BAB 13 ALK

BAB 13
PREDIKSI KEBANGKRUTAN

Informasi kebangkrutan bisa bermanfaat bagi beberapa pihak seperti berikut ini :
1) Pemberi Pinjaman ( seperti pihak Bank). Informasi kebangkrutan bisa bermanfaat untuk mengambil keputusan siapa yang akan diberi pinjaman, dan kemudian bermanfaat untuk kebijakan monitor pinjaman yang ada.
2) Investor. Investor saham atau obligasi yang dikeluarkan oleh suatu perusahaan tentunya akan sangat berkepentingan melihat adanya kemungkinan bangkrut atau tidaknya perusahaan yang menjual surat berharga tersebut.
3) Pihak Pemerintah. Pada beberapa sector usaha, lembaga pemerintah mempunyai tanggungjawab untuk mengawasi jalannya usaha tersebut(misal sector perbankan).
4) Akuntan. Akuntan mempunyai kepentingan terhadap informasi kelangsungan suatu usaha karena akuntan akan menilai kemapuan going concern suatu perusahaan
5) Manajemen. Kebangkrutan berarti munculnya biaya – biaya yang berkaitan dengan kebangkrutan dan biaya ini cukup besar. Suatu penelitian menunjukkan biaya kebangkrutan bisa mencapai 11-17% dari nilai perusahaan.

MASALAH DALAM KEBANGKRUTAN
Kesulitan keuangan jangka pendek bersifat sementara dan belum begitu parah, tetapi kesulitan semacam ini apabila tidak ditangani bisa berkembang menjadi kesulitan tidak solvable. Kalau tidak solvable, perusahaan bisa dilikuidasi atau direorganisasi. Likuidasi dipilih apabila nilai likuidasi lebih besar dibandingkan dengan nilai perusahaan kalu diteruskan. Reorganisasi dipilih kalau perusahaan masih menunjukkan prospek dan dengan demikian nilai perusahaan kalau diteruskan lebih besar dibandingkan nilai perusahaan kalau dilikuidasi.

Beberpa alternative perbaikan berdasarkan besar kecilnya permasalahan keuangan yang dihadapi perusahaan :

Pemecahan secara informasi

1) dilakukan apabila masalah belum begitu parah
2) masalah perusahaan hanya bersifat sementara, prospek masa depan masih begitu bagus cara :
a. perpanjangan ( extention) : dilakukan dengan memperpanjang jatuh tempo hutang – hutang
b. komposisi ( Composition) : dilakukan dengan mengurangi besarnya tagihan

Pemecahan secara formal

Dilakukan apabila masalah sudah parah, kreditur ingin mempunyai jaminan keamanan cara :

a. apabila nilai perusahaan diterskan > nilai perusahaan dilikuidasi
Reorganisasi : dengan mengubah struktur modal menjadi struktur modal yang layak
b. apabila nilai perusahaan diterskan < nilai perusahaan dilikuidasi
Likuidasi : dengan menjual asset – asset perusahaan
Analisis kebangkrutan dilakukan untuk memperoleh peringatan awal kebangkrutan . semakin awal tanda – tanda kebangkrutan tersebut, semakin baik bagi pihak manajemen karena pihak manajemen bisa melakukan perbaikan – perbaikan. Tanda – tanda kebangkrutan tersebut dalam hal ini dilihat denagn menggunakan data – data akuntansi.
Dalam praktik dan juga dalam penelitian empiris, kesulitan keuangan sulit untuk diidentifikasikan . kesulitan semacam ini bisa berarti mulai dari kesulitan likuditas, yang merupakan kesulitan keuangan yang paling ringan, sampai kepernyataan kebangkrutan yang merupakan kesulitan yang paling berat. Dengan demikian kesulitan keuangan bisa dilihat sebagai kontinum yang panjang, mulai dari yang ringan sampai yang paling berat.

Perhatikan empat kategori semacam ini :

Tidak dalam kesulitan
Keuangan Dalam kesulitan
keuangan
Tidak Bangkrut I II
Bangkrut III IV

Perusahaan yang berada dalam kategori II barangkali mengalami kesulitan, tetapi berhasil mengatasi masalah tersebut dan karena itu tidak bangkrut. Perusahaan pada kategori III sebenarnya tidak mengalami kesulitan keuangan, tetapi karena suatu hal, maka perusahaan tersebut memutuskan untuk bangkrut. Pada situasi IV pengertian kebangkrutan begitu jelas, perusahaan mengalami kesulitan keuangan dank arena itu akan bangkrut. Demikian juga pada situasi I, situasi keuangan cukup jelas, dalam hal ini perusahaan tidak mempunyai kesulitan keuangan dan tidak mengalami kebangkrutan.

Ada beberapa indicator yang bisa memprediksi kebangkrutan. Salah satu
Sumbernya adalah analisis aliran kas untuk masa mendatang, sedangkan sumber lainnya adalah analisi strategi perusahaan. Sumber lain adalah laporan keuangan perusahaan. Laporan keuangan ini dipakai untuk memprediksi kesulitan keuangan . sumber lainnya adalah informasi eksternal. Pada pasar keuangan yang sudah maju, lembaga penilai sudah berkembang dan informasi mereka bisa dipaki untuk memprediksi kemugkinan adanya kesulitan keuangan.

PREDIKSI KEBANGKRUTAN : ANALISIS UNIVARIATE
Pendekatan tunggal (univariate ) bisa dipakia untuk memprediksi kesulitan keuangan dengan asumsi bahwa distribusi variable keuangan untuk perusahaan yang menglami kesulitan keuangan berbeda dengan distribusi variable keuangan untuk perusahaan yang tidak mengalami kebangkrutan.

Penggunaan metode tersebut akan dijelaskan dengan menggunakan contoh berikut pada tahun 1970, beberapa perusahaan kereta api AS yang cukup besar mengalami kebangkrutan. Apakah rasio – rasio keuangan pada tahun – tahun sebelumnya bisa memperkirakan kebangkrutan tersebut? Berikut ini dua rasio keuangan yang dipilih untuk melihat apakah kebangkrutan perusahaan kereta api tersebut bisa dilihat melalui rasio – rasio keuangan pada tahun – tahun sebelumnya.

(1) Rasio biaya transportasi terhadap pendapatan operasional (BT/ PO). Biaya transportasi merupakan komponen biaya yang terbesar yang terjadi pada perusahaan kereta api , yang meliputi biaya operasional angkutan kerta, biaya gaji pegawai kereta dan biaya bahan baker. Pendapatan operasional terutama berasal dari karcis kereta yang terjual dan juga pendapatan dari beberapa sumber yang lain seperti pendapatan angkutan barang dan surat pos
(2) Rasio timed interst earned (TIE) yang merupakan rasio EBIT ( Earning Before Taxes)/Interst. Bunga atau interest disini adalah bunga dari kewajiban obligasi. Apabila diperoleh angka negatif, berarti perusahaan mempunyai earning( atau pendapatan) yang negative

Teknik penelitian titik cut off mengandung bahaya bahwa karakteristik spesifik perusahaan – perusahaan dalam sample akan sanagat mempengaruhi nilai cut off, dan dengan demikian titik cut off tersebut tidak representaif untuk perusahaan – perusaan lainnya. Untuk menghindari kemungkinan semacam tersebut, akuirisititik cut off bisa menggunakan perusahaan – perusahaan diluar sampel .

Empat variable yang menunjukkan perbedaaan antara perusahaan yang bangkrut dengan yang tidak bangkrut secara konsisten adalah

1. tingkat retun ( rate of return ). Perusahaan yang bangkrut mempunyai tingkat return yang lebih rendah.
2. penggunaan hutang. Perusahaan yang bangkrut menggunakan hutang yang lebih tinggi
3. perkindungan terhadap biaya tetap ( fixed payment coverage) . perusahaan yang bangkrut mempunyai perlindungan terhadap biaya tetap yang lebih kecil
4. fluktuasi retun saham. Perusahaan yang bangkrut mempunyai rata – rata return yang lebih rendah dan mempinayi fluktuasi return saham yang lebih tinggi.

PREDIKSI KEBANGKRUTAN : ANALISIS MULTIVARIATE
Salah satu kelemahan model univariate adalah kemungkinan terjadinya konflik antara variable – variable yang dijadikan prediksi. Untuk mengatasi masalah tersebut model multivariate dikembangkan. Variable bebas dalam model ini adalah rasio – rasio keuangan yang diperkirakan memprediksi kebangkrutan, sedangkan variable tidak bebas adalah prediksi kebangkrutan ( bangkrut dengan nilai 0 dan tidak bangkrut dengan nilai 1 ) atau profitabilitas kebangktutan ( 0 sampai 1, inklusif)

Teknik statisistik yang sering digunakan adalah analisis diskriminan untuk mengklasifikasikan observasi ke dalam dua kelompok : bangkrut dan tidak bangkrut. Teknis analisi logis atau probit juga sering digunakan untuk melihat profitabilitas suatu kejadian berdasrkan variabel – variabel tertentu. Analisis non parametik juga bisa digunakan.

Dengan menggunakan kasus kebangkrutan perusahaan kereta api, kita akan menggunakan dua variable untuk persamaan deskriminasi, yaitu variable rasio BT/PO(variable bebas X1) dan variable TIE(sebagai variable X2) . diasumsikan bahwa rasio – rasio yang dipakai berasal dari populasi denagn distribusi normal dan matriks varians kovarians kedua kelompok tersebut sama.

Persamaan diskriminan linear bisa ditulis sebagai berikut ini :

Zi = a X1 + B X2

Skor Z yang rendah berarti semakin besar kemungkiana untuk bangkrut. Koefisien negative variable X1 menandakan hubungan negative antara variable tersebut dengan skor Zi. Semakin tinggi nilai X1, semakin rendah nilai Zi dan semakin tinnggi kemungkina kebangkrutan. Nilai koefisien yang positif pada variable X2 menandakan bahwa semakin tinngi rasio TIE, semakin tinggi nilai skor Zi dan semakin kecil kemubgkinan bangkrut.

Banyak bukti yang cukup kuat mengatakan bahwa kebangkrutan tidak hanya dipengaryhi oleh variable – variable intern saja ( dari perusahaan ), tetapi juga oleh variable – variable eksternal seperti perubahan tingkat bunga, turunnya kondisi perekonomian, atau perubahan tingkat pengganguran. Dengan bukti semacam ini multivariate bisa memasukkan variable – variable ekonomi makro untuk memprediksi kemubkinan kebangkrutan.

BUKTI – BUKTI INTERNAL
Salah satu masalah yang bisa dibahas adalah apakah ada kesamaan rasio keuangan yang bisa dipaki untuk memprediksi kebangkrutan untuk semua Negara, ataukah mempunyai kekhususan. Nilai Zi dicari dengan persamaaan diskriminan sebagai berikut ini :

Zi = 1,2 X1 +1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 1,0X5

Dimana ,
X1 = (Aktiva lancar – hutang lancar)/total aktiva
X2 = laba yang ditahan / total asset
X3 = laba sebelum bungan dan pajak / total asset
X4 = nilai pasar saham biasa dan prefern / nilai buku total hutang
X5 = penjualan / total asset

Masalah lain yang mungkin perlu dipertimbangkan adalah banyak perusahaan yang tidak go public, dan dengan demikian tidak mempunayi nilai pasar. Untuk beberapa Negara seperti Indonesia, perusahaan semacam ini merupakan bagian terbesar yang ada. Altman kemudian mengembangkan model alternative dengan mengganti variable X4 ( nilai pasar saham prefern dan biasa/ nilai buku total hutang). Dengan cara demikian model tersebut bisa dipakai bisa untuk perusahaan yang go public maupun perusahaan yang tidak go public.

Berdasarkan komentar bisa diajukan dalam kiatannya dengan model kebangkrutan semacam ini. Pertama, sampai sejauh ini sangat sedikit pembicaraan teori yang bisa mengarah penelitian kebangkrutan. Dengan semakin sedikitnya teori tersebut, prediksi kebangkrutan lebih diarhkan ke pencarain – pencarian variabel - variabel relevan dengan coba – coba.

Dengan metode pencarian semacam ini, peneliti perlu memperhatiakn kemungkinan adanya bias, yaitu model tersebut hanya mempunyai karakteristik yang mempunyai sample tersebut. Untuk menghindari kemungkinan semacam ini, sample bisa dibagi ke dalam dua kelompok. Dengan kelompok pertama, analis mencari model prediksi kebangkrutan, kemudian model tersebut diuji validitasnya dengan menggunakan kelompok kedua. Varians yang lain adalah dengan menggunakan beberapa metode.

Penelitian menunjukan bahwa interpretasi prediksi tidak begitu sensitive terhadap perbedaan model – model statistic yang dipilih. Sebagai contoh suatu penelitian berkesimpulan bahwa untuk suatu set variable tertentu, penggunaan model diskriminasi linear, model diskrimasi kuadrat dan model logit, menghasilkan tingkat akurasi yang hampir sama.

Sedangkan peneliti masalah prediksi menggunakan data beberapa periode sebelum kebangkrutan, misal satu, dua, tiga, empat tahun sebelum kebangkrutan.
Tetapi dalam kenyataannya analisis tidak pernah tau kapan bangkrut. Pilihan waktu untuk menyatakan bangkrut sangat tergantung dari beberapa factor seperti kemapuan bank untuk membantu restrukturisasi keuangan, kebangkrutan perusahaan lain, dan negosiasi dan pekerja.

Sampel yang dipilih semacam ini juga membuat sulit untuk menarik kesimpulan terhadap populasi secara keseluruan. Sampel yang baik tentunaya sampel yang mewakili populasi secara keseluruan.

Kalau penelitian kebangkrutan dinilai dari sumbanganya terhadap pengambilan keputusan akan terasa bahwa penelitian kebangkrutan memberi sumbangan yang cukup substansial. Karena keputusan akan lebih baik dengan adanya informasi kebangkrutan ini.