Dwi Puryati Akuntansi, STIE Ekuitas, Bandung Jurusan...

Finance & Accounting Journal, Vol. I. No.2, September lOl2

MODEL FINANCIAL DISTRESS VS. ALTMAN Z-SCORE:ANALISA PERBANDINGAN PREDIKSI KEBANGKRUTAN

DI INDUSTRI PERBANKAN YANG TERDAFTAR DI BElPERIODE 2004-2008

Dwi PuryatiJurusan Akuntansi, STIE Ekuitas, Bandung

SavitriJurusan Akuntansi, STIE Ekuitas, Bandung

ABSTRACT

This research is intended to learn about the differences in analysis between financial distress model andthe discriminant Altman Z-Score in trying to predict bankruptcy in publicly-listed banks at Bursa Efek Indonesia(BEl) during the period of2004-2008.

The research objects are financial ratios used in the actual formulation offinancial distress model anddiscriminate ofAltman Z-Score, such as; current ratio, growth ratio, financial leverage, profit margin, LDR, RETA,EBITTA, and MVEB VL. Samples from the banking sub-sector are taken directly from the actual listing ofBEl in theperiod of2004-2008, as well as those banks listed in SWA 100 Best Wealth Creators as of2008 (SWA 19!XXIV/4-17September 2008). The data used in this research are secondary data from the banks' financial statements, andratios ofthose financial statements from 2004-2008, which were gatheredfrom BEl.

Data analysis incorporates independent samples test at 95% confidence (0 = 0,05). This analysis is used tocompare analytical results between 2 prediction models offinancial distress and discriminant of Altman Z-Score.The results provide explanations that there are differences between the prediction models offinancial distress anddiscriminant Altman Z-Score in making prediction toward bankruptcy in puclicly-listed banks at BEl during 20042008. The statistical results show a level ofsignificance lower than the prescribed tolerance, which is at 0.045.

Keywords: financial distress, discriminant Altman Z-score, bank, Indonesia

ABSTRAK

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui adakah perbedaan hasil analisis anlara model financial distressdengan diskriminan Altman Z-Score dalam memprediksi kebangkrutan pada perbankan yang terdafiar di BursaEfek Indonesia (BEl) periode 2004-2008.

Obyek penelitian ini adalah rasio-rasio keuangan yang digunakan dalam perumusan model financialdistress dan diskriminan Altman Z-Score diantaranya adalah, current ratio, growth ratio, financial leverage, profitmargin, LDR, RETA, EBITTA, dan MVEBVL. Sampel perbankan yang diambil adalah perbankan yang terdafiar diBEl pada periode 2004-2008, dan yang terdaftar dalam pemeringkatan majalah SWA 100 Best Wealth Creatorsedisi 2008 (SWA 19/XXIV/4-17 September 2008). Data yang dipakai dalam penelitian ini adalah data sekunder yangdtdalamnya adalah laporan keuangan dan rasio-rasio keuangan perbankan periode tahun 2004-2008 yang diperolehdari BEI.

Metode analisis yang digunakan adalah independent samples test dengan tingkat kepercayaan 95% (0 ~

0,05). Me/ode ana/isis independent samples test ini digunakan karena da/am penelitian ini membandingkan hasilanalisis antara 2 model prediksi kebangkrutan yaitu model financial distress dengan diskriminan Altman Z-Score.Hasil penelitian ini memberikan penjelasan bahwa terdapat perbedaan hasil analisis model financial distressdengan diskriminan Altman Z-Score dalam memprediksi kebangkrutan pada perbankan yang terdafiar di BElperiode 2004-2008. Hasil penelitian ini diperllhatkan dalam hasil perhitungan independent samples test yangmenunjukkan tingkat signifikasi berada dibawah tingkat toleransi yang ditentukan, yaitu sebesar 0,045.

Kata Kunci: financial distress. diskriminan Altman Zcscore, bank. Indonesia

,

ISSN # 2252-6242 112

Finance & Accounting Journal, Vol. t, No.2, September2012

I. PENDAHULUANIndustri perbankan sebagai financial intermediary institution yang menjembatani antara

surplus dan deficits yang merupakan salah satu barometer untuk menggambarkan majumundumya perekonomian Negara. Dengan keadaan ini, berarti begitu pentingnya perananindustri perbankan sebagai salah satu komponen pemacu perekonomian. Maka telah menjadisuatu tuntutan bahwa pengelolaan bank memerlukan ketangguhan manajemen yang dapatmengendalikan jalannya aktivitas bank dalam berbagai kondisi perekonomian.

Krisis keuangan yang berawal pada semester ke-2 tahun 1997 membuat pertumbuhanperekonomian Indonesia yang dicapai menjadi tidak berarti.Krisis tersebut mengakibatkanperbankan Indonesia mengalami kesulitan yang sangat parah. Keadaan tersebut menyebabkanpemerintah terpaksa melakukan restrukturisasi permodalan, merger, Iikuidasi perbankan,pembekuan perbankan dan juga restrukturisasi hutang.

Mengetahui kondisi kesehatan keuangan perusahaan adalah sangat penting dilakukanoleh investor dan kreditor dalam pengambilan keputusan-keputusan investasi dan kreditnya.Investor dan kreditor sebagai pihak yang berada di luar perusahaan dituntut mengetahuiperkembangan yang ada dalam perusahaan untuk mengamankan investasi yang telah dilakukan.Ketidakmampuan untuk membaca sinyal-sinyal dalam kesulitan usaha akan mengakibatkankerugian dalam investasi usaha yang telah dilakukan. Untuk mengantisipasi hal tersebut investorharus bisa mendeteksi gejalafinancial distress yang dialami oleh perusahaan.

Financial distress dapat diartikan sebagai ketidakmampuan perusahaan untuk membayarkeuangannya pada saat jatuh tempo yang mengakibatkan kebangkrutan perusahaan. Financialdistress terjadi karena perusahaan tidak mampu mengelola dan menjaga kestabilan kinerjakeuangan. Dalam salah satu jurnal: Sunday Samson Babalola (2009), dapat tergambarkan bahwagejala financial distress terjadi sebelum terjadi kebangkrutan, sehingga kondisi ini harus dicegahsebelum terjadi. Oleh karena itu, manajemen dan pemegang otoritas perbankan harusmemberikan perhatian pada persepsi publik terhadap industri perbankan guna kepentinganekonomi, karena kesehatan ekonomi suatu negara bergantung pada efisiensi lembagakeuangannya.

Prediksi kebangkrutan usaha berfungsi memberikan panduan bagi pihak-pihak yangterkait tentang kinerja keuangan perusahaan apakah akan mengalamifinancial distress atau tidakdi masa yang akan datang. Prediksi kondisi financial distress dan kebangkrutan dapat dianalisisdari laporan keuangan perusahaan melalui perkembangan anal isis rasio-rasio keuanganperusahaan yang bersangkutan. Tetapi, fenomena yang terdapat di Indonesia pada khususnya,masih sedikit perusahaan yang belum menyadari pentingnya akan hal-hal tersebut. Kebanyakanperusahaan merestrukturisasi perusahaannya baik eksternal maupun internal setelah terjadinyakebangkrutan. Belum banyak pihak manajemen perusahaan yang melakukan pencegahanperusahaan dari risiko kebangkrutan. Kebangkrutan suatu perusahaan khususnya perbankandapat dicegah ketika perusahaan tersebut menunjukkan gejala-gejala financial distress, denganmenganalisis laporan keuangan perusahaan tersebut.

1.1. IDENTIFlKASI MASALAHBerdasarkan uraian pada latar belakang penelitian sebelumnya, maka masalah yang dapat

diidentifikasi adalah sebagai berikut:1. Bagaimana perkembangan rasio-rasio keuangan analisis model Financial Distress dan

Diskriminan Altman Z-Score pada perbankan yang listing di BEl periode 2004-2008

ISSN # 2252·6242 113

II.11.1.

Finance & Accounting Journal, Vol. I, No.2, September 2012

2. Adakah perbedaan hasil analisis model Financial Distress dan Diskriminan Altman ZScore dalam memprediksi kebangkrutan pada perbankan yang listing di BEl periode2004-2008

LANDASAN TEORIFINANCIAL DISTRESSFinancial distress adalah kondisi di mana perusahaan tidak mempunyai kemampuan

untuk memenuhi jadwal pembayaran kembali hutangnya kepada kreditor pada saat jatuh tempo.Kondisifinancial distress dapat juga didefinisikan sebagai tahapan penurunan kondisi keuangansuatu perusahaan sebelum terjadinya likuiditas maupun kebangkrutan.

Apabila ditinjau dari aspek keuangan perusahaan (financial factor) maka terdapat 3keadaan yang menyebabkan perusahaan mengalami kondisi financial distress, yaitu faktorketidakcukupan modal atau kekurangan dana, besamya beban hutang dan bunga dan menderitakerugian

11.1.1. MODEL PREDIKSI FINANCIAL DISTRESSPrediksi financial distress berfungsi memberikan panduan untuk berbagai pihak tentang

kinerja keuangan perusahaan. terdapat 4 variabel rasio keuangan yang paling dominan dalammenentukan financial distress suatu perusahaan, yaitu Current Ratio, Growth Ratio, FinancialLeverage dan Profit Margin.

Nilai probabilitas financial distress dihitung menggunakan, formulasi berikut (Almilia &Kristijadi, 2005):

1[1+ EXP-(f30+f3J.X il +fJzX i2+... J]

Dimana:Pi = Probabilitas PerusahaanXin = Variabel Rasio Keuangan

11.2. KEBANGKRUTANKebangkrutan adalah kondisi kesulitan keuangan yang sangat parah sehingga perusahaan

tidak mampu untuk menjalankan operasi perusahaan dengan baik.Terdapat satu metode yangdigunakan untuk menganalisis potensi kebangkrutan pada suatu perusahaan yaitu metode yangditemukan oleh Altman yang dikenal dengan metode Z-score.

Penyebab Kebangkrutan dapat disebabkan oleh (I) faktor internal (manajemen yang tidakefisien, ketidakseimbangan modal yang dimiliki dengan jumlah piutang-hutang yang dimilikidan Moral Hazard oleh manajemen), (2) faktor ekstemal (perubahan keinginan pelanggan ataunasabah yang tidak diantisipasi oleh perusahaan, dan (3) faktor debitur dan hubungan yang tidakharmonis dengan kreditur dapat berakibat fatal bagi kelangsungan hidup perusahaan.

11.2.1. MODEL PREDIKSI KEBANGKRUTAN DISKRIMINAN ALTMAN Z-SCOREModel ini menggunakan komponen dalam laporan keuangan sebagai alat prediksi

terhadap kemungkinan bangkrut atau tidaknya perusahaan. Yaitu dengan menggunakan 5variabel rasio keuangan yang merupakan komponen dari laporan keuangan diantaranya yaituWorking Capital to Total Asset (WCTA), Retained Earning to Total Asset (RETA), EarningBefore Interest and Taxes to Total Asset (EBITTA), Market Value of Equity to Book Value ofLiability (MVEBVL), Sales to Total Asset (STA).

ISSN # 2252-6242 114


Dikarenakan industri perbankan merupakan perusahaan jasa, maka dalam perhitunganprediksi kebangkrutannya menggunakan Diskriminan Altman Z-Score dengan versi empatvariabel. Oleh karena itu, maka formulasi Diskriminan Altman Z-Score yang digunakan adalahsebagai berikut (Rini, 2006: 33):

Z =6,65Xl +3,26X, +6,72XJ +1,05X4 • ••••••••••.•.•••••••.••••••••••••••••••.••••••••••••••.•(2.2)

Dimana:

X I: LDR (Loan to Deposit ratio) yaitu rasio antara loan dan deposit. BerdasarkanPeraturan Bank Indonesia, rasio LDR yang paling baik yaitu sebesar 94,75%.

X2: RETA (Retained Earning to Total Asset) merupakan rasio yang membandingkanlaba ditahan dengan total aktiva.

X3: EBITTA (Earning Before Interest and Taxes to Total Asset) merupakan rasio yangmembandingkan laba sebelum pajak dan bunga dengan total aktiva.

X4 : MVEBVL (Market Value ofEquity to Book Value ofLiability) merupakan rasio yangmembandingkan nilai pasar ekuitas dengan nilai buku hutang. Nilai pasar ekui tasdidapat dari closing price dikalikan dengan jumlah saham beredar.

II.3. HIPOTESAHipotesis yang akan diuji kebenarannya di dalam penelitian ini adalah:

1. Analisis Financial Distress dapat memprediksi kebangkrutan pada perbankan yanglisting di BEl periode 2004-2008.

2. Analisis Diskriminan Altman Z-Score dapat memprediksi kebangkrutan pada perbankanyang listing di BEl periode 2004-2008.

3. Terdapat perbedaan hasil analisis Financial Distress dan Diskriminan Altman Z-Score.

III. METODOLOGI PENELITIANIIU. POPULASI & SAMPEL

Dalam melakukan penelitian ini, seluruh perbankan yang terdaftar di BEl pada periode2004-2008 yang terdaftar dalam pemeringkatan majalah SWA 100 Best Wealth Creators edisi2008 (SWA 191XXIV/4-17 September 2008) yang berjumlah 12 perusahaan. Daftar nama-namabank tersebut adalah Bank Rakyat Indonesia, Tbk, Bank Central Asia, Tbk, Bank Mandiri, Tbk,Bank Danamon, Tbk, Bank Intemasional Indonesia, Tbk, Bank Pan Indonesia, Tbk, Bank Mega,Tbk, Bank Niaga, Tbk, Bank NISP, Tbk, Bank Mayapada Intemasional, Tbk, Bank Permata,Tbk, dan Bank Negara Indonesia, Tbk.

III.2. OPERASIONAL VARIABELVariable dalam penelitian ini adalah:

1. Variabel bebas, terdapat dua jenis variabel X yaitu: (I) variabel XI adalah modelfinancial distress dengan 4 indikator, yaitu Current Ratio, Growth Ratio,FinancialLeverage,Profit Margin, dan (2) variable X2 adalah model Diskriminan Altman Z-Score.Variabel XI menggunakan 4 indikator, yaitu: Loan to Deposit Ratio (LDR), RetainedEarning to Total Asset (RETA), Earning Before Interest and Taxes to Total Asset(EBITTA), dan Market Value ofEquity to Book Value ofLiability (MVEBVL).

ISSN # 2252-6242 115

Finance & Accounting Journal, Vol. I, No.2. September 2012

2. Variabel terikat adalah kebangkrutan dengan menggunakan 2 indi kator, yaitu: (I) nilaiprobabilitas Financial Distress, dan (2) nilai interprestasi Z-Score

m.s. TEKNIK ANALISA DATAAnalisis da ta dalam p enelitian ini dil akukan s ecara ku antitatif dengan men ggunakan

analisis deskriptif sebagai berikut:I. Pengujian hipotesis I dengan menggunakan Hosmer and Lemenshow Test.2. Memasukkan rata-rata rasio keuangan yang digunakan dalam model Diskriminan Altman

Z-Score yaitu LOR, RETA, EBITTA, dan MVEBVL ke dalam rumus (Rini, 2006: 33):

Z = 6,65X, +3,26X, +6,nXJ +1,05X4 •. • •. . • •• • •• . • •• • • . . . • • • . . . • • • . • • • • • • . • . . • • • • . . • • • • . . . • • •(3.1)

3. Melakukan interprestasi nilai Z-Score kedalam kriteria kebangkrutan. Hasil perhitungannilai Z-Score dapat dijelaskan dengan tabel sebagai berikut:

t 0 N°I . Z- STbl31It •Nilai Z - Score Interpresrasi

Z> 2,99 Perusahaan tidak mengalami masalah dengan kondisi keuangan.

2,7 < Z < 2,99Perusahaan mempunyai sedikit masalah keuangan (meskipun tidakserius).Perusahaan akan mengalami permasalahan keuanganjika tidak

1,8 < Z < 2,69 melakukan perbaikan yang berarti dalam manajemen maupun strukturkeuangan (gray area).

Z < 1,88Perusahaan mengalami masalah keuangan yang serius atau mengalamikebangkrutan(bankcrupcry).

Sumber: Darsono dan Ashari (2005: 106)

4. Menghitung nilai masing-masing perusahaan pada tahun tertentu dengan menggunakanmetode Least Square Methode. Berikut adalah rumus dari Least Square, dimana t yangdigunakan adalah 2 (Purbaya & Muliawan, 2007: 250).

. (3.2)

Dimana: YXabn

= Nilai trend untuk setiap tahun unit *= Unit waktu tertentu= Intercept (nilai trend pada saat X=O)= Koefisien trend, pertumbuhan y untuk setiap unit waktu tertentu= Jumlah waktu yang diteliti

5. Pengujian hipotesis II dengan menggunakan One Sample T-Test6. Melakukan analisis perbandingan antara model Financial Distress dengan Diskrimi nan

Altman Z-Score dengan menggunakan Independent Samples Test.7. Pengujian hipotesis III8. Kriteria penerimaan dan penolakan hipotesis:

a. Kriteria penerimaan atau penolakan Hopada hipotesis I adalah sebagai berikut:• Ho akan diterima jika tingkat signifikansi pada tabel Hosmer and Lemenshow test

> 0,05. Artinya, bahwa analisis Financial Distress sesuai dengan data yang di uji,

ISSN # 2252-6242 116

Finance & Accounting Journal, Vol. I, No.2. September 2012

sehingga dapat memprediksi kebangkrutan perbankan yang listing di BEl periode2004-2008.

• HI akan ditolakjika tingkat signifikansi pada tabel Hosmer and Lemenshow test <0,05. Artinya, bahwa analisis Financial Distress tidak sesuai dengan data yangdiuji, sehingga tidak dapat memprediksi kebangkrutan perbankan yang listing diBEl periode 2004-2008.

b. Kriteria penerimaan atau penolakan Hipotesis II yang diuji dalam penelitian iniadalah, sebagai berikut:

• Ho akan diterima jika - T,abel < Thitung < T,abcb yang artinya, bahwa analisisdiskriminan Altman Z-Score tidak mampu memprediksi kebangkrutan padaperbankan yang terdaftar di BEl periode 2004-2008.

• HI akan ditolak jika -Thitung < Ttabel atau Thitung> T'abcb artinya, bahwa analisismodel Altman Z-Score mampu memprediksi kebangkrutan pada perbankan yangterdaftar di BEl periode 2004-2008.

c. Kriteria penerimaan atau penolakan Ho adalah sebagai berikut:• Jika signifikansi < 0,05 maka Hoditolak• Jika signifikansi > 0,05 maka Hoditerima

IV. HASIL & PEMBAHASAN PENELITIANIV.I. PENJELASAN DESKRIPTIF SINGKAT

Tabel berikut memberikan ilustrasi tentang kondisi current ratio selama periodepenelitian. Dari sisi current ratio, PT Bank Negara Indonesia, Tbk menunjukkan tingkat ratarata yang paling minimal ketimbang bank lainnya.

TabeI4.1: Perkembanzan Current Ratio Periode 2004-2008 dalam "In)

No Nama Perusahaan 2004 2005 2006 2007 2008Rata-rata

IBank Rakyat

119,239 114,407 114,076 111,391 109,091 113,641Indonesia Tbk

2Bank Central Asia 107,411 108,414 108,779 108,389 90,760 104,751Tbk

3 Bank Mandiri Tbk 109,602 109,449 105,547 105,335 104,398 106,8664 Bank Danamon Tbk 108,995 108,804 107,426 107,267 103,451 107,189

5Bank Inti Indonesia

110,502 115,477 107,212 106,807 111,953 110,390Tbk

6Bank Pan Indonesia

125,478 112,953 117,455 114,035 110,318 116,048Tbk

7 Bank Mega Tbk 104,004 101,975 103,108 105,497 102,209 103,358

8Bank Niaga Tbk

103,253 106,531 107,786 107,257 105,189 106,003(CIMB Niaga)

9Bank NISP Tbk

116,760 106,616 106,344 107,135 106,487 108,668rocsc NISP)

10Bank Mayapada Inti

80,671 90,677 99,632 133,289 111,556 103,165Tbk11 Bank Permata Tbk 104,963 102,791 101,900 102,855 100,954 102,693

12Bank Negara

89,374 102,616 104,460 105,940 105,739 101,626Indonesia TbkJumlah 1,280,252 1,280,710 1,283,726 1,315,198 1,262,104

ISSN # 2252·6242 117


Sumber: Laporan Keuangan Perbankan 2004-2008, data diolah kembah

Rata-rata 106,688 106,726 106,977 109,600 105,175Max 125,478 115,477 117,455 133,289 111,953Min 80,671 90,677 99,632 102,855 90,760. .

Tabel 4.2 memberikan ilustrasi tentang kondisi growth ratio selama periode penelitian.Dari sisi growth ratio, PT Bank Mayapada International, Tbk menunjukkan tingkat rata-ratayang paling minimal ketimbang bank lainnya.

Tabel 4.3 memberikan ilustrasi tentang kondisi financial leverage selama periodepenelitian. Dari sisi financial leverage, PT Bank Mayapada International, Tbk menunjukkantingkat rata-rata yang paling minimal ketimbang bank lainnya.

Sumber: Laporan Keuangan Perbankan 2004-2008, data diolah kembah

TabeI4.2: Perkembangan Growth Ratio Periode 2004-2008 (dalam %\


I Bank Rakvat Indonesia Tbk 3,394 3,102 2,752 2,375 2,421 2,8092 Bank Central Asia Tbk 2,142 2,240 2,400 2,059 2,630 2,2943 Bank Mandiri Tbk 2,118 0,229 0,905 1,362 1,482 1,2194 Bank Danamon Tbk 4,094 2,954 1,615 2,368 1,426 2,4915 Bank Inti Indonesia Tbk 2,277 1,442 1,193 0,734 0,845 1,2986 Bank Pan Indonesia Tbk 3,664 1,370 1,609 1,594 1,089 1,6697 Bank Mega Tbk 17,155 0,714 0,490 1,492 1,439 4,258

8Bank Niaga Tbk (CIMB

2,144 1,315 1,319 1,404 0,657 1,368Niaga)

9Bank NISP Tbk (OCBC

1,628 1,019 0,979 0,863 0,925 1,083NISP)

10 Bank Mayapada Inti Tbk 1,302 0,537 0,978 0,911 0,743 0,89411 Bank Permata Tbk 1,961 0,848 0,823 1,270 0,837 2,67412 Bank Negara Indonesia Tbk 2,265 0,957 1,137 0,490 0,606 0,989

Jumlah 44,143 16,729 16,200 16,920 15,102Rata-rata 3,679 1,394 1,350 1,410 1,258

Max 17,155 3,102 2,752 2,375 2,630Min 1,302 0,229 0,490 0,490 0,606.

TabeI4.3: Perkembangan Financial Leverage Periode 2004-2008 (dalam %


IBank Rakyat 80,314 83,760 84,826 87,294 88,160 84,871Indonesia Tbk

2Bank Central Asia

90,261 89,446 89,265 89,998 91,479 90,090Tbk

3 Bank Mandiri Tbk 85,535 87,378 90,152 87,506 89,644 88,0434 Bank Danamon Tbk 108,995 87,080 88,197 87,506 89,644 92,284

5Bank International 87,200 83,076 89,481 89,992 85,959 87,142Ind Tbk

6Bank Pan Indonesia 71,284 81,102 76,301 79,761 86,447 78,979Tbk

7 Bank Mega Tbk 92,782 94,332 93,755 91,580 91,766 92,8438 Bank Niaza Tbk 92,306 90,453 89,704 90,513 90,928 90,781

ISSN # 2252-6242 118


Sumber: Laporan Keuangan Perbankan 2004-2008, data dlolah kembah


9 Bank NISP Tbk 81,695 89,480 89,858 88,372 89,398 87,761

10Bank Mayapada

86,958 82,531 83,640 66,987 82,761 80,576Interl Tbk

II Bank Pennata Tbk 83,363 89,854 89,917 89,917 100,954 90,801

12Bank Negara

86,970 91,935 91,253 90,593 90,787 90,308Indonesia Tbk .

Jumlah 1,047,662 1,050,426 1,056,350 1,040,021 1,077,927

Rata-rata 87,305 87,536 88,029 86,668 89,827

Max 108,995 94,332 93,755 91,580 100,954

Min 71,284 81,102 76,301 66,987 82,761 .

Tabel berikut memberikan ilustrasi tentang kondisi profit margin selama periodepenelitian. Dari sisi profit margin, PT Bank Negara Indonesia, Tbk menunjukkan tingkat ratarata yang paling minimal ketimbang bank lainnya.

TabeI4.4: Perkemban an Profit Margin Periode 2004-2008 (dalam %)


I Bank Rakyat Indonesia Tbk 33,935 22,074 30,876 78,976 30,321 39,2362 Bank Central Asia Tbk 48,523 47,009 44,849 46,864 46,747 46,7983 Bank Mandiri Tbk 85,512 67,38 23,406 33,992 34,759 36,8824 Bank Danamon Tbk 37,659 39,687 21,386 27,109 16,492 28,4675 Bank Inti Indonesia Tbk 27,800 15,606 24,115 16,022 17,434 20,1956 Bank Pan Indonesia Tbk 72,683 45,051 41,662 37,781 27,400 44,9167 Bank Mega Tbk 36,435 24,313 20,348 37,439 31,598 30,027


48,090 31,682 29,281 31,490 14,125 30,933Niaga)


45,299 28,437 26,188 21,224 22,627 28,755NISP)

10 Bank Mavapada Inti Tbk 26,804 14,301 23,145 66,987 13,619 28,97111 Bank Pennata Tbk 21,005 17,837 15,682 21,725 18,058 18,86112 Bank Negara Indonesia Tbk 29,857 11,227 26,108 12,025 6,862 17,216

Jumlah 513,603 364,601 327,046 431,633 280,040Rata-rata 42,800 30.383 27,254 35,969 23,337

Max 85,512 67.378 44,849 78,976 46,747Min 21,005 11.227 15,682 12,025 6,862

Sumber: Laporan Keuangan Perbankan 2004-2008, data diolah kembali

Tabel berikut memberikan ilustrasi tentang kondisi LDR selama periode penelitian. DariSISI LDR, PT Bank Central Asia, Tbk menunjukkan tingkat rata-rata yang paling minimalketimbang bank lainnya.

LDR P . d 2004 2008Tab 145 P k be . . er em anl!:an erro e -


I Bank Rakyat Indonesia Tbk 0,757 0,778 0,725 0,688 0,799 0,7502 Bank Central Asia Tbk 0,306 0,418 0,403 0,436 0,538 0,4203 Bank Mandiri Tbk 0,519 0,499 0,550 0,520 0,569 0,531

ISSN # 2252·6242 119

,



4 Bank Danamon Tbk 0,725 0,808 0,755 0,881 0,864 0,8075 Bank International Ind Tbk 0,436 0,553 0,572 0,761 0,795 0,6236 Bank Pan Indonesia Tbk 0,729 0,552 0,805 0,924 0,789 0,7607 Bank Mega Tbk 0,488 0,513 0,427 0,467 0,647 0,5088 Bank Niaga Tbk 0,854 0,854 0,848 0,794 0,879 0,8469 Bank NISP Tbk 0,773 0,776 0,822 0,891 0,767 0,80610 Bank Mayapada Intert Tbk 0,737 0,824 0,854 1,039 1,002 0,89111 Bank Pennata Tbk 0,572 0,785 0,831 0,880 0,818 0,77712 Bank Negara Indonesia Tbk 0,551 0,542 0,490 0,606 0,686 0,575

Jumlah 7,448 7,901 8,082 8,886 9,153Rata-rata 0,621 0,658 0,673 0,741 0,763

Max 0,854 0,854 0,854 1,039 1,002Min 0,306 0,418 0,403 0,436 0,538

Sumber: Laporan Keuangan Perbankan 2004-2008 data diolah kembah

Tabel berikut memberikan ilustrasi tentang kondisi RETA selama periode penelitian.Dari sisi RETA, PT Bank Pennata, Tbk menunjukkan tingkat rata-rata yang paling minimalketimbang bank lainnya.

RETA P . d 20042008Tbl46P k ba e . . er em an~an erro e -No Nama Perusahaan 2004 2005 2006 2007 2008

Rata-rata

I Bank Rakyat Indonesia Tbk 0,032 0,043 0,048 0,049 0,054 0,0452 Bank Central Asia Tbk 0,048 0,061 0,065 0,064 0,083 0,0643 Bank Mandiri Tbk 0,025 0,QI5 0,023 0,028 0,037 0,0264 Bank Danamon Tbk 0,057 0,073 0,063 0,061 0,065 0,0645 Bank International IndTbk 0,023 0,026 0,031 0,025 0,027 0,0266 Bank Pan Indonesia Tbk 0,038 0,026 0,040 0,046 0,060 0,0427 Bank Mega Tbk 0,033 0,007 0,018 0,024 0,036 0,024

8Bank Niaga Tbk (ClMB

0,025 0,024 0,032 0,034 0,025 0,028Niaga)


0,036 0,042 0,045 0,046 0,051 0,044NISP)10 Bank Mavapada Internl Tbk 0,007 0,011 0,019 0,017 0,019 0,01511 Bank Pennata Tbk -0,152 -0,130 -0,Q78 -0,095 -0,051 -0,10112 Bank Negara Indonesia Tbk 0,021 0,013 0,016 0,QI1 0,013 0,015

Jumlah 0,192 0,210 0,323 0,312 0,419Rata-rata 0,016 0,018 0,027 0,026 0,035

Max 0,057 0,073 0,065 0,064 0,083Min -0,152 -0,130 -0,078 -0,095 -0,051

Sumber: Laporan Keuangan Perbankan 2004-2008 data diolah kembah

Tabel berikut memberikan ilustrasi tentang kondisi EBITTA selama periode penelitian.Dari sisi EBITTA, PT Bank Mayapada International, Tbk menunjukkan tingkat rata-rata yangpaling minimal ketimbang bank lainnya.

ISSN # 2252-6242 120


TabeI4.7: Perkcmbanzan EBITTA Periode 2004-2008


1 Bank Rakvat Indonesia Tbk 0,054 0,046 0,038 0,038 0,036 0,0422 Bank Central Asia Tbk 0,030 0,034 0,034 0,029 0,035 0,0333 Bank Mandiri Tbk 0,052 0,020 0,026 0,024 0,023 0,0294 Bank Danamon Tbk 0,057 0,044 0,026 0,037 0,025 0,0385 Bank Inti Indonesia Tbk 0,023 0,QI8 0,014 0,007 0,011 0,0156 Bank Pan Indonesia Tbk 0,052 0,020 0,026 0,024 0,060 0,0377 Bank Meza Tbk 0,024 0,011 0,007 0,021 0,019 0,017


0,024 0,018 0,020 0,019 0,QI1 0,018Nialla)


0,022 0,014 0,014 0,012 0,013 0,015NISP)10 Bank Mavanada Inti Tbk 0,020 0,008 0,014 0,013 0,011 0,013

Sumber: Laporan Keuangan Perbankan 2004-2008 data diolah kembali

Tabel berikut memberikan ilustrasi tentang kondisi MVEBVL selama periode penelitian.Dari sisi MVEBVL, PT Bank Mega, Tbk menunjukkan tingkat rata-rata yang paling minimalketimbang bank lainnya.

24 PTabel .8: erkembanzan MVEBVL Penode 004-2008


1 Bank Rakvat Indonesia Tbk 0,360 0,333 0,459 0,495 0,252 0,3802 Bank Central Asia Tbk 0,271 0,312 0,404 0,454 0,356 0,3593 Bank Mandiri Tbk 0,174 0,138 0,248 0,251 0,129 0,1884 Bank Danamon Tbk 0,421 0,395 0,460 0,504 0,162 0,3885 Bank Inti Indonesia Tbk 0,277 0,163 0,242 0,279 0,357 0,2646 Bank Pan Indonesia Tbk 0,348 0,207 0,344 0,299 0,209 0,2817 Bank Mella Tbk 0,105 0,123 0,118 0,160 0,178 0,1378 Bank Niaza Tbk (CIMB Niaga) 0,127 0,128 0,266 0,223 0,126 0,1749 Bank NISP Tbk (OCBC NISP) 0,193 0,211 0,193 0,204 0,133 0,18710 Bank Mavanada Inti Tbk 0,115 0,548 0,205 0,701 0,943 0,50211 Bank Permata Tbk 1,974 0,173 0,198 0,195 0,076 0,52312 Bank Nezara Indonesia Tbk 0,180 0,125 0,161 0,181 0,075 0,144

Jum1ah 4,544 2,855 3,296 3,944 2,996Rata-rata 0,379 0,238 0,275 0,329 0,250

Max 1,974 0,548 0,460 0,701 0,943Min 0,105 0,123 0,118 0,160 0,Q75

Sumber: Laporan Keuangan Perbankan 2004-2008 data dio1ah kembali

IV.2. PENILAIAN MODEL FINANCIAL DISTRESS DAN DISKRIMINAN ALTMANZ-SCORE

IV.2.t. ANALISA PENILAIAN MODEL FINANCIAL DISTRESSSampel dari penelitian model financial distress ini terbagi dalam 2 kelompok, yaitu

perusahaan sehat dan tidak sehat. Perusahaan yang tidak sehat yaitu perusahaan yang memilikinilai net income yang menurun dan laba operasi menurun hingga bemilai negatif selama periodetahun 2004-2008. Adapun rumus yang digunakan dalam penelitian ini adalah (Almilia &Kristijadi, 2005) sebagai berikut:

,. , ".

ISSN # 2252-6242i !" .

121

PI

1


...........................................................(4.1)

Keterangan:Pi = Probabilitas PerusahaanXin = Variabel Rasio Keuangan

Dari hasil perhitungan menggunakan SPSS, diperoleh koefisien regresi logistik sebagaiberikut:

TabeI4.8: Daya Klasifikasi Model

Class Ification Tab"

A-edicted

Financial Distress PercentageObserved tidak sehat sehat Correct

Step 1 Financial Distress tidak sehat 4 0 100,0sehat 0 8 100,0

Overall Percentage 100,0

a. The cut value is ,500

Sumber: SPSS

Menurut hasil perhitungan tabel SPSS diatas, dari 12 data bank yang digunakan di dalampenelitian ini, ada 4 bank yang tergolong -tidak sehat", dan ada 8 bank yang tergolong -sehat".Tabel berikut ini, menunjukkan hasil uji kesesuaian atas 12 data bank tersebut.

TabeI4.9: HasH Uji Kesesuaian

Hosmer and Lemeshow Test

I~~-te-p-I Ch..sg~~ I df 6 8;000

Sumber: SPSS

Tabel berikut ini menunjukkan koefisien regresi logistik untuk masing-masing variabelyang digunakan di dalam penelitian ini.

TabeI4.10: Tabel Koefisien Regresi Logistik

Variables in the Equation

8 S.E. Wald df S;.-,. Ex018\SJap Current_Ratio 59,438 4798,280 ,000 1 ,990 7E+0251 Grow th~Ratio 233,849 18798,542 ,000 1 ,990 4E+101

Rnancial_Leverage 32,459 3493,773 ,000 1 ,993 1E+014Rofit_margin 11,905 939,634 ,000 1 ,990 147953,0Constant -9918,421 843704,3 ,000 1 ,991 ,000

a. Vanable(s) entered on step 1: Current_Ratio. Growth_Ratio, Financ laf Lev eraqe, ProflLrrargtn.

Sumber: SPSS

Dari tabel di atas dapat dilihat bahwa model regresi logistik yang diperoleh adalah:

ISSN # 2252-6242 122

--


P(X)= 11 -(-9918,421+59,438CR+233,849GROIfTH+32,459FL+ll,905PM) (4.2)+e

Untuk melihat ketepatan dari model Financial Distress dapat dilihat dari tabel kesesuaianHosmer and Lemenshow Test, dengan ketentuan bila tingkat signifikansinya lebih besar dari 0,05maka Ho diterima. Nilai signifikansi dari tabel kesesuaian Hosmer and Lemenshow Test adalahsebesar 1,000. Nilai tersebut lebih besar dari 0,05, sehingga uji hipotesis Ho diterima yaitu dapatmemprediksi tingkat kesehatan perbankan yang listing di BEl periode 2004-2008, artinya semuarasio yang digunakan dapat mengukur Financial Distress.

Berdasarkan rumus logit di atas, maka diperoleh probabilitas model Financial Distressdari 12 perbankan yang terdaftar di BEl yang dapat dilihat pada tabel berikut:

T d f D" BEl P . d 2004 200T 14 1 P b bT P b k Yabe .1 : ro a I itas er an an anI! er a tar I eno e - 8

p(X) = 1+ e-(-9918.421+59.438CR+2JJ.~49GROWTH+32.459FL+II.905PM)No Nama Perusahaan Current Growth Financial

Ratio Ratio LeverageProfit

Prob(%) (%) (%)

Margin

I Bank Rahat Indonesia Tbk 113,64 2,81 84,87 39,24 1,002 Bank Central Asia Tbk 104,75 2,29 90,09 46,80 1,003 Bank Mandiri Tbk 106,86 1,22 88,04 36,88 0,994 Bank Danamon Tbk 107,18 2,49 92,28 28,47 1,005 Bank Inti Indonesia Tbk 110,39 1,30 87,14 20,20 0,996 Bank Pan Indonesia Tbk 116,05 1,67 78,98 44,92 1,007 Bank Mega Tbk 103,36 4,26 92,84 30,03 1,00


106,00 1,37 90,78 30,93 0,99Niaga)

9Bank NISP Tbk (OCBC 108,67 1,08 87,76 28,76 0,00NISP)

10 Bank Mayapada Inti Tbk 103,17 0,89 80,58 28,97 0,00II Bank Permata Tbk 102,69 2,67 90,80 18,86 0,0012 Bank Nezara Indonesia Tbk 101,63 0,99 90,31 17,22 0,00

Sumber: Hasil Pengolahan Data

Dari tabel di atas dapat dilihat bahwa bank yang memiliki probabilitas mendekati noladalah bank yang mengalamifinancial distress, yaitu:1. Bank NISP Tbk2. Bank Mayapada International Tbk3. Bank Permata Tbk4. Bank Negara Indonesia Tbk.

IV.2.2.ANALISA PENILAIAN MODEL DISKRIMINAN ALTMAN Z-SCORESetelah diperoleh nilai-nilai rasio keuangan masing-masing bank, maka langkah

penelitian selanjutnya adalah melakukan perhitungan Z-score dari nilai rasio tersebut. Kemudiannilai Z-Score tersebut dibandingkan dengan kriteria yang telah ditetapkan Altman agar dapatmemprediksi kondisi kesehatan keuangan dari masing-masing bank.

Dari rumus dan interpretasi nilai Z-Score di atas diperoleh hasil sebagai berikut:

ISSN # 2252-6242 123

Finance & Accounting Journal, Vol. 1, No.2, September 2012

Tabe14.12 (a): Perkembanzan Altman Z-Score Pada Perbankan 2004-2008

Nama Perusahaan2004 2005 2006

Z-Score Prediksi Z-Score Prediksi Z-Score PrediksiBank Rakyat Indonesia

5,875 Sehat 5,971 Sehat 5,719 SehatTbk

Bank Central Asia Tbk 2,680Grey

3,533 Sehat 3,548 SehatArea

Bank Mandiri Tbk 4,064 Sehat 3,648 Sehat 4,167 SehatBank Danamon Tbk 5,834 Sehat 6,324 Sehat 5,883 SehatBank International

3,419 Sehat 4,055 Sehat 4,256 SehatIndonesia TbkBank Pan Indonesia Tbk 5,691 Sehat 4,108 Sehat 6,015 SehatBank Mega Tbk 3,624 Sehat 3,631 Sehat 3,069 SehatBank Niaga Tbk (CIMB

6,057 Sehat 6,009 Sehat 6,155 SehatNiaga)Bank NISP Tbk (OCBC

5,614 Sehat 5,617 Sehat 5,905 SehatNISP)Bank Mayapada

5,179 Sehat 6,138 Sehat 6,050 SehatInternational TbkBank Permata Tbk 5,530 Sehat 5,055 Sehat 5,560 SehatBank Negara Indonesia

4,073 Sehat 3,883 Sehat 3,594 SehatTbk

Max 6,057 6,324 6,155Min 2,680 3,533 3,069

Rata-rata 4,803 4,831 4,993Sumber: Hasil Pengolahan Data

Dari tabel tersebut dapat dilihat bahwa dengan menggunakan Altman Z-Score hampirseluruh bank tidak memiliki masalah dengan kondisi keuangan. Se1anjutnya dilakukan analisismodel Diskriminan Altman Z-Score dalam memprediksi kebangkrutan pada perbankan yangterdaftar di BEl. Pengujian statistik yang digunakan adalah analisis data deret waktu (time seriesmethod) dan one sample t test dengan tingkat signifikansi 95%, a = 5% dan df= 12-1 = 11.

TabeI4.12 (b): Perkembanzan Altman Z-Score Pada Perbankan 2004-2008

Nama Perusahaan2007 2008

Z-Score Prediksi Z-Score PrediksiBank Rakyat Indonesia

5,511 Sehat 5,997 SehatTbkBank Central Asia Tbk 3,782 Sehat 4,459 SehatBank Mandiri Tbk 3,978 Sehat 4,190 SehatBank Danamon Tbk 6,834 Sehat 6,297 SehatBank International

5,481 Sehat 5,820 SehatIndonesia TbkBank Pan Indonesia Tbk 6,771 Sehat 6,064 SehatBank Mega Tbk 3,500 Sehat 4,734 SehatBank Niaga Tbk (CIMB

5,747 Sehat 6,131 SehatNiaga)Bank NISP Tbk (OCBC

6,374 Sehat 5,496 SehatNISP)Bank Mayapada 7,788 Sehat 7,790 Sehat

,

ISSN # 2252-6242 124

--

Finance & Accounting Journal, Vo1. I, No.2, September 2012

Nama Perusahaan2007 2008

Z-Score Prediksi Z-Score PrediksiInternational TbkBank Pennata Tbk 5,873 Sehat 5,446 SehatBank Negara Indonesia

4,308 Sehat 4,748 SehatTbk

Max 7,788 7,790Min 3,500 4,190

Rata-rata 5,496 5,598Source: SPSS

Dalam mendapatkan nilai Ihitung digunakan analisis data deret waktu dan uji dua pihak.Adapun hasilnya sebagai berikut:I. Analisis data deret waktu

Hasil analisis data deret waktu adalah:

P b k P . d 2004 2008ST b I 4 13 N'I . La e . : 1 ar east vquare er an an eno e -

No Nama PerusahaanLeast square Method

y=a+bx y=a+b(2)1 Bank Rakyat Indonesia Tbk y = 5,815-0,021x 5,7722 Bank Central Asia Tbk y = 3,600+0,381x 4,3623 Bank Mandiri Tbk y = 4,009+0.058x 4,1264 Bank Danamon Tbk y = 6,234+0, 143x 6,5215 Bank International Indonesia Tbk y = 4,606+0,623x 5,8526 Bank Pan Indonesia Tbk y = 5,730+0,34Ix 6,4127 Bank Mega Tbk y = 3,712+0,209x 4,1308 Bank Niaga Tbk (CIMB Niaga) y = 6,020-0,01 l x 5,9979 Bank NISP Tbk (OCBC NISP) y = 5,801-0,052x 5,90610 Bank Mayapada International Tbk y = 6,589+0,687x 7,96411 Bank Pennata Tbk y = 5,493+0,065x 5,62312 Bank Negara Indonesia Tbk y=4,121+0,178x 4,476

Sumber: Hasil Pengolahan Data

2. Menghitung nilai Ibirung dengan menggunakan SPSS dengan nilai Y masing-masing bankdari perhitungan sebelumnya dimasukkan ke dalam one sample t-test sebagai variabelyang diuji. Dari hasil perhitungan diperoleh bahwa nilai t hitung adalah sebesar 16,841.Lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel berikut:

TabeI4.14: Hasll Pengujian One Sample t-Test

One -Sam pie Statistics

SId. ErrorN Mean Std. Deviation Mean

Altman 12 5.5951 1,15090 ,33224

Sumber: SPSS

ISSN # 2252-6242 125


TabeI4.15: Basil Pengujian One Sample t-Test

One-Sam pie Test

Test Value =095% Confidence

hterval of the

Mean D~ference

t df Sia. (2-tailed) D~ference Lower UpperAttman 16,841 11 ,000 5,59508 4,8638 6,3263

Sumber: SPSS

Untuk taraf signifikansi u = 5% dan df = II, maka t tabel = 2,20. Dari tabel di atas dapatdilihat bahwa t hitung (16,841) > t tabel (2,20) maka Ho ditolak dan HI diterima, artinya analisismodel Altman Z-Score dapat digunakan untuk meprediksi kebangkrutan.

IV.2.3. Analisis Perbandingan Model Financial Distress - Diskriminan Altman Z-ScoreUntuk mengetahui adakah perbedaan antara hasil prediksi model Financial Distress

dengan model Diskriminan Altman Z-Score, maka alat hitung yang digunakan adalahindependent samples test. Hasil pengujian sebagai berikut:

TabeI4.16: Basil Pengujian One Sample t-Test

Group statis tics

Std. ErrorVARlOO02 N Mean Std. Deviation M1ean

A-ediksi Attman 12 5,5950 1,14945 ,33182FD 12 ,6667 ,49237 ,14213

Sumber: SPSS

TabeI4.17: Basil Pengujian Independent Samples Test

Independent Samples Test

Levene's Test for8:JUallv of Variances t-test for Eauaitv of Weans

95% O:mfidencentervet ot the

Mean Sid. Error DifferenceF So. t df So. (2-tai~dl Oifference Difference Lower uccer

Fredlksi Equal variances4,523 ,045 13.653 22 ,000 4,92833 .36098 4,17971 5,67695assurred

Equal variances13.653 14.905 .000 4,92833 ,36098 4,15850 5.69816not assumed

Sumber: SPSS

Dari hasil pengujian Independent Sample Test diatas maka diperoleh tingkat signifikansisebesar 0,045 yang berarti < 0,05. Jadi apabila tingkat signifikansi < 0,05 maka Ho ditolak yangmana hasil analisis perbandingan dengan menggunakan Model Financial Distress dan ModelDiskriminan Altman Z-Score terdapat perbedaan prediksi yang mana menggunakan ModelFinancial Distress terdapat 4 bank yang bangkrut, yaitu Bank NISP Tbk (OCBC NISP), BankMayapada International, Bank Permata, Bank Negara Indonesia, sedangkan menggunakanDiskriminan Altman Z-Score tidak terdapat bank yang mengalami kebangkrutan. Hal inidikarenakan, penggunaan rasio keuangan yang berbeda, serta hal-hal lain yang tidak ditelitidalam penelitian ini.

V. KESIMPULANBerdasarkan hasil penelitian dan pembahasan, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai

ISSN # 2252-6242 126

Finance & Accounting Journal, Vol. 1, No.2. September 2012

berikut:I. Perkembangan rasio-rasio keuangan analisis model Financial Distress apabila dilihat

secara rata-rata, pada perbankan yang listing di BEl peri ode 2004-2008 sebagian besarmengalami penurunan. Tetapi untuk Financial Leverage, sektor perbankan selamaperiode 2004-2008 mengalami kenaikan. Kenaikan ini mengindikasikan buruk untukperbankan, dikarenakan apabila terjadi kenaikan Financial Leverage berarti terjadikenaikan hutang lancar yang tidak diimbangi dengan kenaikan total aktivanya.Sedangkan perkembangan rasio-rasio keuangan anal isis model Diskriminan Altman ZScore apabila dilihat secara rata-rata, pada perbankan yang listing di BEl periode 20042008 adalah sebagai berikut: LDR dan RETA sektor perbankan pada periode 2004-2008dilihat secara rata-rata mengalami kenaikan. Hal ini berarti baik dikarenakanpenghimpunan dana dari masyarakat sudah cukup optimal, tetapi dari rata-rata tersebutmasih berada dibawah Peraturan Bank Indonesia, yaitu rasio LDR yang baik adalah94,75%. Perkembangan EBITTA dan MVEBVL dilihat secara rata-rata selama periode2004-2008 sarna-sarna cenderung mengalami penurunan.

2. Berdasarkan pengujian Independent Samples Test, terdapat perbedaan hasil analisismodel Financial Distress dengan Diskriminan Altman Z-Score dalam memprediksikebangkrutan perbankan yang listing di BEl periode 2004-2008. Hal ini dapat dilihat darihasil signifikansi Independent Sample Test sebesar 0,045 yang berarti < 0,05. Dimanadengan menggunakan model Financial Distress terdapat bank yang mengalami kondisitidak sehat(bangkrut) diantaranya Bank NISP Tbk (OCBC NISP), Bank MayapadaInternational Tbk, Bank Permata Tbk, Bank Negara Indonesia Tbk, tetapi denganmenggunakan Diskriminan Altman Z-Score tidak ada bank yang mengalarnikebangkrutan.

DAFTAR PUSTAKAAlmilia, Luciana Spilica dan Emanuel Kristijadi. 2005, -Analisis Rasio Keuangan untuk

Memprediksi Kondisi Financial Distress Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di BEl",Jurnal Akuntansi dan Auditing Indonesia, vol. 7.

Atmaja, Lukas Setia, 2008. Teori dan Praktek Manajemen Keuangan. Andi: Yogyakarta.Babalola, Sunday Samson. 2009, -Perception of Financial Distress and Customer's Attitude

Toward Banking", University oflbadan, vol. 4, no. 10.Darsono dan Ashari, 2005. Pedoman Praktis Memahami Laporan Keuangan. Andi: Yogyakarta.Irawati, Susan, 2006. Manajemen Keuangan. Persada: Bandung.Kasmir, 2006. Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya. PT Raja Grafindo Persada: Jakarta.Lesmana, Rico dan Rudi Surjanto, 2005. Financial Performance Analyzing. PT Elex Media

Komputing Gramedia: JakartaMunawir, 2007. Analisis Lapran Keuangan. Liberty Yogyakarta: Yogyakarta.Nazir, Mohamad, 2005. Metode Penelitian. Ghalia Indonesia: Jakarta.Rosyid, Abdul, 2006. Bahan Ajar Analisis Laporan Keuangan. UMB.Rayenda, Brahmana. 2009, -Identifying Financial Distress Condition in Indonesia Manufacture

Industry", Birmingham Business School, University of Birmingham: United Kingdom.Santosa, Purbaya Budi dan Muliawan Hamdani, 2007. Statistika Deskriptif dalam Bidang

Ekonomi dan Niaga. Erlangga: Jakarta.Sefa, Franken M. 2005, ---l'hree Principles of Transnasional Corporate Bankcruptcy Law: A

Review", European Law Journal.Supangat, Andi, 2005. Statistika untuk Ekonomi dan Bisnis. Fakultas Ekonomi dan Fakultas

Bisnis Manajemen, Universitas Widyatama: Bandung.Sudjana, 2005. Metoda Statistika. Tarsito: Bandung.Sugiyono, 200). Metode Penelitian KuantitatijKualitatijdan R&D. Alfhabeta: Bandung.

ISSN # 2252·6142 127


Widyastuti, Rini, 2006. Analisis Kinerja Keuangan Pendekatan Altman dan PengaruhnyaTerhadap Harga Saham Pada Perusahaan yang Go Public di BE: Universitas Semarang:Semarang.

Undang-Undang RI Nomor: 10 Tahun 1998, Tentang Perbankan.http://202.155.2.90/corporate_actions/new_infojsx/jenis_informasi/O 1_1aporan_keuangan/

(www.idx.co.id, diakses tanggal2 November 2009).

ISSN # 2252-6242 128

Date post:	13-Apr-2018
Category:	Documents
Upload:	vuthuan
View:	231 times
Download:	6 times

Dwi Puryati Akuntansi, STIE Ekuitas, Bandung Jurusan...

Documents