkan penjualan. Maka semakin tinggi kemungkinan
perusahaan untuk mengalami Financial distress.
Berdasarkan hasil uji regresi logistic dari tabel 5.02, maka persamaan
regresi yang didapat adalah sebagai berikut :
Z= (-1.084) WC/TA +(-14.787) RE/TA + (-4.889) EBIT/TA + 0.281
BVE/BVD + (-0.316) SA/TA
2. Model Springate (S-score)
Pengujian hipotesis model Springate (S-core) dilakukan dengan cara
memasukkan variabel WC/TA, EBIT/TA, EBT/CL dan SA/TA.
Tabel 5.03
Hasil Uji Wald Model Springate (S-score)
B S.E. Wald Df Sig. Exp(B)
95% C.I.for EXP(B)
Lower Upper
Step
1a
WC/TA -7.132 9.061 .620 1 .431 .001 .000 41242.072
EBIT/TA -5.781 11.208 .266 1 .026 .003 .000 10705380.132
EBT/CL -10.464 7.987 1.717 1 .039 .000 .000 179.389
SA/TA 3.820 14.478 .070 1 .792 45.625 .000 960686849033
57.310
Constant 5.649 3.245 3.030 1 .082 283.945
a. Variable(s) entered on step 1: WC/TA, EBIT/TA, EBT/CL, SA/TA.
Sumber: Data diolah SPSS versi 25, 2019
Berdasarkan tabel 5.03 hasil pengujian secara parsial atau individu
sebagai berikut:
70
a. Working Capital to Total Assets (WC/TA)
Berdasarkan tabel 5.03 dapat diketahui bahwa nilai wald sebesar
0,431 (Sig 0,431). Nilai signifikan 0.431 lebih besar dari tingkat
signifikan sebesar 0,05 (5%) maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis
ditolak yaitu variabel working capital to total assets tidak berpengaruh
terhadap Z-score. Jadi jika perusahaan memiliki komposisi kewajiban
lancar yang tinggi pada modal kerjanya, sehingga modal kerja terlihat
besar yang berakibatkan pada tingginya rasio WC/TA. Kewajiban
lancar tersebut digunakan perusahaan untuk menutupi kewajiban
jangka panjanganya seperti kerugian dan kewajiban investasinya.
Kewajiban lancar yang besar sejalan dengan resikonya yang juga
besar. Maka resiko- resiko tersebut meningkatkan kemungkinan
terjadinya financial distress sehingga modal kerja yang tinggi belum
tentu menurunkan terjadinya financial distress.
b. Earning Before Interest and Tax to Total Assets (EBIT/TA)
Berdasarkan tabel 5.03 dapat diketahui bahwa nilai wald sebesar 0.026
(Sig 0,026). Nilai signifikan 0.026 lebih kecil dari tingkat signifikan
sebesar 0,05 (5%) maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis diterima
yaitu variabel earning before interest and to total assest berpengaruh
terhadap Z-score. EBIT merupakan laba yang diperoleh perusahaan
sebelum dikurangin pajak dan bunga. Rasio ini merupakan ukuran
produktivitas dari aktiva perusahaan yang sesungguhnya terlepas dari
pajak. Berdasarkan penjelasan diatas earning before interest and tax to
71
total asset mengukur apakah asset-sset perusahaan yang digunakan
secara rasional untuk menghasilakn laba dari kegiatan operasinya. Jika
rasio yang dihasilkan tinggi, maka asset- asset perusahaan telah
digunakansecara rasional sehingga dapat menurunkan terjadinya
Financial distress. Sebaliknya jika rasio EBIT/TA yang rendah
menunjukkan kemungkinan perusahaan akan mengalami Financial
distress.
c. Earning Before Tax to Current Liabilities (EBT/CL)
Berdasarkan tabel 5.03 dapat diketahui bahwa nilai wald sebesar
0.039 (Sig 0,039). Nilai signifikan 0.039 lebih kecil dari tingkat
signifikan sebesar 0,05 (5%) makan dapat dapat disimpulkan bahwa
hipotesis diterima yaitu variabel earning before tax to current
liabilities berpengaruh terhadap Z-score. Rasio EBT/CL bertujuan
mengukur perbandingan antara laba sebelum pajak yang telah
dipotong dengan bunga dan kewajiban lancar. Rasio ini dihitung agar
manajemen perusahaan dapat mengetahui berapa laba yang telah
dipotong dengan beban bunga dapat menutupi kewajiban lancar yang
ada. Dengan kata lain rasio ini mengukur apakah laba sebelum yang
telah dikurangi dapat menutupi kewajiban lancar yang dimiliki
perusahaan.
d. Sales to Total Assets (SA/TA)
Berdasarkan tabel 5.03 dapat diketahui bahwa nilai wald sebesar 0.792
(Sig 0,). Nilai signifikan 0.792 lebih besar dari tingkat signifikan
72
sebesar 0,05 (5%) makan dapat dapat disimpulkan bahwa hipotesis
ditolak yaitu variabel sales to tatal assets tidak berpengaruh terhadap
Z-score. Jika perusahaan perusahaan menggunakan asetnya secara
efisien untuk meningkatkan penjualan, dan sebaliknya, kinerja
keuangan dan profitabilitas berfokus pada pendapatan penjualan, hal
ini mengukur kemampuan menajemen untuk mengelola asetnya
sehingga dapat meningkatkan penjualan, karena semakin rendah
kemampuan perusahaan menggunakan asetnya untuk meningkatkan
penjualan. Maka semakin tinggi kemungkinan perusahaan untuk
mengalami Financial distress.
Berdasarkan hasil uji regresi logistic dari tabel 5.03, maka persamaan
regresi yang didapat adalah sebagai berikut :
S = (-3.641) WC/TA + (-8.360)EBIT/TA + (-12.496) EBT/CL +(-
3.098)SA/TA
5.2.2 Uji Overall Model Fit
Uji Overall model fit atau uji keseluruhan model ini adalah untuk
menguji variabel independen didalam regresi logistic secara serentak atau
simultan mempengaruhi variabel dependen. Uji overall model fit ini
dihitung dari perbandingan nilai -2 log likelihood antara model yang terdiri
dari konstanta dan variabel independen uji -2 log likelihood mengikuti Chi
Square dengan derajat kebebasan (Degree of fredom). Hasil uji overall
model fit dari model Altman (Z-score) Revisi dan Springate (S-score) adalah
sebagai berikut :
73
1. Model Altman (Z-score) Revisi
Hasil uji overall model fit dari model Altman (Z-score) Revisi
ditampilkan pada tabel 5.04 sampai dengan 5.06 sebagai berikut :
Tabel 5.04
Hasil Uji Nilai -2LL yang Terdiri Hanya Konstanta
Iteration Historya,b,c
Iteration -2 Log likelihood
Coefficients
Constant
Step 0 1 48.902 -.333
2 48.902 -.336
3 48.902 -.336
a. Constant is included in the model.
b. Initial -2 Log Likelihood: 48.902
c.Estimation terminated at iteration number 3 because parameter
estimates changed by less than .001. Sumber: Data diolah,SPSS versi 25,2019
Tabel 5.05
Hasil Uji Nilai -2LL yang Terdiri dari Konstanta dan variabel Bebas
Iteration Historya,b,c,d
Iteration
-2 Log
likelihood
Coefficients
Const
ant WC/TA RE/TA
EBIT/
TA
BVE/
BVD SA/TA
Step 1 1 16.033 .252 -.345 -3.792 -1.197 .047 .034
2 7.391 .488 -.469 -7.240 -2.217 .218 .069
3 3.307 .863 -.600 -10.900 -3.581 .323 .010
4 1.386 1.470 -1.084 -14.787 -4.889 .281 -.316
a. Method: Enter
b. Constant is included in the model.
c. Initial -2 Log Likelihood: 45.829
d. Estimation terminated at iteration number 4 because maximum iterations
has been reached. Final solution cannot be found.
Sumber : Data diolah SPSS versi 25,2019
74
Berdasarkan tabel 5.05 Iteration history block 1atau setelah variabel
independen dimasukan dalam model N=36. Degree of Fredom (DF) = N-
jumlah variabel independen – 1 = 36-5-1 =30. Chi-Square (x2) tabel pada DF
30 dan prob 0.05 = 139.921.
Nilai -2 Log Likelihood (45.829) < X2 tabel (139.921) sehingga
menerima H0, maka menunjukkan bahwa model dengan masukkan variabel
independen adalah Fit dengan data.
Hasil Output SPSS pada tabel 5.04 hanya terdiri dari konstanta dengan
nilai -2 log likelihood sebesar 48.902. pada tabel 5.05 terdiri dari konstanta
dan variabel bebas dengan -2 log likelihood sebesar 45.829. perbandingan
nilai kedua -2 log likelihood tersebut sebesar . Perbandingan nilai kedua -2
log likelihood tersebut sebesar 45.829. Perbandingan nilai kedua -2 log
likelihood tersebut sebesar 44.443 seperti yang ditunjukkan oleh Chi-Square
pada tabel 5.06.
Tabel 5.06
Hasil Uji Perbandingan -2LL
Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-square Df Sig.
Step 1 Step 44.443 5 .000
Block 44.443 5 .000
Model 44.443 5 .000
Sumber : Data diolah SPSS versi 25,2019
2. Model Springate (S-score)
Hasil uji overall model fit dari modelSpringate (S-score) ditampilkan
pada tabel 5.07 sampai dengan 5.09 sebagai berikut :
75
Tabel 5.07
Hasil Uji 2LL yang Terdiri Hanya konstanta
Iteration Historya,b,c
Iteration -2 Log likelihood
Coefficients
Constant
Step 0 1 45.835 -.667
2 45.829 -.693
3 45.829 -.693
a. Constant is included in the model.
b. Initial -2 Log Likelihood: 45.829
b. Estimation terminated at iteration number 3 because
parameter estimates changed by less than .001.
Sumber : Data diolah SPSS versi 25,2019
Tabel 5.08
Hasil Uji Nilai 2LL yang Terdiri Kosntanta dan variabel Bebas
Iteration Historya,b,c,d
Iteration
-2 Log
likelihood
Coefficients
Constant
(X1)
WC/TA
(X2)
EBIT/TA
(X3)
EBT/CL
(X4)
SA/TA
Step 1 1 18.256 1.903 -3.808 -.726 -1.594 -.259
2 8.961 3.053 -4.827 -1.753 -3.975 .393
3 3.816 4.275 -5.744 -3.560 -7.106 1.904
4 1.516 5.649 -7.132 -5.781 -10.464 3.820
a. Method: Enter
b. Constant is included in the model.
c. Initial -2 Log Likelihood: 48.902
d. Estimation terminated at iteration number 4 because maximum iterations
has been reached. Final solution cannot be found.
Sumber : Data diolah SPSS versi 25,2019
76
Berdasarkan tabel 5.08 Iteration history Block 1 atau setelah variabel
independen dimasukkan dalam model :
N=36. Dengree of Fredom (DF) = n – jumlah variabel independen – 1 =
36-4-1 =31 Chi-Square (x2) tabel pada DF 30 dan prob 0.05 = 139.921.
Nilai -2 Log Likelihood (48.902) < X2 tabel (139.921) sehingga
menerima H0, maka menunjukkan bahwa model dengan masukkan variabel
independen adalah Fit dengan data.
Hasil Output SPSS pada tabel 5.05 hanya terdiri dari konstanta dengan
nilai -2 log likelihood sebesar 45.829 pada tabel 5.08 terdiri dari konstanta
dan variabel bebas dengan -2 log likelihood sebesar 48.902. perbandingan
nilai kedua -2 log likelihood tersebut sebesar . Perbandingan nilai kedua -2
log likelihood tersebut sebesar 48.902. Perbandingan nilai kedua -2 log
likelihood tersebut sebesar 44.443 seperti yang ditunjukkan oleh Chi-Square
pada tabel 5.08
Tabel 5.09
Hasil Uji Perbandingan -22LL
Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-square Df Sig.
Step 1 Step 47.386 4 .000
Block 47.386 4 .000
Model 47.386 4 .000
Sumber: Data diolah SPSS versi 25, 2019
Hasil pada Tabel 5.09 merupakan tampilan perbandingan nilai -2log
likelihood antara sebelum variabel independen dimasukkan dan sesudah
dimasukkan memiliki nilai Chi-Square sebesar 47.386 dengan df 4.
77
Berdasarkan hasil tersebut diperoleh nilai sig sebesar 0.000 yang lebih
kecil dari 0.05 yang berarti WC/TA, EBIT/TA, EBT/CL, dan SA/TA
secara simultan berpengaruh terhadap S-score. Hasil penelitian ini sesuai
dengan penelitian yang telah dilakukan oleh Muhammad Taufik Abadi
(2016),Endang Purwanti (2016), M. Noor salim (2016) bahwa secara
simultan variabel WC/TA, EBIT/TA, EBT/CL, dan SA/TA berpengaruh
dalam memprediksi nilai S-Score.
5.2.3 Koefisiensi Determinasi (Negelkerke R Square)
Koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui seberapa besar
variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh variabilitas variabel
independen. Koefisien deterimanasi pada regresi logistic dapat dilihat pada
Nagelkerke R Square. Nilai Nagelkerke R Square dapat dilihat pada tabel
5.10 dibawah ini :
Tabel 5.10
Hasil Uji Koefisien Determinasi
Model Summary
Model
Step
-2 Log
likelihood
Cox & Snell R
Square
Nagelkerke R
Square
Altman 1 1.386a 00.709 0.985
Springate
1 1.056a .735 0.990
Sumber: Data diolah SPSS versi 25,2019
Berdasarkan nilai koefisien determinasi pada tabel 5.10 model regresi
logistic menunjukkan oleh nilai Nagelkerke R Square. Nilai Nagelkerke R
Square Altman (Z-score) adalah sebesar 0.985 yang berarti variabilitas
dependen yang dapat dijelaskan oleh variabel independen adalah sebesar
78
98%, sedangkan sisanya sebesar 1,50% dijelaskan oleh variabel- variabel
lain diluar model penelitian.
Model Springate (S-score) memiliki Nagelkerke R square sebesar 0.990
atau sebesar 99% variabilitas variabel dependen dan sisanya 1% dijelaskan
oleh variabel – variabel lain diluar penelitian.
Model yang paling akurat dalam memprediksi kebangkrutan
berdasarkan hasil pengujian Nagelkerke R Square adalah model springate
dengan nilai 99% lebih besar dibandingkan dengan model Altman yang
hanya 98.5%. Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian yang telah
dilakukan oleh M. Noor Salim (2016) yang mengatakan bahwa model
Springate paling akurat dibandingkan model prediktor lain.
Hasil dari pengujian Nagelkerke R Square antara model Altman (Z-
score) Revisi dan model Springate (S-score) menghasilkan bahwa kedua
model tersebut dapat digunakan dalam memprediksi kebangkrutan pada
sektor pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
79
BAB V1
PENUTUP
6.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan hipotesis, maka dapat ditarik
kesimpulan sebagai berikut:
1. Model Altman (Z-score) Revisi
a. Hasil penelitian ini bahwa variabel working capital to Total Assets
(WC/TA) secara simultan tidak berpengaruh terhadap z-score
kesimpulan ini berarti bahwa working capital to total assest yang
berasal dari penggurangan current – current liabilities (current asset)
dibagi dengan total aktiva perusahaan tidak selalu berpengaruh dalam
memprediksi kebangkrutan. Hal ini mengindikasi bahwa perusahaan
memiliki komposisi kewajiban lancar yang tinggi pada modal
kerjanya. modal kerja terlihat besar yang berakibatkan pada tingginya
rasio WC/TA. Sehingga modal kerja yang tinggi belum tentu
menurunkan kemungkinan terjadinya kebangkrutan.
b. Variabel Retained Earning to Total asset (RE/TA)
Secara parsial tidak berpengaruh terhadap Z-score. Hasil kesimpulan
dari penelitian bahwa rasio laba yang ditahan terhadap total asset tidak
selalu berpengaruh dalam memprediksi kebangkrutan. retained
earning/total assets merupakan perbandingan antara laba ditahan
80
dengan total aktiva. Nilai laba ditahan akan menurun jika perusahaan
mengalami kerugian. Maka, semakin kecil peranan laba ditahan
terhadap total aktiva menunjukkan kemungkinan terjadinya
kebangkrutan perusahaan akan semakin tinggi.
c. Variabel Earning Before Interest and Tax to Total asset (EBIT/TA)
secara parsial berpengaruh terhadap Z-score. Kesimpulanya ini berarti
bahwa rasio probabilitas dari pendapatn yang dihasilkan sebelum
bunga dan pajak yerhadap penggunaan asetnya berpengaruh dalam
memprediksi kebangkrutan. Hal ini mengindikasi asset perusahaan
yang digunakan secara rasional untuk menghasilkan laba dari kegiatan
operasinya. Jika rasio yang dihasilkan tinggi maka, asset- asset
perusahaan telah digunakan secara rasional sehingga dapat
menurunkan terjadinya kebangkrutan.
d. Variabel Book Value of Equity to Book Value Of debt (BE/BVD)
secara parsial tidak berpengaruh terhadap Z-score .Apabila total utang
lebih tinggi dibandingkan keseluruhan total ekuitasnya maka dapat
berisiko terjadinya kondisi kebangkrutan. rasio market value of
equity/book value of debt merupakan rasio yang mencerminkan
kemampuan perusahaan untuk memenuhi kewajiban dengan modal
sendiri. Semakin kecil nalia rasio ini , maka semakin tinggi resiko
kebangkrutan yang akan dialami perusahaan
e. Variabel Sales to Total Assets (SA/TA)
81
Secara parsial tidak berpengaruh terhadap Z-score. Menurut
perhitungan model altman (s-score) Revisis bahwa penjualan pada
sektor pertambangan yang listing di BEI kurang efesien. kinerja
keuangan dan profitabilitas berfokus pada pendapatan penjualan, hal
ini mengukur kemampuan menajemen untuk mengelola asetnya
sehingga dapat meningkatkan penjualan, karena semakin rendah
kemampuan perusahaan menggunakan asetnya untuk meningkatkan
penjualan. Maka semakin tinggi kemungkinan perusahaan untuk
mengalami Financial distress.
f. Variabel model Altman (Z-score) Revisi meliputi WC/TA, RE/TA,
EBIT/TA dan BE/BVD serta SA/TA secara simultan berpengaruh
terhadap Z-score. Hal ini dilihat dari niai signifikansinya 0.000 nilai
tersebut < 0,05 sehingga secara keseluruhan variabel rasio altman
bepengaruh terhadap Z-score.
2. Model Springate (S-score)
a. Hasil dari penelitian ini bahwa variabel working capital to Total Asset
(WC/TA) secara parsial tidak berpengaruh terhadap S-score .modal
kerja berasal dari pengurangan asset lancar terhadap hutang lancar.
Berdasarkan penelitian ini yang telah dilakukan menghasilakn bahwa
perusahaan kurang efesien dalam mengelolah likuiditas perusahaanya.
Hal ini mengindikasi bahwa perusahaan memiliki komposisi
kewajiban lancar yang tinggi pada modal kerjanya. modal kerja terlihat
besar yang berakibatkan pada tingginya rasio WC/TA. Sehingga modal
82
kerja yang tinggi belum tentu menurunkan kemungkinan terjadinya
kebangkruta.
b. Variabel Earning Before and TAX to Total Asset (EBIT/YA) secara
parsial berpengaruh terhadap S-score. Probabilitas rendah yang kurang
optimalkan perusahaan dapat memicu kondisi kebangkrutan.
Hal ini mengindikasi asset perusahaan yang digunakan secara rasional
untuk menghasilkan laba dari kegiatan operasinya. Jika rasio yang
dihasilkan tinggi maka, asset- asset perusahaan telah digunakan secara
rasional sehingga dapat menurunkan terjadinya kebangkrutan.
c. Variabel Earning before to Current Liabilitiea (EBT/CL) secara parsial
berpengaruh terhadap S-score . pendapatan yang dihasilkan sebelum
pajak terhadap hutang lancarnya berpengaruh dalam memprediksi
kebangkrutan. Hal ini mengindikasi bahwa perusahaan mampu
mengukur perbandingan antara laba sebelum pajak yang telah dipotong
dengan bunga dankewajiban lancar dengan kata lain perusahaan
mampu menutupi kewajiban lancar yang ada.
d. Variabel Sales to Total Assets secara parsial tidak berpengaruh
terhadap S-score. Berdasarkan hasil penelitian menurut model
springate bahwa penjualan tidak selalu berpengaruh dalam
memprediksi kebangkrutan. kinerja keuangan dan profitabilitas
berfokus pada pendapatan penjualan, hal ini mengukur kemampuan
menajemen untuk mengelola asetnya sehingga dapat meningkatkan
penjualan, karena semakin rendah kemampuan perusahaan
83
menggunakan asetnya untuk meningkatkan penjualan. Maka semakin
tinggi kemungkinan perusahaan untuk mengalami Financial distress.
e. Variabel model springate (S-score) meliputi WC/TA, EBIT/TA,
EBT/CL dan SA/TA secara simultan berpengaruh terhadap S-score.
Hal ini dilihat dari niai signifikansinya 0.000 nilai tersebut < 0,05
sehingga secara keseluruhan variabel rasio altman bepengaruh
terhadap S-score.
3. Model yang Paling Akurat Dalam Memprediksi Kebangkrutan
Hasil uji koefisien determinasi Nagelkerke R Square didapatkan hasil
model ALTMAN (z-score) Revisi sebesar 98,5% dan model Springate (S-
score) sebesar 99%. Berdasarkan hasil teresbut nilai tertinggi diperoleh
model Springate . kondisi keuangan pada perusahaan sektor pertambangan
yang terdaftar di BEI tahun 2016-2018 dapat dianalisis oleh model
Springate (S-score) dalam memprediksi kebangkrutan.
6.2 Saran
Berdasarkan keterbatasan dalam penelitian ini, maka peneliti memberikan
saran agar dapat dijadikan bahan pertimbangan dalam meneliti prediksi
kebangkrutan:
1. Bagi perusahaan yang dikategorikan dalam kondisi sehat,terus
meningkatkan pengambilan keputusan kebijakan perusahaan dan
meningkatkan kinerja keuangan serta memanfaatkan asset yang dimiliki
dengan seefektif mungkin untuk mendapatkan keuntungan yang maksimal
84
dan perusahaan yang dikategorikan dalam grey area maka perusahaan
perlu berhati-hati dalam mengambil keputusan kebijakan perusahaan dan
terus berusaha menungkatkan kinerja keuangan serta memanfaatkan lebih
baik lagi asset yang dimiliki oleh perusahaan untuk mendapatkan
keuntungan yang lebih besar lagi.
2. Bagi Investor yng ingin berinvestasi disarankan untuk berhati-hati dalam
memilih perusahaan dan dapat menggunakan hasil penelitian sebagai salah
satu rujukan dalam membuat keputusan investasi serta memilih
perusahaan terutama perusahaan yang menunjukkan peningkatan kinerja
keuangan atau perusahaan yang memiliki kinerja baik menjadi pilihan
yang lebih aman. Hal ini bertujuan supaya investor tidak rugi dalam
penanaman modal.
3. Bagi peneliti selanjutnya sebaiknya menambah periode pengamatan
mengenai kondisi kebangkrutan perusahaan dan dapat menambah variabel
penelitian.
85
DAFTAR PUSTAKA
Anita Tri Widiyawati, 2015, Analisis rasio Altman modifikasi pada prediksi
kebangkrutan perusahaan property dan Real Estate yang terdaftar di BEI.
Jurnal Akuntansi dan Pendidikan, Vol.4 No. 2
Edi Prasodjo et al, 2015, Analisis Status Keberlanjutan Kegiatan Pertambangan
Batubara di kota Samarinda Provinsi Kalimantan Timur. Jurnal Teknologi
Mineral dan Batubara. Vol. 11 No. 1
Endang Purwanti, 2016, Analisis Perbedaan Model Altman z-score dan Model
Springate dalam Memprediksi Kebangkrutan pada Perusahaan
Pertambangan yang terdaftar di BEI 2010-2014. Jurnal Stie Semarang.
Vol. 8 No. 2.
Fitria Kartikasari. et al. 2014, Prediksi Kebangkrutan Berdasarkan Analisis z-
score altman (Studi pada Kelompok Perusahaan Textile and Garment yang
terdaftar di BEI selama tahun 2008-2012). Jurnal Administrasi Bisnis Vol.
9 No. 1
Ghazali Syamni, 2018, Bankruptcy Prediction Models and Stock Princes of The
Coal Mining Industry in Indonesia Jurnal Etikonomi. Vol. 17 No. 1.
Inggi Rovita Dewi. et al. 2014, Pengaruh Struktur Modal Terhadap Nilai
Perusahaan (Studi pada sektor pertambangan yang terdaftar di BEI
periode 2009-2012). Jurnal Administrasi Bisnis (JAB). Vol. 17 No. 1.
Komang Devi Methili Purnajaya, Ni K. Lely A. Merkusiwati, 2014, Analisis
Komparasi Potensi Kebangkrutan dengan Metode Z-score Altman,
Springate, dan Zmijewski pada Industri Kosmetik yang terdftar di BEI
Jurnal Akuntansi Vol. 7 No. 1.
Maylani Wulandari, Abel Tasman, 2019, Analisis Komparatif Dalam
Memprediksi Kebangkrutan Pada Perusahaan Telekomunikasi yang
Listing di BEI Tahun 2008-2017. Jurnal Kajian Manajemen dan
Wirausaha. Vol. 01 No. 01.
M.Noor Salim, 2016, Potensi Kebangkrutan Perusahaan Pertambangan Batubara
yang terdaftar di BEI Jurnal Ekonomi. Vol.18. No. 3.
86
Pasaman Silaban, 2014, Analisis Kebangkrutan dengan Model altman z-score
Studi kasus di perusahaan Telekomunikasi. Jurnal Akuntansi Vol. 18
No.3.
Putri Yudiastantri, et al. 2018, Analisis Prediksi Kebangkrutan Perusahaan dengan
Metode Altman pada Perusahaan Rokok yang Listing di BEI pada tahun
2012-2016. Jurnal Ekonomi dan Bisnis Vol.07 No. 12.
Rafles W. Tambunan et al, 2015, Analisis Prediksi Kebangkrutan Perusahaan
dengan menggunakan Metode Altamn z-score (Studi pada subcektor rokok
yang terdaftar di BEI Tahun2009-2013). Jurnal Administrasi Bisnis (JAB).
Vol. 2 No. 1
Yuliana, 2015, Analisis kebangkrutan pada perusahaan Batubara di Bursa Efek
Indonesia. Jurnal e-Jurnal Katalogis, Vol.3 No. 5
www. Britama.com/index.php/2012/05/sejarah-dan-profil-singkat-aksi
www.Idx.co.id
87
LAMPIRAN
88
Lampiran 1. Hasil perhitungan Rasio Altman Z- Score
Z’=0,717X1 + 0,847X2 +3,108X3 +0,42X4 +0,988X5
Keterangan:
X1 : Modal kerja/Total Aset
X2 :Laba Ditahan / Total Asset
X3 :Laba Sebelum Bunga Dan Pajak/Total Aset
X4 :Nilai Buku Ekuitas/ Total Aset
X5 : Sales/Total Asset
KODE TAHUN X1 X2 X3 X4 X5
ADRO 2016 0.145372993 0.249546903 0.09009427 1.3835392 0.38701925
ADRO 2017 0.176964196 0.28862321 0.13968366 1.5028823 0.4781718
ADRO 2018 0.103939816 0.297849038 0.10354492 1.5124255 0.37291971
ARII 2016 -0.512712311 -0.26535608 -0.05870058 0.2054679 0.03526336
ARII 2017 -0.434156311 -0.3147758 -0.02181907 0.1384141 0.08784771
ARII 2018 -0.508027142 -0.31528968 -0.29344272 0.1074027 0.07795091
ANTM 2016 0.48444588 0.323040454 0.0079146 1.5907033 0.30372897
ANTM 2017 0.24476536 0.325369233 0.01513936 1.6045308 0.42158672
ANTM 2018 0.261052129 0.314993994 0.02843636 1.3968933 0.60742333
ATPK 2016 -0.045364344 -0.36885164 -0.17730124 0.8685603 0.00643315
ATPK 2017 -0.173858439 -0.91693304 -0.13723812 0.653057 0.01662633
ATPK 2018 -0.152723616 -0.00105481 -0.07822027 0.4760096 0.04384166
89
BSSR 2016 0.028738014 0.308830361 0.19958418 2.2484657 1.31859996
BSSR 2017 0.116316384 0.376727029 0.53159109 2.4713479 1.86817786
BSSR 2018 0.033183627 0.281465187 0.32036849 1.2788829 1.27900638
DEWA 2016 0.077434848 -0.2508326 0.00144193 1.4411984 0.6794349
DEWA 2017 -0.134866493 -0.23205154 0.00689178 1.3059147 0.60425789
DEWA 2018 -0.064293585 -0.24277177 0.00219047 1.4998966 0.49616667
GEMS 2016 0.395894351 0.117910505 0.13044506 2.3495832 1.0176605
GEMS 2017 0.284906432 0.122362785 0.28428053 0.9797716 1.28617748
GEMS 2018 0.088226649 0.150767629 0.18326888 0.8405573 1.06382428
HRUM 2016 2.418538351 0.358504634 0.07110337 6.1349268 -2.87379798
HRUM 2017 3.193063079 0.421101496 0.15895549 6.2259506 -1.56866143
HRUM 2018 0.492057944 0.368862412 0.08648892 4.3515516 -1.01665852
ITMG 2016 1.341258246 0.440317839 0.15869753 3.0011375 1.13035796
ITGM 2017 2.109707983 0.430389284 0.26647888 2.3922137 1.24352032
ITMG 2018 1.963618095 0.434448008 0.19080221 2.1269069 0.96055141
MYOH 2016 1.146339463 0.483926777 0.20001435 5.4962093 1.29100817
MYOH 2017 1.259607383 0.488611836 0.12506015 3.3937628 1.3821771
MYOH 2018 1.277480671 0.490819428 0.20181944 2.8281559 1.22868401
PTBA 2016 0.178027681 0.611825336 0.13623501 1.3150448 0.2184916
PTBA 2017 0.300376323 0.662400087 0.26826696 1.685495 0.8855507
PTBA 2018 0.300542688 0.613407246 0.2302431 1.9768245 0.71363429
SMMT 2016 -0.094083632 -0.08227665 -0.06330507 1.4916572 0.08804979
SMMT 2017 -0.13076162 -0.02939377 -0.08519232 1.3690974 0.07942657
SMMT 2018 -0.111983704 0.024259578 -0.02981428 1.3359754 0.15791305
90
Lampiran 2. Hasil Perhitungan Rasio Springante (S-score)
S = 1,03 A + 3,07 B + 0,66 C + 0,4 D
Keterangan :
A = Working Capital /Total Assets
B =Ebit/ Total Assets
C = Net Profit Taxs /Current Liabilities
KODE TAHUN X1 X2 X3 X4
ADRO 2016 0.244196912 0.0900943 0.84790285 0.3870192
ADRO 2017 0.290448974 0.1396837 1.20202850 0.4781718
ADRO 2018 0.233932115 0.1035449 0.69125612 0.3729197
ARII 2016 0.110403851 0.0022780 -0.09420523 0.0352634
ARII 2017 0.120496527 0.0218191 -0.03933824 0.0878477
ARII 2018 0.12599447 0.0293441 -0.04628255 0.0779509
ANTM 2016 0.354558953 0.0002720 0.05452088 0.3037290
ANTM 2017 0.29992194 0.0200107 0.08183703 0.4215867
ANTM 2018 0.332330615 0.0589755 0.13469426 0.6074233
ATPK 2016 0.100059968 -0.1773012 -1.26774665 0.0064331
ATPK 2017 0.042303742 -0.1372381 -1.43190262 0.0166263
ATPK 2018 0.071088256 -0.0782203 -0.38778272 0.0438417
BSSR 2016 0.29449899 0.1995842 0.72792901 1.3186000
BSSR 2017 0.375339926 0.5315911 2.05194833 1.8681779
BSSR 2018 0.41974057 0.3203685 0.82877437 1.2790064
91
DEWA 2016 0.338408722 0.0219500 0.02386172 0.6794349
DEWA 2017 0.29283333 0.0416613 0.07686197 0.6042579
DEWA 2018 0.321532029 0.0127362 0.01500126 0.4961667
GEMS 2016 0.538596485 0.1304451 0.90764151 1.0176605
GEMS 2017 0.702462811 0.2842805 0.68081952 1.2861775
GEMS 2018 0.483770182 0.1832689 0.46192465 1.0638243
HRUM 2016 0.648757 0.0711034 0.55527090 0.5252529
HRUM 2017 0.685176965 -0.0843277 1.26449779 0.7086838
HRUM 2018 0.66586157 0.0864889 0.49762438 0.5019154
ITMG 2016 0.445534463 0.1586975 0.80386458 1.1303580
ITGM 2017 0.586603174 0.2664789 1.10548451 1.2435203
ITMG 2018 0.565248606 0.1916206 0.70139046 0.9605514
MYOH 2016 0.570837722 0.2000144 1.50611613 1.2851621
MYOH 2017 0.631766867 0.1250601 0.56319318 1.3821771
MYOH 2018 0.655905306 0.2018194 0.79432733 1.2286840
PTBA 2016 0.449482079 0.1362350 1.20998119 0.7567982
PTBA 2017 0.505639754 0.2682670 1.19773550 0.8855507
PTBA 2018 0.483914641 0.2302431 1.66440517 0.7136343
SMMT 2016 0.034032622 -0.0633051 -0.22409503 0.0880498
SMMT 2017 0.035538486 -0.0851799 0.33210693 0.0794266
SMMT 2018 0.093351627 -0.0298143 0.28942261 0.1579130
92
Lampiran 3. Hasil Perhitungan Z-score
KODE TAHUN X1 X2 X3 X4 X5 Z-score Prediksi Y
ADRO
2016 0.10 0.21 0.28 0.58 0.38 1.56
Grey 0 ADRO 2017 0.13 0.24 0.43 0.63 0.47 1.91
Grey 0
ADRO 2018 0.07 0.25 0.32 0.64 0.37 1.65 Grey 0
ARII 2016 0.37 0.22 0.18 0.09 0.03 -0.65 Bangkrut 1
ARII 2017 0.31 0.27 0.07 0.06 0.09 -0.50 Bangkrut 1
ARII 2018 0.36 0.27 0.91 0.05 0.08 -1.42 Bangkrut 1
ANTM 2016 0.35 0.27 0.02 0.67 0.30 1.61 Grey 0
ANTM 2017 0.18 0.28 0.05 0.67 0.42 1.59 Grey 0
ANTM 2018 0.19 0.27 0.09 0.59 0.60 1.73 Grey 0
ATPK 2016 0.03 0.31 0.55 0.36 0.01 -0.52 Bangkrut 1
ATPK 2017 0.12 0.78 0.43 0.27 0.02 -1.04 Bangkrut 1
ATPK 2018 0.11 0.00 0.24 0.20 0.04 -0.11 Bangkrut 1
BSSR 2016
0.02 0.26 0.62 0.94 1.30 3.15
Tidak
Bangkrut 0
BSSR 2017
0.08 0.32 1.65 1.04 1.85 4.94
Tidak
Bangkrut 0
BSSR 2018
0.02 0.24 1.00 0.54 1.26 3.06
Tidak
Bangkrut 0
DEWA 2016 0.06 0.21 0.00 0.61 0.67 1.12 Bangkrut 1
DEWA 2017 0.10 0.20 0.02 0.55 0.60 0.87 Bangkrut 1
DEWA 2018 0.05 0.21 0.01 0.63 0.49 0.88 Bangkrut 1
GEMS 2016 0.28 0.10 0.41 0.99 1.01 2.78 Grey 0
93
GEMS 2017 0.20 0.10 0.88 0.41 1.27 2.87 Grey 0
GEMS 2018 0.06 0.13 0.57 0.35 1.05 2.16 Grey 0
HRUM 2016 1.73 0.30 0.22 2.58 2.84 2.00 Grey 0
HRUM 2017
2.29 0.36 0.49 2.61 1.55 4.21
Tidak
Bangkrut 0
HRUM 2018 0.35 0.31 0.27 1.83 1.00 1.76 Grey 0
ITMG 2016
0.96 0.37 0.49 1.26 1.12 4.21
Tidak
Bangkrut 0
ITGM 2017
1.51 0.36 0.83 1.00 1.23 4.94
Tidak
Bangkrut 0
ITMG 2018
1.41 0.37 0.59 0.89 0.95 4.21
Tidak
Bangkrut 0
MYOH 2016
0.82 0.41 0.62 2.31 1.28 5.44
Tidak
Bangkrut 0
MYOH 2017
0.90 0.41 0.39 1.43 1.37 4.50
Tidak
Bangkrut 0
MYOH 2018
0.92 0.42 0.63 1.19 1.21 4.36
Tidak
Bangkrut 0
PTBA 2016 0.13 0.52 0.42 0.55 0.22 1.84 Grey 0
PTBA 2017
0.22 0.56 0.83 0.71 0.87 3.19
Tidak
Bangkrut 0
PTBA 2018
0.22 0.52 0.72 0.83 0.71 2.99
Tidak
Bangkrut 0
SMMT 2016 0.07 0.07 0.20 0.63 0.09 0.38 Bangkrut 1
SMMT 2017 0.09 0.02 0.26 0.58 0.08 0.27 Bangkrut 1
SMMT 2018 0.08 0.02 0.09 0.56 0.16 0.56 Bangkrut 1
94
Lampiran 4. Hasil Perhitungan S-score
KODE TAHUN X1 X2 X3 X4 S-score Prediksi Y
ADRO 2016 0.25 0.28 0.56 0.15 1.24
Tidak
Bangkrut 0
ADRO 2017
0.30 0.43 0.79 0.19 1.71 Tidak
Bangkrut 0
ADRO 2018
0.24 0.32 0.46 0.15 1.16 Tidak
Bangkrut 0
ARII 2016 0.11 0.01 0.06 0.01 0.20 Bangkrut 1
ARII 2017 0.12 0.07 0.03 0.04 0.25 Bangkrut 1
ARII 2018 0.13 0.09 0.03 0.03 0.28 Bangkrut 1
ANTM 2016 0.37 0.00 0.04 0.12 0.52 Bangkrut 1
ANTM 2017 0.31 0.06 0.05 0.17 0.59 Bangkrut 1
ANTM 2018 0.34 0.18 0.09 0.24 0.86 Bangkrut 1
ATPK 2016 0.10 0.54 0.84 0.00 1.49 Bangkrut 1
ATPK 2017 0.04 0.42 0.95 0.01 1.42 Bangkrut 1
ATPK 2018 0.07 0.24 0.26 0.02 0.59 Bangkrut 1
BSSR 2016 0.30 0.61 0.48 0.53 1.92
Tidak
Bangkrut 0
BSSR 2017 0.39 1.63 1.35 0.75 4.12
Tidak
Bangkrut 0
BSSR 2018 0.43 0.98 0.55 0.51 2.47
Tidak
Bangkrut 0
DEWA 2016 0.35 0.07 0.02 0.27 0.70 Bangkrut 1
DEWA 2017 0.30 0.13 0.05 0.24 0.72 Bangkrut 1
95
DEWA 2018 0.33 0.04 0.01 0.20 0.58 Bangkrut 1
GEMS 2016 0.55 0.40 0.60 0.41 1.96
Tidak
Bangkrut 0
GEMS 2017 0.72 0.87 0.45 0.51 2.56
Tidak
Bangkrut 0
GEMS 2018 0.50 0.56 0.30 0.43 1.79
Tidak
Bangkrut 0
HRUM 2016 0.67 0.22 0.37 0.21 1.46
Tidak
Bangkrut 0
HRUM 2017 0.71 0.26 0.83 0.28 2.08
Tidak
Bangkrut 0
HRUM 2018 0.69 0.27 0.33 0.20 1.48
Tidak
Bangkrut 0
ITMG 2016 0.46 0.49 0.53 0.45 1.93
Tidak
Bangkrut 0
ITGM 2017 0.60 0.82 0.73 0.50 2.65
Tidak
Bangkrut 0
ITMG 2018 0.58 0.59 0.46 0.38 2.02
Tidak
Bangkrut 0
MYOH 2016 0.59 0.61 0.99 0.51 2.71
Tidak
Bangkrut 0
MYOH 2017 0.65 0.38 0.37 0.55 1.96
Tidak
Bangkrut 0
MYOH 2018 0.68 0.62 0.52 0.49 2.31
Tidak
Bangkrut 0
PTBA 2016 0.46 0.42 0.80 0.30 1.98
Tidak
Bangkrut 0
PTBA 2017 0.52 0.82 0.79 0.35 2.49
Tidak
Bangkrut 0
PTBA 2018 0.50 0.71 1.10 0.29 2.59
Tidak
Bangkrut 0
SMMT 2016 0.04 0.19 0.15 0.04 0.41 Bangkrut 1
SMMT 2017 0.04 0.26 0.22 0.03 0.55 Bangkrut 1
96
SMMT 2018 0.10 0.09 0.19 0.06 0.44 Bangkrut 1
Lampiran 5. Hasil Output Spss
1. Uji Hasil Uji Kelayakan Model
Hosmer and Lemeshow Test
Model Step Chi-square Df Sig
Altman 1 0.705 7 0.998
Springate 1 2.470 7 0.929
2. Uji Ward Model Altman (Z-score)
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
95% C.I.for EXP(B)
Lower Upper
Step
1a
WC/TA -1.084 9.192 .014 1 .906 .338 .000 22559060.985
RE/TA -14.787 11.384 1.687 1 .194 .000 .000 1853.454
EBIT/TA -4.889 8.445 .335 1 .023 .008 .000 116160.985
BVE/BVD .281 6.682 .002 1 .966 1.324 .000 645677.407
SA/TA -.316 3.753 .007 1 .933 .729 .000 1142.005
Constant 1.470 4.861 .091 1 .762 4.349
97
a.Variable(s) entered on step 1: WC/TA, RE/TA, EBIT/TA, BVE/BVD,
SA/TA.
3. Uji Wald Model Springate (S-score)
B S.E. Wald Df Sig. Exp(B)
95% C.I.for EXP(B)
Lower Upper
Step
1a
WC/TA -7.132 9.061 .620 1 .431 .001 .000 41242.072
EBIT/TA -5.781 11.208 .266 1 .026 .003 .000 10705380.132
EBT/CL -10.464 7.987 1.717 1 .039 .000 .000 179.389
SA/TA 3.820 14.478 .070 1 .792 45.625 .000 960686849033
57.310
Constant 5.649 3.245 3.030 1 .082 283.945
a.Variable(s) entered on step 1: WC/TA, EBIT/TA, EBT/CL, SA/TA.
4. Model Altman (Z-score) Revisi
Hasil Uji Nilai -2LL yang Terdiri Hanya Konstanta
Iteration Historya,b,c
Iteration -2 Log likelihood
Coefficients
Constant
Step 0 1 48.902 -.333
2 48.902 -.336
3 48.902 -.336
98
a. Constant is included in the model.
b. Initial -2 Log Likelihood: 48.902
c. Estimation terminated at iteration number 3 because parameter
estimates changed by less than .001.
Hasil Uji Nilai -2LL yang Terdiri dari Konstanta dan variabel Bebas
Iteration Historya,b,c,d
Iteration
-2 Log
likelihood
Coefficients
Const
ant WC/TA RE/TA
EBIT/
TA
BVE/
BVD SA/TA
Step 1 1 16.033 .252 -.345 -3.792 -1.197 .047 .034
2 7.391 .488 -.469 -7.240 -2.217 .218 .069
3 3.307 .863 -.600 -10.900 -3.581 .323 .010
4 1.386 1.470 -1.084 -14.787 -4.889 .281 -.316
5. Hasil Uji Perbandingan -22LL
Omnibus Tests Of Model Coeffients
Chi-square Df Sig.
Step 1 Step 44.443 5 .000
Block 44.443 5 .000
Model 44.443 5 .000
6. Model Springate (S-score)
Hasil Uji 2LL yang terdiri hanya konstanta Iteration History
Iteration -2 Log likelihood
Coefficients
Constant
Step 0 1 45.835 -.667
2 45.829 -.693
3 45.829 -.693
7. Hasil Uji Nilai -2LL yang Terdiri dari Konstanta dan variabel Bebas
Iteration -2 Log Coefficients
99
likelihood Constant WC/TA EBIT/TA EBT/CL SA/TA
Step 1 1 18.256 1.903 -3.808 -.726 -1.594 -.259
2 8.961 3.053 -4.827 -1.753 -3.975 .393
3 3.816 4.275 -5.744 -3.560 -7.106 1.904
4 1.516 5.649 -7.132 -5.781 -10.464 3.820
8. Hasil Uji Perbangingan -22LL Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-square df Sig.
Step 1 Step 47.386 4 .000
Block 47.386 4 .000
Model 47.386 4 .000
9. Hasil Uji Koefisien Determinasi Model Summary
Model
Step
-2 Log
likelihood
Cox & Snell R
Square
Nagelkerke R
Square
Altman 1 1.386a 00.709 0.985
Springate
1 1.056a .735 0.990