## ANALISIS RATIO KEUANGAN UNTUK MEMPREDIKSI KEGAGALAN BISNIS USAHA  KECIL, DAN MENENGAH
Nekhasius Agus Sunarjanto Herlina Yoka Roida Agnes Utari Widyaningdyah
Faculty of Business – Widya Mandala Catholic University Surabaya (n_agus_sunarjanto@yahoo.co.id)

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis rasio-rasio keuangan yang dapat memprediksi kegagalan bisnis pada usaha kecil dan menengah (UKM). Data yang digunakan adalah data keuangan UKM pada tahun 2009-2015. Teknik analisis data  yang  digunakan  adalah regresi logistic binomial.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  model fit dan  rasio-rasio yang dapat digunakan untuk memprediksi kegagalan usaha adalah rasio-rasio modal kerja yang meliputi: modal kerja / total  aset,  aset  sekarang  / kewajiban  lancar,  dan quick /  Inventory.  Rasio-rasio  ini  merupakan  rasio  modal  kerja, sehingga UKM memerlukan pengelolaan yang lebih baik pada modal kerjanya.
Kata Kunci : Kegagalan usaha, Ratio keuangan, Analisis diskriminan logistik binomial.

## ABSTRACT
This study objective to analyze the financial ratios to predict business failure in small and medium enterprises (SMEs). The data used is the financial data of SME 2009-2015. Data analysis technique used is the binomial logistic regression. The  results reveal that  the  model is fit  and ratios  that  can  be  used  to  predict  the business failure  is  working  capital ratios: working capital / total assets, current assets / current liabilities, and quick / Inventory. These ratios are working capital ratios, so that SMEs need better management of the working capital.
Keywords : Business failure, financial ratio, discriminant binomial logistic analysis.

## PENDAHULUAN
Keberadaan pengusaha Mikro, Kecil dan Menengah (UMKM) merupakan  kondisi  ke hidupan  ekonomi  sebagian besar  masyarakat Indonesia.  Dari  42,452  juta  entitas  usaha,  ter nyata 41,8 juta(98,5%) merupakan usaha mikro. Hanya  sekitar  kurang  lebih  650.000  yang  me rupakan usaha kecil dan menengah, serta sekitar kurang  lebih  dua  ribu  lainnya  adalah  usaha besar  (Menegkop,2004). Angka  ini  meningkat pada tahun 2012 yaitu sebanyak 52 juta UMKM dengan  kontribusi  sebesar  56%  pada  PDB. Posisi  ini  menempatkan  usaha  mikro,  kecil  dan menengah  sebagai  entitas  utama  dalam  pem berdayaan ekonomi rakyat.
Potret  diatas  menunjukkan juga  ke beradaan  UMKM  di  Indonesia  dengan  kemam puan  penyerapan  tenaga  kerja  menjadikan UMKM sebagai tiang
perekonomian  di  Indonesia.  Oleh  karena  itu menjadi sesuatu yang urgent untuk membangun UMKM  agar  mampu  untuk  bertahan  dalam kondisi persaingan yang semakin kompleks.
Sementara  itu  karakteristik  usaha  besar berbeda  dengan  UMKM  yang  memiliki  potensi risiko  bisnis  dan  finansial  yang  relatif  cukup besar. Pengelolaan UMKM yang sederhana juga berkontribusi  pada  belum  berjalannya  sistem deteksi  kegagalan usaha.  Padahal,  keberadaan usaha  Mikro,  Kecil  dan  Menengah (UMKM) merupakan  kondisi  kehidupan  ekonomi  sebagi an besar masyarakat Indonesia..
Menurut  Roida  dan  Sunarjanto  (2013) preferensi  pemilik  UMKM  atas  risiko  akan mempengaruhi  derajat  risiko  bisnis  maupun risiko  keuangan  UMKM. Hal  ini  dengan pertimbangan  biaya  transaksi  atau  biaya  bunga yang  tinggi,  prosedur  yang  rumit  sementara dana yang dikucurkan relatif sedikit, serta
keengganan  pada  risiko  kebangkrutan.  Bunga kredit  untuk  investasi  maupun  untuk  per modalan cukup tinggi. Hal ini menunjukkan pre ferensi  atas  risiko  UMKM  mempengaruhi pilihan  sumber  pendanaan  yang  mengandung konsekuensi keuangan.
Kondisi financial  distress UMKM  rupa nya  sangat  tergantung  pada cash  flows solvability UMKM  yang diukur lewat EBITDA (profitabilitas)  UMKM,    lokasi  UMKM  yaitu lokasi  di  pedesaan  memiliki  kecenderungan  me ngalami distress lebih  besar  daripada  UMKM yang  berlokasi  di  kota,  serta  pilihan  sektor industri  yang  berkonsekuensi  atas  risiko  ke sulitan  keuangan  UMKM  (Sunarjanto  dan Roida, 2014).
Secara  jangka  panjang,  risiko  keuangan akan berdampak pada daya tahan UMKM. Daya tahan  UMKM  salah  satunya  ditentukan  oleh derajat  toleransi  usaha  terhadap  risiko  (Roida dan  Sunarjanto,  2011). Studi  ini  akan  menekan kan  pada  bagaimana  merumuskan  model klasifikasi kegagalan bisnis UMKM yang dapat diguakan  untuk  mendeteksi  peringatan  dini potensi  UMKM  untuk  dinyatakan  gagal  dalam usaha.  Penelitian  ini  berusaha  untuk  me nentukan variabel yang paling tepat bagi model diskriminan  analisis  seperti  yang  pernah  dilaku kan  oleh  peneliti  terdahulu  yaitu  menggunakan rasio keuangan (Edminster, 1972; Merton, 1974, dan Altman, 1968).
Berbeda  dengan  kondisi  riil  di  Indonesia yang  pada  umumnya  UMKM  tidak  memiliki laporan  keuangan  yang  memadai  bahkan data based yang  tersimpan  dari  waktu  ke  waktu, maka  penelitian  ini mengunakan  sisi  keuangan UKM (rasio keuangan) sesuai dengan model dis kriminan analisis dengan menganalisis variable- variabel  model  diskriminan  yang  digunakan untuk  mengklasifikasi  kegagalan  usaha  di beberapa  negara.  Hasil  yang  ditunjukkan  baik untuk  beberapa  negara  maju  dan  beberapa negara  berkembang  menunjukkan  perbedaan dari model awal Z score yang digunakan. Untuk itu,  parameter  model  klasisikasi  kegagalan bisnis  berupa added  value, profitabilitas,  solva bilitas  serta  likuiditas  perlu  dirumuskan  untuk model  usaha  di  Indonesia. Berdasarkan  latar belakang  tersebut  maka perumusan  masalah
yang  dapat  diketengahkan  dalam  penelitian  ini adalah:
Manakah  rasio  rasio  keuangan  yang  dapat  di gunakan      untuk  memprediksi  kegagalan  usaha UKM ?

## LANDASAN TEORI DAN PENGEMBANGAN HIPOTESIS

## Model Analisis Diskriminan
Model  diskriminan pada  dasarnya ingin melihat  apakah  suatu  unit  usaha    sebaiknya  di masukkan  ke  dalam  kategori  tertentu.  Sebagai contoh,  misalkan  kita  mempunyai  dua  kategori yaitu  perusahaan  yang  mengalami  kegagalan bayar  dan  yang  tidak  mengalami  kegagalan bayar. Kemudian kita mengumpulkan informasi, misal  informasi  laporan  keuangan  seperti  rasio lancar, rasio profitabilitas, yang akan digunakan untuk  memprediksi  apakah  suatu  perusahaan layak  dimasukkan  ke  dalam  kategori  gagal bayar  atau  tidak.  Yang  pertama  kali  perlu dilakukan  adalah  mengestimasi  persamaan  dis kriminan,  yaitu  dengan  menggunakan  variabel dependen  (tidak  bebas)  yang  bersifat  kategori, yaitu  gagal  bayar  dan  tidak  gagal  bayar,  dan menggunakan  rasio-rasio  keuangan  sebagai variabel  tidak  bebas.  Altman  (1968)  meng estimasi fungsi tersebut menjadi:

## Z =  1,2 X1 + 1,4 X2 + 3,3 X3 + 0,6 X2 +

## 1,0 X5

## Dimana
X1 = Rasio Modal kerja / Total aset
X2 = Rasio Laba yang ditahan / Total aset X3 =  Rasio  Laba  sebelum  bunga  dan  pajak  /
Total aset
X4 = Rasio  Nilai  pasar  saham  /  Nilai  buku saham
X5 = Rasio Penjualan / Total aset
Altman (1983) kemudian memperluas model di atas  supaya  bisa  digunakan  untuk  perusahaan non-publik. Model baru tersebut adalah sebagai berikut ini.
Z  =  0,717 X1 + 0,847 X2 + 3,107 X3 + 0,420 X2 + 0,998 X5
Dimana
X1 = Rasio Modal kerja / Total aset X2 = Rasio Laba yang ditahan / Total aset X3 =  Rasio  Laba  sebelum  bunga  dan  pajak  /
Total aset
X4  =  Rasio  Nilai  buku  saham  preferen  dan biasa/Nilai buku total hutang X5 = Rasio Penjualan / Total aset
Penerapan  model  ini  dibeberapa  negara mengalami  perbedaan  tertutama  karena  be berapa hal seperti:
1. Teknik Modeling yang digunakan.
Multiple  Discriminant  Analysis (MDA) adalah teknik yang populer digunakan untuk untuk  mengklasifikasi  kegagalan  bisnis. Meskipun  begitu,  banyak  peneliti  yang sudah  mengembangkan  teknik  klasifikasi yang  lain  seperti analisis  logit (Suominen, 1988), analisis probit (Swanson and Tybout, 1988),  analisis  pohon  keputusan, Bayesian Discriminant Analysis, survival analysis dan neural  analysis.  Hanya  saja,  hingga  saat  ini MDA  masih  tetap  dikomparasikan  penera pannya  di  banyak  negara  (Altman et.al., 1979;  Bhatia,  1988;  Cahill,  1981;  Altman et.al., 1995;  Bidin,  1988;  Ta  and  Seah, 1981; Unal, 1988; Pascale, 1988)
2. Data yang dikeluarkan oleh unit usaha.
Ukuran sampel dan sumber data merupakan hal  yang  penting  untuk  menvalidasi  ketepat an  model  ini.  Persoalan  ketersediaan  data antara  negara  maju  dan negara  berkembang tentulah  berbeda.  Negara  maju  sudah  me miliki  sejarah  panjang  perihal  prediksi  ke gagalan  bisnis,  disamping  ketersediaan  data yang memadai.
3. Definisi gagal dan tidak gagal.
Definisi  kegagalan  bisnis  sangat  tergantung pada  kondisi  lokal,  mengingat  setiap  usaha yang  didirikan  akan  sangat  terikat  dengan budaya  lokal  setempat  yang  mempengaruhi definisi  gagal  tersebut  dibentuk.  Hanya  saja yang  paling  utama  adalah  seberapa  dini deteksi  kegagalan  tersebut  cepat  diketahui sehingga tindakan preventif dapat dilakukan.
4. Hasil pengujian.
Hasil  pengujian  sebaiknya  tidak  hanya  men jawab  secara  statistik  bahwa  model  adalah signifikan, akan tetapi juga mampu melapor kan  kesalahan  klasifikasi  berupa Type  I error dan Type  II  error dalam  analisis  dan pengujian hasi.

## Model  Klasifikasi  Kegagalan  Bisnis  di Negara Berkembang
Menentukan  status  UMKM  apakah dibawah  kondisi  yang  gagal  atau  tidak  gagal bukanlah  pekerjaan  yang  mudah.  Unit  usaha dengan risiko financial distress yang tinggi akan cenderung  untuk  mengurangi  pinjaman  pada lembaga  keuangan  dibandingkan  dengan  yang risikonya rendah (Ross, et.al, 2010). Hanya saja, pemilik  UMKM  seringkali  tidak  melaporkan apakah  usahanya  sedang  dalam  masalah keuangan  yang  mengakibatkan  kelangsungan usahanya  berhenti.  Seringkali  UMKM  menutup usahanya  tidak  semata-mata  karena  persoalan kesulitan  keuangan  (Watson  &  Everett,  1996), seringkali  alasan  teknis  seperti  tidak  adanya tenaga  kerja  maupun  sepinya  permintaan  me nyebabkan UMKM sangat fluktuatif dalam men jalankan operasionalnya (Roida dan Sunarjanto, 2012). Hal ini didukung dengan temuan Headd (2003) bahwa terdapat sepertiga usaha kecil dan menengah tutup karena tidak sukses dalam men jalankan  usahanya.  Berdasarkan  hal  tersebut, maka perlu untuk membedakan secara tegas isti lah failure dan closure  (Gilson  &  Vetsuypens, 1993)  untuk  menegaskan  kegagalan  UMKM dikarenakan  kesulitan  keuangan  atau  kegagalan dalam  manajemen  usaha  yang  mengakibatkan UMKM harus tutup.
Untuk mengkategorikan apakah UMKM dalam  kondisi  gagal  atau  tidak  gagal,  maka  ter lebih  dahulu  melakukan  melakukan  analisis faktor  dengan  cara  mengumpulkan  semua variabel  yang  digunakan  sebagai  dalam  model MDA  yang  diterapkan  di  beberapa  negara  ber kembang.
1. Brazil
MDA  yang  dikembangkan  oleh  Altman et.al (1979)  menghasilkan  model  klasifikasi sebagai berikut:
Z  =  0,717 X1 + 0,847 X2 + 3,107 X3 + 0,420 X2 + 0,998 X5

## Dimana
X1 = Rasio Modal kerja / Total aset X2 = Rasio Laba yang ditahan / Total aset X3 = Rasio EBIT / Total aset X4 = Rasio  Nilai  buku  saham  preferen  dan biasa/Nilai buku total hutang X5 = Rasio Penjualan / Total aset
2. India
Model  klasifikasi  kegagalan  bisnis  di India dikembangkan oleh Bhatia (1988) dengan mengkategorikan  perusahaan  sakit  yaitu  unit usaha  yang  kehilangan  arus  kasnya  selama  dua tahun  berturut-turut.  Model  ini  menggunakan tujuh variabel berupa:
X1 = Rasio curent asset / current liabilities X2 = Rasio stock of finish goods /Penjualan X3 = Rasio EAT / Total aset X4 = Rasio interest / Value of Output X5 = Rasio cash flows / Total hutang X6 = Rasio Modal kerja / Total aset X7 = Rasio Penjualan / Total aset
3. Malaysia
Bidin (1988) mengembangkan model kla sifikasi  kegagalan  bisnis  dengan  model  MDA. Model  ini  juga  dimodifikasi  dengan  memasuk kan beberapa variabel berupa:
X1 = Rasio Laba operasional / Total hutang X2 = Rasio curent asset / current liabilities X3 = Rasio EAT / Paid – up capital X4 = Rasio Penjualan/ Modal kerja X5 =  Rasio curent  asset – stocks - curent liabilities / EBIT
X6  =  Rasio Total  shareholder’s  funds /  Total hutang X7 = Rasio Saham biasa / Employment capital

## 4. Singapura
Model  klasifikasi di  Singapura  dikem bangkan oleh Ta dan Seah (1981) dengan lebih sederhana  dalam  menerapkan  model  MDA. Model  ini  hanya  menggunakan  empat  variabel berupa:
X1 = Rasio Total hutang / Ekuitas X2 = Rasio EBT / Penjualan X3 = Rasio EBT / Ekuitas X4 = Rasio interest payment/ EBIT
5. Turkey
MDA  dikembangkan  sebagai  model pengukuran  di  Turkey  dilakukan  oleh  Unal (1988).  Model  ini  menggunakan  enam  variabel berupa:
X1 = Rasio EBIT / Total aset X2 = Rasio Modal kerja / Penjualan X3 = Rasio Hutang jangka panjang / Total aset X4 = Rasio Total hutang/ Total aset X5 = Rasio quick asset/ Persediaan X6 = Rasio quick asset/ Hutang jangka pendek
6. Uruguay
Pascale  (1988)  mengembangkan  model klasifikasi  ini  dengan  mempersempit  pengguna an variabel berupa:
X1 = Rasio Penjualan / Total hutang X2 = Rasio EAT / Total aset
X3=  Rasio  Hutang  jangka  panjang  /  Total hutang
Selanjutnya, penelitian ini akan mengana lisis  keseluruhan  kemungkinan  variabel  yang pernah  diterapkan  untuk  model  klasifikasi  di negara  berkembang  dan menguji  mana  model yang paling sesuai untuk UMKM di Indonesia.

## Alternatif  Metode  Pengukuran  Kegagalan Bisnis
Model  pengukuran  kegagalan  bisnis banyak berkembang selama beberapa dekade be lakangan,  seperti  the fuzzy  rule-based  classifi cation  model,  model  logit,  model CUSUM, dynamic  event  history  analysis, cathastrophe theory, chaos  theory  model,  multidimentional scaling, linear  goal  progamming, the  multi- criteria  decision  approach,rough  set  analysis, expected  systems,  dan self  organizing  map. Meskipun begitu, disamping model diskriminan, model yang paling populer digunakan adalah:
Pertama, Survival Analysis yaitu analisis yang  mendasarkan  pada  asumsi  bahwa  gagal dan tidak gagal berdasarkan populasi yang sama antar  kedua  kelompak  tersebut  (Lane et.al., 1986; Luoma dan Laitinen, 1991; Kauffman dan Wang,  2001).  Model  ini  juga  tidak  meng asumsikan  adanya  dikotomi  pada  variabel  ter ikat  (Shumway,  1999).  Konsep  dasar  model  ini adalah hazard rate sebuah  usaha,  akibatnya probabilitas kegagalan  dimasa  mendatang  akan sangat  tergantung  pada  kemampuan  sebuah perusahaan  untuk  bertahan  di  masa  mendatang. Dengan  kata  lain,  pengukuran  dengan  meng gunakan  waktu  secara  terus  menerus  dirumus kan  dalam Cox  Proportional Hazard Model. Hazard Model mengasumsikan  bahwa  setiap perusahaan  memiliki  proporsi hazard terhadap perusahaan lain.
Fokus Survival Analysis adalah menentu kan  faktor-faktor  yang  merupakan  variabel bebas  yang  dapat  mempengaruhi hazard rate dan  tidak  ditentukan  oleh hazard rate aktual (Yang  dan  Temple,  2000).  Selain  itu  juga  pene kanan  pada  nilai  fungsi hazard tidak  secara langsung  dapat  diinterpertasikan  sebagai proba bilitas kegagalan  (Laitinen  dan  Kankaanpaa, 1999).  Model  ini  sayangnya  tidak  dirancang untuk  menentukan  klasifikasi  prediksi  ke gagalan  bisnis.  Kalkulasi survival  times meng gunakan  data  yang  secara  implisit  digunakan
sebagai  pertimbangan  titik  awal  proses  ke gagalan (Luoma dan Leitenen, 1991).
Kedua,Decision Trees merupakan model yang  tidak  membutuhkan  persyaratan  statistik yang rumit karena dapat menggunakan kualitatif data  dalam  pengambilan  keputusan,  cukup mudah digunakan karena tidak memerlukan pro sedur yang rumit. Akan tetapi memiliki masalah pada  spesifikasi probabilitas dan  menimbulkan biaya  kesalahan  klasifikasi.  Disamping  itu  juga mengasumsikan  variabel  terikat  dikotomi  dan sulit  untuk  diaplikasikan  (Joos et.al, 1998; Frydman, 1985).
Ketiga, Neural  Networks adalah  model yang  tidak  membutuhkan  asumsi  yang  ketat, baik  digunakan  pada  model  yang  kompleks, dapat menggunakan  data  kualitatif,  serta  dapat mengatasi  masalah  autokorelasi.  Akan  tetapi model ini memiliki kelemahan  yaitu sulit untuk diinterpertasikan,  membutuhkan  kualitas  data yang baik, variabel yang digunakan haruslah ter seleksi dengan baik, membutuhkan proses  yang lamaserta  dimungkinkan  adanya  network  yang tidak logis (Atiya, 2001; Yang et.al, 1999)

## Model Penelitian
Tabel.1.Konsep Penelitian Diskriminan Model Klasifikasi X1 Rasio  Modal  kerja  / Total aset
GAGAL
atau TIDAK GAGAL X2 Rasio Laba  yang  di tahan / Total asset X3 Rasio  EBIT  /  Total aset X4 Rasio Nilai buku saham  preferen  dan biasa/ Nilai  buku  total hutang X5 Rasio Penjualan / Total asset X6 Rasio  Modal  Kerja  / Total Aset X7 Rasio curent  asset / current liabilities X8 Rasio EAT / Paid – up capital X9 Rasio Penjualan/ Modal kerja
X10 Rasio Total share holder’s  funds /  Total
hutang X11 Rasio  Saham  biasa  / Employment capital X12 Rasio EAT / Penjualan X13 Rasio EBT / Ekuitas X14 Rasio interest payment/ EBIT X15 Rasio  Modal  kerja  /
Penjualan X16 Rasio  Hutang  jangka panjang / Total Aset
X17 Rasio  Total  hutang/ Total aset X18 Rasio quick asset/ Persediaan X19 Rasio quick asset/ Hutang jangka pendek X20 Rasio Penjualan / Total  hutang  jangka panjang X21 Rasio EAT / Total aset
X22 Rasio  Hutang  jangka panjang / Total hutang

## METODE PENELITIAN

## Desain Penelitian
Penelitian ini merupakan penelitian emp iris  hipotesis  yang  digunakan  untuk  menguji variabel-variabel  yang  dapat  menjadi  prediktor kegagalan bisnis UKM.

## Identifikasi Variabel Penelitian
Variabel  yang  digunakan  dalam  peneliti an  ini  terdiri  dari  variabel  bebas  sebanyak  22 variabel  seperti  pada Tabel  1  diatas. Variabel terikat (Y)  yaitu  kondisi  bisnis  UKM, yang dikategorikan menjadi gagal dan tidak gagal.

## Definisi Operasional Variabel

## Variabel Terikat
Deteksi  atas  kemungkinan  kegagalan bisnis  adalah  melalui  penurunan  hutang  lancar, karena  dengan  menurunnya  hutang  lancar  di indikasikan  penurunan  kepercayaan  dari  lem baga keuangan , hal ini akan mengurangi aliran kas  pada  kegiatan  usaha. Ross, et.  al (2010) membedakan financial distress berdasarkan dua hal  pertama  yaitu stock  based insolvency dan flow  based  insolvency. Stock  based  insolvency terjadi  jika  unit  usaha  mengalami  negatif  ekui tas, flow  based  insolvency terjadi  jika  arus  kas perusahaan  tidak  dapat  memenuhi  kewajiban yang akan jatuh tempo.

## Variabel Bebas
Untuk memprediksi kemungkinan terjadi nya “ failure” atau gagal, maka digunakan varia bel  rasio  keuangan  yang  digunakan  dalam model MDA oleh beberapa negara berkembang. Pada  penelitian  ini  dari  22  rasio  yang  semula direncanakan  hanya  6  rasio  yang  datanya  ter sedia untuk diolah.Berikutadalah rasio keuangan tersebut:
X1 Rasio Modal kerja / Total Aset
X3 Rasio EBIT / Total Aset
X7 Rasio Aktiva lancar / Hutang Lancar X12 Ratio EBT / Penjualan
X15 Ratio modal kerja / Penjualan
X18 Ratio quick asset / Persediaan

## Data dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan dalam peneliti an  ini  adalah data primer berupa  kuisioner laporan  keuangan  UMKM  dan  data sekunder berupa  data  laporan  keuangan  di  Dinas  Per industrian  Provinsi  Jawa  Timur  serta sumber data literatur lain.

## Teknik Pengumpulan Data
Jumlah  sampel  penelitian untuk respon den UMKM  yang  berada  di  wilayah Propinsi Jawa  Timur dengan  memperhatikan  tujuan penelitian,  maka  teknik  pengambilan  sampel yang  digunakan  adalah disproporsional strati fied  judgment  sampling. Metode disproporsio nal (non  proporsional) digunakan  dengan me ngacu  pada  pendapat  Subiyanto  (2000:97) bahwa sampel  non  proporsional  (disportional) dimungkinkan  juga  dengan  penalaran/alasan, bahwa belum tentu anggota populasi pada setiap strata  dapat  mewakili  kepentingan/tujuan  pe nelitian secara keseluruhan. Sementara prosedur sampling  yang  digunakan  adalah  dengan  me ngacu pada UMKM yang mengalami penurunan laba  atau  kenaikan  laba  selama  kurun  waktu data dari 2009-1015.

## Instrumen Penelitian
Instrumen utama  yang digunakan dalam penelitian  adalah laporan  keuangan  UKM yang digunakan  untuk memprediksi  kegagalan  bisnis UKM dan fakta-fakta yang berhubungan dengan UKM.

## Teknik Analisis Data
Teknik analisis data untuk menguji hipo tesis  menggunakan regresi  logistik dengan program  statistik EViews  7. Data  panel  me rupakan  gabungan  antara  jenis  data time  series dan cross section atau data panel. Bentuk umum dari model penelitian ini adalah sebagai berikut: Model Regresi logistic :
Y it = β0 + β1X1it + β3X3it + β5X5it + β6X6it +  β8X8it  +  β11X11it  +    β13X13it  + β14X14it  +  β17X17it  +  β19X19it+
β21X21it + ε it .........................................(1)
Keterangan:
i = 1,2,3,.. ..,N (dimensi cross section) t = 1,2,3,.. ..,T (dimensi time series)
Y it = Penurunan hutang lancar β0 = Konstanta
β1, β3, β5, β6, β8, β11, β13, β14, β17, β19,  β21 adalah koefisien regresi X1… = Variabel Rasio Keuangan

## HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## Sampel Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan data  dari tahun  2009  hingga  2015 yang  disebarkan  ke  se kitar 250 UKM yang terdaftar di Dinas Koperasi dan  UKM  serta  dinas  Perindustrian  Pemerintah Kota  Surabaya.  Namun  hanya  50  UKM  yang memenuhi  kualifikasi  ketersediaan  data  untuk diolah. UKM tersebut tidak menghendaki nama tidak dimunculkan.
Penguji  hipotesis  menggunakan model regresi  logistik  binary ,dengan  tingkat signifi kan    5%.menghasilkan    LR  (statistic)  0.000  di jelaskan  pada  tabel  disamping  bahwa  model menunjukan goodness  of  fit ,  artinya  bahwa ratio keuangan  dapat  digunakan untuk mem prediksi kegagalan UKM
Dengan tiga  variabel yang  dapat  di gunakan  untuk  memprediksi  kegagalan  bisnis UMKM  yaitu variable  X1  (modal  kerja  /  total aset)  dengan  signifikan  0.0314, X7  ( aset lancar /  Kewajiban  lancar)  dengan  signifikan 0.000, dan X18( quick aset / Inventory) dengan signifikan  0.000,  hal  tersebut  dapat dijelaskan bahwa  pada  bisnis  UKM permasalahan utama adalah tentang  modal  kerja ,  karena  pelaku bisnis  harus  memahami  keterikatan  dana  pada masing masing pos dalam modal kerja , dampak dari  permasalahan  modal  kerja  ini  mengakibat kan pada kelancaran aliran kas
Table 2 . Hasil Pengujian Model
Model (Failure, Financial) Working  capital /  Total asset 4.0520* EBIT / Total asset -1.5782 Current  asset  /  Current liabilities 0.3692*
EBT / Sales 6.1715 Working  capital  /  Sales -1.9543 Quick asset / Inventory -0.7432* Prob (LR statistic) 0.0000* McFadden R Squared 0.2313 Note. * Significant level 0.05
Berdasarkan hasil temuan diatas nampak bahwa kegagalan bisnis UKM sangat ditentukan oleh kemampuannya kemampuan pengelolaan aktiva lancar (rasio Quick Asset/Persediaan dan rasio  Aktiva  Lancar/Total  Aset). Temuan  ini sejalan  dengan  temuan  Bhatia  (1988)  di  India dan  Unal  (1988)  di  Turkey  yang  menggunakan rasio-rasio  tersebut  untuk  mengklasifikasikan kegagalan bisnis.
Karakteristik  UMKM    yang  rentan  atas risiko ditunjukkan lewat kemampuan menghasil kan  laba sebagai  prediktor  kemungkinan  ter jadinya  masalah  pada  UMKM  (Sunarjanto  dan Roida,  2014).  Hal  ini  memperkuat  temuan diatas  bahwa  kemampuan  pengelolaan  aset untuk menghasilkan laba bersih usaha
Karakteristik  UKM    yang  rentan  atas risiko ditunjukkan lewat kemampuan menghasil kan laba sebagai prediktor kemungkinan terjadi nya  masalah  pada  UMKM  (Sunarjanto  dan Roida, 2014).Hal ini memperkuat temuan diatas bahwa  kemampuan  pengelolaan  aset  untuk menghasilkan laba bersih usaha menentukan ke cenderungan  kegagalan  usaha  UKM.  Semakin mampu mengelola semakin jauh dari kemungki nan gagal usaha.
Ketergantungan pada pengelolaan aktiva lancar,  menunjukkan  bahwa  investasi  UKM lebih  bersifat  jangka  pendek  dan  bukan  pada investasi  modal  yang  bersifat  jangka  panjang. Hal  ini dikarenakan  akses  pada  lembaga keuangan yang masih minim di kalangan UKM. Temuan diatas  menegaskan  juga  bahwa  UKM masih  belum  mampu  untuk  menghasilkan  lapo ran keuangan yang memadai. Laporan keuangan yang baik tentunya akan sangat membantu bagi pemberi dana  dan  akses  keuangan,  sehingga kegagalan  usaha  UKM  tidaklah  terpantau  dari sebelum usaha tersebut tutup.

## PENUTUP

## Simpulan
Berdasarkan hasil analisis dan pembahas an  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  kegagalan bisnis  dapat  diprediksi  dengan  melihat  pada rasio hanya  tiga  variabel yang  dapat  digunakan untuk  memprediksi  kegagalan  bisnis  UMKM yaitu modal  kerja  /  total  aset,  aset lancar / Kewajiban  lancar,  dan quick  aset / Inventory, hal tersebut dapat dijelaskan bahwa pada bisnis UKM permasalahan tentang modal kerja sangat penting , karena pelaku bisnis harus memahami keterikatan dana pada masing masing pos dalam modal kerja , dampak dari permasalahan modal kerja ini mengakibatkan pada kelancaran aliran kas
Minimnya  rasio  yang  biasa digunakan untuk  mengklasifikasikan  kegagalan  bisnis  me nandakan  bahwa  terbatasnya  fungsi-fungsi  dan pemanfaatan  sumber  modal  lainnya  bagi  kontr ibusi  kinerja  UMKM.  Temuan  ini  semakin  me narik karena pada dasarnya pemilik UMKM cen derung  tidak  memiliki  pencatatan  yang  me madai  yang  dapat  digunakan  untuk  meng evaluasi  kinerjanya  bagi  kepentingan  akses pendanaan.

## Keterbatasan Penelitian
Penelitian  ini  masih  memiliki  beberapa keterbatasan, antara lain :
1. Cakupan penelitian ini hanya pada UKM di Surabaya dan  sekitarnya.  Penambahan  luas populasi akan membantu melihat prespektif UKM secara lebih luas.
2. Penelitian  ini kurang  bisa  menggali  per soalan  tentang  modal  kerja,  karena  kurang nya  akses  data  dari  UKM tidak  mampu menjelaskan  perubahan  perilaku  UKM dalam  kaitannya  dengan  pertumbuhan usaha UKM

## Saran
Berdasarkan hasil  pembahasan,  simpulan, dan  keterbatasan  penelitian  yang  disebutkan diatas, berikut ini adalah beberapa saran yang diharapkan dapat melengkapi penelitian selanjut nya :
1. Penelitian  selanjutnya  perlu  memperluas cakupan ke seluruh Indonesia.
2. Penelitian selanjutnya perlu menentukan ke butuhan  modal  kerja  yang  sesuai  dengan kebutuhan

## DAFTAR PUSTAKA
Altman,  E.I.  (1968),  ‘Financial Ratios,  Determi nant  Analysis  and  The Predic tion  of Corporate  Bankruptcy’, Journal  of Finance, 23(4); 589-609.
Altman,  E.I.  (1984),  ‘International  Corporate Failure  Model  in  Special  Studies  in Banking  and  Finance’, Journal  of Banking and Finance.
Altman,  E.I.  (1993), Corporate  Financial Distress, John  Wiley  and  Sons,  New York.
Altman, E.I., Baidya, T., & Riberio-Dias, L.M., (1979),  ‘Assesing  Potential  Financing Problems of Firms in Brazil’, Journal of International Business Studies.
Altman,  E.I.,  &  Narayanan,  P.,  (1997),  ‘An
International Survey of Business Failure ClassificationModels,Financial Markets, Institutions, Instruments, 6 (2): 1-57.
Atiya,  A.F.,  (2001),  ‘Bankruptcy  Prediction  for Credit  Risk  Using  Neural  Networks:  A Survey and New Results, IEEE Transac tions  on  Neural  Networks, 12 (4),  July 2001; 929-935.
Berger,  A.N.,  Frame,  N.W.S.,  and  Miller,  N.H.
(2005), ‘Credit Scoring and The
Availability,  Price  and  Risk  of  Small Business  Credit’, Journal  of  Money,
Credit and Banking, 37(2); 191-222.
Berger,  A.N.,  and  Udell,  G.F.  (2006)  ‘A  More Complete  Conceptual  Framework  about SME  Finance’, Journal  of  Banking  and Finance, 30(11): 2945-2966.
Bhatia,  U.,  (1988),  ‘Prediction  Corporate Sickness  in  India’, Studies  in  Banking and Finance, 7; 57-71.
Bidin,  A.R.,  (1988),  ‘  The  Development  of  a
Predictictive Model(PNB-Score) for Eva luating  Performance  of  Companies Owned by The Government of Malaysia’, Studies  in  Banking  and
Finance, 7;91-103.
Copeland,  T.  and  Weston,  J.F.,  (1988),
Financial Theory and Corporate
Finance, Addison-Wesley.
Crapp, H., and Stevenson, M. (1987), ‘Develop ment  of  a  Method  to  Assess  The Relevant  Variables  and  Probability  of Financial  Distress’,  Australia Journal  of Management, 12 (2); 221-236
De  Young,  R.,  Glennon,  D.,  and  Nigro,  S.P.
(2008), ‘Borrower -Lender Distance, Credit  Scoring  and  Loan  Performance: Evidence  from  Informational-Opaque Small  Business  Borrowers’, Journal  of Financial  Intermediation ,17(1);  113- 143
Edminister, R.O. (1972), ‘ An Empirical Test of Financial Ratio Analysis  for  Small
Business  Failure  Prediction’, Journal  of Finance and Quantitative Analysis, 7(2); 1477-1493.
Fama, E.F. and Jensen, M.C. (1985), ’Organiza tional  forms  and  investment  decisions’, Journal of  Financial Econo mics 14(1) 101-119.
Frame,  W.S.,  Srinivaran,  A.,  and  Woosley,  L.
(2001), ‘The Effect of Credit Scoring on Small  Business  Lending’, Journal  of Money,Credit,  and  Banking 33(3);  813- 825.
Frydman, H.,Altman,E.I., and Kao, P.L., (1985), ‘Introduction  Recu rsive  Partitioning  for Financial  Classification:  The  Case  of
financial  Distress’, Journal  of  Finance, 40 (1); 269-291.

## Gilson, S.C.,and Vetsuypens,M.R.(1993), ‘CEO
Compensation  in  Funancially  Distressed Firms:An  Empirical  Analysis’, Journal of Finance 48(2); 425-458.
Harner,  M.M.,  (2011),  Mitigating  Financial Risk  for  Small  Business  Entrepreneurs,
Ohio  State  Entrepreneur  Business  Law Journal 6(2) 469-489.
Headd, B.(2003), ‘Redifining Business Success: Distinguishing  between  Closure  and
Failure’, Small  Business  Economics, 21(10), 51-61.
Jensen,  M.C.,  and  Meckling,  W.H.,  (1976),
‘Theory  of  the  firm:  managerial  beha vior,  agency  costs  and  ownership  struc ture’, Journal  of  Financial  Economics 3(4): 305-360.
Joos,  P.,  Vanhoof,  K.,  Ooghe  H.,  and  Sierens,
N. (1998), ‘Credit Classification: A Com paration of  Logit  Models  and  Decision Trees,Proceedings Notes  of  The  Work shop  on  Application  of  Machine  Lear ning  and  Data  Mining  in  Finance, 10 th
European  Conference  on  Machine  Lear ning, April 24, Germany; 59-72
K auffman,  R.J.  and  Wang,  B.,  (2001),  ‘The Success  and  Failure  of  Dotcoms:  A Multi- MethodSurvival  Analysis’, Wor king  Paper,  01-09, Management  Infor mation  Systems  Research  Center,  Carl son  School  of  Management,  University of Minnesota, Minneapolis, 1-7.
Kni ght, G., (2001), ‘Entrepreneurship and Strate gy in The International SME’, Journal of International Management7(3):155-172.
Laitenen,T.,and Kankaanpaa,M.m (1999), ‘Com parative  Analysis  of  Failure  Prediction Methods:  The  Finnish  Case’, The  Euro pean Accounting Review,8(1);67-97.
Lane, W.R., Looney, S.W., and Wangley, J.W.,
(1986),‘An  Application  of  Cox  Propor tional Hazard s  Model  to  Bank  Failure’, Journal  of  Banking  and  Finance, 10; 511-531.
Luoma,M., and Laitinen, E.K., (1991), ‘Survival Analysis as A Tool for Company Failure Prediction’, Omega International Journal of Management Science,10 (6); 673-678.
Michala, D., Grammatikos, T., and  Filipe, S.F., ‘Forecasting  Distress  in  European  SME Portfolios’, Proceeding of  The  First International Conference on Finance and Banking, Sanur  Bali,  11-12  December 2013.
Megginson,  W.L.,  (1997), Corporate  Finance
Theory, Addison-Wesley.
Merton,  R.C.  (1974),  ‘On  the  Pricing  of  Corpo rate  of  Interest  Rates’, The  Journal  of Finance, 29(2), 449-470.
Ooghe, H., and Balcaen, S., (2002), ‘Are Failure Model  Transferable  from  One  Country to Another? : An Empirical study Using Belgian  Financial  statement’, Working Paper, Sternpunt 001.
Pascale,  R.,  (1988),  ‘A  Multivariate  Model  to Predict  Firm  Financial  Problems:  The Case  of  Urugu ay’, Studies  in  Banking and Finance, 7 (171-182).
Poza,  E.  (2004), Family  Business,Thomson South-Western Publishing,Mason: Ohio.
Ross,  S.A.,  Westefild,  R.,  and  Jaffe,  J.  (2010),
Corporate Finance, 9 th Edition, McGraw Hill/Irwin Series.
Shrader,  R.C.,  and Simon,  M.,  (1997),  ‘Corpo rate  versus  Independent  New  Ventures: Resource, Strategy and Performance Dif ferences’, Journal  of  Business Ventu ring12(1): 47-66.
Shumway,  T.,  (1999),  ‘Forecasting  Bankruptcy More  Accurately:  A  Simple Hazard Model’, Working  Paper,  University  of Michigan  Business  School,  USA,  July 1999, 1-31.
Suominen,  S.I.,  (1988),  ‘The  Prediction  of Bankruptcy  in  Finland’, Studies  in Banking and Finance, 7(27-36).
Sunarjanto,N.A,&Roida,H.Y,2013,Menerjemah mahkan Toleransi Risiko Pemilik UMKM Melalui Keputusan Penggunaan
Modal  yang  Mengandung  Risiko  Bisnis dan Risiko Keuangan’, Proceeding Konfe rensi Forum Manajemen Indonesia Ke-5 Pontianak, 23-24 Oktober 2013.
Swanson,  E  and  Tybout,  J.,  (1988),  ‘Industrial Bankruptcy  Determinants  in  Arg entina’, Studies in Banking and Finance,7(1-25).
Ta,  H.P.,  and  Seah,  L.H.,  (1981),  ‘Business Failure Prediction in Singapore’, Studies in Banking and Finance, 7(105-113).

## Unal, T., (1988), ‘An Early Warning Model for Predicting  Firm  Failure  in  Turkey’,
Studies  in  Banking  and  Finance, 7(141- 170).  Watson,  J.E.  (1993),  ‘Defining Small  Business  Failure’, International
Small Business Journal, 3(11); 35-48.
Yang  Q.G.,  and  Temple,  P.,  (2000),  ‘The Hazard of  Chinese  Enterprises  Under Recon structing’,  paper  presented  at CEPR/ESRC  Transition  Economics  and Chinese  Economy  Conference,  Centre for Economic Reform and Transformation  (CERT),  24/25  august 2000, Heriot-Watt, University Edinburg,
1-37.
Yang, Z.R., Platt, M.B., and Platt, H.D., (1999),
‘Probabilistic Neural Networks in Bankruptcy  Prediction’, Journal  of
Business Research, 44 (2); 67-74.