ANALISIS KONDISI FINANCIAL DISTRESS PADA SEKTOR … · Data yang digunakan merupakan data sekunder berupa laporan keuangan dan laporan tahunan pada tahun 2006-2010 yang dipublikasikan

ANALISIS KONDISI FINANCIAL DISTRESS PADA

SEKTOR AGRIKULTUR INDONESIA

(Pada Perusahaan yang Terdaftar di BEI, Periode 2006-2010)

Oleh

REGITA VAN EMPEL

H24080042

DEPARTEMEN MANAJEMEN

FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

BOGOR

2012

RINGKASAN

REGITA VAN EMPEL. H24080042. Analisis Kondisi Financial Distress Pada Sektor Agrikultur Indonesia (Pada Perusahaan yang Terdaftar di BEI, Periode 2006-2010). Di bawah bimbingan ARIF IMAM SUROSO dan NOER AZAM ACHSANI.

Sebagai negara agraris, hampir setengah dari total penduduk Indonesia yang berusia diatas 15 tahun bekerja di bidang agrikultur, kehutanan, perburuan, dan perikanan. Pada tahun 2010, sebesar 39,87% penduduk dewasa Indonesia bekerja di bidang tersebut (Badan Pusat Statistik, 2011). Penting bagi Indonesia untuk menjaga keadaan sektor agrikultur agar tetap optimal, agar tidak terjadi masalah pada perusahaan yang bergerak pada sektor tersebut. Tiga masalah perusahaan yang sering terjadi mencakup kegagalan, insolvency, dan kebangkrutan (Altman, 1983). Analisis kondisi financial distress berguna bagi perusahaan agar tindakan pencegahan dan perbaikan dapat dilakukan untuk mengatasi kondisi financial distress, yaitu kondisi dimana perusahaan tidak memiliki kapasitas untuk memenuhi kewajibannya kepada pihak ketiga (Andrade dan Kaplan, 1998). Penelitian ini bertujuan untuk (1) Mendeskripsikan prilaku financial distress pada sektor agrikultur di Indonesia. (2) Menganalisis rasio net profit margin, current ratio, return on equity, return on investment, dan rasio EBITDA/TA sebagai alat prediksi kondisi financial distress. (3) Menganalisis pengaruh krisis subprime mortgage Amerika Serikat pada sektor agrikultur Indonesia. (4) Mengidentifikasi faktor yang menyebabkan terjadinya emergence financial distress.

Data yang digunakan merupakan data sekunder berupa laporan keuangandan laporan tahunan pada tahun 2006-2010 yang dipublikasikan di Bursa Efek Indonesia. Analisis terhadap data menggunakan metode regresi panel data dan uji parametrik paired sample t-test. Hasil penelitian memperlihatkan bahwa hampir seluruh perusahaan agrikultur berada dalam kondisi financial distress. Berdasarkan hasil regresi panel data, prediksi terhadap kondisi financial distressdapat dilakukan dengan melihat nilai net profit margin, current ratio yang memiliki pengaruh positif, serta return on equity yang memiliki pengaruh negatif.Kondisi krisis Amerika Serikat tidak mempengaruhi kondisi financial distress perusahaan sektor agrikultur di Indonesia. Kebijakan yang dapat dilakukan agar perusahaan keluar dari keadaan financial distress adalah investasi pada bidang R&D dan SDM, menggunakan sustainability standards seperti RSPO bagi perusahaan subsektor plantations, pengembangan infrastruktur, dan pelunasan hutang agar semakin menjauh dari kondisi financial distress.

ANALISIS KONDISI FINANCIAL DISTRESS PADA

SEKTOR AGRIKULTUR INDONESIA

(Pada Perusahaan yang Terdaftar di BEI, Periode 2006-2010)

SKRIPSI

Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar

SARJANA EKONOMI

Pada Departemen Manajemen

Fakultas Eknomi dan Manajemen

Institut Pertanian Bogor

REGITA VAN EMPEL

H24080042

DEPARTEMEN MANAJEMEN

FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

BOGOR

2012

Judul Skripsi : Analisis Kondisi Financial Distress Pada Sektor

Agrikultur Indonesia (Pada Perusahaan yang Terdaftar di

BEI, Periode 2006-2010)

Nama : Regita Van Empel

NIM : H24080042

Menyetujui,

Mengetahui,

Ketua Departemen

(Dr. Ir. Jono M. Munandar, M.Sc)

NIP. 19610123 198601 1 002

Tanggal lulus :

Pembimbing I

( Dr. Ir. Arif Imam Suroso, M.Sc.CS. )

NIP. 19610618 198601 1 002

Pembimbing II

(Prof. Dr. Ir. Noer Azam Achsani, MS)

NIP. 19681229 199203 1 016

ii

RIWAYAT HIDUP

Penulis bernama Regita Van Empel, lahir di Jakarta pada tanggal 8 Juli

1990. Penulis merupakan anak tunggal dari pasangan Bapak Tonny Van Empel

dan Ibu Jelena Van Empel. Penulis menempuh pendidikan formal dini pada TK

Bentara 4 Sunter Mas, Jakarta pada tahun 1994 dan lulus pada tahun 1996.

Kemudian penulis melanjutkan pendidikan ke Sekolah Dasar Tunas Karya Jakarta

pada tahun 1996 dan lulus di Sekolah Dasar Negeri 04 Jakarta pada tahun 2002.

Pendidikan penulis dilanjutkan ke Pakistan Embassy School Jakarta untuk

menjalani pendidikan setingkat dengan Sekolah Menengah Pertama pada tahun

2002 dan lulus pada tahun 2005. Penulis kemudian menamatkan pendidikan pada

Sekolah Menengah Atas Kesatuan Bogor pada tahun 2008. Pada tahun 2008,

penulis diterima di Institut Pertanian Bogor melalui jalur USMI (Undangan

Seleksi Masuk Institut Pertanian Bogor), dan melanjutkan pendidikan formal di

Departemen Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Manajemen.

Selama masa perkuliahan, penulis aktif dalam berbagai kegiatan

kepanitiaan dan organisasi mahasiswa. Penulis tergabung dalam Paduan Suara

Mahasiswa Agria Swara sebagai Soprano 1 pada tahun 2009. Penulis aktif sebagai

anggota Departemen Budaya Dan Seni Badan Eksekutif Mahasiswa Fakultas

Ekonomi dan Manajemen (BEM FEM IPB) pada tahun 2010. Penulis juga

diberikan amanah sebagai Penanggung Jawab Komunitas Seni Teater COAST

Fakultas Ekonomi dan Manajemen IPB pada tahun 2010 dan tetap aktif sebagai

anggota sampai tahun 2011. Penulis juga tergabung sebagai anggota Direktorat

Marketing pada Himpunan Profesi Manajemen, yaitu Center of Management

(COM@) pada tahun 2011. Penulis dipercaya memegang beberapa jabatan

sebagai Ketua Pelaksana pemilihan Duta Fakultas Ekonomi dan Manajemen

(FEM Ambassador) 2010, Ketua Pelaksana Marketing Debate Competition 2011,

dan Ketua Lomba Bogor Art Festival 2011. Penulis pernah menjadi finalis lomba

Indonesian Youth Ideas 2010, memenangkan juara Artikel Terbaik pertama di

Perbanas Marketing Debate Competition 2011, serta memenangkan juara pertama

Marketing Competition Atmajaya se-Jawa Bali Sumatera 2011.

iii

KATA PENGANTAR

Segala puji dan syukur senantiasa penulis panjatkan atas kehadirat Allah

SWT yang telah memberikan rahmat dan karunia-Nya kepada penulis dalam

menyusun skripsi yang berjudul “Analisis Kondisi Financial Distress Pada Sektor

Agrikultur Indonesia (Pada Perusahaan yang Terdaftar di BEI, Periode 2006-

2010)”. Shalawat serta salam tercurah kepada Rasulullah SAW beserta para

keluarga, sahabat serta para pengikutnya hingga akhir zaman.

Skripsi ini disusun sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar

Sarjana Ekonomi pada Program Sarjana Manajemen, Departemen Manajemen,

Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor. Dalam penulisan

skripsi ini disadari masih banyaknya kekurangan karena keterbatasan kemampuan

dan pengetahuan penulis, maka penulis membutuhkan sara-saran yang bersifat

membangun agar menjadi lebih baik.

Akhir kata semoga Allah SWT melimpahkan rahmat dan hidayah-Nya,

serta membalas kebaikan semua pihak yang telah memberikan doa, bantuan dan

dukungannya kepada penulis. Penulis berharap skripsi ini dapat bermanfaat bagi

pihak-pihak yang membutuhkannya.

Bogor, Mei 2012

Penulis

iv

UCAPAN TERIMA KASIH

Penulis menyadari bahwa skripsi ini tidak akan dapat tersusun tanpa

bantuan berbagi pihak. Oleh karena itu, penulis menyampaikan ucapan terima

kasih yang sebesar-besarnya kepada :

1. Dr. Ir. Arif Imam Suroso, M.Sc selaku dosen pembimbing pertama yang telah

meluangkan waktunya untuk memberikan bimbingan, saran, serta motivasi

kepada penulis dalam menyelesaikan skripsi ini.

2. Prof. Dr. Ir. Noer Azam Achsani, MS selaku dosen pembimbing kedua yang

selalu meluangkan waktunya untuk memberikan bimbingan, saran, serta

motivasi kepada penulis dalam menyelesaikan skripsi ini.

3. Ali Mutasowifin, SE.M.Ak selaku dosen penguji yang telah bersedia

meluangkan waktunya menjadi penguji sidang dan memberikan bimbingan

serta saran dalam penulisan skripsi ini.

4. Dr. Koes Pranowo, MSM yang telah meluangkan waktunya untuk

memberikan bantuan berupa penjelasan disertasi beliau serta motivasi yang

sangat berarti bagi penulis.

5. Dr. Ir. Jono M. Munandar, M.Sc selaku Kepala Departemen Manajemen

Fakultas Ekonomi dan Manajemen IPB.

6. Seluruh staf pengajar dan karyawan/wati Departemen Manajemen, FEM IPB

yang telah membantu memfasilitasi segala keperluan kuliah dan birokrasi

yang harus diselesaikan oleh penulis.

7. Ayahanda Tonny Van Empel dan Ibunda Jelena Van Empel sebagai motivasi

utama penulis yang selalu setia memberikan doa, nasihat, dukungan baik

moril maupun material, serta kasih sayang yang tiada hentinya bagi penulis.

8. Keluarga besar Van Empel dan Kljajic, baik yang dekat maupun jauh, atas

segala support, kasih sayang, dan kebersamaan yang diberikan kepada

penulis selama masa hidup penulis.

9. Indra Yudhika Zulmi yang selalu membantu penulis dalam memberikan

semangat dan motivasi dalam menyelesaikan skripsi ini serta telah

mendampingi penulis di kala senang, sedih, panas, dan hujan selama proses

penyelesaian.

v

10. Sahabat GNBH tercinta, Risyayana Ersya, Fitriannisa, Ida Nurul Fitri, Dewi

Anugerah Permata Sary, Amelia Putri Saadiah, dan Raysah Yunita Rahma,

yang selalu berhasil memberikan canda tawa serta senyuman dikala susah

maupun senang.

11. Sahabat-sahabat penulis, Arni Novriana Sijabat, Dwi Antin Aprilianti, Linda

Dwi Roswitasari, dan seluruh keluarga besar Manajemen 45 yang luar biasa

dengan segala diversitas kelompok belajarnya, semoga bisa tetap menjalin tali

silaturahmi.

12. Sahabat-sahabat terbaik penulis, Rizki Mila Amalia, Laeli Nur Hassanah,

Santia Riski Kurniawati yang telah menghiasi hari-hari penulis dari pertama

sampai akhir perkuliahan.

13. Teman satu pembimbing skripsi pertama, terutama teman seperjuangan Sella

Ervany, beserta Hada Syaairillah, kak Rico dan kak Azka atas segala bantuan

dan berbagi semangatnya selama proses penulisan.

14. Teman-teman BEM FEM IPB 2010 terutama Departemen Budaya dan Seni,

teman-teman Center Of Management 2011 terutama Direktorat Marketing,

serta teman-teman COAST Teater yang selalu ada bersama penulis untuk

berbagi kebahagiaan.

15. Seluruh pihak yang tak dapat penulis tuliskan satu persatu yang telah

membantu penulis selama menyelesaikan skripsi. Semoga Allah SWT

memberikan pahala atas kebaikannya.

vi

DAFTAR ISI

Halaman

RINGKASAN

RIWAYAT HIDUP............................................................................... ii

KATA PENGANTAR........................................................................... iii

UCAPAN TERIMA KASIH ................................................................ iv

DAFTAR ISI.......................................................................................... vi

DAFTAR TABEL ................................................................................. viii

DAFTAR GAMBAR............................................................................. ix

DAFTAR LAMPIRAN......................................................................... x

I. PENDAHULUAN.......................................................................... 1

1.1 Latar Belakang........................................................................... 11.2 Perumusan Masalah ................................................................... 41.3 Tujuan Penelitian ....................................................................... 41.4 Manfaat Penelitian ..................................................................... 51.5 Ruang Lingkup Penelitian ......................................................... 5

II. TINJAUAN PUSTAKA................................................................. 6

2.1 Laporan Keuangan..................................................................... 62.2 Tujuan Laporan Keuangan......................................................... 72.3 Jenis Laporan Keuangan............................................................ 8

2.3.1 Neraca (Balanced Sheet).................................................. 82.3.2 Laporan Laba Rugi (Income Statement) .......................... 82.3.3 Laporan Arus Kas (Cash Flow) ....................................... 92.3.4 Laporan Perubahan Modal............................................... 92.3.5 Laporan Catatan Atas Laporan Keuangan ....................... 10

2.4 Analisis Laporan Keuangan....................................................... 102.5 Analisis Rasio Keuangan ........................................................... 112.6 Financial Distress...................................................................... 122.7 Perhitungan Financial Distress ................................................. 132.8 Penelitian Terdahulu .................................................................. 13

III. METODE PENELITIAN .............................................................. 21

3.1 Kerangka Pemikiran Penelitian ................................................. 213.2 Lokasi dan Waktu Penelitian ..................................................... 233.3 Sumber dan Metode Pengumpulan Data ................................... 243.4 Variabel Penelitian..................................................................... 24

3.4.1 Variabel Dependen .......................................................... 243.4.2 Variabel Independen........................................................ 24

3.5 Hipotesis Penelitian ................................................................... 253.6 Teknik Analisis .......................................................................... 26

vii

3.6.1 Regresi Data Panel........................................................... 263.6.2 Hausman Test .................................................................. 273.6.3 Uji Asumsi Klasik Otokorelasi ........................................ 273.6.4 Uji Asumsi Klasik Multikolinieritas................................ 283.6.5 Uji Asumsi Klasik Heteroskedastisitas............................ 283.6.6 Analisis Faktor Pengaruh Kondisi Financial Distress .... 283.6.7 Analisis Emergence Financial Distress........................... 29

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN....................................................... 31

4.1 Kondisi Financial Distress Perusahaan Sektor Agrikultur di Indonesia .................................................................................... 324.2 Hasil Uji Hausman Test Data Panel .......................................... 364.3 Hasil Uji Asumsi Klasik Otokorelasi......................................... 364.4 Hasil Uji Asumsi Klasik Multikolinieritas ................................ 374.5 Hasil Uji Asumsi Klasik Heteroskedastisitas ............................ 374.6 Prediksi Financial Distress Sektor Agrikultur Indonesia.......... 374.7 Emergence Financial Distress................................................... 414.8 Implikasi Manajerial .................................................................. 44

KESIMPULAN DAN SARAN ............................................................. 47

1. Kesimpulan ......................................................................................... 472. Saran ................................................................................................... 48

DAFTAR PUSTAKA............................................................................ 49

LAMPIRAN........................................................................................... 50

viii

DAFTAR TABEL

No Halaman

1. Lapangan pekerjaan utama penduduk Indonesia ............................... 12. Ringkasan kajian penelitian terdahulu ............................................... 173. Perusahaan sektor agrikultur di Indonesia ......................................... 314. Kondisi financial distress sektor agrikultur di Indonesia .................. 325. Fluktuasi nilai DSCR perusahaan Indonesia 2007-2010 ................... 356. Perhitungan rasio keuangan ............................................................... 38

ix

DAFTAR GAMBAR

No Halaman

1. Indeks Tendensi Bisnis sektor pertanian Indonesia periode 2006-2010 22. Tingkat inflasi Indonesia periode 2006-2010 ..................................... 33. Kerangka pemikiran penelitian ........................................................... 234. Debt Service Coverage Ratio sektor agrikultur 2006-2010................ 33

x

DAFTAR LAMPIRAN

No Halaman

1. Hasil Hausman Test dengan Eviews 5.1 ............................................. 512. Hasil regresi data panel dengan Eviews 5.1........................................ 523. Hasil uji asumsi klasik Otokorelasi dengan SPSS 16 ......................... 534. Hasil uji asumsi klasik Multikolinieritas dengan SPSS 16 ................. 545. Hasil uji asumsi klasik Heteroskedastisitas dengan SPSS 16 ............. 55

1

I. PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Sebagai negara agraris, hampir setengah dari total penduduk Indonesia

dengan usia 15 tahun keatas bekerja di bidang pertanian, kehutanan, perburuan,

dan perikanan. Pada tahun 2010, sebesar 39,87% penduduk dewasa Indonesia

bekerja di bidang tersebut (Badan Pusat Statistik, 2011). Oleh karenanya,

Indonesia harus menjaga keadaan sektor pertanian agar tetap optimal, baik di hulu

maupun di hilir, dari petani kecil sampai perusahaan yang bergerak di bidang

pertanian, agar tercipta stabilitas ekonomi dan kesejahteraan bagi penduduk

Indonesia

Tabel 1. Lapangan pekerjaan utama penduduk Indonesia

No.Lapangan Pekerjaan

Utama2005 (Feb) 2006 (Feb) 2007 (Feb) 2008 (Feb) 2009 (Feb) 2010 (Feb)

1.

Pertanian, Kehutanan, Perburuan dan Perikanan

41 814 197 42 323 190 42 608 760 42 689 635 43 029 493 42 825 807

2.Pertambangan dan Penggalian

808 842 947 097 1 020 807 1 062 309 1 139 495 1 188 634

3.Industri Pengolahan

11 652 406 11 578 141 12 094 067 12 440 141 12 615 440 13 052 521

4.Listrik, Gas, dan Air

186 801 207 102 247 059 207 909 209 441 208 494

5. Bangunan 4 417 087 4 373 950 4 397 132 4 733 679 4 610 695 4 844 689

6.

Perdagangan Besar, Eceran, Rumah Makan, dan Hotel

18 896 902 18 555 057 19 425 270 20 684 041 21 836 768 22 212 885

7.Angkutan, Pergudangan dan Komunikasi

5 552 525 5 467 308 5 575 499 6 013 947 5 947 673 5 817 680

8.

Keuangan, Asuransi, Usaha Persewaan Bangunan, Tanah, dan Jasa Perusahaan

1 042 786 1 153 292 1 252 195 1 440 042 1 484 598 1 639 748

9.

Jasa Kemasyarakatan, Sosial dan Perorangan

10 576 572 10 571 965 10 962 352 12 778 154 13 611 841 15 615 114

Total 94 948 118 95 177 102 97 583 141 102 049 857 104 485 444 107 405 572

Sumber: www.bps.go.id [3 Februari 2012]

Sektor pertanian, atau agrikultur, berperan dalam memenuhi kebutuhan

utama penduduk Indonesia. Hal ini menyebabkan banyaknya perusahaan yang

bergerak di sektor tersebut. Prospek pada usaha sektor agrikultur dapat dilihat

2

pada Indeks Tendensi Bisnis (ITB), yaitu sebuah indikator yang dapat

memberikan gambaran tentang kondisi dan perkembangan perekonomian di suatu

wilayah yang dilihat dari sisi perusahaan berdasarkan pendapatan usaha,

penggunaan kapasitas produksi serta jumlah, jam kerja, dan upah lembur tenaga

kerja. (Badan Pusat Statistik, 2006).

ITB sektor agrikultur mengalami fluktuasi selama tahun 2006 sampai

dengan tahun 2010. Hal ini menyebabkan rasa percaya pengusaha yang tidak tetap

terhadap sektor tersebut, sehingga dapat menjadi ancaman bagi sektor agrikultur

dan pada akhirnya menyebabkan permasalahan bagi suat perusahaan. Tiga

masalah perusahaan yang sering terjadi mencakup kegagalan, insolvency, dan

kebangkrutan (Altman, 1983).

Gambar 1. Indeks Tendensi Bisnis sektor pertanian Indonesia periode 2006-2010 (www.bps.go.id, 2012)

Mulai dari pertengahan tahun 2007 sampai dengan akhir tahun 2008,

terjadi perguncangan pada perekonomian dunia yang disebabkan oleh krisis

subprime mortgage pada bursa saham Amerika Serikat, yaitu krisis kredit

perumahan mewah yang berdampak pada kondisi resesi Amerika Serikat. Krisis

ini memberikan dampak berupa kepanikan pasar bagi seluruh dunia, termasuk

juga Indonesia. Selama periode ini harga minyak dunia juga terus mengalami

peningkatan. Di Indonesia, imbas krisis dan harga minyak ini dilihat dari

berfluktuasinya nilai tukar rupiah dan tingginya nilai inflasi selama periode

tersebut.

80

90

100

110

120

130

140

2006 2007 2008 2009 2010

Triwulan 1

Triwulan 2

Triwulan 3

Triwulan 4

3

Gambar 2. Tingkat inflasi Indonesia periode 2006-2010(www.bps.go.id, 2012)

Fluktuasi nilai ITB, nilai tukar rupiah, serta inflasi menjadi ancaman

eksternal bagi perekonomian Indonesia, termasuk di dalamnya sektor agrikultur.

Ancaman merupakan sebuah hambatan yang berdampak pada aktivitas

perusahaan yang pada akhirnya dapat menyebabkan masalah bagi suatu

perusahaan.

Selain faktor eksternal, faktor internal perusahaan juga dapat menjadi

penyebab masalah bagi perusahaan. Faktor internal berupa kelemahan perusahaan

dapat disebabkan oleh kebijakan manajerial yang tidak efektif dan efisien.

Masalah yang diciptakan oleh faktor eksternal maupun internal dapat memberikan

dampak negatif berupa kerugian kegiatan perusahaan.

Kerugian yang dialami oleh perusahaan dicerminkan pada laporan

keuangan perusahaan. Kondisi perusahaan dapat dilihat melalui laporan

keuangannya, baik melalui laporan laba rugi, neraca, maupun laporan arus kas.

Laporan keuangan merupakan suatu laporan yang menunjukkan kondisi keuangan

perusahaan pada saat ini atau dalam suatu periode tertentu (Kasmir, 2008).

Analisis melalui laporan keuangan perlu dilakukan agar perusahaan dapat

mengetahui posisi keuangannya dalam suatu periode tertentu, serta untuk

mengetahui kelemahan dan kekuatan perusahaan tersebut.

Salah satu jenis analisis laporan keuangan adalah analisis terhadap rasio

keuangan untuk mengetahui keadaan keuangan perusahaan. Dalam menjalani

-1.00%

0.00%

1.00%

2.00%

3.00%

4.00%

5.00%

2006

-I20

06-II

2006

-III

2006

-IV20

07-I

2007

-II20

07-II

I20

07-IV

2008

-I20

08-II

2008

-III

2008

-IV20

09-I

2009

-II20

09-II

I20

09-IV

2010

-I20

10-II

2010

-III

4

usahanya, perusahaan dapat mengalami keuntungan maupun kerugian. Ketika

perusahaan mengalami banyak hambatan dan mengalami kerugian yang tidak

dapat diatasi, maka lambat laun perusahaan tersebut akan berada pada kondisi

financial distress, yaitu kondisi dimana perusahaan tidak memiliki kapasitas untuk

memenuhi kewajibannya kepada pihak ketiga (Andrade dan Kaplan, 1998).

Dengan analisis rasio, suatu perusahaan dapat memprediksikan kondisi

financial distress dengan menggunakan perhitungan DSCR (DSCR). Prediksi

kondisi financial distress berguna bagi perusahaan agar perusahaan dapat

melakukan tindakan pencegahan serta dapat mengetahui cara keluar dari kondisi

financial distress. Keluarnya perusahaan dari kondisi financial distress menjadi

kondisi non-financial distress disebut dengan istilah emergence financial distress.

1.2. Perumusan Masalah

Rumusan masalah dalam penelitian ini adalah:

1. Bagaimana prilaku financial distress pada sektor agrikultur di

Indonesia?

2. Apakah rasio net profit margin, current ratio, return on equity, return on

asset, dan rasio EBITDA/TA dapat digunakan untuk memprediksi

kondisi financial distress?

3. Apakah krisis subprime mortgage Amerika Serikat berpengaruh pada

kondisi financial distress sektor agrikultur Indonesia?

4. Apa saja faktor yang menyebabkan terjadinya emergence financial

distress?

1.3. Tujuan Penelitian

Dengan mengacu pada perumusan masalah, maka tujuan dari penelitian ini

adalah:

1. Mendeskripsikan prilaku financial distress pada sektor agrikultur di

Indonesia.

2. Menganalisis rasio net profit margin, current ratio, return on equity,

return on asset, dan rasio EBITDA/TA sebagai alat prediksi kondisi

financial distress.

5

3. Menganalisis pengaruh krisis subprime mortgage Amerika Serikat pada

sektor agrikultur Indonesia.

4. Mengidentifikasi faktor yang menyebabkan terjadinya emergence

financial distress.

1.4. Manfaat Penelitian

Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat sebagai berikut:

1. Bagi perusahaan atau praktisi bisnis, hasil penelitian ini dapat

dipergunakan sebagai tambahan referensi tentang rasio keuangan yang

signifikan dalam memprediksi financial distress.

2. Bagi pembaca, kiranya penelitian ini dapat digunakan sebagai tambahan

referensi untuk penelitian selanjutnya khususnya yang berkaitan dengan

kondisi financial distress.

1.5. Ruang Lingkup Penelitian

Ruang lingkup penelitian ini berkaitan dengan analisis data laporan

keuangan periode lima tahun selama periode 2006-2010 pada perusahaan

agrikultur yang terdaftar dalam Bursa Efek Indonesia. Periode ini dipilih karena

adanya krisis subprime mortgage di Amerika Serikat pada pertengahan tahun

2007 sampai dengan akhir tahun 2008, sehingga dapat dilihat dampak yang

diberikan oleh krisis tersebut. Penelitian ini dilakukan terutama untuk

menganalisis faktor keuangan dan non-keuangan yang mempengaruhi kondisi

financial distress perusahaan sektor agrikultur di Indonesia.

6

II. TINJAUAN PUSTAKA

2.1. Laporan Keuangan

Laporan keuangan berkaitan erat pada bidang akuntansi, dimana laporan

keuangan sering dipakai sebagai alat untuk berkomunikasi dengan pihak-pihak

yang berkepentingan dengan data keuangan perusahaan. Pihak-pihak

berkepentingan tersebut adalah manajemen, pemilik, kreditur, investor, penyalur,

karyawan, lembaga pemerintah, dan masyarakat umum. Informasi tentang kondisi

keuangan yang berguna bagi pihak berkepentingan misalnya tentang kemampuan

perusahaan untuk melunasi utang-utang jangka pendek, kemampuan perusahaan

dalam membayar bunga dan pokok pinjaman, serta keberhasilan perusahaan

dalam meningkatkan besarnya modal sendiri.

Laporan keuangan disusun dengan maksud untuk menyajikan laporan

kemajuan perusahaan secara periodik. Manajemen perlu mengetahui bagaimana

perkembangan keadaan investasi dalam perusahaan dan hasil-hasil yang dicapai

selama jangka waktu yang diamati. Laporan kemajuan perusahaan tersebut pada

hakikatnya merupakan kombinasi dari fakta-fakta yang telah dicatat (recorded

facts), kesepakatan-kesepakatan akuntansi (accounting conventions), dan

pertimbangan-pertimbangan pribadi (personal judgements).

Laporan keuangan adalah hasil dari proses akuntansi yang dapat

digunakan sebagai alat untuk berkomunikasi antara data keuangan atau aktivitas

suatu perusahaan dengan pihak-pihak yang berkepentingan dengan dana atau

aktivitas perusahaan tersebut (Munawir, 2000).

Laporan keuangan merupakan bagian dari proses pelaporan keuangan

yang lengkap yang biasanya meliputi neraca, laporan laba rugi, laporan perubahan

posisi keuangan (yang dapat disajikan dalam berbagai cara, misalnya sebagai

laporan arus kas atau laporan arus dana) catatan (notes) dan laporan lain serta

materi penjelasan yang merupakan bagian integral dari laporan keuangan (Ikatan

Akuntan Indonesia, 2002).

7

2.2. Tujuan Laporan Keuangan

Menurut Ikatan Akuntan Indonesia (2002), laporan keuangan sebagai

pertanggungan jawab kepada pihak ekstern (luar perusahaan) harus disusun

sedemikian rupa sehingga:

1. Memenuhi keperluan untuk:

a. Memberikan informasi keuangan secara kuantitatif mengenai

perusahaan tertentu, guna memenuhi keperluan para pemakai

dalam mengambil keputusan-keputusan ekonomi;

b. Menyajikan informasi yang dapat dipercaya mengenai posisi

keuangan dan perubahan kekayaan bersih perusahaan;

c. Menyajikan informasi keuangan yang dapat membantu para

pemakai dalam menaksir kemampuan memperoleh laba dari

perusahaan;

d. Menyajikan informasi lain yang diperlukan mengenai perubahan

harta dan kewajiban, serta mengungkapkan informasi lain yang

seusai dengan keperluan para pemakai.

2. Mencapai mutu sebagai berikut:

a. Relevan;

b. Jelas dan dapat dimengerti;

c. Dapat diuji kebenarannya;

d. Mencerminkan keadaan perusahaan menurut waktunya secara

tepat;

e. Dapat dibandingkan;

f. Lengkap; dan

g. Netral

Secara umum laporan keuangan bertujuan untuk memberikan informasi

keuangan suatu perusahaan, baik pada saat tertentu maupun pada periode tertentu.

Laporan keuangan juga dapat disusun secara mendadak, sesuai dengan kebutuhan

perusahaan. Beberapa tujuan pembuatan laporan keuangan menurut Kasmir

(2008) adalah:

1. Memberikan informasi tentang jenis dan jumlah aset (harta) yang

dimiliki perusahaan pada saat ini;

8

2. Memberikan informasi tentang jenis dan jumlah kewajiban dan modal

yang dimiliki perusahaan pada saat ini;

3. Memberikan informasi tentang jenis dan jumlah pendapatan yang

diperoleh pada suatu periode tertentu;

4. Memberikan informasi tentang jumlah biaya dan jenis biaya yang

dikeluarkan perusahaan dalam suatu periode tertentu;

5. Memberikan informasi tentang perubahan-perubahan yang terjadi

terhadap aset, kewajiban, dan modal perusahaan;

6. Memberikan informasi tentang kinerja manajemen perusahaan dalam

suatu periode;

7. Memberikan informasi tentang catatan-catatan atas laporan keuangan;

8. Informasi keuangan lainnya.

2.3. Jenis Laporan Keuangan

2.3.1 Neraca (Balanced Sheet)

Neraca adalah suatu laporan yang sistematis tentang aset (assets), utang

(liabilities), dan modal sendiri (owners’ equity) dari suatu perusahaan pada

tanggal tertentu. Biasanya pada saat buku ditutup yakni akhir bulan, akhir

triwulan, atau akhir tahun (Jumingan, 2005).

Menurut IAI (2004), suatu neraca minimal mencakup aset berwujud, aset

tidak berwujud, aset keuangan, investasi yang diperlakukan menggunakan metode

ekuitas, persediaan, piutang usaha dan piutang lainnya, kas dan setara kas, hutang

usaha dan hutang lainnya, kewajiban yang diestimasi, kewajiban berbunga jangka

panjang, hak minoritas, modal saham dan pos ekuitas lainnya.

2.3.2 Laporan Laba Rugi (Income Statement)

Laporan laba rugi merupakan laporan keuangan yang menggambarkan

hasil usaha perusahaan dalam suatu periode tertentu. Dalam laporan laba rugi ini

tergambar jumlah pendapatan dan sumber-sumber pendapatan yang diperoleh.

Kemudian, juga tergambar jumlah biaya dan jenis-jenis biaya yang dikeluarkan

selama periode tertentu (Kasmir, 2008).

Laporan laba rugi merupakan suatu laporan yang sistematis mengenai

penghasilan, biaya, rugi laba yang diperoleh oleh suatu perusahaan selama periode

tertentu (Munawir, 2000). Menurut Ikatan Akuntan Indonesia (2004), laporan laba

9

rugi minimal mencakup pendapatan, laba rugi usaha, beban pinjaman, bagian dari

laba atau rugi perusahaan afiliasi dan asosiasi yang diperlukan menggunakan

metode ekuitas, beban pajak, laba atau rugi dari aktivitas normal perusahaan, pos

luar biasa, hak minoritas, serta laba (rugi) bersih untuk periode berjalan.

2.3.3 Laporan Arus Kas (Cash Flow)

Laporan arus kas dapat memberikan informasi yang memungkinkan para

pemakai untuk mengevaluasi perubahan dalam aset bersih perusahaan, struktur

keuangan (termasuk likuiditas dan solvabilitas) dan kemampuan untuk

mempengaruhi jumlah serta waktu arus kas dalam rangka adaptasi dengan

perubahan keadaan dan peluang (Ikatan Akutan Indonesia, 2004).

2.3.4 Laporan Perubahan Modal

Laporan perubahan modal merupakan laporan yang berisi jumlah dan jenis

modal yang dimiliki pada saat ini. Kemudian, laporan ini juga menjelaskan

perubahan modal dan sebab-sebab terjadinya perubahan modal di perusahaan.

Laporan perubahan modal jarang dibuat bila tidak terjadi perubahan modal.

Artinya laporan ini baru dibuat bila memang ada perubahan modal (Kasmir,

2008).

Menurut Ikatan Akuntan Indonesia (2004), laporan perubahan modal

menunjukkan:

1. Laba atau rugi bersih perode yang bersangkutan,

2. Setiap pos pendapatan dan beban, keuntungan atau kerugian beserta

jumlahnya yang berdasarkan PSAK terkait diakui secara langsung dalam

ekuitas,

3. Pengaruh kumulatif dari perubahan kebijakan akuntansi dan perbaikan

terhadap kesalahan mendasar sebagaimana diatur dalam PSAK terkait,

4. Transaksi modal dengan pemilik dan distribusi kepada pemilik,

5. Saldo akumulasi laba atau rugi pada awal dan akhir periode serta

perubahan, dan

6. Rekonsiliasi antar nilai tercatat dari masing-masing jenis modal saham,

agio dan cadangan pada awal dan akhir periode yang mengungkapkan

secara terpisah setiap perubahan.

10

2.3.5 Laporan Catatan Atas Laporan Keuangan

Laporan catatan atas laporan keuangan merupakan laporan yang

memberikan informasi apabila ada laporan keuangan yang memerlukan

penjelasan tertentu (Kasmir, 2008). Artinya terkadang ada komponen atau nilai

dalam laporan keuangan yang perlu diberi penjelasan terlebih dulu sehingga jelas.

Hal ini perlu dilakukan agar pihak-pihak yang berkepentingan tidak salah dalam

menafsirkannya.

2.4. Analisis Laporan Keuangan

Analisis laporan keuangan meliputi penelaahan tentang hubungan dan

kecenderungan atau tren untuk mengetahui apakah keadaan keuangan, hasil usaha,

dan kemajuan keuangan perusahaan memuaskan atau tidak memuaskan. Analisis

dilakukan dengan mengukur hubungan antara unsur-unsur laporan keuangan dan

bagaimana perubahan unsur-unsur itu dari tahun ke tahun untuk mengetahui arah

perkembangannya.

Terdapat beberapa metode dan teknik analisis laporan keuangan, di antara

lain:

1. Analisis perbandingan neraca, laporan laba rugi, dan laporan laba yang

ditahan dengan menunjukkan:

a. Data absolut (jumlah dalam rupiah);

b. Kenaikan dan penurunan dalam jumlah rupiah;

c. Kenaikan dan penurunan dalam persen;

d. Perbandingan yang dinyatakan dalam rasio;

e. Persentase dari total

2. Analisis perubahan modal kerja.

3. Analisis tren dari rasio unsur-unsur neraca dan data operasi yang ada

kaitannya.

4. Analisis persentase per komponen dari neraca dan laporan laba rugi.

5. Analisis rasio yang memperlihatkan hubungan beberapa unsur neraca.

6. Analisis perbandingan dengan rasio industri.

7. Analisis perubahan pendapatan netto atau analisis perubahan laba bruto.

8. Analisis titik impas atau analisis break-even point.

11

Terdapat beberapa jenis analisis yang dapat dilakukan, yaitu analisis

internal, analisis eksternal, analisis horizontal, dan analisis vertikal. Analisis

internal adalah analisis yang dilakukan oleh mereka yang bisa mendapatkan

informasi yang lengkap dan terperinci mengenai suatu perusahaan, seperti pihak

manajemen. Analisis eksternal adalah analisis yang dilakukan oleh mereka yang

tidak bisa mendapatkan informasi yang lengkap dan terperinci mengenai suatu

perusahaan, seperti bank, kreditur, pemegang saham, calon pemegang saham, dan

lainnya. Analisis horizontal adalah analisis perkembangan data keuangan dan data

operasi perusahaan dari tahun ke tahun guna mengetahui kekuatan atau kelemahan

keuangan perusahaan yang bersangkutan. Analisa vertikal adalah analisis laporan

keuangan yang terbatas hanya pada satu periode akuntansi saja, misalnya berupa

analisis rasio.

2.5. Analisis Rasio Keuangan

Rasio keuangan merupakan kegiatan membandingkan angka-angka yang

ada dalam laporan keuangan dengan cara membagi satu angka dengan angka

lainnya (Kasmir, 2008). Dalam praktiknya, analisis rasio keuangan suatu

perusahaan dapat digolongkan sebagai berikut:

1. Rasio neraca, yaitu membandingkan angka-angka yang hanya bersumber

dari neraca.

2. Rasio laporan laba rugi, yaitu membandingkan angka-angka yang hanya

bersumber dari laporan laba rugi.

3. Rasio antarlaporan, yaitu membandingkan angka-angka dari dua sumber

(data campuran), baik yang ada di neraca maupun di laporan laba rugi.

Pada umumnya, terdapat enam jenis rasio keuangan, yaitu:

1. Rasio Likuiditas (Liquidity Ratio)

2. Rasio Solvabilitas (Leverage Ratio)

3. Rasio Aktivitas (Activity Ratio)

4. Rasio Profitabilitas (Provitability Ratio)

5. Rasio Pertumbuhan (Growth Ratio), dan

6. Rasio Penilaian (Valuation Ratio)

12

2.6. Financial Distress

Financial distress merupakan suatu kondisi yang dialami oleh perusahaan

tepat sebelum kebangkrutan, dimana perusahaan berada dalam keadaan tidak

sehat. Pada kondisi financial distress, kondisi cashflow sangat minimum sehingga

menyebabkan terjadinya deadweight losses. Berarti, financial distress berada

antara keadaan solvent dan insolvent (Pranowo, 2010).

Dengan mengetahui kondisi financial distress perusahaan sejak dini,

perusahaan dapat merancang tindakan untuk mengantisipasi yang mengarah

kepada kebangkrutan. Menurut Purwanti (2005), prediksi financial distress

digunakan oleh beberapa pihak, seperti:

1. Pemberi pinjaman. Penelitian berkaitan dengan prediksi financial

distress, baik dalam memutuskan apakah akan memberikan suatu

pinjaman dan menentukan kebijakan untuk mengawasi pinjaman yang

telah diberikan.

2. Investor. Model prediksi financial distress dapat membantu investor

ketika akan menilai kemungkinan masalah suatu perusahaan dalam

melakukan pembayaran kembali pokok dan bunga.

3. Pembuat peraturan. Lembaga regulator mempunyai tanggung jawab

mengawasi kesanggupan membayar hutang dan menstabilkan perusahaan

individu.

4. Pemerintah. Prediksi financial distress juga penting bagi pemerintah.

5. Auditor. Model prediksi financial distress dapat menjadi alat yang

berguna bagi auditor dalam membuat penilaian suatu perusahaan.

6. Manajemen. Apabila perusahaan mengalami kebangkrutan maka

perusahaan akan menanggung biaya langsung (fee akuntan dan

pengacara) dan biaya tidak langsung (kerugian penjualan atau kerugian

paksa akibat ketetapan pengadilan). Sehingga dengan adanya model

prediksi financial distress diharapkan perusahaan dapat menghindari

kebangkrutan dan otomatis juga dapat menghindari biaya langsung dan

tidak langsung dari kebangkrutan.

13

2.7. Perhitungan Financial Distress

Perhitungan financial distress dilakukan dengan menghitung nilai debt

service coverage. Rasio debt service coverage mencerminkan kondisi perusahaan

dengan melihat ketersediaan dana untuk melunasi hutang perusahaan. Suatu

perusahaan dinyatakan dalam kondisi financial distress apabila nilai DSCR ≤

1,20. Sebaliknya, perusahaan dinyatakan tidak berada dalam kondisi financial

distress (non-financial distress) apabila nilai DSCR > 1,20 (Ruster, 1996)

= + + + −+ Dimana,

EAT = Earning After Tax, yang terdapat pada bagian terbawah nilai profit pada

suatu laporan laba rugi

Depreciation = Alokasi biaya penggunaan manfaat aset tangible

Amortization = Alokasi biaya penggunaan manfaat aset intangible

Interest = Beban bunga hutang bank per tahun

Coupon = Beban bunga obligasi perusahaan per tahun

Tax = Pajak korporasi per tahun

2.8. Penelitian Terdahulu

Terdapat berbagai penelitian yang telah dilakukan yang berhubungan

dengan financial distress. Penelitian awal yang mengkaji kondisi financial

distress suatu perusahaan dilakukan oleh Altman (1968). Penelitian ini mengkaji

pemanfaatan analisis rasio keuangan sebagai alat untuk memprediksi

kebangkrutan serta kondisi financial distress suatu perusahaan. Fungsi

diskriminan yang dikembangkan oleh Altman adalah sebagai berikut:

− = 1,2 + 1,4 + 3,3 + 1,0 + 0,6 Altman menyatakan bahwa jika perusahaan memiliki Z-score ≥ 2,99, maka

perusahaan dikategorikan sebagai perusahaan sehat. Jika perusahaan memiliki

nilai Z-score diantara 1,81 dan 2,99, maka perusahaan dikategorikan dalam

kondisi financial distress. Dan perusahaan dengan Z-score < 1,81 termasuk dalam

kategori bangkrut.

Penelitian ini dilanjutkan oleh Altman sendiri pada tahun (2010), dimana

dilakukan prediksi financial distress perusahaan dan keunikan karakteristik

…….(4)

….(1)

14

kegagalan bisnis yang diuji dengan indikator yang effective dan prediksi corporate

distress serta mengkaji karakteristik perusahaan akan mengalami kebangkrutan

dan juga menunjukkan teknik analisa keuangan yang menunjukkan kemungkinan

akan mengalami financial distress.

Smith dan Liou (2007) melakukan penelitian korelasi antara rasio laporan

keuangan yang tradisional dengan performansi pada sektor industri untuk

perusahaan besar di United Kingdom. Penelitian ini menggunakan model prediksi

kegagalan dengan Z-score untuk mengevaluasi solvency 340 perusahaan

manufaktur. Hasil penelitiannya menunjukkan bahwa terdapat berbagai variasi

yang menghubungkan antara variabel-variabel keuangan dengan terjadinya

kegagalan dalam aktivitas perusahaan.

Ketiga penelitian di atas menggunakan fungsi diskriminan Z-score yang

dikembangkan oleh Altman untuk mengidentifikasi kondisi financial distress.

Pada penelitian ini, fungsi tersebut tidak digunakan untuk mengidentifikasi

kondisi financial distress. Kondisi tersebut diidentifikasikan dengan

menggunakan rasio keuangan DSCR.

Meekaewkunchorn (2002), melakukan penelitian mengenai Interest Rate

Volatilities. Gejolak tingkat bunga yang terjadi pada tahun 1998, mengakibatkan

banyak perusahaan yang mengalami financial distress. Pada penelitian ini

dianalisa hubungan antara interest rate dari Certificate Deposit, Treasury Yields

dan tingkat bunga Libor sesudah terjadinya financial turmoil pada September

1998. Analisis dilakukan dengan menggunakan pendekatan Multiple Regression

dengan dummy variable.

Fitzpatrick (2004), melakukan penelitian secara empiris terhadap dinamika

financial distress. Analisa empiris financial distress yang dialami oleh public

company di Amerika. Dengan membuat parsimonious model yang mengukur

kondisi keuangan perusahaan melalui financial condition score (FCS) yang

didasarkan tiga hal yaitu ukuran perusahaan, jumlah hutangnya dan standar

deviasi dari aset perusahaan.

Outecheva (2007) melakukan penelitian financial distress di tingkat

perusahaan dengan menganalisa kemungkinan adanya risiko financial distress di

perusahaan serta perilaku dalam menghadapi financial distress. Tiga hal yang

15

diamati pada perusahaan adalah perubahan penggunaan cost of capital,

pengetahuan mengenai risiko dan perbedaan antara risiko sistematis dan

asystematic, serta perilaku manajemen dalam menghadapi financial distress yang

telah mendekati kebangkrutan.

Perbedaan yang dilakukan oleh penelitian ini dengan kedua penelitian

sebelumnya terletak pada penggunaan rasio keuangan. Fitzpatrick menggunakan

ukuran perusahaan, jumlah hutang, dan standar deviasi aset perusahaan sebagai

variabel independennya dan Meekaewkunchorn menganalisis hubungan interest

rate dengan bunga Libor. Outecheva mengamati perubahan penggunaan cost of

capital, pengetahuan mengenai risiko, dan prilaku manajemen dalam menghadapi

kondisi financial distress. Penelitian ini menganalisis hubungan pengaruh antara

debt service coverage dengan lima rasio keuangan, yaitu net profit margin,

current ratio, return on equity, ebitda to total assets, dan return on asset.

Almilia (2003) melakukan analisis rasio keuangan untuk memprediksi

kondisi financial distress pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa

Efek Jakarta. Penelitian ini menggunakan data sekunder berupa laporan keuangan

periode 1998-2001 yang dipublikasikan. Alat analisis yang digunakan adalah

regresi logit. Hasil penelitian ini memberikan kesimpulan bahwa rasio keuangan

dapat digunakan untuk memprediksi financial distress suatu perusahaan. Salah

satu jenis analisis laporan keuangan adalah analisis rasio.Variabel rasio keuangan

yang paling dominan dalam menentukan financial distress suatu perusahaan

adalah rasio profit margin, financial leverage, dan current ratio.

Almilia (2006) membuat analisa mengenai prediksi kondisi financial

distress pada perusahaan go-public dengan menggunakan analisis multinomial

logit. Pada penelitian ini diulas tanda-tanda perusahaan akan mengalami atau

bahkan sedang mengalami financial distress, dengan melihat laba bersih dan nilai

buku ekuitas yang secara berturut-turut bernilai negatif. Penelitian dilakukan

terhadap kondisi keuangan perusahaan publik di Bursa Efek Jakarta pada tahun

1998-2001. Tahun tersebut dipilih karena pada kurun waktu tersebut perusahaan

di Indonesia dan Asia memiliki kesulitan likuiditas akibat pengaruh dampak

Economic Crisis in Asia.

16

Sukana (2008) melakukan studi tentang faktor-faktor yang mempengaruhi

financial distress. Sampel yang digunakan adalah perusahaan manufaktur yang

terdaftar dalam Bursa Efek Indonesia periode 2001 – 2005. Dalam penelitiannya,

variabel profitabilitas, beban hutang, dan market risk digunakan sebagai variabel

independen. Dengan menggunakan metode Pooled EGLS (Cross Sectional

Weights), dinyatakan bahwa ketiga variabel tersebut signifikan dalam

mempengaruhi kemungkinan suatu perusahaan akan mengalami financial distress.

Juga disimpulkan bahwa financial distress mempunyai hubungan yang signifikan

dengan rasio kebangkrutan perusahaan.

Pranowo (2010) melakukan penelitian dengan menggunakan data

sekunder laporan keuangan perusahaan publik non financial company selama

periode lima tahun (2004-2008) dari Bursa Efek Indonesia. Penelitian mengkaji

analisis rasio keuangan yang dapat digunakan sebagai prediksi kondisi financial

distress pada perusahaan di Indonesia, serta mengkaji faktor yang mempengaruhi

perubahaan status perusaahaan dari non-financial distress menjadi financial

distress. Penelitian ini menggunakan debt service coverage sebagai penentu

kondisi financial distress perusahaan. Metode yang digunakan adalah metode

regresi panel data dan metode regresi logistik.

Dibandingkan penelitian sebelumnya, penelitian ini memiliki perbedaan

dalam variabel yang digunakan dalam penelitian, baik variabel dependen maupun

variabel independen. Namun dalam kasus penelitian Pranowo, variabel dependen

yang menjadi penentu kondisi financial distress perusahaan sama, yaitu DSCR.

Perbedaan yang paling utama dari seluruh penelitian dengan penelitian ini adalah

sampel penelitian, yaitu penelitian ini berfokus pada perusahaan sektor agrikultur.

Penelitian emergence financial distress juga dilakukan oleh Pranowo, namun

Pranowo melakukannya dengan menggunakan metode regresi logit multinomial.

Penelitian ini meneliti emergence financial distress dengan menggunakan analisis

deskriptif.

Ringkasan mengenai kajian penelitian terdahulu yang telah disebutkan

sebelumnya, berupa relevansi dan perbedaan dengan penelitian ini dapat dilihat

pada Tabel 2.

17

Tabel 2. Ringkasan kajian penelitian terdahuluNo. Pengarang dan

Tahun PenelitianAlat Analisis Hasil Penelitian Relevansi Perbedaan

1. Altman (1968) Analisa keuangan

Hasil dari penelitian Altman menghasilkan model Z-Score yang menunjukkan bahwa kondisi financial distress dan kebangkrutan dipengaruhi oleh nilai total asset, retained earning, earning before interest and tax, sales, dan equity, sebagaimana ditunjukkan oleh model Z-Score

Mengkaji mengenai kondisi financial distress.

Kondisi financial distress ditentukan oleh nilai Z-Score, yang tidak relevan untuk digunakan pada perusahaan di Indonesia dan berupa accrual basis.

2. Altman (2010) Analisa keuangan dan korelasi

Penelitian ini ditujukan untuk memprediksikan kondisi financial distress perusahaan dan keunikan karakteristik kegagalan bisnis, serta menunjukkan teknik analisa keuangan yang menunjukkan kemungkinan akan mengalami financial distress dengan menggunakan regresi linear.

Mengkaji prediksi kondisi financial distress.

Menggunakan regresi linear yang berarti hanya menggunakan data time-series atau cross-section untuk dianalisis.

3. Smith dan Liou (2007)

Analisis Korelasi

Dengan menggunakan model Z-score, penelitian ini mengevaluasi solvency 340 perusahaan manufaktur dengan melihat korelasi antara rasio laporan keuangan dengan performansi sektor industri di United Kingdom. Terdapat berbagai variasi yang menghubungkan variabel keuangan dengan terjadinya kegagalan aktivitas perusahaan.

Sama-sama menganalisa kondisi financial distressdengan menggunakan rasio pada laporan keuangan.

Penggunaan model Z-Score yang dianggap tidak relevan dengan kondisi perusahaan di Indonesia dan berupa accrual basis.

18

Lanjutan Tabel 2.No. Pengarang dan


4. Fitzpatrick (2004) Analisis deskriptif dengan financial condition score (FCS)

Penelitian menganalisa kasus empiris financial distress yang dialami oleh public company di Amerika Serikat melalui FCS yang didasarkan ukuran perusahaan, jumlah hutang, dan standar deviasi aset perusahaan.

Mengkaji financial distress

Perbedaan variabel penelitian, alat analisis penelitian, serta sampel penelitian yang lebih luas.

5. Meekaewkunchorn (2002)

Analisis korelasi

Hasil penelitian menunjukkan bahwa gejolak tingkat bunga yang terjadi pada tahun 1998 mengakibatkan banyak perusahaan yang mengalami financial distress.


Variabel yang digunakan: tingkat bunga yang bukan rasio keuangan.

6. Outtecheva (2007) Analisis korelasi dan regresi

Hasil penelitian menyimpulkan bahwa terdapat tiga hal penting yang harus diamati yang berkaitan dengan kemungkinan adanya risiko financial distress, yaitu perubahan dalam penggunaan cost of capital, pengetahuan mengenai risiko, dan prilaku manajemen.

Menganalisis kemungkinan terjadinya financial distress.

Sampel berupa perusahaan yang berada pada kondisi financial distress.

7. Almilia (2003) Analisa multinomial logit

Hasil penelitian ini memberikan kesimpulan bahwa rasio keuangan dapat digunakan untuk memprediksi financial distress suatu perusahaan. Variabel rasio keuangan yang paling dominan dalam menentukan financial distress suatu perusahaan adalah rasio profit margin, financial leverage, dan current ratio.

Mengkaji financial distress dengan menggunakan rasio keuangan.

Variabel dan alat analisis

19



8. Almilia (2006) Analisa multinomial logit

Pada penelitian ini diulas tanda-tanda perusahaan akan mengalami atau bahkan sedang mengalami financial distress, dengan melihat laba bersih yang negatif berturut-turut dan nilai buku ekuitas yang negatif berturut-turut.

Prediksi kondisifinancial distress

Kondisi financial distress hanya ditentukan dengan melihat laba bersih dan nilai buku ekuitas yang negatif selama tiga tahun berturut-turut.

9. Sukana (2008) Analisis korelasi dan regresi menggunakan metode Pooled EGLS (Cross Sectional Weights)

Dalam penelitian ini, variabel profitabilitas, beban hutang, dan market risk digunakan sebagai variabel independen. Dengan menggunakan metode Pooled EGLS (Cross Sectional Weights), dinyatakan bahwa ketiga variabel tersebut signifikan dalam mempengaruhi kemungkinan suatu perusahaan akan mengalami financial distress. Juga disimpulkan bahwa financial distressmempunyai hubungan yang signifikan dengan rasio kebangkrutan perusahaan.


Variabel yang digunakan lebih sedikit, alat analisis dan sampel juga berbeda.

20



10. Pranowo (2010 Analisis regresi panel data dan multinomial logit.

Penelitian dilakukan dengan menggunakan data sekunder laporan keuangan perusahaan publik non financial company selama periode lima tahun (2004-2008) dari Bursa Efek Indonesia. Penelitian mengkaji analisis rasio keuangan yang dapat digunakan sebagai prediksi kondisi financial distress pada perusahaan di Indonesia, serta mengkaji faktor yang mempengaruhi perubahaan status perusaahaan dari non-financial distress menjadi financial distress. Penelitian ini menggunakan debt service coverage sebagai penentu kondisi financial distress perusahaan. Metode yang digunakan adalah metode regresi panel data dan metode regresi logistik.

Menganalisis financial distress dengan DSCR sebagai indikator serta menganalisis emergence financial distress.

Variabel yang digunakan berbeda, dimana penelitian ini menggunakan variabel yang dirasa memiliki pengaruh besar pada sektor agrikultur. Sampel penelitian ini berfokus pada seluruh perusahaan di BEI dan tidak berfokus pada sektor agrikultur saja.

21

III. METODE PENELITIAN

3.1. Kerangka Pemikiran Penelitian

Pentingnya sektor agrikultur di Indonesia menjadi alasan utama perlunya

dilakukan analisis keuangan dan non-keuangan terhadap perusahaan yang

termasuk pada sektor tersebut. Salah satu analisis yang penting untuk dilakukan

adalah analisis terhadap kondisi financial distress perusahaan. Financial distress

merupakan keadaan dimana perusahaan tidak mampu membayar hutangnya pada

pihak ke tiga. Ketika suatu perusahaan berada dalam kondisi financial distress,

besar kemungkinan bagi perusahaan tersebut untuk mengalami kebangkrutan.

Analisis kondisi financial distress dilakukan dengan menggunakan laporan

keuangan perusahaan sektor agrikultur yang terdaftar pada Bursa Efek Indonesia.

Untuk melakukan analisis ini, diperlukan laporan keuangan yang lengkap selama

periode tahun 2006 sampai dengan tahun 2010. Laporan keuangan yang

digunakan adalah laporan laba rugi dan neraca.

Dari kedua laporan tersebut diperoleh data penerimaan bersih, penjualan,

beban bunga, dan beban pajak dari laporan laba rugi perusahaan, serta data total

aset, total aset lancar, total kewajiban lancar, total ekuitas, depresiasi, dan

amortisasi dari neraca perusahaan. Seluruh data tersebut digunakan untuk

menghitung rasio keuangan Net Profit Margin (NPM), Current Ratio (CR),

Return On Assets (ROA), Return On Equity (ROE), Earning Before Interest, Tax,

Depretiation, and Assets to Total Assets (EBITDA/TA). Ke lima rasio ini

merupakan variabel independen yang diuji pengaruhnya terhadap variabel

dependen DSCR (DSCR). Rasio yang memiliki pengaruh pada nilai DSCR dapat

digunakan sebagai alat prediksi kondisi financial distress oleh perusahaan sektor

agrikultur di Indonesia.

Nilai DSCR tentunya berbeda-beda setiap perusahaan di sektor agrikultur

(cross section) dan juga berbeda setiap tahunnya (time series). Oleh karena itu,

metode yang tepat untuk meneliti kondisi financial distress perusahaan adalah

metode regresi data panel yang memperhatikan data cross section dan time series.

Penelitian tidak hanya menganalisis faktor internal perusahaan yang dapat

mempengaruhi nilai DSCR, tetapi juga menganalisis faktor eksternal perusahaan

22

yang memuncak pada tahun 2008, yaitu krisis subprime mortgage Amerika

Serikat. Pengaruh yang diberikan dilihat dengan menggunakan variabel dummy

untuk merepresentasikan kondisi krisis tersebut. Setelah seluruh data numerik

diperoleh, dilakukan uji Hausman Test untuk memilih metode yang akan

digunakan pada model penelitian, yaitu Fixed Effect Model (FEM) atau Random

Effect Model (REM) untuk menjadi landasan asumsi pada metode regresi data

panel.

Perbedaan nilai DSCR yang disebabkan oleh berbagai faktor internal dan

eksternal memungkinkan terjadinya perbedaan kondisi pada perusahaan sektor

agrikultur, yaitu kondisi status financial distress atau non-financial distress.

Kondisi perusahaan yang berbeda dijadikan sebagai landasan pemikiran

berikutnya, yaitu faktor apa saja yang menyebabkan terjadinya perubahan kondisi

perusahaan. Terdapat empat jenis status (perubahan kondisi perusahaan) yang

mungkin terjadi pada perusahaan di sektor agrikultur Indonesia, yaitu:

Status 0 = perusahaan tetap pada kondisi financial distress

Status 1 = perusahaan keluar dari kondisi financial distress menjadi non-

financial distress

Status 2 = perusahaan tetap pada kondisi non-financial distress

Status 3 = perusahaan keluar dari kondisi non-financial distress menjadi

financial distress

Penelitian berfokus pada faktor apa saja yang menyebabkan perusahaan

keluar dari kondisi financial distress menjadi non-financial distress, yaitu pada

status 1. Status 1 ini disebut juga dengan emergence financial distress, yaitu

keluarnya perusahaan dari kondisi financial distress. Analisis ini dilakukan secara

deskriptif terhadap perusahan sektor agrikultur yang mengalami kondisi

emergence financial distress dengan meneliti kebijakan keuangan maupun non-

keuangan yang dilakukan oleh perusahaan pada tahun yang bersangkutan.

23

Gambar 3. Kerangka pemikiran p enelitian

3.2. Lokasi dan Waktu Penelitian

Penelitian dilakukan pada perusahaan sektor agrikultur yang terdaftar di

Bursa Efek Indonesia (BEI) pada periode 2006-2010. Penelitian dilakukan pada

bulan Desember 2011 hingga Januari 2012.

Implikasi Manajerial

Analisis Deskriptif

Regresi Panel Data

Emergence Financial Distress

Dampak Krisis

Subprime Mortgage

Analisis financial distressdengan DSCR

EBITDA/TA

ROEROACRNPMDSCR

Laporan Keuangan dan Laporan Tahunan Perusahaan

Sektor Agrikultur Periode 2006-2010

- Hausmann Test - Uji Asumsi Klasik -

Var.Dummy Krisis Subprime Mortgage

24

3.3. Sumber dan Metode Pengumpulan Data

Penelitian ini menggunakan sumber data sekunder yang bersifat kuantitatif

dan kualitatif. Data tersebut diperoleh dari Bursa Efek Indonesia berupa laporan

keuangan serta laporan tahunan, dan literatur-literatur terkait yang mendukung

penelitian.

Objek penelitian ini adalah perusahaan sektor agrikultur pada periode

2006-2010. Dalam penelitian ini pengambilan sampel dilakukan secara non

probability sampling, yaitu dengan pendekatan purposive sampling dengan

kriteria sebagai berikut:

1. Perusahaan telah terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada atau sebelum

tahun 2006.

2. Perusahaan terdaftar pada sektor agrikultur.

3. Perusahaan menerbitkan laporan keuangan yang telah diaudit pada periode

2006-2010.

4. Perusahaan menerbitkan laporan keuangan yang lengkap pada periode

2006-2010, terutama data-data yang dibutuhkan untuk menghitung rasio

penelitian.

5. Perusahaan tidak delisting selama periode 2006-2010.

3.4. Variabel Penelitian

3.4.1 Variabel Dependen

Variabel dependen yang digunakan dalam penelitian ini adalah debt

service coverage. Nilai DSCR kemudian digunakan untuk menentukan kondisi

perusahaan, apakah berada dalam kondisi financial distress atau tidak. Perusahaan

dikatakan mengalami financial distress apabila memiliki nilai DSCR ≤ 1,20

(Ruster, 1996).

3.4.2 Variabel Independen

Variabel independen dalam penelitian ini adalah rasio keuangan

perusahaan yang diperkirakan mempengaruhi nilai DSCR, yaitu rasio net profit

margin, current ratio, return on equity, return on asset, rasio EBITDA to total

assets serta variabel dummy untuk kondisi krisis Subprime Mortgage.

25

3.5 Hipotesis Penelitian

Hipotesis yang diajukan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:

1. Net profit margin yang diperoleh dari perbandingan laba bersih (net profit)

dengan total penjualan (total sales/total revenue) merupakan indikator

kemampuan usaha dalam menghimpun dana.

Hipotesis 1;

H10: Tidak ada hubungan antara NPM dengan DSCR

H11: Ada hubungan antara NPM dengan DSCR

2. Current ratio mencerminkan kemampuan perusahaan dalam memenuhi

kewajiban pembayaran jangka pendek dengan membandingkan besarnya aset

lancar dengan kewajiban lancar.

Hipotesis 2;

H20: Tidak ada hubungan antara CR dengan DSCR

H21: Ada hubungan antara CR dengan DSCR

3. Return on Equity mencerminkan keuntungan/ kerugian yang dihasilkan

oleh perusahaan dari ekuitas, dimana ekuitas berupa investasi dari para pemegang

saham biasa.

Hipotesis 3;

H30: Tidak ada hubungan antara ROE dengan DSCR

H31: Ada hubungan antara ROE dengan DSCR

4. EBITDA/TA memperlihatkan efisiensi pengelolaan aset operasional

perusahaan, yaitu earning before interest, tax, depreciation, and amortization

dibandingkan dengan total assets. Rasio ini emperlihatkan produktivitas aset

perusahan dalam menghasilkan laba bersih dengan tidak mengurangi dana

depresiasi maupun amortisasi.

Hipotesis 4;

H40: Tidak ada hubungan antara EBITDA/TA dengan DSCR

H41: Ada hubungan antara EBITDA/TA dengan DSCR

5. Return on Assets mencerminkan keuntungan/kerugian yang dihasilkan dari

jumlah aset. Rasio ini mengindikasikan arus kas dari total aset dalam periode

waktu satu tahun.

Hipotesis 5;

26

H50: Tidak ada hubungan antara ROA dengan DSCR

H51: Ada hubungan antara ROA dengan DSCR

6. Krisis Subprime Mortgage yang terjadi di Amerika pada pertengahan

tahun 2007 sampai dengan akhir tahun 2008 memberikan gejolak pada kondisi

perekonomian seluruh dunia. Pada penelitian ini akan dilihat apakah krisis

tersebut memberikan dampak pada kondisi financial distress sektor agrikultur

Indonesia dengan menggunakan variabel dummy.

Hipotesis 6:

H60: Tidak ada hubungan antara krisis subprime mortgage dengan

DSCR

H61: Ada hubungan antara krisis subprime mortgage dengan DSCR

3.6 Teknik Analisis

3.6.1 Regresi Data Panel

Pada analisis statistik, data dapat dikumpulkan dari waktu ke waktu pada

satu obyek yang sering disebut dengan runtut waktu (time series). Namun

demikian data juga dapat dikumpulkan dari beberapa objek pada satu waktu,

disebut juga sebagai data silang (cross section). Jika data time series dan data

cross section digabungkan maka disebut dengan data panel (Suliyanto, 2011).

Data panel merupakan data dua dimensi, berbeda dengan time series dan cross

section yang hanya satu dimensi. Ketika data panel memiliki jumlah observasi

time series yang sama pada tiap unit cross-section, maka data disebut dengan

balanced panel data. Sebaliknya, ketika data panel memiliki jumlah observasi

time series yang berbeda pada tiap unit cross-section, maka data disebut dengan

unbalanced panel data. Model data panel adalah:

= + + ……………………………………………………(2)

Dimana,

y = variabel dependen,

x = variabel independen,

a = intercept,

b = slope,

i = indeks individu,

27

t = indeks waktu,

ε = error.

3.6.2 Hausman Test

Pada analisis regresi data panel terdapat dua jenis model, yaitu Fixed

Effect Model (FEM) dan Random Effect Model (REM). Penentuan model yang

terbaik dapat dilakukan dengan menggunakan Hausman Test, yaitu:

= ( − ) ( − ) ( − )………………………………………………(3)Dimana, b merupakan koefisien REM dan β merupakan koefisien FEM.

Kesimpulan yang dapat diambil dengan menggunakan Hausman Test adalah

untuk menggunakan asumsi FEM apabila > ( , )dan untuk menggunakan

asumsi REM apabila ≤ ( , )(Sanjoyo, 2007).

FEM memasukkan unsur dummy variable yang memungkinkan intersep

bervariasi antar cross section maupun antar time series. Analisis dengan FEM

menghasilkan hasil estimasi yang lebih baik (robust) dan cocok untuk digunakan

pada data yang terdiri dari tingkat individu. REM memecahkan masing-masing

komponen error menjadi cross section error, time series error, dan combination

error. REM lebih cocok untuk digunakan padaa sampel acak dari suatu populasi

yang diteliti.

3.6.3 Uji Asumsi Klasik Otokorelasi

Masalah otokorelasi dapat terjadi pada data observasi yang diuraikan

menurut waktu (time series) atau ruang (cross section), yang berarti data panel

juga dapat mengalami masalah ini. Uji otokorelasi bertujuan untuk mengetahui

apakah ada korelasi antara anggota serangkaian data observasi (Suliyanto, 2011).

Uji otokorelasi dapat dilakukan dengan metode Breusch Godfrey dengan

perangkat lunak SPSS 16.

Metode ini mengasumsikan disturbance factor (Ut) diturunkan dengan

mengikuti path order otoregressive scheme. Skema ini dilakukan dengan

menghitung nilai Lag residual persamaan regresi, dimana regresi dilakukan

dengan menggunakan nilai residual (μi) sebagai variabel dependen dan nilai lag

residual (μt-1 sampai dengan μt-p) sebagai variabel independen. Lalu akan

dihasilkan nilai chi-square yang diperoleh dari hasil perkalian R2 dengan hasil

pengurangan total sampel dengan total lag residual. Apabila chi-square yang

28

dihasilkan kurang dari chi-square tabel, maka dapat disimpulkan data tidak

mengalami masalah otokorelasi.

3.6.4 Uji Asumsi Klasik Multikolinieritas

Multikolinieritas memiliki arti terjadinya korelasi linier yang mendekati

sempurna antar lebih dari dua variabel bebas. Uji multikolinieritas bertujuan

untuk menguji apakah dalam model regresi yang terbentuk ada korelasi yang

tinggi atau sempurna di antara variabel bebas atau tidak. Jika dalam model regresi

yang terbentuk terdapat korelasi yang tinggi atau sempurna di antara variabel

bebas maka model regresi tersebut dinyatakan mengandung gejala multikolinier.

Uji multikolinieritas dilakukan dengan melihat nilai Variance Inflation

Factor (VIF) dengan menggunakan alat analisis SPSS 16. Model dinyatakan tidak

memiliki gejala multikolinier ketika nilai VIF seluruh variabel independen tidak

lebih besar dari 10.

3.6.5 Uji Asumsi Klasik Heteroskedastisitas

Masalah heteroskedastisits mengindikasikan bahwa terdapat varian

variabel pada model regresi yang tidak konstan. Harapannya, suatu model regresi

memiliki varian variabel yang konstan, yang disebut dengan homoskedastisitas.

Masalah heteroskedastisitas ini sering terjadi pada penelitian data cross-section,

sehingga harus dilakukan pada penelitian ini.

Uji heteroskedastisitas dilakukan dengan metode Glejser dengan

menggunakan perangkat lunak SPSS 16, dimana dilakukan regresi terhadap

seluruh variabel independen terhadap nilai mutlak residualnya. Masalah

heteroskedastisitas akan diidentifikasi apabila terdapat pengaruh variabel

independen terhadap nilai mutlak residualnya. Persamaan pada uji Glejser adalah

sebagai berikut:

| | = + + ...........................(8)

Dimana,

| | = Nilai residual mutlak

Xi = Variabel bebas

3.6.6 Analisis Faktor Pengaruh Kondisi Financial Distress

Penelitian menggunakan data time series dan cross section, sehinga

metode yang digunakan untuk menganalisis faktor yang mempengaruhi kondisi

29

financial ditress adalah metode regresi data panel. Hasil dari metode ini akan

menjawab Hipotesis 1 sampai dengan Hipotesis 5. Regresi data panel dilakukan

dengan menggunakan perangkat lunak Eviews 5.1. dengan model regresi data

panel yang digunakan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:

= + + + + + + + ……………………………………(5)

Dimana,

DSCRit = Debt Service Coverage pada perusahaan i pada tahun t,

NPMit = Net Profit Margin pada perusahaan i pada tahun t,

CRit = Current Ratio pada perusahaan i pada tahun t,

ROEit = Return On Equity pada perusahaan i pada tahun t,

ETit = EBITDA/TA = Earning Before Interest, Tax, Depretiation,

Amortization to Total Assets

ROAit = Return On Asset

= Variabel Dummy Krisis Subprime Mortgage

= intercept perusahaan i

= Slope variabel NPM pada perusahaan i

= Slope variabel CR pada perusahaan i

= Slope variabel ROE pada perusahaan i

= Slope variabel EBITDA/TA pada perusahaan i

= Slope variabel ROA pada perusahaan i

= Slope variabel dummy krisis subprime mortgage pada perusahaan

i

= Error pada perusahaan i pada tahun t,

= Perusahaan pada sektor agrikultur di Indonesia, yaitu AALI,

BISI, CPRO, DSFI, LSIP, MBAI, SMAR, SGRO, TBLA, UNSP

= Periode waktu tahun 2006 - 2010

3.6.7 Analisis Emergence Financial Distress

Analisis emergence financial distress dilakukan untuk melihat faktor apa

saja yang dapat membantu perusahaan keluar dari kondisi financial distress.

Analisis ini dapat dilakukan secara statistik apabila penelitian memiliki sampel

yang mencukupi untuk dilakukannya analisis statistik. Namun pada penelitian ini,

30

jumlah kasus emergence financial distress di sektor agrikultur hanya ada tiga,

yang tidak cukup untuk menjadi dasar dilakukannya analisis emergence financial

distress dengan menggunakan metode statistik. Sehingga penelitian ini melakukan

analisis secara deskriptif, yaitu dengan mengkaji laporan keuangan dan laporan

tahunan perusahaan untuk melihat kebijakan keuangan dan non-keuangan yang

dilakukan oleh perusahaan pada tahun dimana perusahaan tersebut keluar dari

kondisi financial distress.

31

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

Selama periode tahun 2006 sampai dengan tahun 2010, terdapat 16

perusahaan yang terdaftar pada sektor agrikultur di Bursa Efek Indonesia. Dari

seluruh 16 perusahaan tersebut, terdapat 2 perusahaan yang delisting pada tahun

2009, 1 perusahaan yang go public pada tahun 2007, dan 1 perusahaan yang go

public pada tahun 2009. Keempat perusahaan ini tidak digunakan dalam

penelitian karena penelitian melakukan analisis terhadap balanced panel data,

sehingga kurangnya data perusahaan tidak dapat digunakan. Dari 12 perusahaan

yang tersisa, hanya digunakan data dari 10 perusahaan karena adanya nilai ekstrim

dari rasio keuangan kedua perusahaan tersebut.

Tabel 3. Perusahaan sektor agrikultur di Indonesia

No. Kode

Perusahaan Nama Perusahaan Sub Sektor

1. AALI PT Astra Agro Lestari Tbk Plantations

2. BISI PT BISI Internasional Tbk Crops

3. CPRO PT Central Proteina Prima Tbk Fishery

4. DSFI PT Dharma Samudera Fishing

Industries Tbk

Fishery

5. LSIP PT Perusahaan Perkebunan

London Sumatera Indonesia Tbk

(LSIP)

Plantations

6. MBAI PT Multibreeder Adirama

Indonesia Tbk

Husbandry

7. SGRO PT Sampoerna Agro Tbk Plantations

8. SMAR PT Sinar Mas Agro Resources

And Technology

Plantations

9. TBLA PT Tunas Baru Lampung Tbk Plantations

10. UNSP PT Bakrie Sumatera Plantations Plantations

32

4.1. Kondisi Financial Distress Perusahaan Sektor Agrikultur di Indonesia

Kondisi keuangan perusahaan sektor agrikultur dapat dilihat melalui

perhitungan DSCR yang menunjukkan kemampuan perusahaan dalam memenuhi

kewajibannya kepada pihak ke tiga. DSCR, secara lebih lanjut, menunjukkan

kondisi financial distress perusahaan. Suatu perusahaan dinyatakan berada dalam

kondisi financial distress ketika perusahaan tersebut memiliki nilai DSCR ≤ 1,20.

Sebaliknya, perusahaan dinyatakan berada dalam kondisi non-financial distress

ketika perusahaan tersebut memiliki nilai DSCR > 1,20 (Ruster, 1996). DSCR

dihitung menggunakan persamaan (1).

Tabel 4. Kondisi financial distress sektor agrikultur di IndonesiaNo. Kode

Perusahaan

Tahun DSCR Kondisi

Perusahaan

No. Kode

Perusahaan

Tahun DSCR Kondisi

Perusahaan

1. AALI 2006 1,069 FD 6. MBAI 2006 1,0077 FD

2007 1,2213 NFD 2007 0,6618 FD

2008 1,4529 NFD 2008 0,1016 FD

2009 1,1851 FD 2009 0,7435 FD

2010 1,2445 NFD 2010 1,0757 FD

2. BISI 2006 0,0988 FD 7. SGRO 2006 0,4072 FD

2007 0,3883 FD 2007 0,6008 FD

2008 0,4223 FD 2008 0,9432 FD

2009 0,2887 FD 2009 0,9404 FD

2010 1,1377 FD 2010 0,8177 FD

3. CPRO 2006 0,1909 FD 8. SMAR 2006 0,7185 FD

2007 0,1494 FD 2007 0,2554 FD

2008 0,1993 FD 2008 0,5072 FD

2009 0,2915 FD 2009 0,3225 FD

2010 0,2305 FD 2010 0,3119 FD

4. DSFI 2006 0,0724 FD 9. TBLA 2006 0,2952 FD

2007 0,1890 FD 2007 0,2526 FD

2008 0,5341 FD 2008 0,2201 FD

2009 0,1787 FD 2009 0,3567 FD

2010 0,0934 FD 2010 0,2434 FD

5. LSIP 2006 0,3257 FD 10. UNSP 2006 0,3737 FD

2007 0,4582 FD 2007 0,3858 FD

2008 0,7057 FD 2008 0,3989 FD

2009 0,8834 FD 2009 0,5488 FD

2010 1,2789 NFD 2010 0,2568 FD

Berdasarkan perhitungan DSCR, dapat dikatakan bahwa hampir seluruh

perusahaan sektor agrikultur yang terdaftar di Indonesia mengalami masalah

financial distress. PT. Astra Agro Lestari Tbk merupakan satu-satunya

33

perusahaan di sektor agrikultur di Indonesia yang mengalami fluktuasi kondisi

financial distress. Sedangkan PT Perusahaan Perkebunan London Sumatera

Indonesia Tbk memasuki status emergence financial distress pada tahun 2010,

dimana perusahaan tersebut berhasil keluar dari keadaan financial distress

menjadi non-financial distress. Selain kedua perusahaan tersebut, yaitu sebanyak

delapan perusahaan agrikultur mengalami masalah financial distress selama

periode waktu 2006 sampai dengan 2010.

Gambar 4. DSCR sektor agrikultur 2006-2010

Pada tahun 2006, AALI memiliki nilai DSCR yang tertinggi, diikuti

dengan MBAI, SMAR, SGRO, UNSP, LSIP, TBLA, CPRO, BISI, dan DSFI

dengan nilai DSCR yang paling rendah. Meskipun seluruh perusahaan sektor

agrikultur berada pada kondisi financial distress, subsektor plantations memiliki

nilai teratas. Baik AALI, SMAR, SGRO, UNSP, LSIP, dan TBLA terdaftar dalam

subsektor plantations. Subsektor husbandry juga menunjukkan angka DSCR yang

relatif baik pada tahun tersebut. Dimana, MBAI memiliki nilai tertinggi kedua,

meskipun masih dalam kondisi financial distress sebagaimana perusahaan

agrikultur lainnya. Dua subsektor yang tersisa, yaitu crops dan fishery, memiliki

nilai DSCR yang sangat rendah. Subsektor crops, yaitu BISI, memiliki nilai

DSCR sebesar 0,0988 yang masih sangat jauh dari kondisi non-financial distress

dengan nilai DSCR minimal sebesar 1,2. Subsektor fishery terdiri atas CPRO dan

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

2006 2007 2008 2009 2010

AALI

BISI

CPRO

DSFI

LSIP

MBAI

SGRO

SMAR

TBLA

UNSP

34

DSFI yang juga memiliki nilai DSCR terendah pada tahun 2006, dengan masing-

masing bernilai sebesar 0,1909 dan 0,0724.

Tahun 2007 tetap diungguli oleh AALI yang mengalami peningkatan nilai

DSCR hingga mencapai 1,2213 sehingga AALI mengalami emergence financial

distress. Lain halnya dengan AALI, nilai DSCR MBAI menurun drastis dari

1,0077 menjadi 0,6618. Hal ini mencerminkan terjadinya penurunan kemampuan

pelunasan hutang pada subsektor husbandry pada tahun 2007. Subsektor

plantations tidak terlalu berbeda jauh dari tahun sebelumnya. Selain AALI,

peningkatan terjadi pada LSIP, SGRO, dan UNSP. Penurunan terjadi pada SMAR

dan TBLA, dimana TBLA tidak mengalami penurunan drastis sebagaimana

dialami oleh SMAR, yang menurun dari 0,7185 menjadi 0,2554. Subsektor crops

mengalami peningkatan dimana nilai DSCR BISI meningkat dari 0,0988 menjadi

0,3883. Kondisi subsektor fishery tidak mengalami perbedaan yang terlalu

signifikan, meskipun CPRO mengalami penurunan dan DSFI mengalami

peningkatan kemampuan membayar hutang, perbedaan tersebut tidak terlalu

besar.

Pada tahun 2008, yaitu tahun dimana krisis Subprime Mortgage

memuncak dan dirasakan oleh seluruh dunia, hampir seluruh perusahaan sektor

agrikultur mengalami peningkatan nilai DSCR. Peningkatan nilai DSCR yang

tajam terjadi pada AALI, dimana perusahaan tersebut masuk pada kondisi non-

financial distress. Peningkatan tajam ini terjadi karena adanya peningkatan net

income sebesar 75%.

Penurunan yang sangat tajam dirasakan oleh MBAI pada tahun 2008. Hal

ini terjadi karena terjunnya nilai net income yang hanya mencapai 35,53% dari

tahun sebelumnya serta besarnya jumlah pinjaman pokok jangka panjang yang

dilunasi pada tahun 2008, sehingga meningkatkan pengeluaran MBAI berupa

pembayaran pokok hutang dan beban bunga hutang jangka panjang. Kinerja

MBAI pada tahun 2008 sebenarnya lebih baik dari tahun sebelumnya, yaitu tahun

2007. Hal ini dinyatakan demikian karena adanya peningkatan jumlah produksi

dan volume penjualan perusahaan. Namun, net income MBAI menurun drastis

akibat adanya kerugian selisih kurs yang terjadi akibat penurunan nilai Rupiah

yang signifikan terhadap US$ yang mencapai 16% pada akhir tahun 2008.

35

Selain MBAI, hanya TBLA yang mengalami penurunan nilai DSCR dari

0,2526 menjadi 0,2201. Selain itu, seluruh perusahaan agrikultur mengalami

peningkatan nilai DSCR. Secara keseluruhan, dapat dinyatakan bahwa kondisi

sektor agrikultur membaik. Seluruh subsektor, kecuali subsektor husbandry

didominasi dengan peningkatan kemampuan untuk membayar hutang pada tahun

2008. Dapat dilihat bahwa pada tahun terjadinya krisis Subprime Mortgage, sektor

agrikultur tidak mengalami penurunan.

Tabel 5. Fluktuasi nilai DSCR perusahaan Indonesia 2007-2009

Perusahaan 2007 2008 2009

AALI Meningkat Meningkat Menurun

BISI Meningkat Meningkat Menurun

CPRO Menurun Meningkat Meningkat

DSFI Meningkat Meningkat Menurun

LSIP Meningkat Meningkat Meningkat

MBAI Menurun Menurun Meningkat

SGRO Meningkat Meningkat Meningkat

SMAR Menurun Meningkat Menurun

TBLA Menurun Menurun Menurun

UNSP Meningkat Meningkat Meningkat

Pada pasca krisis Subprime Mortgage, AALI, SGRO, SMAR, BISI, dan

DSFI mengalami penurunan nilai DSCR. Sedangkan TBLA, LSIP, MBAI, TBLA,

dan CPRO mengalami peningkatan nilai DSCR. Pada tahun 2010, terdapat gap

yang sangat besar antara AALI, LSIP, BISI, MBAI, dan SGRO, dengan SMAR,

UNSP, TBLA, CPRO, dan DSFI. Kelima perusahaan pertama memiliki nilai

DSCR yang sangat tinggi, sedangkan yang lainnya memiliki DSCR yang sangat

rendah, berkisar antara 0,1 dan 0,3. Kelima perusahaan yang mengalami

peningkatan tersebut berasal dari subsektor plantations, crops, dan husbandry.

Penurunan terjadi pada subsektor plantations dan fishery. Dapat disimpulkan pada

tahun 2009, subsektor plantations berfluktuatif, subsektor crops dan husbandry

mengalami peningkatan, dan subsektor fishery mengalami penurunan kemampuan

pelunasan kewajiban. Fluktuasi nilai DSCR perusahaan pada sektor Agrikultur

Indonesia, pada pra krisis Subprime Mortgage (2007) sampai pasca krisis

Subprime Mortgage (2009) secara lebih jelas dapat dilihat pada Tabel 5.

36

Tahun 2010 diisi dengan peningkatan nilai DSCR secara drastis oleh

LSIP, MBAI, dan BISI. Peningkatan juga terjadi pada AALI, dimana AALI dan

LSIP berhasil keluar dari kondisi emergence financial distress. SGRO mengalami

penurunan, namun masih memiliki nilai DSCR yang cukup tinggi bila

dibandingkan dengan perusahaan lainnya. SMAR, UNSP, TBLA, CPRO, dan

DSFI mengalami penurunan DSCR dan berada sangat jauh dari kelima

perusahaan lainnya. Secara umum dapat dinyatakan bahwa subsektor crops dan

husbandry mengalami peningkatan, subsektor plantations berfluktuatif, dan

subsektor fishery mengalami penurunan kemampuan pelunasan hutang.

4.2. Hasil Uji Hausman Test Data Panel

Uji Hausman Test dilakukan dengan menggunakan alat analisis Eviews

5.1. sebagaimana dilihat pada Lampiran 1. Nilai p-value adalah 0,0046 yang

lebih kecil dari nilai α, serta nilai lebih besar dari nilai ( , ), sehingga dapat

disimpulkan bahwa model yang digunakan adalah fixed effect model (FEM). Pada

model ini, diasumsikan bahwa koefisien slope konstan antar waktu dan anggota

panel dengan intersep bervariasi antar anggota panel (time invariant). Penggunaan

model FEM harus menggunakan penaksiran model OLS (Ordinary Least Square),

dimana variabel penelitian yang digunakan bersifat BLUE (Best Linear Unbiased

Estimator). Asumsi yang harus dipenuhi dalam penaksiran metode OLS adalah

sampel penelitian terdistribusi normal, tidak terjadi masalah autokorelasi, syarat

homoskedastisitas, dan tidak terjadi masalah multikolinieritas.

4.3. Hasil Uji Asumsi Klasik Otokorelasi

Pada Lampiran 3 dapat dilihat hasil uji otokolerasi dengan metode

Breusch Godfrey. Nilai R2 yang diperoleh sebesar 0,064, sehingga nilai chi-square

dapat diperoleh dengan mengalikan nilai R2 dengan hasil pengurangan jumlah

sampel, yaitu 50, dengan banyaknya lag residual yang digunakan, yaitu 2.

Diperoleh nilai chi-square sebesar 3,072 yang lebih kecil dari nilai chi-square

tabel yaitu 5,991. Maka dapat disimpulkan model persamaan regresi tidak

memiliki masalah otokorelasi.

37

4.4. Hasil Uji Asumsi Klasik Multikolinieritas

Pada Lampiran 4 terdapat hasil uji asumsi klasik multikolinieritas yang

dilakukan dengan menggunakan SPSS 16. Penggunaan alat analisis yang berbeda

ditujukan untuk mempermudah penelitian dalam melakukan uji asumsi klasik

multikolinieritas dengan menggunakan data panel yang sama. Hasil uji klasik

menunjukkan nilai VIF seluruh variabel kurang dari 10, maka dapat disimpulkan

bahwa model tidak memiliki masalah multikolinieritas.

4.5. Hasil Uji Asumsi Klasik Heteroskedastisitas

Dapat dilihat hasil uji heteroskedastisitas pada Lampiran 5 membuktikan

bahwa model tidak mengandung masalah heteroskedastisitas. Dengan

menggunakan metode Glejser, diperoleh p-value seluruh variabel independen

terhadap nilai absolut residualnya lebih besar dari nilai α 0,05. Maka dapat

dinyatakan bahwa model bebas dari gejala heteroskedastisitas, atau mengalami

homoskedastisitas.

4.6. Prediksi Financial Distress Sektor Agrikultur Indonesia

Setelah diketahui kondisi financial distress dari masing-masing perusahaan

pada sektor agrikultur di Indonesia, maka perhitungan rasio keuangan dilakukan

dengan menggunakan data-data keuangan yang diperoleh dari laporan keuangan

berupa laporan laba rugi dan neraca yang dipublikasikan di Bursa Efek Indonesia.

Rasio keuangan yang digunakan adalah NPM, CR, ROE, EBITDA/TA, dan ROA.

Rasio dihitung dengan rumus keuangan sederhana. NPM diperoleh dengan

membandingkan pendapatan bersih (net income) dengan penjualan (total sales).

CR diperoleh dengan membandingkan aset lancar (current assets) dengan

kewajiban lancar (current liabilities). ROE diperoleh dengan membandingkan

pendapatan bersih (net income) dengan total ekuitas (total equity). EBITDA/TA

membandingkan pendapatan sebelum dikurangi beban bunga, pajak, depresiasi,

dan amortisasi dengan total aset. ROA diperoleh dengan membandingkan net

income dengan total aset.

38

Tabel 6. Perhitungan rasio keuangan

Net Profit Margin Current Ratio

Return on Equity EBITDA to Total Assets + ++ +

Return on Asset Sumber: Warren (2006), Ruster (1996)

Penelitian menggunakan data time-series dan data cross-section, sehingga

metode yang digunakan untuk menganalisis data ini tidak bisa menggunakan

metode regresi biasa, tetapi harus menggunakan metode regresi panel data.

Bentuk model regresi penelitian “Analisis Kondisi Financial Distress Pada

Sektor Agrikultur Indonesia” adalah sebagai berikut:

= + + + + + + + ……………………………… (9)

Dari hasil analisis regresi panel data pada Lampiran 2 dapat dilihat bahwa

nilai F-statistik sebesar 11,0195 dengan p-value sebesar 0,000. Karena nilai F-

statistik lebih besar dari F-tabel 2,422 dan nilai p-value lebih kecil dari nilai α

sebesar 0,05, maka dapat dinyatakan bahwa model sesuai (fit). Model penelitian

memiliki nilai Adjusted R2, yaitu koefisien determinasi yang telah dikoreksi

dengan jumlah variabel dan ukuran sampel, sebesar 75,41%. Hal ini berarti nilai

DSCR dapat dijelaskan oleh ke lima variabel independen tersebut sebesar 75,41%.

Variabel independen NPM memiliki nilai t-statistik sebesar 2,056209 dan

p-value sebesar 0,0475. Karena p-value lebih besar dari nilai α (0,05) dan t-

statistik lebih kecil dari nilai t-tabel (2,009), maka dapat dinyatakan bahwa NPM

memiliki pengaruh yang signifikan terhadap DSCR. Koefisien variabel ini sebesar

1,228274, yang berarti bahwa variabel ini memiliki pengaruh positif terhadap nilai

debt service coverage dan apabila variabel independen lainnya diasumsikan tetap,

39

maka peningkatan satu satuan variabel NPM akan meningkatkan DSCR sebesar

1,228274.

CR memiliki nilai t-statistik sebesar 4,097702 dengan nilai p-value sebesar

0,00002. Karena nilai t-statistik lebih besar dari nilai t-tabel dan nilai p-value

lebih kecil dari nilai α, maka dapat dinyatakan bahwa CR memiliki pengaruh yang

signifikan terhadap DSCR. Koefisien CR sebesar 0,114502 menunjukkan bahwa

apabila variabel independen lain dianggap tetap dan CR bertambah satu satuan,

maka nilai DSCR akan meningkat sebesar 0,114502. Dengan kata lain, CR

memiliki pengaruh positif terhadap DSCR, meskipun nilai pengaruhnya kecil.

Sehingga dengan meningkatnya nilai CR, maka perusahaan cenderung mendekati

kondisi non-financial distress.

Variabel independen ketiga, yaitu ROE, memiliki nilai t-hitung sebesar -

2,563921 yang lebih kecil dari nilai t-tabel (-2,009), dan nilai p-value sebesar

0,0149 yang lebih kecil dari nilai α. ROE juga memiliki koefisien sebesar -

0,184734. P-value yang lebih kecil dari α dan t-hitung yang lebih besar dari t-tabel

menunjukkan bahwa ROE memiliki pengaruh yang signifikan terhadap DSCR.

Namun pengaruh yang dimiliki adalah pengaruh negatif, yaitu semakin besar nilai

ROE maka semakin kecil nilai DSCR. Hal ini menunjukkan bahwa peningkatan

nilai ROE menyebabkan perusahaan lebih mendekat kepada kondisi financial

distress.

Rasio perbandingan antara EBITDA (earning before interest, tax,

depretiation, and amortization) dengan TA (total assets) memiliki nilai t-hitung

sebesar 0,475212 dan nilai p-value sebesar 0,6393. Nilai t-hitung yang lebih kecil

dari nilai t-tabel dan nilai p-value yang lebih besar dari α menyimpulkan bahwa

rasio perbandingan EBITDA dengan TA tidak memiliki pengaruh yang signifikan

terhadap nilai DSCR, sehingga rasio ini tidak mempengaruhi kondisi financial

distress perusahaan.

ROA juga tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap nilai DSCR.

Hal ini dapat dilihat dari nilai t-hitung yang lebih kecil dari t-tabel, yaitu sebesar

0,505816, serta dilihat dari nilai p-value yang lebih besar dari nilai α, yaitu

sebesar 0,6162. Sehingga ROA tidak memiliki pengaruh terhadap kondisi

financial distress suatu perusahaan.

40

Variabel dummy SM mewakili kondisi krisis subprime mortgage yang

terjadi pada tahun 2007 dan 2008. Variabel ini memiliki nilai t-statistik sebesar -

1,544092 dan memiliki nilai p-value sebesar 0,1318. Nilai t-statistik yang lebih

kecil dari t-tabel dan p-value yang lebih besar dari nilai α, membuktikan bahwa

krisis global subprime mortgage tidak berpengaruh terhadap kondisi financial

distress perusahaan sektor agrikultur di Indonesia.

Hasil analisis model panel data di atas dapat memberikan kesimpulan

terhadap hipotesis dari penelitian ini. Hipotesis 1 melihat ada atau tidaknya

hubungan yang signifikan antara NPM dengan DSCR. Dari hasil analisis dapat

dinyatakan bahwa NPM memberikan pengaruh positif terhadap DSCR sehingga

hipotesis 1 tidak terbukti, tolak H10 (terima H11).

Hipotesis 2 menguji hubungan yang signifikan antara CR dengan DSCR.

Telah terbukti bahwa CR memiliki pengaruh positif terhadap DSCR, sehingga

hipotesis 2 terbukti, tolak H20 (terima H21). Sama halnya dengan Hipotesis 3

yang melihat hubungan antara ROE dengan DSCR, juga terbukti ada hubungan

pengaruh, namun pengaruh yang diberikan ROE berupa pengaruh negatif, tolak

H30 (terima H31).

Hipotesis 4 menguji hubungan yang signifikan antara rasio EBITDA/TA

dengan DSCR dan terbukti rasio EBITDA/TA tidak memiliki pengaruh

terhadap DSCR, sehingga hipotesis 4 tidak terbukti, tolak H41 (terima H40).

Hipotesis 5 melihat hubungan antara ROA dengan DSCR. Telah dibuktikan

bahwa tidak ada pengaruh yang diberikan oleh ROA terhadap DSCR. Sehingga

dapat disimpulkan, tolak H51 (terima H50).

Hipotesis yang terakhir, yaitu Hipotesis 6 menguji hubungan antara krisis

global subprime mortgage yang berdampak pada kondisi perekonomian dunia,

terhadap kondisi financial distress pada perusahaan sektor agrikultur di Indonesia.

Telah dibuktikan bahwa krisis tersebut tidak berdampak pada kondisi financial

distress perusahaan sektor agrikultur Indonesia. Sehingga dapat disimpulkan,

tolak H61 (terima H60).

Dari analisis yang dilakukan dengan metode regresi panel data diperoleh

persamaan penelitian sebagai berikut:

41

=, + , + , −

, + 0,298679 + 0,114222 − 0,091838 + ................................................................(10)

Persamaan tersebut memberikan arti bahwa DSCR dapat dipengaruhi oleh

rasio NPM, CR, dan ROE, dimana NPM dan CR berpengaruh secara positif dan

ROE berpengaruh secara negatif. Apabila NPM, CR, dan ROE dianggap sama

dengan 0, yang terjadi ketika net income dan current assets bernilai 0, maka

DSCR bernilai sebesar 0,144532. Ketika NPM meningkat sebesar satu satuan, dan

variabel lain dianggap konstan, maka DSCR akan mengalami peningkatan sebesar

1,228274. Ketika CR meningkat sebesar satu satuan, dan variabel lain dianggap

konstan, maka DSCR akan mengalami peningkatan sebesar 0,184734. Ketika

ROE meningkat sebesar satu satuan, dan variabel lain dianggap konstan, maka

DSCR akan mengalami penurunan sebesar 0,184734.

Dari ketiga variabel pengaruh, terlihat bahwa NPM memiliki pengaruh

yang paling besar karena nilai koefisien yang besar yaitu 1,228274. Berarti

dengan peningkatan NPM sebesar satu satuan, atau sebesar 100%, maka suatu

perusahaan di sektor agrikultur secara pasti akan berada pada posisi non-financial

distress, tanpa dipengaruhi kondisi sebelumnya. NPM yang dihitung dengan

menggunakan cash basis, bukan accrued basis, memperlihatkan kas yang tersedia

di perusahaan pada saat tertentu. Kas tersebut tentunya sangat berguna untuk

membayar kewajiban kepada pihak ketiga, yaitu semakin tinggi nilai kas yang

tersedia maka semakin besar kemampuan perusahaan untuk melunasi hutangnya.

4.7. Emergence Financial Distress

Analisis emergence financial distress dimaksudkan untuk mengetahui

faktor apa saja yang dapat membantu perusahaan untuk keluar dari kondisi

financial distress sehingga perusahaan berada pada kondisi non financial distress.

Status perusahaan berupa financial distress atau non-financial distress ditentukan

oleh nilai DSCR. Ketika nilai DSCR ≤ 1,2 maka perusahaan berada dalam kondisi

financial distress. Sebaliknya apabila perusahaan memiliki nilai DSCR > 1,2

maka perusahaan berada dalam kondisi non-financial distress.

42

Selama periode waktu lima tahun dari tahun 2006 sampai dengan tahun

2010, hanya terjadi tiga kasus emergence financial distress. Dua dari tiga kasus

emergence financial distress tersebut terjadi pada PT Astra Agro Lestari Tbk

(AALI) pada tahun 2007 dan tahun 2010, dan satu di antaranya terjadi pada PT

Perusahaan Perkebunan London Sumatera Indonesia Tbk (LSIP) pada tahun 2010.

Penelitian ini akan membahas terjadinya emergence financial distress pada tahun

2010 di AALI dan LSIP dan tidak membahas terjadinya emergence financial

distress pada tahun 2007 di AALI. Hal ini dilakukan agar hasil analisis yang

terjadi murni disebabkan oleh faktor internal perusahaan tanpa mempedulikan

perbedaan kondisi perekonomian pada tahun 2007 dan 2010.

AALI melakukan program intensifikasi untuk memperoleh kuantitas dan

produksi tandan buah segar (TBS) yang maksimal dengan menggunakan kompos

dan pupuk yang lebih efektif. Sistem kompos dilakukan dengan menggunakan

bahan organik dan limbah dari pabrik pengolahan kelapa sawit. Program

intensifikasi merupakan bagian dari arahan strategis yang meliputi mekanisasi,

composing, tata kelola air, pengelolaan tanah, dan penyerbukan untuk

meningkatkan kuantitas dan kualitas TBS. Penerapan program intensifikasi

tersebut merupakan alasan utama keberhasilan AALI dalam meningkatkan

produksi minyak sawit.

Program intensifikasi yang dilakukan oleh AALI ini merupakan bagian

daripada pengembangan arahan strategis (strategic directions) dengan

memperkuat peranan R&D guna meningkatkan kualitas produk, dalam kasus

AALI yaitu kelapa sawit. AALI melakukan investasi yang besar pada R&D di

tahun 2010 karena R&D dianggap sebagai faktor kunci program intensifikasi.

R&D telah berhasil melaksanakan program peremajaan tanaman dalam jangka

panjang, memperluas areal perkebunan dan melanjutkan pengembangan

infrastruktur logistik.

Selain melakukan penelitian dan pengembangan secara internal, AALI

juga melakukan kerjasama dengan pihak eksternal untuk mengembangkan

produknya. Kerjasama dilakukan oleh AALI dengan Pusat Penelitian Kelapa

Sawit (PPks) di Medan, Sumut untuk mengembangkan kebun bibit milik sendiri

di Kumai, Kalteng. Selain itu, sejak 2008 AALI juga sudah bekerjasama dengan

43

Institute of Agricultural Research for Development (IRAD) di Kamerun dalam

bentuk program pemuliaan benih.

Pada tahun 2010, AALI memberikan pelatihan pada karyawan yang

berada di level manajerial senior untuk Coaching for Corporate Performance

untuk meningkatkan produktivitas perseroan. Di tahun yang sama, perseroan

tersebut menerapkan sistem penghargaan yang diwujudkan dalam Excellence

Award dan Incentives to Outstanding Performers yang diberikan kepada

karyawan berprestasi sehingga karyawan dapat termotivasi untuk meningkatkan

kinerjanya.

Dilihat dari segi finansial, AALI berhasil menghasilkan peningkatan laba

sebesar 21,4% pada tahun 2010 bila dibandingkan dengan tahun sebelumnya.

Laba bersih per saham pada tahun juga meningkat dari Rp. 1.055 per saham pada

tahun 2009 menjadi Rp. 1.281 per saham pada tahun 2010. Peningkatan laba yang

diperoleh AALI ini terutama didasari oleh peningkatan harga minyak sawit dan

peningkatan produksi minyak sebesar 2,8%, yaitu dari 1.082,95 ribu ton pada

tahun 2009 menjadi 1.113,28 ribu ton pada tahun 2010.

Perseroan LSIP pada tahun 2010 telah menyelesaikan proses audit tahunan

Roundtable of Sustainable Palm Oil (RSPO). RSPO merupakan standar

kelestarian pertama di dunia untuk tanaman pangan dengan delapan prinsip, 39

kriteria dan 139 indikator, yang mencakup berbagai aspek operasional perseroan

yang langsung terkait dengan tata kelola perusahaan, termasuk transparansi,

kepatuhan terhadap ketentuan perundang-undangan, pemeliharaan lingkungan,

serta tanggung jawab pada karyawan dan masyarakat.

Secara besar-besaran, LSIP melakukan pengembangan infrastruktur yang

terbukti menjadikan perusahaan lebih efektif dan efisien dalam menjalankan

operasinya. Pengembangan infrastruktur ini berhasil membuat LSIP berhasil

meskipun banyak masalah cuaca buruk yang terjadi pada tahun 2010.

Sebelumnya, pada tahun 2009, LSIP membangun kemampuan transportasi

internal, sehingga pada tahun 2010 peningkatan produktivitas dan kontrol

manajemen logistik yang lebih baik berhasil diterapkan. Selain itu, di bidang

Sumber Daya Manusia, LSIP memberikan pendidikan berupa beasiswa S3 kepada

bagian R&D sehingga dapat memperkuat kemampuannya di bidang penelitian.

44

Dilihat dari segi finansial, pada tahun 2010 LSIP mengalami peningkatan

laba bersih sebesar 46,1% dan mencapai Rp. 1,03 triliun, meskipun volume

penjualan CPO dan karet turun masing-masing sebesar 5,8% dan 17,2%. Pada

bulan november di tahun yang sama, LSIP melunasi hutang sebesar US$32,7

juta, sehingga LSIP dapat mengalami peningkatan kondisi keuangan pada tahun

2011.

Secara garis besar, kebijakan yang dilakukan oleh AALI dan LSIP yang

mengakibatkan kedua perusahaan tersebut tidak lagi berada dalam kondisi

financial distress adalah:

1. Investasi pada bidang R&D sebagaimana dilakukan oleh Astra, yaitu

berupa pengembangan arahan strategis dalam bentuk program

intensifikasi yang selama beberapa tahun telah diterapkan oleh Astra

dan memperlihatkan hasil pada tahun 2010.

2. Penggunaan suatu sustainability development standard untuk

menjalankan usahanya, sebagaimana dilakukan oleh Lonsum (LSIP)

yang berhasil menerapkan audit standar RSPO pada tahun 2010.

Terbukti bahwa standar tersebut memberikan peningkatan yang sangat

signifikan pada kinerja Lonsum.

3. Pengembangan infrastruktur. Lonsum membangun transportasi internal

pada tahun 2009, dan dampaknya dirasakan pada tahun 2010, dimana

perusahaan berhasil mengurangi biaya transportasi, dan meningkatkan

produktivitas serta kontrol manajemen logistik.

4.8. Implikasi Manajerial

Sektor agrikultur Indonesia tidak memiliki kondisi yang baik, karena

hampir seluruhnya berada dalam kondisi financial distress. Pada tahun 2010,

delapan dari sepuluh perusahaan berada dalam kondisi financial distress, sehingga

delapan perusahaan tersebut harus melakukan tindakan perbaikan dengan

mempertimbangkan kebijakan-kebijakan yang dilakukan oleh dua perusahaan

lainnya. Sedangkan kedua perusahaan yang tidak berada dalam kondisi ini harus

tetap menjaga kondisinya dengan melakukan tindakan pencegahan, yaitu dengan

memprediksikan bagaimana kondisi perusahaannya di masa yang akan datang.

45

Fokus utama yang dilakukan oleh kedua perusahaan yang berhasil keluar

dari kondisi financial distress, yaitu AALI dan LSIP, terletak pada bidang R&D

dan SDM. Penelitian yang dilakukan oleh perseroan terbuka tersebut berguna

untuk mengetahui apa saja yang harus dilakukan oleh perusahaan untuk

memperbaiki keadaannya, sehingga dapat diterapkan oleh perusahaan agar dapat

berkembang. Penelitian dan pengembangan ini sebaiknya tidak hanya dilakukan

oleh internal perusahaan melainkan juga dengan melakukan kerjasama dengan

badan-badan penelitian di luar perusahaan atau dengan perguruan tinggi yang

melakukan penelitian yang berhubungan dengan perseroan. Selain itu, bidang

SDM dapat meningkatkan kinerja karyawan dengan memberikan edukasi pada

karyawan melalui pelatihan dan beasiswa untuk mendapat pendidikan non-formal

dan formal. Program intensif juga perlu dilakukan agar perusahaan termotivasi

untuk bersaing meningkatkan kinerjanya.

Secara umum, penggunaan sustainability development standards dapat

membawa perusahaan menjauh dari kondisi financial distress, sebagaimana

dilakukan oleh LSIP yang berhasil menerapkan standar RSPO. RSPO merupakan

standar kelestarian tanaman pangan yang meliputi aspek operasional perusahaan.

Standar ini membahas tata kelola perusahaan yang termasuk di dalamnya

transparansi, kepatuhan perundang-undangan, pemeliharaan lingkungan, serta

tanggung jawab perusahaan terhadap karyawan dan masyarakat. Perusahaan

selain sub-sektor plantation dapat juga menerapkan standar prosedur operasional

serupa.

Beban biaya merupakan salah satu aspek yang harus diperhatikan oleh

perusahaan untuk bisa segera keluar dari kondisi financial distress. Seluruh biaya

harus dikelola secara efektif dan efisien agar tidak menghasilkan kerugian bagi

perusahaan. Salah satu beban biaya utama bagi perusahaan agrikultur adalah biaya

yang menyangkut aspek infrastruktur, yaitu seperti transportasi, logistik,

pergudangan, kondisi lapangan, kondisi mesin, dan sebagainya yang secara

langsung sangat mempengaruhi aspek penjualan dan produktivitas perusahaan.

Bagi kedua perusahaan yang tidak berada dalam kondisi financial distress

harus tetap berhati-hati dengan meramalkan kemungkinan terjadinya kondisi

tersebut. Prediksi dapat dilakukan dengan melihat nilai CR, NPM dan ROE tahun

46

berjalan lalu membandingkannya dengan tahun sebelumnya. Dengan

meningkatnya NPM dan CR, serta menurunnya ROE, maka perusahaan akan

terhindar dari kondisi financial distress. Namun sebaliknya, apabila NPM dan CR

menurun, serta ROE meningkat, alangkah baiknya perusahaan segera melakukan

kebijakan yang dapat menghindari perusahaan tersebut dari kondisi financial

distress. Perlu bagi AALI untuk mengikuti jejak LSIP, dengan membayar

hutangnya secara besar-besaran sehingga akan memiliki kedudukan keuangan

yang lebih kuat di masa mendatang.

47

KESIMPULAN DAN SARAN

1. Kesimpulan

a. Hampir seluruh perusahaan pada sektor agrikultur yang terdaftar pada

Bursa Efek Indonesia berada pada kondisi financial distress. Kondisi

perusahaan tersebut dilihat melalui nilai DSCR, dimana ketika nilai DSCR >

1,2 maka perusahaan berada dalam kondisi financial distress, begitu pula

sebaliknya.

b. Prediksi terhadap kondisi ini dapat dilakukan dengan melihat nilai NPM,

CR, dan ROE. NPM dan CR memiliki pengaruh positif, sedangkan ROE

memiliki pengaruh negatif terhadap nilai DSCR. Berarti, ketika nilai NPM

dan CR meningkat, maka dapat diprediksikan perusahaan akan menjauhi

kondisi non-financial distress. Sedangkan ketika nilai ROE meningkat, maka

dapat diprediksikan bahwa perusahaan akan mendekati kondisi financial

distress.

c. Kondisi financial distress perusahaan sektor agrikultur Indonesia tidak

dipengaruhi oleh faktor eksternal. Krisis Amerika Serikat yang

memporakporandakan kondisi perekonomian dunia pada masanya, terbukti

tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kondisi financial distress

sektor ini. Maka dapat dikatakan bahwa sektor agrikultur Indonesia memiliki

kedudukan yang kuat.

d. Analisis emergence financial distress menghasilkan bahwa terdapat

beberapa kebijakan yang dilakukan oleh perusahaan sektor agrikultur yang

berhasil keluar dari kondisi financial distress yang juga dapat diterapkan

pada perusahaan lainnya pada sektor yang sama, yaitu investasi pada bidang

R&D dan SDM, penggunaan sustainability development standard, seperti

RSPO bagi perusahaan subsektor plantations, pengembangan infrastruktur,

dan pelunasan hutang agar semakin menjauh dari kondisi financial distress di

depannya.

48

2. Saran

a. Praktisi bisnis baiknya meninjau ulang laporan keuangannya sehingga

dapat melihat apakah perusahaannya berada dalam kondisi financial distress

atau tidak. Apabila berada dalam kondisi financial distress, dapat dilakukan

perbaikan untuk mengubah kondisi perusahaan. Apabila tidak berada dalam

kondisi financial distress maka dapat diprediksikan bagaimana kondisi

perusahaan kedepannya dan apa saja yang harus dilakukan untuk

menghindari kondisi tersebut.

b. Peneliti selanjutnya sebaiknya meneliti kejadian-kejadian eksternal dan

faktor makroekonomi (inflasi, PDB, nilai tukar rupiah) apa saja yang perlu

diperhatikan untuk menjaga kondisi perusahaan agar tidak berada pada

kondisi financial distress. Sebaiknya hal ini dilakukan secara sistematis dan

terpisah, serta menggunakan metode statistika agar dapat diuji signifikansi

serta besarnya pengaruh yang diberikan.

49

DAFTAR PUSTAKA

Almilia. 2003. Financial Ratios Analysis to Predict Financial Distress Condition in Manufacture Companies which are listed on Jakarta Stock Exchange. Journal of STIE Perbanas.

Almilia. 2006. Prediction of Financial Distress Condition in Public Companies by using Multinominal Analysis Logit. STIE Perbanas, Surabaya.

Altman. 1983. Corporate Financial Distress: A Complete Guide To Predicting, Avoiding, and Dealing With Bankruptcy. John Wiley & Sons, New York.

Andrade dan Kaplan. 1998. “How Costly is Financial (Not Economic) Distress? Evidence from Highly Leveraged Transactions that Became Distressed”.Journal of Finance 53, 1442-1493.

Badan Pusat Statistik. 2012. Berita Resmi Statistik No. 54/08/Th. XIV. (http://www.bps.go.id/brs_file/itb-itk-05ags11.pdf), [ 3 Februari 2012]

Fitzpatrick. 2004. Identifying Financial Distress Codition in Indonesia Manufacture Industry. Graduate School of the State University of New York at Bufallo, USA.

Helfert. 1991. Analisis Laporan Keuangan Edisi Ke Tujuh. Erlangga, Jakarta.

Ikatan Akuntan Indonesia. 2002. Standar Akuntansi Keuangan. Salemba Empat, Jakarta.

Ikatan Akuntan Indonesia. 2004. Standar Akuntansi Keuangan Edisi Ke Tiga. Salemba Empat, Jakarta.

Jumingan. 2005. Analisis Laporan Keuangan. Salemba Empat, Jakarta.

Kasmir. 2008. Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya, Edisi Revisi 2008. Rajagrafindo Persada, Jakarta.

Meekaewkunchorn. 2002. Interest Rate Volatilities, the Treasury Buyback and Bank Funding Costs. University of Texas, USA.

Munawir. 2000. Analisa Laporan Keuangan. Liberty, Yogyakarta.

Outecheva. 2007. Corporate Financial Distress: An Empirical Analysis of Distress Risks. Graduate School of Business Administration, Economics, Law and Social Science. The University of St. Gallen, Switzerland.

Pranowo. 2010. “The Dynamics of Corporate Financial Distress in Emerging Market Economy: Empirical Evidence from the Indonesian Stock Exchange 2004-2008”. European Journal of Social Sciences Vol 16 Number I, 138-149.

Purwanti. 2005. Analisis Rasio Keuangan Dalam Memprediksi Kondisi Keuangan Financial Distress Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar di Bursa Efek.Universitas Islam Indonesia, Jakarta.

Ruster. 1996. “Mitigating Commercial Risks in Project Finance: Public Policy for Private Sector”. The World Bank Note No. 69.

50

Sanjoyo. 2007. Struktur Model Panel. Universitas Indonesia, Jakarta.

Sukana. 2008. Factors Influencing Financial Distress and Bankruptcy Risks.Universitas Padjajaran, Bandung.

Suliyanto. 2011. Ekonometrika Terapan: Teori & Aplikasi dengan SPSS. ANDI Offset, Yogyakarta.

Warren. 2006. Pengantar Akuntansi Edisi Dua Puluh Satu. Salemba Empat, Jakarta.

Weetman. 2003. Financial and Management Accounting: An Introduction, Third Edition. Financial Times/Prentice Hall, London.

LAMPIRAN

51

Lampiran 1. Hasil Hausman Test dengan Eviews 5.1

52

Lampiran 2. Hasil regresi data panel dengan Eviews 5.1

Dependent Variable: DSC?Method: Pooled Least SquaresDate: 04/02/12 Time: 10:10Sample: 2006 2010Included observations: 5Cross-sections included: 10Total pool (balanced) observations: 50

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.144532 0.111663 1.294360 0.2043NPM? 1.228274 0.597349 2.056209 0.0475CR? 0.114502 0.027943 4.097702 0.0002

ROE? -0.184734 0.072052 -2.563921 0.0149EBITDA_TA? 0.298679 0.632108 0.472512 0.6396

ROA? 0.114222 0.225818 0.505816 0.6162SM? -0.091838 0.059477 -1.544092 0.1318

Fixed Effects (Cross)_AALI--C 0.440541_BISI--C -0.282812

_CPRO--C -0.203474_DSFI--C -0.091295_LSIP--C 0.084584_MBAI--C 0.203218_SGRO--C 0.096863_SMAR--C -0.021987_TBLA--C -0.061337_UNSP--C -0.164302

Effects Specification

Cross-section fixed (dummy variables)

R-squared 0.829397 Mean dependent var 0.540795Adjusted R-squared 0.754131 S.D. dependent var 0.378306S.E. of regression 0.187584 Akaike info criterion -0.254846Sum squared resid 1.196379 Schwarz criterion 0.357001Log likelihood 22.37116 F-statistic 11.01954Durbin-Watson stat 1.696793 Prob(F-statistic) 0.000000

53

Lampiran 3. Hasil asumsi klasik otokorelasi dengan SPSS 16

Model Summary

Model R R Square

Adjusted R

Square

Std. Error of the

Estimate

1 .254a .064 .023 .19837861

a. Predictors: (Constant), Ut_2, Ut_1

54

Lampiran 4. Hasil asumsi klasik multikolinieritas dengan SPSS 16

Coefficientsa

Model

Unstandardized

Coefficients

Standardized

Coefficients

t Sig.

Collinearity Statistics

B Std. Error Beta Tolerance VIF

1 (Constant) -.012 .084 -.140 .889

NPM .441 .509 .168 .866 .391 .169 5.905

CR .102 .027 .327 3.794 .000 .855 1.169

ROI .492 .151 .615 3.249 .002 .177 5.661

ROE -.274 .054 -.665 -5.075 .000 .369 2.711

EBITDA_TA 1.000 .523 .433 1.911 .063 .123 8.112

KRISIS -.088 .066 -.116 -1.351 .184 .863 1.159

a. Dependent Variable: DSC

55

Lampiran 5. Hasil asumsi klasik heteroskedastisitas dengan SPSS 16

Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized

Coefficients

t Sig.B Std. Error Beta

1 (Constant) .194 .049 3.980 .000

NPM .036 .294 .042 .122 .904

CR -8.433E-5 .016 .000 -.005 .996

ROI .059 .088 .230 .677 .502

ROE .032 .031 .237 1.010 .318

EBITDA_TA -.205 .302 -.276 -.679 .501

KRISIS -.060 .038 -.245 -1.597 .118

a. Dependent Variable: abresid

Documents

ANALISIS KONDISI FINANCIAL DISTRESS PADA SEKTOR … · Data yang digunakan merupakan data sekunder berupa laporan keuangan dan laporan tahunan pada tahun 2006-2010 yang dipublikasikan