Pendahuluan
Kebangkrutan suatu perusahaan, terutama perusahaan besar akan membawa
dampak negatif bagi manajemen, kreditor, investor, maupun pemerintah. Permasalahan tersebut menjadi hal yang diusahakan untuk dihindari, karena akibat yang ditimbulkan yaitu pernyataan pailit oleh pengadilan. Aturan mengenai kepailitan di Indonesia tercantum dalam UU No 1 tahun 1998, yang menyebutkan bahwa debitor yang mempunyai dua atau
lebih kreditor dan tidak dapat membayar
sedikitnya satu utang yang telah jatuh waktu
dan tidak dapat ditagih, dinyatakan pailit dengan putusan
pengadilan yang berwenang, baik atas permohonan
sendiri, maupun atas permintaan lima orang atau lebih kreditornya.
Kejaksaan dapat mengajukan permohonan kepailitan demi kepentingan umum.
Kepailitan ditandai dengan kondisi fnancal dstress, kondisi tersebut ditandai dengan penurunan kondisi keuangan (Platt & Platt, 2002).
Tahap awal dimulai dari kesulitan
likuiditas yang merupakan indikasi paling ringan sampai yang paling berat. Ketika arus kas perurahan kurang dari jumlah
utang jangka panjang yang telah jatuh tempo. Hal ini menandakan bahwa peusahaan tidak mampu melakukan
pembayaran atas kewajiban yang dimilikinya (Whitaker, 1999).
Perusahaan yang besar tidak
terlepas dari permasalahan keuangan, besar kecilnya perusahaan tidak dapat dijadikan patokan perusahaan tidak mengalami distress. Ketika perusahaan mengalami permasalahan keuangan, yang dirugikan bukan hanya pihak perusahaan,
tetap juga stakeholder dan shareholder terkena dampaknya (Munir & Mansur, 2009).
Menurut (Brigham & Houston, 2010)
dalam penelitiannya beliau menyampakan bahwa kondisi kesulitan
keuangan atau fnancal dstress adalah kondisi yang bermula dari tidak
tertib atau kacaunya pengelolaan keuangan pada suatu perusahaan.� Financial distress ini
dimulai dari tekanan likuiditas yang semakin lama semakin berat, kemudian berlanjut pada kondisi menurunnya nilai aset sehingga tidak
mampu membayar berbagai kewajban keuangannya.
Menurut
Fred Weston dalam buku (Kasmir, 2015),
rasio likuiditas merupakan gambaran dimana perusahaan mampu dalam memenuhi
kewajban (utang) jangka pendek. Dalam hal
ini berarti apabila perusahaan mendapatkan tagihan hutang, perusahaan akan mampu untuk
memenuhi hutang tersebut terutama hutang yang sudah jatuh tempo. Rasio likuiditas berfungsi untuk menunjukkan atau mengukur kemampuan
perusahaan dalam memenuhi kewajibannya yang sudah jatuh tempo, baik kewajiban bagi pihak luar
(likuiditas bahan usaha) maupun di dalam perusahaan (likuiditas perusahaan).
Menurut (Zulfa & Nahar, 2020)
pasar modal merupakan pasar jangka
panjang yang didalamnya terdapat berbagai macam instrumen pasar modal yang dapat diperjualbelikan, Pasar
modal juga memiliki peran besar dalam perekonomian
suatu Negara yang menjalankan
dua fungsi sekaligus, yaitu fungsi keuangan dan fungsi ekonomi (Hasibuan, 2020)
Salah satu surat berharga diperdagangkan di pasar
modal adalah saham (Prawiranegara & Ramadhan, 2016).
Rasio Solvabilitas
digunakan untuk mengukur sejauh mana aktiva perusahaan dibiaya dengan hutang. Hal ini memiliki artian untuk membandingkan bahwa berapa besar
beban utang yang ditanggung
perusahaan dibanding dengan aktiva yang dimiliki perusahaan. Rasio ini digunakan
untuk mengukur dan mengetahui kemampuan perusahaan untuk membayar kewajiban jangka panjang dan jangka pendek yang dimiliki perusahaan apabila saat perusahaan
dilikuidasi.
Dalam jurnal (Fahmiwati et al., 2017)
menyatakan rasio yang sering dikenali sebaga rasio perputaran
ini merupakan rasio yang digunakan untuk mengukur kemampuan perusahaan dalam mengelola aset-asetnya atas terpaksa aset tersebut
untuk aktivitas operasi, maka akan
meningkatkan produksi yang dihasilkan oleh perusahaan. Produksi yang meningkat diharapkan akan menaikkan penjualan.
Dalam buku (Kasmir, 2015)
rasio profitabilitas adalah rasio yang digunakan untuk menilai kemampuan perusahaan dalam mencari keuntungan dan juga untuk mengukur tingkat efektivitas manajemen suatu perusahaan. Pengukuran yang ditunjukkan dengan laba penjualan dan laba pendapatan investasi. Untuk menunjukkan efisensi perusahaan juga menggunakan rasio imbal hasil
obligasi merupakan hasil yang diperoleh dari menginvestasikan sejumlah dana pada suatu obligasi (Purnamawati, 2013).
Menurut (Putri, 2013)
perkembangan pasar obligasi
Indonesia menunjukkan pergerakan
yang signifikan.
(Kasmir, 2015)
dalam (Fahmiwati et al., 2017)
menyatakan sales
growth atau
pertumbuhan penjualan adalah rasi yang digunakan untuk menggambarkan kemampuan suatu perusahaan dalam mempertahankan sector usahanya dan posisi ekonominya di tengah perumbuhan perekonomian. Menururt (Widarjo & Setiawan, 2009)
sales growth juga mencerminkan kemampuan suatu perusahaan dari waktu ke waktu.
Jika semakin tinggi tingkat pertumbuhan penjualan suatu perusahaan maka perusahaan tersebut berhasil menjalankan strateginya dan dapat dijadikan prediksi dimasa akan datang.
Metode Penelitian
A. Metode Analsis Data
Model
regresi linier data panel adalah
gabungan dari data cross
section dan time series. Maka
model regresi linier pada data panel di tulis sebagai berikut:
Yt = α + β1X1t + β2X2t + �
+ βnXnt + et
Persamaan
ini menunjukkan model regresi linier berganda dari 1 variabel terikat yang ditunjukan dengan simbol (Yt) dan beberapa variabel bebas (Xt ). Model regresi
linier berganda memiliki tujuan untuk memprediksi
nilai konstanta (α)
dan koefisien regresi (β)
atau disebut juga dengan parameter model regresi
intercept sering disebut
sebagai Konstanta (α).
Sedangkan slope juga sering
mendapat sebutan koefisien regresi (β).
Regresi Data Panel dengan Regresi Linier
Berganda memiliki tujuan yang sama yaitu untuk memprediksi nilai intercept dan slope.
Data Panel yang digunakan dalam
penelitian hanya akan menghaslikan intercept dan slope yang
berbeda pada setiap objek (perusahaan/emiten/entitas) dan pada setiap periode waktu penelitian (Ahmad & Wahyudiani, 2019).
B. Model Common Effect
Model
common effect adalah
salah satu teknik yang digunakan dan merupakan teknik yang paling sederhana dalam mengestmasi data panel. Metode ini terbilang
sederhana karena dilakukan hanya dengan mengkombinasikan data time series dan cross section tanpa harus
melihat perbedaan antar waktu dan individu. Oleh karena itu model dapat diestimasi menggunakan metode OLS (Ordinary Least Square).
Dengan metode ordinary least
square, maka akan diasumsikan bahwa β_0 akan sama atau
konstan untuk setiap data time series dan cross section, atau diasumsikan
bahwa intercept
maupun slope
tidak berubah baik antar individu
maupun antar waktu. Hasil regresi menunjukkan ketika X1 dan X2 berhubungan positif terhadap variabel Y (Latif & Marsoem, 2019).
C. Model Fix Effect
Model
Fixed Effect mengartikan
bahwa slope yang terdapat
pada antar individu nilainya adalah tetap, sedangkan intersep dari setiap
individu nilainya berbeda. Varabel dummy digunakan
dalam teknik ini untuk menangkap
perbedaan intersep yang terdapat antar individu. Hasil regresi metode Fixed Effect
menunjukan ketika X1 dan X2
bertanda positif dan secara statistik signifikan melalu uji t pada
alpha sama dengan 1%. Semua variabel dummy bertanda negatif dan secara statistik juga signifikan. Dengan signifkannya variabel dummy menunjukan bahwa intersep dari setiap
individu berbeda.
D. Model Random Effect
Metode ini bertujuan untuk mengestimasi model data
panel dimana variabel gangguan mungkin akan saling berhubungan
antar waktu dan antar individu. Model ini cocok digunakan
apabila pengambilan sampel yang dilakukan dipilih secara random dan merupakan
wakil dari populasi.
Random Effect jika nilai variabel X1 dan X2 secara statistik signifikan pada α = 1% sehingga
dapat diartkan bahwa X1 dan X2 berpengaruh positif terhadap Y. Nilai
rata-rata dari komponen kesalahan random (random
error component) merupakan nilai
intersep. Melalui nilai Random Effect akan terlihat perbedaan komponen kesalahan random dari satu perusahaan
terhadap nilai intersep semua perusahaan.
E.
Pemilihan Model Regresi
Data Panel
Dalam teorinya, beberapa ahli Ekonometri mengatakan bahwa, jika data panel mempunyai jumlah waktu (t) lebih besar jika
dibandingkan jumlah individu (i), maka disarankan menggunakan metode Fixed Effect. Sedangkan
penggunaan metode Random
Effect disarankan jika
data panel yang dimiliki mempunyai
jumlah waktu (t) lebih kecil dibandingkan
jumlah individu (i) (Sriyana, 2017).
Tetapi, langkah yang paling
baik adalah dengan melakukan pengujian.
A. Uji Penentuan Model Estimasi Terbaik
-
Berdasarkan Uji Chow, pada taraf signifikansi 5% diperoleh nilai prob pada crosssection tes uji chow (0 0000) < α (0 05), maka H0 ditolak sehingga dapat disimpulakan bahwa berdasarkan uji chow
model REM adalah model yang sesuai.
-
Berdasarkan Uji Haussman, pada taraf signifikansi 5%, diperoleh nilai prob pada crosssection tes uji Haussman (0.3359) > α (0.05), maka
H0 diterima sehingga,
dapat disimpulkan bahwa berdasarkan uji Haussman model REM adalah model
yang sesuai.
-
Dari hasil uji pemodelan
estimasi terbaik, diperoleh model yang sesuai adalah Random Effect Model
(model REM).
B. Model Regres Data Panel
1. Model Awal
Berdasarkan tabel
REM dapat dtulskan model persamaan regres untuk data panel sebaga berkut:
C. Uji Asumsi
-
Berdasarkan Uji Normalitas,
pada taraf signifikansi 5% diperoleh nilai prob pada uji Jarque-Bera (0
721857) > α (0 05), maka H0 diterma sehingga dapat disimpulkan bahwa residual data� berdistribusi
normal.
-
Berdasarkan Uji Multikolineritas,
pada taraf signifikansi 5% diperoleh semua nilai koefisien korelasi <0.8. Hasil ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi
multikolineritas antar variabel independent atau asumsi nonmultikolineritas dapat terpenuhi.
-
Berdasarkan Uji Heteroskedastisitas,
pada taraf signifikansi 5%
pada uji gletser diperoleh:
� Prob X1/ROA (0 3244) > α
(0 05), maka H0 diterima
� Prob X2/CR (0 0094) < α (0
05), maka H0 ditolak
� Prob X3/DER (0 2279)� > α (0 05),
maka H0 diterima
� Prob X4/TATO (0 0499)� < α (0 05),
maka H0 ditolak
� Prob X5/SALES GROWTH (0 2446)� > α (0 05),
maka H0 diterima
� Heteroskedastisitas pada variabel
independen. Sedangkan variabel ROA,DER, dan SALESGROWTH
Ho diterima, sehingga didapatkan kesimpulan bahwa tidak terjadi
heteroskedastisitas pada variable bebas
atau independen.
-
Berdasarkan Uji Autokorelasi,
pada taraf signifikansi 5% diperoleh nilai karena D berada pada DL(0 4445)<D(2 012676)<DU(2 3897), sehingga
dapat disimpulkan berada didaerah ragu-ragu.
D. Dari Hasil Uji Asumsi Diatas
Dapat Dismpulkan Terdapat Heteroskedasitas Dan Autokorelasi Berada Di Daerah
Ragu-Ragu.
� Uji Independens : Karena nilai
prob Breusch pagan LM (0 0086) < α (0,05) maka
tolak H0, sehingga dapat dismpulakan bahwa terdapat korelasi antar residual cross section.
� Uji Breusch-Godfrey Seral Correlaton LM test : untuk mengetahui ada atau tidaknya efek
autokorelasi antar
residual. Hasilnya karena masih terdapat nilai prob <0,05 maka asumsi tidak terpenuhi
dan terdapat efek autokorelasi antar residual.
� Model Akhir (MODEL REM DENGAN ESTiMASi
SUR/FGLS)
Berdasarkan tabel
REM dapat dituliskan model persamaan regresi untuk data panel sebagai berikut:
� Uji Signifikansi
Pada uji t diperoleh :
-
Prob ROA (0 0093)�
< α (0 05), maka H0 ditolak
-
Prob CR� (0
0000)� <� α (0 05), maka
H0 ditolak
-
Prob DER (0 4685)�
> α (0 05), maka H0 diterima
-
Prob TATO (0 0307)�
<� α (0 05), maka H0 ditolak
-
Prob SALESGROWTH (0 0325)� < α (0 05), maka H0 ditolak
Kesimpulan��������������������������������������������������������������
Berdasarkan Keputusan Diatas
Dapat Disimpulkan Bahwa:
-
Pengaruh ROA terhadap ZSCORE positif dan signifikan
-
Pengaruh CR terhadap ZSCORE positif dan signifikan
-
Pengaruh DER terhadap ZSCORE positif dan tidak signifikan
-
Pengaruh TATO terhadap ZSCORE positif dan
signifikan
-
Pengaruh SALESGROWTH terhadap ZSCORE negatif dan
signifikan
Ahmad, G. N., & Wahyudiani, W. (2019).
Analisis Determinan Obligasi Korporasi. Jurnal
Aplikasi Bisnis Dan Manajemen (JABM), 5 (3), 361. Google Scholar
Brigham, E. F., & Houston, J. F.
(2010). Dasar-Dasar Manajemen Keuangan:
Essensial of Financial Management Buku 1. Google Scholar
Fahmiwati, N., Luhgiatno, L., &
Widaryanti, W. (2017). Analisis Pengaruh Rasio Keuangan Terhadap Financial
Distress (Studi Kasus pada Perusahaan Sektor Perdagangan Eceran di Bursa Efek
Indonesia Periode 2012-2015). JAB
(Jurnal Akuntansi & Bisnis), 3
(01). Google Scholar
Hasibuan, E. (2020). Pengaruh Maturity Peringkat Obligasi dan
Debt to Equity Ratio Terhadap Yield to Maturity Obligasi Pada Bank Umum yang
Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Universitas Medan Area. Google Scholar
Kasmir. (2015). Analisis Laporan Keuangan. Jakarta: PT Raja Grafindo Persada. Google Scholar
Latif, A., & Marsoem, B. S. (2019). Analysis of Company Internal Factors on
Yield to Maturity of Corporate Bonds Traded on the Indonesia Stock Exchange.
International Journal of Innovative Science and Research Technology, 4 (10), 33�42. Google Scholar
Munir, Q., & Mansur, K. (2009). Non-linearity between inflation rate and GDP
growth in Malaysia. Economics
Bulletin, 29 (3),
1555�1569. Google Scholar
Platt, H. D., & Platt, M. B. (2002). Predicting corporate financial distress:
reflections on choice-based sample bias. Journal of Economics and
Finance, 26 (2), 184�199. Google Scholar
Prawiranegara, B., & Ramadhan, N.
(2016). Pengaruh bi rate terhadap harga saham pada pt. bank rakyat indonesia
(persero) tbk. Jurnal Wawasan Dan Riset
Akuntansi, 4 (1). Google Scholar
Purnamawati, I. G. A. (2013). Pengaruh
Peringkat Obligasi, Tingkat Suku Bunga-Sertifikat Bank Indonesia, Rasio
Leverage, Ukuran Perusahaan Dan Umur Obligasi Pada Imbal Hasil Obligasi
Korporasi Di Bursa Efek Indonesia. Vokasi:
Jurnal Riset Akuntansi, 2 (1).
Google Scholar
Putri, E. L. H. (2013). Pengaruh Risiko
Likuiditas Perusahaan terhadap Yield Spread Obligasi. Jurnal Ekonomi Dan Bisnis Airlangga, 23 (3). Google Scholar
Sriyana, J. (2017). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Penerimaan Daerah Sektor
Pariwisata di Kabupaten/Kota Provinsi DIY Tahun 2010�2014. Google Scholar
Whitaker, R. B. (1999). The early stages of financial distress. Journal
of Economics and Finance, 23 (2),
123�132. Google Scholar
Widarjo, W., & Setiawan, D. (2009).
Pengaruh rasio keuangan terhadap kondisi financial distress perusahaan
otomotif. Jurnal Bisnis Dan Akuntansi,
11 (2), 107�119. Google Scholar
Zulfa, M., & Nahar, A. (2020). Faktor
Determinan Yield Obligasi Perusahaan Korporasi. Krisna: Kumpulan Riset Akuntansi, 11 (2), 117�128. Google Scholar
|
Copyright holder: R.Arthana Dharma Swara (2021) |
|
First publication right: |
|
This article is licensed under:
|
