ANALISIS LAPORAN KEUANGAN MODUL X: PREDIKSI KEBANGKRUTAN OLEH : Drs. M. DIMYATI, B.Sc, M.Si

PREDIKSI KEBANGKRUTAN INFORMASI KEBANGKRUTAN BERMANFAAT BAGI: Pemberi Pinjaman: siapa yang akan diberi pinjaman dan memonitor pinjaman yang ada Investor: apakah investasi harus dilakukan apa tidak Pemerintah: supaya dapat melakukan tindakan-tindakan untuk mencegah terjadinya kebangkrutan Akuntan: informasi kelangsungan perusahaan untuk menilai kemampuan going concern suatu perusahaan Manajemen: dapat melakukan tindakan-tindakan untuk mencegah kebangkrutan, misal dengan cara, merger atau restrukturisasi.

MASALAH DALAM KEBANGKRUTAN Kesulitan keuangan jangka pendek (technical insolvescy) Tidak solvabel (hutang lebih besar dari aset) ALTERNATIF PERBAIKAN KESULITAN KEUANGAN Pemecahan secara informal: perpanjangan jatuh tempo hutang dan mengurangi besarnya tagihan Pemecahan secara formal: Apabila nilai perusahaan diteruskan > nilai perusahaan dilikuidasi : REORGANISASI Apabila nilai perusahaan diteruskan < nilai perusahaan dilikuidasi : LIKUIDASI

PREDIKSI KEBANGKRUTAN ANALISIS UNIVARIATE Dipakai untuk memprediksi kesulitan keuangan dengan asumsi bahwa distribusi variabel keuangan untuk perusahaan yang mengalami kesulitan keuangan berbeda dengan distribusi variabel keuangan yang tidak mengalami kesulitan keuangan

Cara memperkirakan kebangkrutan dengan Analisis Univariat Caranya dilakukan dua rasio keuangan yang bisa dipakai untuk memperkirakan kebangkrutan Misalnya untuk menilai kasus perusahaan kereta api di Amerika pada tahun 1970, dipakai rasio keuangan sebagai berikut: Rasio biaya transportasi terhadap pendapatan operasional (BT/PO) Rasio Time Interest Earned (TIE) yang merupakan rasio EBIT dibanding dengan interest

ANALISIS MULTIVARIATE Terdapat dua variabel yang dipakai: Variabel Bebas: rasio-rasio keuangan yang diperkirakan mempengaruhi kebangkrutan Variabel tidak bebas: prediksi kebangkrutan atau probabilitas kebangkrutan ( bangkrut dengan nilai 0 dan tidak bangkrut dengan nilai 1) Teknik statistik yang sering dipakai : analisis diskriminan Analisis probit Analisis non-parametrik

ANALISIS MULTIVARIATE Persamaan diskriminan linier bisa dituliskan sebagai berikut: Zi = aX1 + bX2 + ….. + nXi Misal dengan menggunakan data rasio BT/PO dan TIE untuk perusahaan kereta api di Amerika Serikat, dihasilkan persamaan sebagai berikut: Zi = -3,366 X1 + 0,657 X2

ANALISIS MULTIVARIATE Skor Z yang rendah berarti semakin besar kemungkinan untuk bangkrut. Nilai koefisien X1 bernilai negatif berarti semakin tinggi rasio X1 akan menyebabkan skor Z semakin rendah, berarti kemungkinan bangkrut semakin besar. Nilai koefisien X2 bernilai positif berarti semakin tinggi rasio X2 akan menyebabkan skor Z semakin tinggi, berarti semakin kecil kemungkinan untuk bangkrut Contoh: rasio BT/PO (X1) sebesar 0,485 dan rasio TIE (X2) sebesar 0,16, sekor Z dapat dihitung sebagai berikut: Zi = -(3,366)(0,485) + (0,657)(0,16) Zi = - 1,527