## ANALISIS  PENGUKURAN  RISIKO  OPERASIONAL  DENGAN  PENDEKATAN
ADVANCE MEASUREMENT APPROACH (AMA) STUDI KASUS PADA BANK “XYZ”

## R. Mochammad Jukadi dan Karna Sopandi

## ABSTRAK
Semakin  bertambahnya  usia  bisnis  perbankan,  semakin  banyak permasalahan  yang  dihadapi  oleh  para  Bankir  dalam  mengelola  bisnis  proses operasional  perusahaannya.  Seiring  dengan  berkembangnya  zaman,  beberapa Bank umum di luar negeri telah mengalami kebangkrutan, seperti Bank Barings, bank  Morgans,  dll  dikarenakan  akibat  /  impact  dari  risiko-risiko  yang dialaminya, khususnya risiko operasional yang tidak terkendali. Dengan semakin besarnya  impact  /  akibat  dari  timbulnya  risiko  operasional  dan  semakin kompleksnya  teknologi  informasi  dalam  mengelola  industri  jasa  perbankan, maka  risiko  operasional  bank  menjadi  tidak  terkendali,  oleh  karena  itu,  penting bagi semua stake holder untuk peduli terhadap risiko yang semakin besar potensi terjadinya. Di antaranya selain Dewan Direksi, Komisaris, pekerja, nasabah dan Internal  Auditnya  sendiri  harus  peduli  terhadap  gejala,  sebab-sebab  timbulnya risiko  operasional  untuk  dapat  mengidentifikasi,  selanjutnya  dapat  mengukur berapa  besar  risiko  operasional  yang  timbul,  dan  pada  akhirnya  menerapkan upaya-upaya  untuk  memitigasi  besar  resiko  operasional  yang  berhasil dipetakan/di-capture.  Penerapan  manajemen  risiko  operasional  pada  sektor perbankan  diharuskan  memperhitungkan  baik  dari  sisi  peraturan  maupun mengantisipasi  dan  mengendalikan  risiko  tersebut.  Agar  risiko  tersebut  dapat diantisipasi  dan  dikendalikan  ,  maka  bank  harus  dapapt  mengukur  eksposur resiko  operasional.  Salah  satu  tools  yang  dapat  digunakan  oleh  bank  untuk mengukur  eksposur  risiko  operasional  didasarkan  pada  konsep  Value  at  Risk (VaR).
Untuk  melihat  dan  meneliti  hasil  analisis  pengukuran  risiko  operasional apakah  akurat  dan  modelnya  tepat  untuk  diterapkan,  penulis  mencoba  menguji hasil  pengukuran  risiko  operasional  (VaR)  pada  Bank  “XYZ”  dengan Backtesting  dan  Kupiec  Test.  Selanjutnya  penulis  juga  menyajikan  langkah- langkah atau cara menerapkan metodologi pengukuran risiko operasional dengan actuarial model.
Langkah-langkah  yang  diambil  adalah:  data  dihimpun  dari  LEDB (Loss Event  database) yang  tercatat  selama  dua  tahun  terakhir  pada  Bank  “XYZ” termasuk probabilitas, frekuensi, dan severity  yang timbul  dan diakibatkan oleh risiko  operasional  (diperoleh  dari  analisis  hasil  audit  data  LEDB  yang  berasal dari  Divisi  Komite  Manajemen  Risiko).  Selanjutnya  data  dianalisis  secara statistik, yaitu menerapkan formula-formula VaR dengan menggunakan actuarial model.    Untuk  memenuhi  harapan  bank  “XYZ”  dalam  mengukur  risiko operasional,  serta  memenuhi  tujuan  penulisan  karya  akhir  ini  bagi  penulis

## JURNAL RISET AKUNTANSI DAN BISNIS

## VOLUME 4 NO 2
JULI 2018
Jurnalakuntansi.lp3ibdg@gmail.com
sendiri, diperoleh kesimpulan akhir bahwa besar risiko operasional bank “XYZ” dengan  menghitung  VAR-nya  seperti  tercantum  dalam  Tabel  4.1 dan  Tabel  4.2 terutama sebagian besar disebabkan oleh 3 faktor pada bagian SDM adalah KAS sebesar  Rp  36.824.000,-  disebabkan  oleh  “Selisih  kurang  kas  phisik  di  ATM (incl.re-stocking)”;  TAB/ATM  sebesar  Rp  1.091.235.000,-  disebabkan  oleh “Manipulasi Rekening Tabungan oleh Pegawai” dan DALAM NEGERI sebesar Rp  523.134.000,-  disebabkan  oleh  “Manipulasi  inkasso  fiktif  oleh  pegawai” (confidence  level=95%).  Serta  2  faktor  pada  bagian  SISDUR  adalah  LUAR NEGERI  sebesar  Rp  473.592.000,-  disebabkan  oleh  “Kerugian  aktivitas  LN karena sebab lainnya” dan LAINNYA sebesar Rp 28.125.000,- disebabkan oleh “Pos  /saldo  debet  yg  timbul  karena  kelemahan  system”  (confidence  level  = 95%).
Saran  penulis  berdasarkan  hasil  analisis  pengukuran  risiko  operasional dengan  pendekatan  VAR  dan  menggunakan  actuarial  model,  ternyata  hasil pengujiannya  dengan  Backtesting  dan  Kupiec  Test  dapat  diterima,  maka  akan lebih baik, jika Bank “XYZ” mencoba menerapkan model ini untuk mengetahui besar  risiko  yang  harus  di-cover.  Demikian  Kesimpulan  dan  Saran-saran  yang dapat penulis sampaikan, semoga hasil ini dapat bermanfaat baik bagi mahasiswa di lingkungan akademik  maupun bagi para pelaku bisnis perbankan  yang selalu berkembang dalam pelayanannya.
Kata Kunci :  Risiko Operasional, Advance Measurement Approach

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Perusahaan  asuransi  merupakan  lembaga  keuangan  yang  menghimpun  dana  berupa  premi  dari masyarakat  dan  menjadikan  premi  tersebut  sebagai  sumber  pendapatan  utamanya. Perkembangan  asuransi  di  Indonesia  menunjukkan  kemajuan  yang  cukup  baik  selama beberapa  tahun  terakhir,  di  mana  semakin  banyak  masyarakat  yang  mengunakan  layanan asuransi  dalam  kehidupannya.  Kesadaran  masyarakat  mengenai  pentingnya  kehadiran perlindungan atas berbagai macam risiko yang mungkin terjadi merupakan salah satu faktor meningkatnya  jumlah  pengguna  asuransi.  Kondisi  ini  menjadi  sebuah  keuntungan  bagi perusahaan  asuransi  karena  semakin  luasnya  pasar  yang  dapat  dijadikan  sebagai  sasaran penjualan produk.
Perusahaan  asuransi  kerugian  yang  terdaftar  di  BEI  sampai  dengan  2017  tercatat  12 perusahaan,  dengan  sedikitnya  perusahaan  asuransi  yang  mencari  dana  melalui  pasar  modal, sehingga  membuka  kesempatan  luas  bagi  perusahaan  sejenis  lainnya  untuk  mencari  dana  di Bursa Efek Indonesia (BEI). Informasi kondisi dan kinerja keuangan perusahaan yang listing di BEI  merupakan  salah  satu  faktor  utama  dalam  penilaian  performa  perusahaan,  dimana perusahaan  dapat  dikatakan  efisien  atau  tidak  dapat  diketahui  melalui  pengungkapan  laporan keuangan,  karena  dari  laporan  keuangan  tersebut  dapat  diperoleh  informasi  sehingga  dapat menjelaskan kondisi suatu perusahaan.
Laporan  keuangan  merupakan  bagian  informasi  penting  dari  suatu  perusahaan.  Kondisi keuangan suatu entitas dapat dilihat dari laporan keuangannya. Jogiyanto (2012:392), informasi yang  dipublikasikan  sebagai  suatu  pengumuman  akan  memberikan  signal  bagi  investor  dalam keputusan  berinvestasi.  Jika  pengumuman  tersebut  mengandung  nilai  positif,  maka  diharapkan
pasar akan bereaksi pada waktu pengumuman tersebut diterima oleh pasar. Sinyal dapat berupa informasi bersifat financial maupun non-financial yang menyatakan bahwa perusahaan tersebut lebih  baik  daripada  perusahaan  lain.  Fahmi  (2013:31)  menyatakan  bahwa,“Laporan  keuangan merupakan suatu informasi yang menggambarkan kondisi keuangan suatu perusahaan dan lebih jauh  informasi  tersebut  dapat  dijadikan  sebagai  gambaran  kinerja  keuangan  perusahaan tersebut”.
Peristiwa  dan  kondisi  yang  terjadi  dalam  suatu  perusahaan  dapat  memberikan  indikasi terhadap kelangsungan usaha perusahaan tersebut, seperti kerugian operasi yang signifikan serta berlangsung dalam jangka panjang dapat menimbulkan keraguan atas kelangsungan usaha ( going concern) suatu  perusahaan. Going  concern memiliki  arti  bahwa  suatu  keadaan  dimana perusahaan  sebagai  entitas  bisnis  dianggap  mampu  bertahan  dalam  kegiatan  usahanya  dalam jangka  waktu  panjang  atau  tidak  akan  dilikuidasi  dalam  jangka  pendek  serta  entitas  tersebut mampu memenuhi kewajibannya, tetapi apabila entitas dalam melanjutkan usaha dan memenuhi kewajibannya  dengan  cara  menjual  aset  dalam  jumlah  yang  besar,  perbaikan  usaha  yang dipaksakan,  dan  merestrukturisasi  hutang,  hal-hal  tersebut  dapat  menimbulkan  keraguan  besar terhadap going  concern perusahaan  yang disebabkan karena tingginya risiko perusahaan dalam mempertahankan kelangsungan usahanya di masa yang akan datang.
Analisis  yang  dikembangkan  untuk  memprediksi  awal  kebangkrutan  suatu  perusahaan, salah  satunya  yang  banyak  digunakan  saat  ini  adalah  analisis  Altman Z-Score ,  dimana  analisis ini mengacu pada rasio-rasio keuangan perusahaan. Rasio menggambarkan suatu hubungan atau perimbangan  antara  suatu  jumlah  tertentu  dengan  jumlah  yang  lain.  Analisis  data  yang digunakan dalam penelitian ini  yaitu  laporan posisi  keuangan (s tatements of  financial position) dan laporan  laba  rugi  ( statements  of  profit  or  loss ).    Jika  suatu  perusahaan  mengalami kebangkrutan  akan  berakibat  banyak  pihak  yang  dirugikan,  diantaranya  investor  dan  kreditor. Investor  akan  dirugikan  karena  telah  menanamkan  sahamnya  pada  perusahaan  tersebut  dan kreditur akan rugi karena telah terlanjur memberikan pinjaman, yang pada akhirnya tidak dapat dilunasi (tidak tertagih).  Melihat pentingnya prediksi atas  kelangsungan usaha ( going concern) suatu perusahaan, maka penulis bermaksud untuk melakukan penelitian dengan judul ”Analisis model Altman Z-Score dalam memprediksi going concern pada perusahaan asuransi yang listing di Bursa Efek Indonesia periode 2012-2016”.

## LANDASAN TEORI

## Asuransi
Undang-undang  yang  mengatur dasar  hukum  asuransi sebagai  sebuah  bisnis  yaitu  UU Nomor  2  Tahun  1992  Tentang  Usaha  Perasuransian.  Pelaksanaan  UU  Bisnis  Asuransi  diatur dengan  Peraturan  Pemerintah  Nomor  73  Tahun  1992  (selanjutnya  disebut  PP  Nomor  73 Tahun1992).  Sebelum lahirnya UU Nomor 2 Tahun 1992, asuransi sebagai bisnis diatur melalui berbagai  Peraturan  Pemerintah  (PP)  dan  Keputusan  Presiden  (Kepres)  berserta  peraturan  di bawahnya.  Selanjutnya  dalam  rangka  menyikapi  dan  mengantisipasi  perkembangan  industri perasuransian,  kemudian  mengganti  Undang-Undang  Nomor  2  Tahun  1992  tentang  Usaha Perasuransian  dengan  Undang-Undang  Nomor  40  Tahun  2014.    Undang-Undang  Republik Indonesia  No.  40  Tahun  2014  tentang  usaha  perasuransian  Bab  1  pasal  1  berbunyi:  “Asuransi adalah perjanjian antara dua pihak, yaitu perusahaan asuransi dan pemegang polis, yang menjadi dasar  bagi  penerimaan  premi  oleh  perusahaan  asuransi  sebagai  imbalan  untuk  memberikan
penggantian  kepada  tertanggung  atau  pemegang  polis  karena  kerugian,  kerusakan,  biaya  yang timbul, kehilangan keuntungan, atau tanggung jawab hukum kepada pihak ketiga yang mungkin diderita tertanggung atau pemegang polis karena terjadinya suatu peristiwa yang tidak pasti atau memberikan  pembayaran  yang  didasarkan  pada  meninggalnya  tertanggung  atau  pembayaran yang  didasarkan  pada  hidupnya  tertanggung  dengan  manfaat  yang  besarnya  telah  ditetapkan dan/atau didasarkan pada hasil pengelolaan dana”.
Selain  pengertian  menurut  Undang–Undang  tersebut  diatas,  Mehr  dan  Cammack  dalam Danarti  (2011:7)  mengemukakan  bahwa,  “Asuransi  merupakan  suatu  alat  untuk  mengurangi risiko  keuangan,  dengan  cara  pengumpulan  unit-unit exposure dalam  jumlah  yang  memadai, untuk  membuat  agar  kerugian  individu  dapat  diperkirakan.  Kemudian  kerugian  yang  dapat diramalkan  itu  dipikul  merata  oleh  mereka  yang  bergabung”.  Berdasarkan  definisi-definisi tersebut diatas, maka dapat disimpulkan bahwa asuransi merupakan alat untuk mengurangi risiko yang melekat pada perekonomian dengan cara menggabungkan sejumlah unit-unit yang terkena risiko  yang  sama  atau  hampir  sama,  dalam  jumlah  yang  cukup  besar,  agar  kerugiannya  dapat diramalkan  dan  bila  kerugian  yang  terjadi,  akan  dibagi  secara  proporsional  oleh  semua  pihak dalam gabungan itu.

## Going Concern
Going  concern (kelangsungan  usaha)  merupakan  tujuan  utama  dari  suatu  entitas  bisnis dari  sejak  berdirinya  entitas  bisnis  tersebut,  hal  ini  selalu  dihubungkan  dengan  kemampuan manajemen  dalam  mengelola  perusahaan  agar  bertahan  hidup  baik  dari  segi finansial dan non finansial .  Belkaoui (2006:135) mengemukakan bahwa, “ Going concern adalah suatu dalil yang menyatakan bahwa kesatuan usaha akan menjalankan terus operasinya dalam jangka waktu yang cukup  lama  untuk  mewujudkan  proyeknya,  tanggung  jawab  serta  aktivitas-aktivitasnya  yang tidak  berhenti”.    Berdasarkan  definisi  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa going  concern adalah suatu  keadaan  dimana  perusahaan  sebagai  entitas  bisnis  dapat  beroperasi  dalam  jangka  waktu kedepan dan tidak akan dilikuidasi dalam jangka pendek sehingga diperlukan suatu operasi yang berkesinambungan  sehingga  kegiatan  usahanya  tidak  berakhir  dengan  penutupan  perusahaan (kebangkrutan).
Toto (2011:332), kebangkrutan merupakan suatu keadaan atau situasi dimana perusahaan gagal  atau  tidak  mampu  lagi  memenuhi  kewajiban-kewajiban  karena  perusahaan  mengalami kekurangan  dan  ketidakcukupan  dana  untuk  menjalankan  atau  melanjutkan  usahanya  sehingga tujuan  ekonomi  yang  ingin  dicapai  oleh  perusahaan  tidak  tercapai.    Kondisi  ini  biasanya  tidak muncul  begitu  saja  pada  perusahaan,    terdapat  indikasi  awal  pada  perusahaan  tersebut  yang biasanya dapat dikenali lebih dini. Ross et al (2002) menyatakan bahwa,”Indikasi kebangkrutan dapat  dilihat  apakah  perusahaan  mengalami financial  distress ,  yaitu  suatu  kondisi  dimana  arus kas  operasi  perusahaan  tidak  mencukupi  untuk  memenuhi  kewajiban  lancarnya”. Financial distress mengakibatkan perusahaan mengalami arus kas negatif, rasio keuangan yang buruk, dan kegagalan  dalam  memenuhi  kewajiban-kewajibannya  yang  pada  akhirnya  mengarah  pada kebangkrutan  perusahaan  sehingga  kelangsungan  usaha  perusahaan  diragukan.    Plat  dalam Fahmi (2013:158) mendefinisikan financial distress adalah :
“Tahap  penurunan  kondisi  keuangan  yang  terjadi  sebelum  terjadinya  kebangkrutan ataupun  likuidasi. Financial  distress dimulai  dengan  ketidakmampuan  memenuhi  kewajiban- kewajibannya,  terutama  kewajiban  yang  bersifat  jangka  pendek  termasuk  kewajiban  likuiditas, dan juga termasuk kewajiban dalam kategori solvabilitas ”.
Seperti halnya yang dikatakan Kordestani dalam Febriani (2010:196), bahwa tahapan dari kebangkrutan tersebut dijabarkan sebagai berikut: “(1). Latency . Pada tahap ini, Return on Assets (ROA) akan mengalami penurunan. (2). Shortage of Cash . Dalam tahap kekurangan kas, perusahaan tidak memiliki cukup sumber daya kas untuk memenuhi  kewajiban  saat  ini,  meskipun  masih  mungkin  memiliki  tingkat profitabilitas yang kuat.  (3). Financial  Distress .  Kesulitan  keuangan  dapat  dianggap  sebagai  keadaan  darurat keuangan,  dimana  kondisi  ini  mendekati  kebangkrutan.  (4). Bankruptcy .  Jika  perusahaan  tidak dapat  menyembuhkan  gejala  kesulitan  keuangan  ( financial  distress ),  maka  perusahaan  akan bangkrut”.

## Model Analysis ALTMAN ( Z-SCORE )
Altman  dan  Gough  (1974)  yang  menyatakan  bahwa,”  Terdapat  suatu  model  prediksi penilaian  tingkat  kebangkrutan  dengan  tingkat  akurasi  tinggi.    Model  prediksi  kebangkrutan tersebut  dikenal  dengan  istilah Z-Score model”.  Analisis  Kebangkrutan Z-Score ,  adalah  suatu alat  analisis  yang  digunakan  dalam    meramalkan  kebangkrutan  suatu  perusahaan  dengan menghitung  nilai  dari  beberapa  rasio  lalu  kemudian  dimasukan  dalam  suatu  persamaan diskriminan. Berdasarkan hasil analisis ini apabila nilai Z ( Z-Score ) dari perusahaan yang diteliti kurang  dari  1,1  maka  dapat  dikatakan  memiliki  risiko  tinggi  terhadap  kebangkrutan.  Penelitian yang dilakukan Altman and Franco Varetto (1994) menyatakan :
“Compared  the  performance  of  the  linier  discriminant  analysis  and  neural  networks  used  in previous  studies  to  predict  failure.  To  test  and  compare  the  models  financial  information  on 1000 Italian companies where used for the period 1982 to 1992. The results indicated that both types of diagnostic techniques displayed acceptable accuracy rate over 90%”.
Fahmi  (2013:158)  menyatakan  banyak  formula  yang  dikembangkan  untuk  menjawab permasalahan  tentang bankrupty ,  salah  satu  yang  dianggap  populer  dan  banyak  dipergunakan dalam  berbagai  penelitian  serta  analisis  secara  umum  adalah  model  kebangkrutan  Altman. Sofyan Syafri Harahap dalam Syaryadi (2012:8), “ Altman’s Z-score dikenal pula sebagai Altman Bankrupty  Prediction  Model  Z-score”. Model  ini  memberikan  rumus  untuk  menilai  kapan perusahaan  akan  bangkrut.  Dengan  menggunakan  rumus  yang  diisi  (interplasi)  dengan  rasio keuangan maka akan diketahui angka tertentu yang ada menjadi bahan untuk memprediksi kapan kemungkinan  perusahaan  akan  bangkrut.  Nilai Z ( Z-Score ) modifikasi yang  dikembangkan Altman 1995 yaitu melakukan modifikasi dan penyempurnaan model Altman Z-Score agar dapat diterapkan  pada  semua  jenis  perusahaan,  selain  perusahaan  manufaktur,  non  manufaktur,  baik perusahaan  privat  maupun  go  publik.    Alat  analisis  dalam  mengukur  risiko  keuangan  dalam penelitian ini menggunakan model Altman Z-Score dengan menggunakan rumus :
Zi = 6,56X l + 3,26X 2 + 6,72X 3 + 1,05X 4
Keterangan : X 1 : Working capital / Total Assets X 2 : Retained earning / Total Assets X 3 : EBIT / Total Assets X 4 : Book value of equity / Book value of debt Zi : Overall indeks
Altman’s Z-score KONDISI BANGKRUT GREY AREA SEHAT Z-score <1,1 1,1 < 2,60 > 2,6

## Penelitian Terdahulu
Berikut ini penelitian yang telah dilakukan oleh peneliti sebelumnya:
1. Syilviana dan Titiek Rachmawati (2016), Analisis Kebangkrutan dengan Model Altman Pada Perusahaan  Asuransi  Yang  Go  Publik  di  BEI  Periode  2010-2013.  Hasil  penelitian menyimpulkan bahwa rata-rata kondisi perusahaan asuransi berada pada grey area.
2. Syaiful Bahri dan Nurul Widyawati (2015), Analisis Prediksi Kebangkrutan Pada Perusahaan Yang  di Delisting Pada  Bursa  Efek  Indonesia.  Hasil  penelitian  tersebut  mengatakan  bahwa empat  perusahaan  yang  di- delisting dari  Bursa  Efek  Indonesia  tahun  2013  berdasarkan prediksi  kebangkrutan  dengan  Altman Z-Score berpeluang  besar  mengalami  kebangkrutan, hal  ini  dilihat  dari  nilai  Z  dari  4  perusahaan  tersebut,  dimana  nilai  dari  masing–masing perusahaan cenderung berada di bawah 1,81.
3. Katerina Micudova (2013), Discriminatory Power of the Altman Z-Score Model, The results are compared with the findings of the author of the model. The empirical research is based on the accounting data of Czech companies from the manufacturing industry. Both thriving and bankrupt companies are included in the research.
4. Mihai Bogdan and Dan Lupu (2013), The Forecast of Bankruptcy Risk Using Altman Model. This article explores the top 10 companies on the BSE during 2010-2011 period by using the Altman  model  for  the determination  of  those firms who may experience  in  a close period  a higher risk of bankruptcy
5. Yulia  (2013),  Analisa  Kebangkrutan  Dengan  Metode  Altman  Z-Score  Pada  Perusahaan Rokok Yang Go Publik di BEI. Hasil penelitian dengan metode Z -Score dapat memprediksi keadaan  perusahaan  rokok  yang go  public di  bursa  efek  Indonesia  yaitu  pt.  Gudang  garam Tbk  dan  PT.  Bentol  internasional  Investama  Tbk.  dinyatakan  berada  dalam  kondisi  rawan sedangkan PT. Hanjaya mandala sampoerna Tbk berada dalam kondisi sehat.
6. Evanny  Indri  Hapsari  (2012),  Kekuatan  Keuangan  dalam  Memprediksi  Kondisi Financial Distress Perusahaan Manufaktur di  Bursa Efek  Indonesia, disimpulkan bahwa current ratio dan profit margin tidak berpengaruh signifikan terhadap financial distress , sedangkan return on  assets dan  current  liabilities  to  total  assets berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap financial distress.
7. Suzanne K. Hayes, Kay A. Hodge, and Larry W. Hughes (2010), A Study of the Efficacy of Altman’s  Z  To  Predict  Bankruptcy  of  Specialty  Retail  Firms  Doing  Business  in Contemporary Times. In this study, we have endeavored to show the efficacy of the Altman’s Z” Score in predicting financial distress in retail firms.  Conclusions i n  eight  comparisons, four each in 2007 and 2008, of bankrupt versus non-bankrupt firms in retail specialties, the Z”  Score  accurately  predicted  bankruptcy  filing  94%  of  the  time  and  accurately  predicted financial distress over 90% of the time.

## KERANGKA PEMIKIRAN
Sugiyono  (2013:89)  menyatakan  bahwa  kerangka  pemikiran  merupakan  konsep  yang menggambarkan  hubungan  antara  teori  dengan  berbagai  faktor  yang  teridentifikasi  sebagai masalah riset. Berdasarkan masalah diatas dan tinjauan teori maka dapat digambarkan kerangka pemikiran sebagai berikut :
Gambar 1

## Model Analisis Altman Z-Score dalam memprediksi going concern
Kerangka  pemikiran  di  atas  menjelaskan  tentang  suatu  analisis  model Altman  Z-Score dalam memprediksi going concern pada perusahaan asuransi kerugian yang listing di BEI tahun 2012– 2016.
Altman’s
Z-score KONDISI
BANGKRUT  GREY AREA
SEHAT
Z-score
<1,1 1,1 < 2,60 > 2,6
Financial Statements of Insurance Companny ( Period 2012 – 2016)
Financial Performance Analysis
Working Capital Total Assets Retained Earning Total Assets E B I T Total Assets Book Value of Equity Book Value of Debt Application of Altman Model (Z-Score)
Zi = 6,56X l + 3,26X 2 + 6,72X 3 + 1,05X 4 Application of Altman Model (Z-Score) Zi = 6,56X l + 3,26X 2 + 6,72X 3 + 1,05X 4 Predictive Going Concern Zi = 6,56X l + 3,26X 2 + 6,72X 3 + 1,05X 4

## METODOLOGI Jenis Penelitian
Sugiyono  (2013:2)  mendefinisikan,“Metode  penelitian  pada  dasarnya  merupakan  cara ilmiah  untuk  mendapatkan  data  yang  valid  dengan  tujuan  yang  bersifat  penemuan,  pembuktian dan  pengembangan  suatu  pengetahuan  sehingga  hasilnya  dapat  digunakan  untuk  memahami, memecahkan dan mengantisipasi masalah”.  Penelitian yang dilakukan termasuk jenis penelitian deskriptif dengan pendekatan kuantitatif. Menurut Sugiyono (2013:147), memberikan pengertian mengenai metode deskriptif dengan pendekatan kuantitatif. sebagai berikut:
“Metode deskriptif adalah metode yang digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsikan  atau  menggambarkan  data  yang  telah  terkumpul  sebagaimana  adanya tanpa  bermaksud  membuat  kesimpulan  yang  berlaku  untuk  umum  atau  generalisasi. Sedangkan  penggunakan  pendekatan  kuantitatif  karena  data  yang  ada  berupa  angka- angka  atau  simbol-simbol  matematik  yang  terdapat  dalam  laporan  keuangan  dan dilakukan perhitungan-perhitungan terhadap data tersebut”.

## Objek Penelitian
Pada  penelitian  ini  populasi  yang  digunakan  sebagai  obyek  penelitian  adalah  dua  belas perusahaan  asuransi  kerugian  yang listing di  bursa  efek  indonesia  periode  tahun  2012  –  2016. Perusahaan-perusahaan  tersebut  adalah  PT.  Asuransi  Bina  Dana  Arta  Tbk  (ABDA),  PT. Asuransi Harta Aman Pratama Tbk (AHAP), PT. Asuransi Multi Arta Guna Tbk (AMAG), PT. Asuransi Bintang Tbk (ASBI), PT. Asuransi Dayin Mitra Tbk (ASDM), PT. Asuransi Jasa Tania Tbk  (ASJT),  PT.  Asuransi  Kresna  Mitra  Tbk  (ASMI),  PT.  As.  Ramayana  Tbk  (ASRM),  PT. Lippo G.Insurance Tbk (LPGI), PT. Maskapai RI Tbk (MREI), PT. Paninvest Tbk (PNIN), dan PT. Victoria Insurance Tbk (VINS).

## Teknik Pengambilan Sampel
Sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut (Sugiyono,  2013:  91).  Pengambilan  sampel  merupakan  suatu  proses  pemilihan  dan  penentuan jenis sampel serta perhitungan besarnya sampel yang akan menjadi subjek atau objek penelitian. Teknik  sampling  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  sampling  jenuh  (sensus)  yaitu teknik  penentuan  sampel  bila  semua  anggota  populasi  digunakan  sebagai  sampel  (Sugiyono, 2013:96).    Hal  ini  sering  digunakan  untuk  penelitian  dengan  jumlah  sampel  dibawah  30,  atau untuk  penelitian  yang  ingin  membuat  generalisasi  dengan  tingkat  kesalahan  yang  sedikit  atau kecil.
Berdasarkan teori diatas, dalam penelitian ini, semua populasi perusahaan asuransi  yang listing di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  periode  tahun  2012–2016  dijadikan  sampel,  yaitu berjumlah dua belas perusahaan asuransi.

## Teknik Pengumpulan Data
Sumber  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  sekunder  yaitu  data  yang diperoleh  dari  pihak  lain  dan  berwujud  data  dokumentasi  atau  laporan  yang  tersedia,  yaitu berupa  laporan  keuangan  perusahaan  asuransi  yang  masih  aktif  dan  diperoleh  dari  bursa  efek indonesia  (BEI).  Sugiyono  (2013:137),  menyatakan  bahwa,”Data  sekunder  adalah  data  yang diperlukan untuk  mendukung hasil penelitian berasal  dari literatur, artikel dan berbagai  sumber lainnya yang berhubungan dengan penelitian”.

## Variabel Penelitian dan Pengukuran
Operasionalisasi  variabel  merupakan  penentuan construct sehingga  menjadi  variabel yang  terukur  (Umi  Narimawati,  2010:31).  Variabel  yang  digunakan  yaitu  variabel  penelitian altman  yang  meliputi  empat  rasio  keuangan  dalam  menganalisis  perbedaan  perusahaan  yang dikatagorikan bangkrut dan tidak bangkrut adalah :
a) X 1 = Modal Kerja terhadap Total Aktiva ( Working capital to Total Assets ) yaitu rasio ini digunakan  dalam  mengukur  likuiditas  perusahaan  dimana  menunjukkan  kemampuan perusahaan  untuk  menghasilkan  modal  kerja  bersih  dari  keseluruhan  total  aset  yang dimilikinya. Ukuran variabel X 1 menggunakan persen (%).
b) X 2 =  Laba ditahan terhadap Total  Aktiva ( Retained  earning  to  Total  Assets )  yaitu  rasio profitabilitas  dalam  menghasilkan  laba  selama  operasi  perusahaan.  Semakin  kecil  rasio ini,  menunjukkan  kondisi  keuangan  perusahaan  yang  tidak  sehat.    Laba  ditahan merupakan laba yang tidak dibagikan kepada para pemegang saham. Ukuran variabel X 2 menggunakan persen (%).
c) X 3 =  Laba  sebelum  bunga  dan  pajak  terhadap  Total  Aktiva  ( Earning  before  interes  and tax to  Total  Assets )  yaitu  rasio  dalam  mengukur  kemampuan  laba,  yaitu  tingkat pengembalian  aset  yang  dihitung  dengan  membagi  laba  sebelum  bunga  dan  pajak tahunan perusahaan dengan total aktiva.  Ukuran variabel X 3 menggunakan persen (%).
d) X 4 = Nilai buku equity Terhadap Nilai Buku Total Hutang ( Book value of equity to Book value  of  debt )  yaitu  rasio  yang  menunjukkan  kemampuan  perusahaan  untuk  memenuhi kewajiban dari modal sendiri. Ukuran variabel X 4 menggunakan persen (%).
e) Z  = Overall  indeks ( Z-Score )  yaitu  nilai cut  off yang  mengklafisikan  masing-masing sampel penelitian berdasarkan kriteria kebangkrutan. Perusahaan dengan nilai Z-score > dari  pada  nilai cut  off maka  diprediksi  sebagai  perusahaan  yang  sangat  sehat  sehingga perusahaan  tersebut  dapat  beroperasi  yang  berkesinambungan  ( going  concern )  sehingga kegiatan usahanya tidak berakhir dengan penutupan perusahaan (kebangkrutan). Apabila nilai Z-score = nilai cut  off maka perusahaan diprediksi sebagai perusahaan  yang rawan bangkrut  atau going  concern nya  diragukan,  namun  kemungkinan  terselamatkan  dan kemungkinan  bangkrut  sama  besarnya  tergantung  dari  keputusan  kebijaksanaan manajemen  perusahaan  sebagai  pengambil  keputusan,  sedangkan  nilai Z-score <  dari pada  nilai cut  off maka  diprediksi  perusahaan  akan  bangkrut  yang  berarti  perusahaan memiliki kesulitan keuangan yang sangat besar.

## Teknik Analisis Data
Analisis data merupakan proses penyederhanaan data ke dalam bentuk yang lebih mudah dipahami,  sehingga  berguna  dalam  menganalisis  data  hasil  penelitian  berdasarkan  laporan keuangan, sehingga dapat diinterpretasikan secara jelas. Analisis yang digunakan adalah analisis deskriptif,  dimana  setelah  data  diperoleh,  diolah,  dianalisis  dan  dibandingkan  sehingga  dapat bermanfaat bagi penelitian. Langkah-langkah yang dilakukan dalam analisis ini meliputi :
1) Perhitungan  rasio  keuangan  perusahaan  asuransi  yang  diteliti  sesuai  dengan  variabel- variabel dalam model yang digunakan dalam metode Altman ( Z-Score ).  Alat analisis untuk mengukur  risiko  keuangan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode Z-Score dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
Zi = 6,56X l + 3,26X 2 + 6,72X 3 + 1,05X 4
2) Selanjutnya  mengklasifikasikan  masing-masing  sampel  penelitian  berdasarkan  titik cut  off nya (kriteria) yang telah ditentukan.
Adapun kriteria yang ditetapkan Altman, yaitu :
Jika Z > 2,6 perusahaan dikategorikan sehat.
Jika Z diantara 1,1 – 2,6 perusahaan dikategorikan rawan bangkrut. Jika Z < 1,1 perusahaan dikategorikan bangkrut.
3) Menarik  kesimpulan  mengenai  kinerja  keuangan  perusahaan  dan  prediksi going  concern perusahaan tersebut berdasarkan hasil analisis data.

## PEMBAHASAN
Rasio  model  altman  ( Z-Score )  adalah  alat  analisis  yang  digunakan  umtuk  mengetahui apakah  kondisi  suatu  perusahaan  dalam  keadaan  sehat,  rawan  bangkrut  atau  dalam  keadaan bangkrut.  Model yang digunakan dalam metode Altman ( Z-Score ) dalam penelitian ini meliputi perhitungan  rasio Working  capital  to  total  assets,  Retained  earning  to  total  assets,  Earning before interes and tax ( EBIT ) to total Assets dan Book value of equity to Book value of debt.
Analisis Rasio Working Capital to Total Assets
Working  capital  to  Total  Assets yaitu  rasio  yang  digunakan  dalam  mengukur  likuiditas perusahaan  dimana  menunjukkan  kemampuan  perusahaan  untuk  menghasilkan  modal  kerja bersih  dari  keseluruhan  total  aset  yang  dimilikinya.  Modal  kerja  bersih  yang  negatif menunjukkan  kemungkinan  akan  mengalami  kesulitan  keuangan  ( financial  distress ) dimasa yang akan datang karena ketersediaan aset lancar tidak dapat menutup utang lancar perusahaan tersebut.    Perhitungan working  capital  to  total  assets dari  dua  belas  perusahaan  asuransi  yang listing di BEI periode 2012-2016 sebagai berikut:

## Tabel 4.1
Working Capital to Total Assets (X 1 ) No Perusahaan Asuransi Working Capital to Total Assets (X 1 ) 2012 2013 2014 2015 2016 1 PT. Asuransi Bina Dana Arta TBk (ABDA) 0,307  0,342  0,415  0,394 -0,523 2 PT. Asuransi Harta Aman Pratama Tbk (AHAP) 0,294  0,290  0,295  0,336 0,356 3 PT. Asuransi Multi Artha Guna Tbk (AMAG) 0,529  0,544  0,589  0,569 0,197 4 PT. Asuransi Bintang TBk (ASBI) 0,246  0,240  0,249  0,265 0,266 5 PT. Asuransi Dayin Mitra Tbk (ASDM) 0,182  0,206  0,210  0,289 0,469
6 PT. Asuransi Jasa Tania Tbk (ASJT) 0,390  0,358  0,295  0,263 0,288 7 PT. Asuransi Kresna Mitra Tbk (ASMI) 0,458  0,364  0,408  0,413 0,435 8 PT. Asuransi Ramayana Tbk (ASRM) 0,036  0,026  0,077  0,064 0,069 9 PT. Lippo General Insurance Tbk (LPGI) 0,736  0,627  0,605  0,568 0,515 10 PT. Maskapai Reasuransi Indonesia Tbk (MREI) 0,328  0,844  0,841  0,319 0,258 11 PT. PANINVEST Tbk (PNIN) 0,711  0,706  0,727  0,749 0,818 12 PT. Victoria Insurance Tbk (VINS) 0,770 0,701
Sumber : BEI - Laporan Keuangan Perusahaan Asuransi 2012-2016
Berdasarkan  tabel  4.1,  diketahui  terdapat  satu  perusahaan  asuransi  yang listing di  BEI periode  2012-2016  yang  memiliki Working  capital  to  Total  Assets (X 1 )  negatif  yaitu  sebesar minus  52  %,  perusahaan  tersebut  adalah  PT.  Asuransi  Bina  Dana  Arta,  Tbk  (ABDA),  hal  ini terjadi pada tahun 2016 dimana jumlah utang lancarnya jauh lebih besar daripada aset lancarnya. Kondisi  ini  menunjukkan  bahwa  perusahaan  tersebut  memiliki  tingkat  likuiditas  yang  rendah. Hal ini bila tidak segera meningkatkan kinerja keuangannya, terutama dalam menurunkan utang lancarnya  maka  perusahaan  akan  mengalami  kesulitan  keuangan  karena  ketersediaan  aset perusahaan  tidak  mencukupi  untuk  memenuhi  kewajibannya  yang  berdampak  negatif  pada kelangsungan  usaha  ( going  concern )  perusahaan  tersebut.    Perusahaan  asuransi  lainnya  yang listing di  BEI  pada  periode  yang  sama  memiliki  nilai  X 1 positif  yang  berarti  perusahaan- perusahaan tersebut memiliki tingkat likuiditas yang baik sehingga memiliki kemampuan untuk membayar kewajiban jangka pendeknya.
Analisis Rasio Retained Earning to Total Assets (X 2 )
Retained  Earning  to  Total  Assets tergolong  dalam profitability  ratio dimana  rasio  ini menunjukkan  kemampuan  perusahaan  dalam  menghasilkan  laba  ditahan  dari  total  aset  selama masa  operasional  perusahaan  tersebut.    Besaran  (X 2 )  yang  rendah  dengan  kecenderungan penurunan  menunjukkan  kondisi  bisnis  yang  buruk  sehingga  dapat  mempengaruhi  kondisi keuangan perusahaan dimasa  yang akan datang. Perhitungan Retained Earning to  Total Assets dari dua belas perusahaan asuransi yang listing di BEI periode 2012-2016 sebagai berikut:

## Tabel 4.2
Retained Earning to Total Assets (X 2 ) No Perusahaan Asuransi Retained Earning to Total Assets (X 2 ) 2012 2013 2014 2015 2016 1 PT. Asuransi Bina Dana Arta TBk (ABDA) 0,155  0,188  0,196  0,261 0,297 2 PT. Asuransi Harta Aman Pratama Tbk (AHAP) 0,215  0,244  0,258  0,212 0,239 3 PT. Asuransi Multi Artha Guna Tbk (AMAG) 0,299  0,352  0,379  0,300 0,267 4 PT. Asuransi Bintang TBk (ASBI) 0,081  0,113  0,114  0,151 0,166 5 PT. Asuransi Dayin Mitra Tbk (ASDM) 0,128  0,136  0,130  0,142 0,220
6 PT. Asuransi Jasa Tania Tbk (ASJT) 0,123  0,125  0,136  0,142 0,169 7 PT. Asuransi Kresna Mitra Tbk (ASMI) 0,079  0,029  0,069  0,081 0,143 8 PT. Asuransi Ramayana Tbk (ASRM) 0,048  0,063  0,085  0,113 0,122 9 PT. Lippo General Insurance Tbk (LPGI) 0,187  0,198  0,202  0,220 0,238 10 PT. Maskapai Reasuransi Indonesia Tbk (MREI) 0,299  0,339  0,363  0,375 0,363 11 PT. PANINVEST Tbk (PNIN) 0,338  0,291  0,286  0,290 0,304 12 PT. Victoria Insurance Tbk (VINS) 0,081 0,107
Sumber : BEI - Laporan Keuangan Perusahaan Asuransi 2012-2016
Berdasarkan tabel 4.2 dapat diketahui bahwa besaran retained earning to total assets (X 2 ) seluruh perusahaan asuransi kerugian yang listing di BEI periode 2012-2016 bernilai positif yang berarti tingkat profitability perusahaan masih dianggap sehat. PT. As. Bina Dana Arta Tbk, PT. As. Bintang Tbk, PT. As. Jasa Tania Tbk, PT. As. Ramayana Tbk, PT. Lippo G.Insurance Tbk, PT.  Victoria  Insurance  Tbk  memiliki  nilai  X 2 nya  positif  serta  menunjukkan trend dengan peningkatan  secara  konstan,  hal  ini  berarti  perusahaan-perusahaan  tersebut  memiliki  tingkat profitabilitas yang baik  Sedangkan PT. As. Harta Aman Pratama Tbk, PT. As. Multi Arta Guna Tbk,  PT.  As.  Dayin  Mitra  Tbk,  PT.  As.  Kresna  Mitra  Tbk,  PT.  Maskapai  RI  Tbk,  dan  PT. Paninvest  Tbk  menunjukkan trend  berfluktuatif  atas besaran retained  earning  to  total  assets (X 2 ) .
Analisis Rasio Earning before interes and tax to Total Assets (X 3 ) Earning before interes and tax (EBIT) to Total Assets merupakan rasio dalam mengukur kemampuan  perusahaan  dalam  menghasilkan  laba  dari  aset  yang  digunakan  sehingga  dapat dikatakan sebagai ukuran produktivitas aset perusahaan. Earning  before interes and tax (EBIT) to  Total  Assets (X 3 ) yang  bernilai  negatif  menunjukkan  perusahaan  memiliki  masalah menghasilkan laba atas penggunaan asetnya. Perhitungan Earning before interes and tax (EBIT) to Total Assets dari dua belas perusahaan asuransi yang listing di BEI periode 2012-2016 sebagai berikut:

## Tabel 4.3
Earning before interes and tax (EBIT) to Total Assets (X 3 ) No Perusahaan Asuransi Earning before interes and tax (EBIT) to Total Assets (X 3 ) 2012 2013 2014 2015 2016 1 PT. Asuransi Bina Dana Arta TBk (ABDA) 0,076  0,082  0,070  0,098 0,070 2 PT. Asuransi Harta Aman Pratama Tbk (AHAP) 0,070  0,081  0,068  0,024 0,024 3 PT. Asuransi Multi Artha Guna Tbk (AMAG) 0,128  0,119  0,090  0,081 0,040 4 PT. Asuransi Bintang TBk (ASBI) 0,088  0,059  0,032  0,062 0,036
5 PT. Asuransi Dayin Mitra Tbk (ASDM) 0,035  0,034  0,033  0,040 0,044 6 PT. Asuransi Jasa Tania Tbk (ASJT) 0,082  0,029  0,057  0,072 0,052 No Perusahaan Asuransi Earning before interes and tax (EBIT) to Total Assets (X 3 ) 2012 2013 2014 2015 2016 7 PT. Asuransi Kresna Mitra Tbk (ASMI) 0,075  0,023  0,029  0,017 0,072 8 PT. Asuransi Ramayana Tbk (ASRM) 0,038  0,038  0,049  0,056 0,045 9 PT. Lippo General Insurance Tbk (LPGI) 0,037  0,060  0,065  0,043 0,037 10 PT. Maskapai Reasuransi Indonesia Tbk (MREI) 0,142  0,090  0,084  0,114 0,087 11 PT. PANINVEST Tbk (PNIN) 0,098  0,076  0,078  0,047 0,085 12 PT. Victoria Insurance Tbk (VINS) 0,082 0,035
Sumber : BEI - Laporan Keuangan Perusahaan Asuransi 2012-2016
Berdasarkan  tabel  4.3  dapat  diketahui  bahwa  besaran earning  before  interes  and  tax (EBIT)  to  total  assets (X 3 )  seluruh  perusahaan  asuransi  kerugian  yang listing di  BEI  periode 2012-2016  bernilai  positif  yang  berarti  seluruh  perusahaan  asuransi  tersebut  memiliki kemampuan  menghasilkan  laba  sebelum  bunga  dan  pajak  atas  aset  yang  dimilikinya. Trend earning  before  interes  and  tax  (EBIT)  to  total  assets setiap  perusahaan mengalami fluktuatif. Nilai  rata-rata earning  before  interes  and  tax  (EBIT)  to  total  assets tertinggi  sebesar  10,3% diperoleh PT. Maskapai RI Tbk dan terendah sebesar 3,7% diperoleh PT. As. Dayin Mitra Tbk. Besaran  nilai  rata-rata  (X 3 )  untuk  masing-masing  perusahaan  asuransi  lainnya  adalah  PT.  As. Bina Dana Arta Tbk (7,9%), PT. As. Harta Aman Pratama (5,3%), PT. As. Multi Arta Guna Tbk (9,2%), PT. As. Bintang Tbk (5,5%), PT. As. Dayin Mitra Tbk (3,7%),  PT. As. Jasa Tania Tbk (5,8%),  PT.  As.  Kresna  Mitra  Tbk  (4,3%),  PT.  As.  Ramayana  Tbk  (4,5%),  PT.  Lippo G.Insurance  Tbk  (4,8%),  PT.  Maskapai  RI  Tbk  (10,3%),  PT.  Paninvest  Tbk  (7,7%)  dan  PT. Victoria Insurance Tbk (5,9%).
Analisis Rasio Book value of equity to Book value of debt (X 4 )
Book value of equity to Book value of debt merupakan rasio solvabilitas ( leverage ) yang menunjukkan  kemampuan  perusahaan  untuk  memenuhi  kewajiban  dari  modal  sendiri. Perhitungan Book value of equity to Book value of debt dari dua belas perusahaan asuransi yang listing di BEI periode 2012-2016 sebagai berikut:

## Tabel 4.4
Book value of equity to Book value of debts (X 4 ) No Perusahaan Asuransi Book value of equity to Book value of debts (X 4 ) 2012 2013 2014 2015 2016 1 PT. Asuransi Bina Dana Arta TBk (ABDA) 0,529  0,610  0,834  0,752 0,779 2 PT. Asuransi Harta Aman Pratama Tbk (AHAP) 0,487  0,511  0,508  0,658 0,766
3 PT. Asuransi Multi Artha Guna Tbk (AMAG) 1,310  1,398  1,675  1,348 1,054 4 PT. Asuransi Bintang TBk (ASBI) 0,473  0,473  0,456  0,482 0,493 5 PT. Asuransi Dayin Mitra Tbk (ASDM) 0,213  0,219  0,199  0,203 0,344 6 PT. Asuransi Jasa Tania Tbk (ASJT) 0,850  0,751  0,960  0,742 0,754 7 PT. Asuransi Kresna Mitra Tbk (ASMI) 0,592  0,542  0,644  0,675 0,775 8 PT. Asuransi Ramayana Tbk (ASRM) 0,176  0,186  0,198  0,239 0,234 9 PT. Lippo General Insurance Tbk (LPGI) 2,232  1,743  1,534  1,339 1,064 10 PT. Maskapai Reasuransi Indonesia Tbk (MREI) 0,703  3,944  3,713  0,765 0,686 11 PT. PANINVEST Tbk (PNIN) 2,491  3,628  2,939  3,327 4,919 12 PT. Victoria Insurance Tbk (VINS) 3,576 2,511
Sumber : BEI - Laporan Keuangan Perusahaan Asuransi 2012-2016
Berdasarkan tabel 4.4 dapat diketahui bahwa besaran Book value of equity to Book value of debt (X 4 ) seluruh perusahaan asuransi kerugian yang listing di BEI periode 2012-2016 bernilai positif  yang berarti  seluruh perusahaan asuransi  tersebut  memiliki kemampuan finansial  jangka panjang.  Nilai  rata-rata Book  value  of  equity  to  Book  value  of  debt tertinggi  sebesar  341,6  % yaitu PT. Paninvest Tbk dan terendah sebesar 20,7 % PT. As. Ramayana Tbk.
Nilai  rata-rata  (X 4 ) untuk  masing-masing  perusahaan  asuransi  lainnya  adalah  PT.  As. Bina Dana Arta Tbk (70,1%),  PT. As.  Harta Aman Pratama  Tbk (58,6 %), PT. As. Multi  Arta Guna Tbk (135,7%), PT. As. Bintang Tbk (47,5%), PT. As. Dayin Mitra Tbk (23,6 %),  PT. As. Jasa  Tania  Tbk  (81,1%),  PT.  As.  Kresna  Mitra  Tbk  (64,5%),  PT.  As.  Ramayana  Tbk  (20,7%), PT.  Lippo  G.Insurance  Tbk  (158,2%),  PT.  Maskapai  RI  Tbk  (196,2)  PT.  Paninvest  Tbk (346,1%) dan PT. Victoria Insurance Tbk (304,3%). Semakin besar rasio Book value of equity to Book  value  of  debt menunjukkan  bahwa  perusahaan  memiliki  kemampuan  dalam  menutup hutangnya.
Analisis  model  Altman  Z-Score  pada  perusahaan  asuransi  yang listing di  Bursa  Efek Indonesia periode 2012-2016
Berdasarkan  hasil  perhitungan  rasio  keuangan  perusahaan  asuransi  yang  merupakan variabel  model  Altman  ( Z-Score ),  selanjutnya  dilakukan  perhitungan  nilai Z-Score dengan menggunakan rumus Zi = 6,56X l + 3,26X 2 + 6,72X 3 + 1,05X 4 serta mengklasifikasikan masing- masing sampel penelitian berdasarkan titik cut off nya (kriteria)  yang telah ditentukan sehingga dapat  ditarik  kesimpulan  mengenai  kondisi  kinerja  keuangan  perusahaan  sebagai  bahan pertimbangan dalam memprediksi going concern perusahaan tersebut berdasarkan hasil analisis data.  Adapun kriteria yang ditetapkan Altman, yaitu Jika nilai Z > 2,6 perusahaan dikategorikan sehat  yang berarti going concern perusahaan tersebut tidak diragukan, sedangkan nilai Z antara 1,1  –  2,6  perusahaan  dikategorikan  rawan  bangkrut  atau going  concern perusahaan  tersebut diragukan dan jika nilai Z < 1,1 perusahaan dikategorikan berpotensi mengalami masalah going concern yang  pada  akhirnya  berakibat  kebangkrutan.    Perhitungan  nilai Z-Score dua  belas perusahaan asuransi yang listing di BEI periode 2012-2016 sebagai berikut:
Tabel 4.5 Z-Score
No Perusahaan Asuransi Nilai Z- Score 2012 2013 2014 2015 2016 1 PT. Asuransi Bina Dana Arta TBk (ABDA) 3,6 4,0 4,7 4,9 -1,2 2 PT. Asuransi Harta Aman Pratama Tbk (AHAP) 3,6 3,8 3,8 3,7 4,1 3 PT. Asuransi Multi Artha Guna Tbk (AMAG) 6,7 7,0 7,5 6,7 3,5 4 PT. Asuransi Bintang TBk (ASBI) 3,0 2,8 2,7 3,2 3,0 5 PT. Asuransi Dayin Mitra Tbk (ASDM) 2,1 2,3 2,2 2,8 4,5 6 PT. Asuransi Jasa Tania Tbk (ASJT) 4,4 3,7 3,8 3,5 3,6 7 PT. Asuransi Kresna Mitra Tbk (ASMI) 4,4 3,2 3,8 3,8 4,6 8 PT. Asuransi Ramayana Tbk (ASRM) 0,8 0,8 1,3 1,4 1,4 9 PT. Lippo General Insurance Tbk (LPGI) 8,0 7,0 6,7 6,1 5,5 10 PT. Maskapai Reasuransi Indonesia Tbk (MREI) 4,8 11,4 11,2 4,9 4,2 11 PT. PANINVEST Tbk (PNIN) 9,0 9,9 9,3 9,7 12,1 12 PT. Victoria Insurance Tbk (VINS) 9,6 7,8
Sumber : BEI - Laporan Keuangan Perusahaan Asuransi 2012-2016

## Keterangan:
Berdasarkan  perhitungan  analisis  model  Altman Z-Score seperti  pada  tabel  4.5  dapat diketahui  bahwa  tiga  dari  dua  belas  perusahaan  asuransi  kerugian  yang listing di  BEI  periode 2012-2016 memiliki kriteria rawan atau going concernnya diragukan dan kriteria kebangkrutan. Namun  kemungkinan  terselamatkan  dan  kemungkinan  bangkrut  sama  besarnya  tergantung  dari keputusan  kebijaksanaan  manajemen  perusahaan  sebagai  pengambil  keputusan.  Perusahaan- perusahaan yang mengalami kesulitan going concern diantaranya PT. Asuransi Bina Dana Arta Tbk  (ABDA),  dimana  pada  tahun  2016  memiliki  nilai Z ( Z-Score ) negatif  yaitu  sebesar  minus 1,2,  padahal  tahun  sebelumnya  memiliki Z-Score positif diatas  2,6 . Hal  ini  diduga  diakibatkan working capital to total assets (X 1 ) bernilai negatif sebagai akibat ketersediaan aset perusahaan tidak mencukupi untuk memenuhi kewajibannya.
PT. Asuransi Dayin Mitra Tbk (ASDM) pada tahun 2012-2014 memiliki nilai Z ( Z-Score ) antara  1,1  -  2,6  dimana  secara  berturut-turut Z-Scorenya 2,1,  2,3,  dan  2,2,  hal  ini  berarti  PT. ASDM  termasuk  dalam  kriteria  rawan  bangkrut atau going  concern diragukan.  Namun  seiring adanya  perbaikan  kinerja  terutama  kinerja  keuangan  tahun  2015  dan  2016  kondisi  PT.  ASDM kembali membaik, terbukti terjadi kenaikan nilai Z diatas 2,6 yaitu tahun 2015 memiliki nilai Z sebesar 2,8 dan pada tahun 2016 sebesar 4,5 yang berarti termasuk pada kriteria sehat. Perbaikan kinerja keuangan PT. ASDM tahun 2015 dan 2016 mengalami peningkatan pada semua variabel model  Altman Z-Score dimana  besaran  X 1, X 2, X 3 dan  X 4 mengalami  peningkatan.    Berbeda dengan  kondisi  yang  dialami  pada  PT.  Asuransi  Ramayana  Tbk  (ASRM),  dimana  berdasarkan kriteria  Altman Z-Score pada  tahun  2012–2013  diprediksi  bangkrut  karena  memiliki  nilai Z dibawah  1,1  yaitu  sebesar  0,8,  namun  2014-2016  nilai Z ( Z-Score ) mulai mengalami  kenaikan
SEHAT RAWAN BANGKRUT
namun  tidak  signifikan  yaitu  pada  kisaran  1,1  -  2,6.  Kenaikan  ini  diakibatkan  seiring  kinerja perusahaan yang mulai membaik, namun belum dapat dikatakan pada kondisi sehat.

## KESIMPULAN

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, maka kesimpulan yang dapat diambil terkait hasil analisis prediksi going concern dengan menggunakan  perhitungan model Altman Z-Score menunjukkan  ada  tiga  dari  dua  belas  perusahaan  asuransi  kerugian  yang listing di  BEI  periode 2012-2016  dinilai  memiliki  kinerja  keuangan  yang  kurang  baik,  sehingga  berdampak  pada keraguan atas kelangsungan usaha ( going concern ) perusahaan tersebut.  Perusahaan-perusahaan tersebut  adalah  PT.  Asuransi  Bina  Dana  Arta  Tbk  (ABDA)  dimana  pada  periode  2016 mengalami penurunan kinerja keuangan, terbukti nilai Z ( Z-Score ) negatif, hal ini diduga akibat ketersediaan  aset  lancar  perusahaan  tidak  mencukupi  untuk  memenuhi  kewajiban  lancarnya sehingga berdampak negatif pada kelangsungan usaha ( going concern ) perusahaan tersebut.  Hal ini  apabila  tidak  segera  meningkatkan  kinerja  keuangan  terutama  dalam  menurunkan  utang lancarnya maka perusahaan akan mengalami kesulitan keuangan   ( financial distress ) yang pada akhirnya berakibat terjadinya kebangkrutan, namun tidak menutup kemungkinan dapat  kembali pada  kondisi  ke  arah  yang  lebih  baik  seperti  pada  periode  2012-2015  yaitu  dengan  segera melakukan perbaikan kinerja keuangan secara maksimal.
PT.  Asuransi  Dayin  Mitra  Tbk  (ASDM)  periode  2012-2014  memiliki  nilai Z ( Z-Score ) positif namun besarannya masih dibawah kriteria sehat, yang berarti kinerja keuangannya belum maksimal  sehingga going  concern masih  diragukan.  Namun  sejalan  dengan  perbaikan  kinerja terutama  kinerja  keuangan  secara  maksimal  tahun  2015  dan  2016  kondisi  PT.  ASDM  kembali membaik,  terbukti  terjadi  kenaikan  nilai Z ( Z-Score )  dimana  besarannya  berada  pada  kriteria sehat.  Sedangkan  yang  terjadi  pada  PT.  Asuransi  Ramayana  Tbk  (ASRM)  belum  terlihat perbaikan  yang signifikan pada kinerja keuanganya, hal  ini terbukti kenaikan batas nilai  Z dari potensial  kebangkrutan  periode  2012  –  2013  hanya  berubah  menjadi  rawan  kebangkrutan  pada periode  2014  –  2016  yang  berarti going  concern perusahaan  tersebut  diragukan , sedangkan sembilan perusahaan lainnya berdasarkan perhitungan model Altman Z-Score , memiliki nilai  Z ( Z-Score )  positif  dengan  kriteria  sehat  selama  periode  2012-2016 . Perusahaan-perusahaan tersebut adalah PT. Asuransi Harta Aman Pratama Tbk (AHAP), PT. Asuransi Multi Arta Guna Tbk  (AMAG),  PT.  Asuransi  Bintang  Tbk  (ASBI),  PT.  Asuransi  Jasa  Tania  Tbk  (ASJT),  PT. Asuransi Kresna Mitra Tbk (ASMI), PT. Lippo G.Insurance Tbk (LPGI), PT. Maskapai RI Tbk (MREI), PT. Paninvest Tbk (PNIN), dan PT. Victoria Insurance Tbk (VINS).

## Saran
Berdasarkan  kesimpulan  analisis  data  yang  telah  dilakukan,  peneliti  memberikan  saran- saran sebagai bahan pertimbangan bagi pihak-pihak yang berkepentingan atas kinerja perusahaan
asuransi  yang listing di  BEI  periode  2012-2016  sebagai  berikut:  (1)  Bagi  pihak  manajemen perusahaan  asuransi  yang listing di  BEI  untuk  terus  meningkatkan  kinerjanya,  terutama  bagi manajemen PT. Asuransi Bina Dana Arta Tbk (ABDA), PT. Asuransi Dayin Mitra Tbk (ASDM) dan PT. Asuransi Ramayana Tbk (ASRM) untuk segera memperbaiki kinerja keuangannya agar kelangsungan  usaha  ( going  concern )  perusahaan  dapat  menjadi  lebih  baik.  (2)  Bagi  investor, informasi ini mudah-mudahan dapat menjadi bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan investasi.  (3)  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  digunakan  sebagai  tambahan  referensi  bagi penelitian selanjutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Altman  and  Franco  Varetto.  1994.  “Corporate  distress  diagnosis:  Comparisons  using  linear discriminant  analysis  and  neural  networks  (the  Italian  experience)”. Journal  of  banking and finance Volume, 18. issue 3, may 1994, pages 505-529.
Belkaoui, Ahmed Riahi. 2006. Teori Akuntansi . Buku 1, Edisi kelima. Jakarta: Salemba Empat.
Danarti, Dessy. 2011. Jurus Pintar Asuransi Agar Anda Tenang, Aman, dan Nyaman . Jakarta: G- Media.
Evanny,  Hapsari.  2012.  “Kekuatan  Keungan  dalam  Memprediksi  Kondisi  Financial  Distress Perusahaan  Manufaktur  di  Bursa  Efek  Indonesia”. Jurnal  Dinamika  Manajemen  (JDM) Vol 3., No.2. 2012.
Fahmi, Irham. 2013. Analisis Laporan Keuangan . Bandung: Alfabeta.
Febriani, Nina, dan Srimindarti. 2010. “Faktor-faktor Yang Mempengaruhi Struktur Modal pada Perusahaan-perusahaan  Lq  45  di  BEI  Periode  2006-2008”. Dinamika  Keuangan  dan Perbankan. Vol. 2, No.2.
Jogiyanto. 2012. Teori Portofolio dan Analisis Investasi . Edisi kedelapan. Yogyakarta: BPFE.
Katerina Micudova. 2013. “ Discriminatory Power of the Altman Z-Score Model”. University of West  Bohemia,  The  Institute  of  Technology  and  Business  in  Ceske  Budejovice,  Czech Republic. Journal ISSN :1805-9112.
Mihai Bogdan and Dan Lupu. 2013. “The Forecast of Bankruptcy Risk Using Altman Model”.. University  of  Iasi,  Faculty  of  Economics  and  Business  Administration,  Romania. The USV Annals of Economics and Public Administration. Volume 13.
Republik Indonesia. 2014. Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 40 Tahun 2014 Tentang Perasuransian. Lembaran Negara RI Tahun 2014.
Republik  Indonesia.  1992.  Undang-Undang  Republik  Indonesia  Nomor  2  Tahun  1992  Tentang Usaha Perasuransian. Lembaran Negara RI Tahun 1992.
Republik  Indonesia.  1992.  Peraturan  Pemerintah    Republik  Indonesia  Nomor  73  Tahun  1992 Tentang Penyelenggaraan Usaha Perasuransian. Lembaran Negara RI Tahun 1992 .
Ross et.al. 2002. Corporate Finance, 5 th Mc. Graw-Hill .
Sugiyono. 2013. Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D . Bandung: Alfabeta.
Suzanne  K.  Hayes,  Kay  A.  Hodge,  and  Larry  W.  Hughes.  2010.  “A  Study  of  the  Efficacy  of Altman’s  Z  To  Predict  Bankruptcy  of  Specialty  Retail  Firms  Doing  Business  in Contemporary  Times”.  University  of  Nebraska  at  Kearney  and  Central  Washington University. Economic and Business Journal : Inquiries & Perspective. Syaiful  Bahri  dan  Nurul  Widyawati.  2015.  “Analisis  Prediksi  Kebangkrutan  Pada  Perusahaan yang  di  Delisting  di  Bursa  Efek  Indonesia”.  Sekolah  Tinggi  Ilmu  Ekonomi  Indonesia (STIESIA)  Surabaya. Jurnal  Ilmu  dan  Riset  Manajemen Volume  4,  Nomor  8.  Agustus 2015.
Syilviana  dan  Titiek  Rachmawati.  2016.  “Analisis  kebangkrutan  dengan  model  Altman  pada perusahaan  asuransi  yang  go  publik  di  BEI  periode  2010-2013”. Jurnal  ekonomi  dan bisnis , Vol 1, No. 01. 2016.
Toto. 2011. Prediksi Kebangkrutan Perusahaan . Bogor: Penerbit Ghalia Indonesia.
Yulia,  A.  2013.  “Analisis  kebangkrutan  dengan  metode  altman  z-score  pada  perusahaan  rokok go public di bursa efek Indonesia” . Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Indonesia.