angka dalam laporan keuangan

13
Angka Dalam Laporan Keuangan: Isu-Isu dan Bukti Empiris BAB 4 ANGKA-ANGKA DALAM LAPORAN KEUANGAN: ISU-ISU DAN BUKTI EMPIRIS Pada dasarnya penggunaan angka-angka dalam laporan keuangan, ada hal-hal penting yang perlu diperhatikan seperti berikut: 1. Asumsi yang mendasari ukuran-ukuran ringkasan alternatif (seperti rasio). 2. Sifat-sifat empiris yang mendasari angka dan ukuran ringkasan. Kegagalan untuk mempertimbangkan masalah ini dapat menghasilkan gambar dari kesimpulan yang salah, penggunaan alat statistik yang tidak sesuai, atau pengumpulan data yang berlebihan. 4.1 Asumsi-asumsi Analisis Rasio Model paling umum yang sering digunakan dalam data laporan keuangan yaitu diringkas melalui bentuk rasio, dengan tujuan seperti berikut: 1. Untuk mengendalikan dampak dari perbedaan ukuran antara perusahaan dan karena perbedaan waktu. 2. Untuk membuat data lebih memuaskan untuk memenuhi asumsi yang mendasari peralatan statistik seperti analisa regresi. 3. Untuk menyelidiki teori dimana rasio merupakan variabel kepentingan.

Upload: ayu-badai

Post on 13-Apr-2016

38 views

Category:

Documents


5 download

DESCRIPTION

analisis 2

TRANSCRIPT

Page 1: Angka Dalam Laporan Keuangan

Angka Dalam Laporan Keuangan: Isu-Isu dan Bukti Empiris

BAB 4

ANGKA-ANGKA DALAM LAPORAN KEUANGAN:

ISU-ISU DAN BUKTI EMPIRIS

Pada dasarnya penggunaan angka-angka dalam laporan keuangan, ada hal-hal penting

yang perlu diperhatikan seperti berikut:

1.      Asumsi yang mendasari ukuran-ukuran ringkasan alternatif (seperti rasio).

2.      Sifat-sifat empiris yang mendasari angka dan ukuran ringkasan.

Kegagalan untuk mempertimbangkan masalah ini dapat menghasilkan gambar dari kesimpulan

yang salah, penggunaan alat statistik yang tidak sesuai, atau pengumpulan data yang berlebihan.

4.1    Asumsi-asumsi Analisis Rasio

Model paling umum yang sering digunakan dalam data laporan keuangan yaitu diringkas

melalui bentuk rasio, dengan tujuan seperti berikut:

1.      Untuk mengendalikan dampak dari perbedaan ukuran antara perusahaan dan karena perbedaan

waktu.

2.      Untuk membuat data lebih memuaskan untuk memenuhi asumsi yang mendasari peralatan

statistik seperti analisa regresi.

3.      Untuk menyelidiki teori dimana rasio merupakan variabel kepentingan.

4. Untuk mengeksploitasi penelitian empiris yang teramati antara rasio keuangan

dan estimasi atau prediksi variabel yang diminati (contohnya, risiko keamanan

atau kemungkinan suatu perusahaan menyatakan kebangkrutan).

Asumsi-asumsi yang terpenting dalam penggunaan rasio sebagai alat kontrol terhadap

perbedaan yakni karena proporsi di dalamnya tetap.

Alasan  Untuk Penggunaan Analisis  Non-rasio

Pada pembahasan terdahulu fokus terhadap asumsi relasional yang tersirat dalam

pendekatan rasio untuk mengendalikan efek terhadap perbedaan ukuran pada seluruh perusahaan

Page 2: Angka Dalam Laporan Keuangan

atau dari waktu ke waktu. Dimana asumsi proporsionalitas tidak deskriptif, seperti dalam

penerapan alat statistik analisis regresi linier atau nonlinier sehingga dapat menajadi acuan dalam

menganalisis data.

Beberapa anggapan ekonomi untuk tidak membatasi analisis data dalam bentuk rasio. Karena

asumsi proporsionalitas dianggap sebagai asumsi paling tepat dalam mengendalikan perbedaan

ukuran perusahaan melalui penggunaan rasio yang dapat menyebabkan hilangnya suatu

informasi penting.

4.2    Masalah Perhitungan Dalam Menghitung Rasio

Masalah dalam menginterprestasikan sering muncul dimana berkaitan dengan penggunaan rasio

dalam berbagai konteks seperti berikut:

a.    Penyebut negatif

Dapat diasumsikan bahwa analisis dalam pemeriksaan profitabilitas dari suatu

perusahaan dalam sebuah industri yang menemukan bahwa perusahaan memiliki ekuitas

pemegang saham negatif. Pengamatan dalam denominator rasio earning to shareholder’s equity

akan menghasilkan rasio yang tidak dapat diinterpretasikan. Ada beberapa cara untuk mengatasi

hal ini yaitu:

1.      Menghapus pengamatan dari sampel

2.      Memeriksa alasan penyebab adanya penyebut negatif

3.      Menggunakan alternatif rasio yang menggunakan  beberapa aspek profitabilitas,  misalnya:

return on total asset atau earnings to sales.

b.   Pengamatan outlier

Outlier adalah sebuah pengamatan yang tampaknya tidak konsisten dengan data lainnya.

Ada beberapa langkah untuk menentukan apakah pengamatan merupakan outlier atau tidak yaitu

dengan cara memastikan nilai ekstrim pada kesalahan pencatatan dan apakah nilai ekstrim

tersebut menyebabkan denominator dari rasio pada tahun tertentu, mengklasifikasikan kebijakan

akuntansi, metode akuntansi, kondisi ekonomis dan perubahan struktural.

Ada beberapa piliahn alternatif yang tersedia untuk analis ketika menghadapi observasi yang

ekstrim adalah

1.      Menghapus pengamatan ekstrim

Page 3: Angka Dalam Laporan Keuangan

2.      Mempertahankan  pengamatan ekstrim sebagai kondisi ekstrim dari karakteristik yang

mendasari.

3.      Menyesuaikan kebijakan akuntansi atau kondisi ekonomis yang dianggap menyebabkan

pengamatan ekstrim.

4.      Winsorizing sampel.

5.      Trimming sampel.

4.3 Distribusi Angka  Dalam Laporan Keuangan

a. Pentingnya Distribusi Bukti

Contoh  tentang area keputusan di mana bukti mengenai distribusi angka-angka laporan

keuangan ini penting meliputi:

1)   Sebuah keputusan pinjaman bank di mana keinginan seorang analis untuk menentukan di mana

pada distribusi industry, rasio keuangan dari pemohon pinjaman yang sebenarnya.

2)   Sebuah keputusan strategi perusahaan di mana fokusnya adalah pada potensi dari penghasilan

untuk menggerakkan rasio penjualan unit bisnis dari dasar 10% bawah  industri ke 10% teratas.

3)   Keputusan dalam keterlibatan audit tentang desain sebuah pendekatan pengambilan sampel

untuk memperkirakan karakteristik keuangan suatu populasi.

4)   Keputusan tentang alat statistik apa yang digunakan ketika menganalisis data laporan keuangan.

Statistik dan ekonometrik memberikan variasi yang luas dengan asumsi yang berbeda untuk

pendistribusian data yang dianalisis

Bukti tentang distribusi angka-angka laporan keuangan juga dapat menjadi rangsangan untuk

sub penelitian terkini yang mempromosikan pemahaman yang lebih baik dari sifat-sifat data

laporan keuangan.

b.   Fokus pada normalitas

Kebanyakan analisa dari distribusi angka-angka dalam laporan keuangan mencoba

menentukan apakah distribusi normal dapat digunakan untuk menjelaskan angka-angka tersebut.

Alasan pertama mengapa memfokuskan pada normalitas data adalah karena distribusi normal

memiliki properti menarik dimana hanya dua statistik ( rata-rata dan standar deviasi( yang

memenuhi karakteristik unyuk seluruh distribusi normal. Alasan kedua adalah banyak alat

statistik yang tersedia untuk menganalisa data laporan keuangan menggunakan asumsi bahwa

data tersebut berdistribusi normal.

Page 4: Angka Dalam Laporan Keuangan

Bagaimana jika normalitas ditolak ? Hal ini dapat diatasi dengan:

1.   Memaksakan  kewajaran atau normalitas pada data

2.   Mencoba untuk mentransform data sehingga asumsi data normal dapat dicapai

3.   Mencoba untuk memaksa normalitas dengan mereset observasi yang ekstrim

4.   Memaksakan data menjadi normal dengan menghapus pengamatan yang menyimpang

5.   Mengakui ketidaknormalan tanpa mencoba mengidentifikasi distribusi normal tertentu

6.   Mengidentifikasikan bentuk distribusi tidak normal  yang mengkarakteristikan data yang hendak

diamati. Identifikasi ini dapat didasarkan, pada (a) analisis bukti sampel, (b) sebelum bukti yang

tersedia, atau (c) analisis ekonomi dari distribusi rasio.

c.    Aspek Distribusi

1)   Central tendency dapat dihitung dengan statistik yaitu median

2)   Dispersion. Standar deviasi merupakan alat ukur yang umum untuk mengukur dispersion

3)   Skewnees Distribusi skewnees berbeda dengan distribusi berbentuk bel dari distribusi normal.

Alat ukur yang biasanya digunakan untuk mengukur skewnees adalah keofisiean skewnees.

4)   Kurtosis merupakan test yang umum digunakan untuk mengukur normalitas adalah

membandingkan distribusi sampel dengan distribusi normal menurut teori

5)   Studentized Range merupakan pengukur lain dari dispersision

6)   Fractiles of the distribution. Kegunaan dari distribusi suatu variabel terkadang diperoleh dari

fractiles of the distribution

d.   Bukti Pendistribusian yang Dipublikasikan

Beberapa studi melaporkan bukti-bukti distribusi dalam rasio keuangan, yaitu :

1)   Deakin (1976), yang menguji distribusi 11 rasio keuangan pada perusahaan manufaktur di

Amerika Serikat pada periode 1953-1973 menyimpulkan bahwa normalitas pada rasio laporan

keuangan tidak dapat dipertahankan kecuali jika rasio total hutang dengan total aset. Normalitas

dapat dicapai dengan mentransform data.

2)   Ricketts dan Stover (1978)  yang menguji distribusi 11 rasio keuangan pada bank di Amerika

Serikat pada periode 1965-1974, menyimpulkan bahwa asumsi normalitas tidak dapat ditolak

pada rasio bank yang diuji.

3)   Frecka dan Hopwood (1983) yang melakukan pengujian serupa dengan Deakin (1976) dengan

periode 1950-1979, menyimpulkan bahwa dengan menghapus outlier, normalitas atau setidaknya

Page 5: Angka Dalam Laporan Keuangan

mendekati normalitas, dapat tercapai untuk populasi perusahaan manufaktur dan untuk industri

spesifik lainnya.

4)   Bougen dan Drudy (1980) yang menguji distribusi dari 7 rasio keuangan pada lebih dari 700

perusahaan di Inggris pada tahun 1975, menyimpulkan bahwa bukti-bukti di Inggris

mengindikasikan non-normalitas yang disebabkan oleh beragamnya tingkat skewness dan adanya

outlier yang ekstrim.

5)   Buijink dan Jegers (1984) yang menguji distribusi 11 rasio keuangan pada perusahaan Belgia

pada periode 1977-1981 menyimpulkan bahwa rasio-rasio yang diuji menyajikan kekonsistenan

dalam aspek distribusi tersebut.

Bukti tentang dispersi dan simetri distribusi rasio keuangan disajikan dalam banyak publikasi

perdagangan dan pemerintahan.

e.    Beberapa Bukti Tambahan

Dalam mendapatkan sebuah tambahan wawasan tentang distribusi variabel keuangan, yang benar

dari distribusi berikut dihitung. Basis data terdiri dari semua perusahaan dengan data pada 1983

industri tahunan tape Compustat:

(a)      Posisi Kas

1. (Kas + surat berharga) / kewajiban lancar, (C + MS) / CL

2. (Kas + surat berharga) / Penjualan, (C + MS) / S

3. (Kas + surat berharga) / total aset, (C + MS) / TA

(b)      Likuiditas

1.   Quick aset / kewajiban lancar, QA / CL

2.   Aktiva lancar / kewajiban lancar, CA / CL

(c)       Modal kerja / Arus Kas

1.   Modal kerja dari operasi / Penjualan, WCO / S

2.   Modal kerja dari operasi / Total aset, WCO / TA

3.   Arus kas dari operasi / Penjualan, CFO / S

4.   Arus kas dari operasi / Jumlah aktiva (rata-rata), CFO / TA

(d)      Struktur Modal

1.   Kewajiban jangka panjang / Pemegang Saham ekuitas, LTL / SE

2.   (Kewajiban lancar dan jangka panjang) / Pemegang Saham ekuitas, (CL + LTL) / SE

Page 6: Angka Dalam Laporan Keuangan

(e)       Debt Service Coverage

1.   Pendapatan operasional / bunga pembayaran, IO / INA

2.   Arus kas dari operasi / bunga pembayaran, CFO / INA

(f)       Profitabilitas

1.   Pendapatan bersih, NI

2.   Laba bersih per saham, E. P. S.

3.   Pendapatan bersih / Penjualan, NI / S

4.   Laba bersih / Pemegang Saham ekuitas (rata-rata), NI / SE

5.   Laba bersih / Jumlah aktiva (rata-rata), NI / TA

(g)      Perputaran

1.   Penjualan / Total aktiva (rata-rata), S / TA

2.   Penjualan / Pendapatan piutang (rata-rata), S / AR

3.   COGS / Persediaan(rata-rata), COGS / INV

(h)      Pasar Modal

1.   Harga per saham / EPS, PE

2.   Dividen per saham / EPS, DIV. Payout

(i)        Dari Ukuran

1.   Total aset, TA

2.   Penjualan, S

3.   Kapitalisasi pasar, MKT. CAP.

Pendekatan-pendekatan untuk mengurangi penyimpangan normalitas

Beberapa pendekatan yang dapat mengurangi penyimpangan dari normalitas. Untuk

mengilustrasikan hal tersebut, efek dari menggunakan dua pendekatan alternatif untuk tiga rasio

keuangan berikut ini disajikan:

a)      Aktiva lancar / kewajiban lancar

b)      (kewajiban lancer - kewajiban jangka panjang) / pemegang saham ekuitas

c)      Penjualan / piutang

1.      Trimming pada sampel yang secara substansial dapat mengurangi penyimpangan normalitas saat

seluruh sampel diperiksa.

2.      Transforming rasio keuangan dengan menggunakan transformasi logaritma dan akar kuadrat.

Page 7: Angka Dalam Laporan Keuangan

4.4  Korelasi (hubungan) dan pergerakan diantara angka-angka laporan keuangan

A.  Korelasi Cross-Section

Hubungan Cross-section antara rasio keuangan menjadi penting ketika menggunakan rasio

dalam model statistik Bukti menunjukan  distribusi dari banyak rasio financial tidak

normal .Bukti ini memiliki implikasi ketika memeriksa hubungan antara rasio keuangan pada

suatu titik. Dua alat statistik utama yang digunakan untuk menganalisa hubungan antaradua

variabel adalah (1) Pearson moment correlation statistic yang digunakan pada saat distribusi

diperkirakan normal dan (2) Spearman rank correlation statistic apabila tidak dipertimbangkan

distribusi dari variabel.

B.  Pergerakan Time series

Rasio keuangan juga digunakan untuk menilai perubahan likuiditas, profitabilitas, dan

sebagainya dari waktu ke waktu. Permasalahan muncul ketika ada pertanyaan berapa banyak

rasio harus diperiksa dalam penilaian time-series. Satu pendakatan adalah dengan memeriksa

sejauh mana rasio keuangan nergerak bersama-sama dalam periode waktu.

C. Beberapa Bukti Tambahan

Secara umum, korelasi dan pergerakan rasio pada setiap kategori lebih tinggi

dibandingkan korelasi dan pergerakan dari rasio yang direpesentasikan antar kategori berbeda.

Kategori perputaran dan pasar modal merupakan yang terendah diantara kategori korelasi antara

rasio individual. Dua kategori ini juga telah dilaporkan relatif heterogen pada studi sebelumnya.

4.5 Beberapa Komentar Umum

1. Lev dan Sunder (1979) dan Whittington (1980) menyatakan bahwa terdapat peningkatan

kesadaran atas ketatnya asumsi implisit proporsional saat menggunakan rasio sebagai kontrol

untuk perbedaan ukuran antar perusahaan.

2. McDonald dan Morris (1984) menyelidiki asumsi dengan empat rasio keuangan : aset/penjualan

lancar, aset lancar/kewajiban lancar, arus kas/total hutang, dan total hutang/total aset.

3. Studi empiris dari distribusi rasio keuangan telah diuji dengan dua cara : a) rasio didistribusikan

dengan normal, b) rasio didistribusikan tidak normal. Sebuah pendekatan yang lebih menarik

untuk mengembangkan distribusi diuji lebih lanjut. McLeay (1984) mendiskusikan penggunaan

pendekatan maksimum untuk hubungan distribusi deskriptif dan non deskriptif.

Page 8: Angka Dalam Laporan Keuangan

4. Bukti penelitian menunjukkan bahwa rasio laporan keuangan dan variabel lain bergerak secara

bersama-sama dari waktu ke waktu karena adanya pengaruh ekonomi dan faktor-faktor yang

terkait dengan industri. Bukti ini menyarankan bahwa pengujian untuk normalitas atau bentuk

distribusi lain harus dilakukan pada pada sumber-sumber yang sama pada lintas waktu yang

berbeda.

5.  Gambola dan Ketz (1983) melakukan studi terhadap 58 rasio keuangan pada 783 perusahaan

manufaktur selama periode 1971-1980. Lalu untuk setiap tahun, analisis faktor diaplikasikan

pada 58 rasio keuangan tersebut. Gambola dan Ketz (1983) mengembangkan delapan faktor

yang memiliki korelasi tertinggi, yaitu :

a)      Posisi Kas : Hutang/Kas Lancar

b)      Arus Kas : Arus kas/Aset

c)      Pengeluaran Kas : Kas/Pengeluaran Kas

d)     Keuntungan Keuangan : Total Utang/modal

e)      Tingkat Pengembalian Investasi : Laba/Moda

f)       Persediaan : HPP/Persediaan

g)      Return on Sales : Modal kerja dari operasi/penjualan

h)      Capital Intensiveness : Aset Lancar/Total Utang

4.6 Ringkasan

1. Terdapat pebedaan motivasi dalam menguji data keuangan dalam format rasio, termasuk (a)

mengendalikan perbedaan ukuran antar perusahaan dari waktu ke waktu, (b) memfasilitasi

penarikan kesimpulan dari analisis statistik, (c) menyelidiki teori dimana rasio keuangan

merupakan variabel kepentingan, (d) mengeksploitasi pengamatan empiris keteraturan antara

rasio keuangan dan estimasi atau prediksi dari variabel kepentingan.

2.  Penghitungan atau penginterpretasian masalah sering ditemukan saat menguji data dalam bentuk

rasio. Kemungkinan penyebab masalah ini sangat banyak, dan para analis harus menyadarinya

sebelum memutuskan bagaimana mengatasinya.

3.  Terdapat bukti bahwa banyak rasio keuangan tidak dideskripsikan dengan distribusi normal.

4.  Terdapat bukti bahwa rasio keuangan khusus dengan berbagai kategori (posisi kas, struktur

modal, dan profitabilitas) memiliki korelasi dengan yang lainnya dan memiliki derajat

pergerakan yang tinggi dari waktu ke waktu. Bukti ini konsisten dengan tingkat rasio yang lebih

Page 9: Angka Dalam Laporan Keuangan

kecil yang dapat mengetahui informasi yang terdapat dalam banyak rasio keuangan yang dapat

dihitung.

Read More on :

http://jibonkrocksite.blogspot.com/2014/03/angka-dalam-laporan-keuangan-isu-isu.html#ixzz3nkIi8wWT