JURNAL AKUNTANSI KONTEMPORER – VOL 13 NO 2 – JULI 2021 – Halaman 96-108

## PENGARUH TINGKAT KEBERLANJUTAN SERTA REPUTASI KAP TERHADAP PERINGKAT KREDIT PERUSAHAAN
Michael*

## Hamfri Djajadikerta
Universitas Katolik Parahyangan, Jalan Ciumbuleuit No. 94, Bandung. * michael.michael@unpar.ac.id

## A R T I C L E   I N F O
Article history: Received October 5, 2020 Revised November 12, 2020 Accepted March 10, 2021
Key words: Level of Sustainability; Altman Z- Score; KAP Reputation; Credit Rat- ing; Ordinal Logistic Regression Analysis
DOI: https://doi.org/10.33508/jako.v13i2.2759

## A B S T R A C T
Research  Purposes. This  study  aims  to  determine  the  impact  of  the  level  of sustainability and reputation of KAP that can affect the assessment results of the credit rating process carried out by PEFINDO. Research Methods. In this study, the ordinal logistic regression analysis model is used  to  determine  the  probability  of  obtaining  a  credit  rating  for  a  company. Financial variable is described through level of sustainability prediction as calculated by using the value of the Altman Z-Score, while non-financial variable is described through the reputation of the KAP. There were 25 samples of companies that obtained credit ratings in a row from 2014 to 2018 by PEFINDO tested in this study. Research  Result  and  Findings. The  results  of  this  study  state  that  the  level  of sustainability prediction has a positive effect; whilst KAP reputation, which are not affiliated with Big 4, has a negative effect on the results of companies' credit ratings.

## A B S T R A K
Tujuan  Penelitian. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  dampak  dari tingkat keberlanjutan dan reputasi KAP yang dapat mempengaruhi hasil penilaian dari proses pemeringkatan kredit yang dilakukan oleh PEFINDO. Metode  Penelitian .  Dalam  penelitian  ini,  model  analisis  regresi  logistik  ordinal untuk mengetahui peluang perolehan peringkat kredit bagi suatu emiten. Variabel keuangan  digambarkan  melalui  prediksi  tingkat  keberlanjutan  suatu  perusahaan yang dihitung dengan menggunakan nilai Altman Z-Score, sedangkan variabel non- keuangan  digambarkan  melalui  reputasi  KAP.  Terdapat  25  sampel  emiten  yang memperoleh  pemeringkatan  kredit  secara  berturut-turut  dari  tahun  2014  sampai dengan 2018 oleh PEFINDO yang diujikan dalam penelitian ini. Hasil  dan  Temuan  Penelitian. Hasil  dari  penelitian  ini  menyatakan  bahwa prediksi  tingkat  keberlanjutan  suatu  perusahaan  berpengaruh  positif;  sedangkan reputasi KAP, yang mana KAP tersebut tidak terafiliasi dengan Big 4, berpengaruh negatif terhadap hasil pemeringkatan kredit perusahaan.

## PENDAHULUAN
Menurut  Buletin  PEFINDO,  perusahaan  yang berada  di  negara  maju  sudah  banyak  yang menggunakan  utang  korporasi  sebagai  salah  satu sarana  pendanaannya.  Hal  ini  berbeda  dengan perusahaan  yang  berada  di  negara  berkembang, salah satunya adalah di Indonesia, yang mana masih menggunakan  pendanaan  dari  bank  sebagai  salah satu  sumber  pendanaan  utamanya.  Padahal terdapat  beberapa  keuntungan  yang  dapat diperoleh apabila menggunakan sumber pendanaan melalui  penggunaan  utang  korporasi  atau penerbitan  obligasi.  Salah  satu  keuntungan  yang paling  terasa  bagi  perusahaan  penerbit  obligasi
adalah  biaya  bunga  yang  cenderung  lebih  rendah apabila  dibandingkan  dengan  biaya  bunga  yang harus dibayarkan melalui peminjaman dana kepada pihak perbankan.
Secara prosedur, Otoritas Jasa Keuangan (OJK) mensyaratkan agar lembaga pemeringkat yang sah dapat melakukan penilaian terlebih dahulu kepada perusahaan  publik  yang  berencana  untuk menerbitkan obligasinya di pasar. Hal ini dilakukan untuk  meningkatkan  kredibiltas  dan  kepercayaan publik  dalam  hal  berinvestasi  pada  obligasi  yang diterbitkan oleh perusahaan yang bersangkutan. Di Indonesia  sendiri,  PEFINDO  adalah  salah  satu
Pengaruh Tingkat Keberlanjutan serta Reputasi KAP terhadap Peringkat Kredit Perusahaan Oleh: Michael Dan Djajadikerta
lembaga  pemeringkat  sah,  yang  diakui  oleh  OJK, yang mempunyai pangsa pasar terbesar.
PEFINDO,  Dalam  hal  pemeringkatan,    ingin melihat  sejauh  mana  perusahaan  penerbit  obligasi dapat memenuhi kewajibannya dalam mengembalikan  dana  serta  bunganya  kepada kreditur  secara  tepat  waktu.  Hal  ini  diperkuat melalui  pernyataan  Ehrhardt  dan  Brigham  (2011) bahwa suatu obligasi itu perlu dilakukan penilaian dan  pemeringkatan  dalam  rangka  mengetahui probabilitas kepailitan perusahaan penerbit obligasi yang  pada  akhirnya  tidak  dapat  memenuhi kewajiban keuangannya kepada para kreditur.
Semakin  tinggi  tingkat  keberlanjutan  suatu perusahaan,  maka  semakin  jauh  perusahaan  yang bersangkutan mengalami kepailitan. Altman Z-Score merupakan  suatu  model  yang  dapat  digunakan untuk  memprediksi  kepailitan  suatu  perusahaan (Subramanyam dan Wild, 2009). Apabila dikaitkan dengan  risiko  kredit,  maka  Sairani  dan  Pramod (2014)  menyatakaan  juga  bahwa Altman  Z-Score merupakan  salah  satu  alat  ukur  yang  dapat digunakan  untuk  menilai  risiko  kredit  suatu perusahaan. Altman  Z-Score terdiri  dari  suatu komposit rasio yang dapat dihitung dan dipelajari implikasinya  sendiri  oleh  perusahaan  yang bersangkutan. Dengan demikian, perusahaan yang berencana akan menerbitkan obligasi ke pasar dapat menilai  dirinya  terlebih  dahulu  terkait  dengan sejauh  mana  kredibilitas  perusahaan  tersebut  di mata calon kreditur atau pasar.
PEFINDO  menjelaskan  di  dalam  bagian “ Disclaimer ”  pada  setiap  laporan  peringkat  yang diumumkannya, bahwa PEFINDO tidak melakukan audit tersendiri dalam melakukan analisis penilaian terhadap peringkat perusahaan. Dengan demikian, dari sisi PEFINDO sendiri, sangat diperlukan hasil audit  yang  dinilai  cukup  baik  untuk  menambah kepercayaan  PEFINDO  atas  laporan  keuangan perusahaan  penerbit  obligasi  yang  akan  dinilai olehnya. Secara umum, di dunia ini terdapat empat kantor  akuntan  publik  (KAP)  terbesar  yang  sering disebut  sebagai Big  Four .  KAP  yang  berafiliasi dengan Big Four dianggap mempunyai kredibilitas yang  unggul  dalam  melakukan  proses  audit. Dengan  demikian,  penelitian  ini  dilakukan  juga untuk  menilai  sejauh  mana  reputasi  KAP  dapat mempengaruhi  tingkat  kepercayaan  masyarakat, termasuk  PEFINDO  di  dalamnya,  dalam  menilai perusahaan penerbit obligasi.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui dampak  dari  tingkat  keberlanjutan  dan  reputasi KAP yang dapat mempengaruhi hasil penilaian dari proses  pemeringkatan  kredit  yang  dilakukan  oleh
PEFINDO. Melalui penelitian ini, penulis berharap agar perusahaan penerbit obligasi dapat melakukan strategi  yang  tepat  guna  mendapatkan  hasil pemeringkatan  kredit  yang  baik.  Tentu  saja,  hasil pemeringkatan  kredit  yang  baik  merupakan  salah satu  tujuan  dari  perusahaan  penerbit  obligasi  agar obligasi  yang  diterbitkannya  dapat  menarik  para kreditur.
Penelitian mengenai  pengaruh variabel keuangan  serta  non-keuangan  terhadap  hasil peringkat  perusahaan  telah  dilakukan  oleh beberapa  peneliti  dan  memiliki  hasil  yang  tidak konsisten  antar  satu  peneliti  dengan  peneliti  yang lainnya.  Berdasarkan  hal-hal  yang  telah  dijelaskan dan  adanya  hasil  dari  penelitian-penelitian terdahulu yang tidak konsisten, maka penelitian ini dilakukan  untuk  menguji  kembali  pengaruh variabel  keuangan  yang  digambarkan  melalui tingkat  keberlanjutan  perusahaan  yang  dihitung dengan menggunakan Altman Z-Score serta variabel non-keuangan  yang  digambarkan  melalui  reputasi KAP terhadap hasil peringkat suatu perusahaan.

## KAJIAN  LITERATUR  DAN  PENGEMBANGAN HIPOTESIS
Kajian Literatur Tingkat Keberlanjutan Perusahaan  yang going  concern dapat memberikan sinyal positif bahwa perusahaan yang bersangkutan  dapat  melangsungkan  kegiatan usahanya  dalam  jangka  waktu  yang  tidak  terbatas pada masa yang akan datang. Sinyal sendiri dapat digunakan  sebagai  landasan  bagi  para  pemangku kepentingan  dalam  mengambil  keputusan  terkait dengan perusahaan (Wolk, Dodd dan Rozycki, 2008) Apabila  dikaitkan  dengan  teori  sinyal,  maka tingkat  keberlanjutan  suatu  perusahaan  dapat memberikan  gambaran  seberapa  kuat  perusahaan untuk  tidak  masuk  ke  dalam  masa  kepailitan. Dalam  penelitian  ini,  sinyal  atau  informasi  terkait dengan  tingkat  keberlanjutan  sangat  dibutuhkan oleh  para  calon  kreditur,  yang  terwakili  oleh lembaga  pemeringkat  kredit,  dalam  rangka menentukan keputusannya terkait dengan kegiatan investasi  yang  akan  dilakukan  pada  perusahaan penerbit obligasi.
Prediksi  kepailitan  dapat  dihitung  dengan menggunakan Altman  Z-Score .  Dalam Altman  Z- Score ini,  terdapat  sekumpulan  rasio  yang mengklasifikasikan  antara  perusahaan  yang mempunyai  kecenderungan  pailit  dengan  yang tidak pailit. Berikut adalah sekumpulan rasio yang digunakan dalam penghitungan Altman Z-Score :
1) Rasio  pertama  (X 1 )  adalah  modal  kerja  dibagi dengan  total  aset,  yang  mana  rasio  ini menggambarkan  tingkat  likuiditas  suatu perusahaan.
2) Rasio  kedua  (X 2 )  adalah  saldo  laba  ditahan dibagi  dengan  total  aset,  yang  mana  rasio  ini menggambarkan  usia  dan  seberapa  besar keuntungan  secara  kumulatif  yang  berhasil disimpan oleh perusahaan.
3) Rasio  ketiga  (X 3 )  adalah  laba  sebelum  bunga dan pajak dibagi dengan total aset, yang mana rasio ini menggambarkan tingkat profitabilitas suatu perusahaan.
4) Rasio  keempat  (X 4 )  adalah  modal  dibagi dengan  total  liabilitas,  yang  mana  rasio  ini
menggambarkan struktur keuangan perusahaan.
5) Rasio  kelima  (X 5 )  adalah  penjualan  dibagi dengan  total  aset,  yang  mana  rasio  ini menggambarkan  tingkat  perputaran  modal suatu perusahaan.
Pada  awalnya,  formula Altman  Z-Score hanya dapat  digunakan  oleh  perusahaan  publik.  Akan tetapi,  seiring  dengan  perkembangannya,  formula penghitungan Altman  Z-Score telah  berkembang sehingga  dapat  digunakan  baik  oleh  perusahaan publik  maupun  non-publik  (Subramanyam  dan Wild,  2009).  Berikut  adalah  model Altman  Z-Score (Z) yang telah dikembangkan:
𝑍 = 0.717𝑋 1 + 0.847𝑋 2 + 3.107𝑋 3 + 0.420𝑋 4 + 0.998𝑋 5 ………………….     (1)
Subramanyam  dan  Wild  (2009)  menjelaskan bahwa  salah  satu  kegunaan  dari  analisis  laporan keuangan adalah untuk mengetahui area mana yang memerlukan investigasi lebih lanjut. Dalam hal ini, memprediksi kepailitan suatu perusahaan merupakan  salah  satu  aplikasi  dari  hasil  analisis laporan keuangan. Altman Z-Score merupakan salah satu  model  yang  paling  dikenal  dalam  hal memprediksi  kepailitan  suatu  perusahaan.  Hal  ini terjadi  karena Altman  Z-Score terdiri  dari sekumpulan  variabel  keuangan  yang  dapat memberikan  gambaran  mengenai  tingkat  risiko suatu perusahan.
Di  sisi  lain,  lembaga  pemeringkat  pun melakukan analisis atas beberapa variabel keuangan yang  mana  dapat  menggambarkan  tingkat  risiko perusahaan yang akan diperingkat. Dengan
demikian,  dapat  dilihat  bahwa  dalam  melakukan penilaiannya,  beberapa  variabel  keuangan  yang digunakan oleh lembaga pemeringkat dapat sesuai dengan  sekumpulan  variabel  keuangan  yang terdapat  dalam  penghitungan Altman  Z-Score .  Hal ini terjadi karena terdapat tujuan yang sama antara hasil yang digambarkan oleh Altman Z-Score dengan salah  satu  faktor  yang  juga  dinilai  oleh  lembaga pemeringkat, yaitu tingkat risiko kredit perusahaan yang  dapat  berdampak  keberlangsungan  hidup suatu perusahaan.
Apabila dilihat dari hasil penelitian Altman dan Hotchkiss  (2006),  maka  terlihat  semakin  tinggi peringkat  kredit  suatu  perusahaan,  maka  semakin tinggi  pula  nilai Altman  Z-Score -nya.  Berikut disajikan dalam Tabel 1.
Tabel 1. Perbandingan Peringkat Kredit S tandard and Poor’s dengan Altman Z-Score
dari Tahun 1996-2001
Peringkat Kredit Jumlah Perusahaan Rata-rata Altman Z-Score AAA 66 6.20 AA 194 4.73 A 519 3.74 BBB 530 2.81 BB 538 2.38 B 390 1.80 CCC 10 0.33 D/SD 244 -0.2
(Sumber: Altman dan Hotchkiss (2006))

## Reputasi KAP
Berdasarkan  teori  keagenan,  Anthony  dan Govindarajan (2007) menyatakan bahwa salah satu bentuk pengendalian yang dilakukan oleh prinsipal kepada agennya adalah melalui proses dan laporan audit laporan keuangan. Hal ini dilakukan agar hal- hal  yang  dilakukan  oleh  agen  sepanjang  periode tertentu dapat termonitor melalui pihak independen yang  dipercaya  oleh  prinsipal.  Dengan  demikian, dapat dikatakan bahwa penggunaan auditor adalah suatu  hal  yang  sangat  penting  untuk  memberikan penilaian  secara  wajar  mengenai  aktivitas  yang dilakukan oleh agen, yang tercermin dalam laporan keuangan.
Lembaga pemeringkat kredit seperti PEFINDO menyatakan bahwa dirinya tidak melakukan proses audit  dalam  melaksanakan  penilaiannya  terhadap pemeringkatan  kredit  suatu  perusahaan.  Dengan demikian, lembaga pemeringkat, yang dalam hal ini berperan  sebagai  wakil  dari  sisi  kreditur, mempunyai  kepentingan  tersendiri  atas  seoarang auditor  yang  diharapkan  dapat  memberikan  opini serta  hasil  audit  yang  wajar  terhadap  perusahaan yang sedang diperingkat oleh lembaga pemeringkat tersebut.
Oleh karena pentingnya proses audit eksternal dalam suatu perusahaan, maka pemilihan KAP pun harus dilakukan dengan tepat. Dalam hal ini, KAP yang  dipercaya  mempunyai  reputasi  yang  unggul lebih dianggap baik dalam melakukan proses audit. Hal  ini  diperkuat  oleh  De  Angelo  (1981)  yang menyatakan bahwa dunia perbankan dan penjamin efek  cenderung  menyukai  laporan  keuangan  yang telah diaudit oleh KAP yang berskala besar. Hal ini terjadi  karena  KAP  yang  berskala  besar  dianggap mempunyai eksposur, keahlian serta kualitas audit lebih  yang  tinggi  apabila  dibandingkan  dengan KAP  lainnya  yang  berskala  kecil.  Kualitas  audit yang lebih baik ini diperlukan untuk meningkatkan kepercayaan prinsipal maupun publik, termasuk di dalamnya lembaga pemeringkat, yang mempunyai kepentingan bagi perusahaan yang bersangkutan.
Arens, Elder dan
Beasley (2012)
mengkategorikan  beberapa  KAP  berdasarkan skalanya sebagai berikut:
1) Kantor akuntan publik yang termasuk Big Four 2) Kantor akuntan publik skala nasional
3) Kantor akuntan publik skala regional
4) Kantor akuntan publik skala lokal
Secara  global, Big  Four terdiri  dari  Deloitte Touche Tohmatsu (Deloitte), Ernst & Young (E&Y), PwC (PricewaterhouseCoopers) dan Klynveld Peat Marwick  Goerdeler  (KPMG).  Di  Indonesia  sendiri,
keberadaan Big  Four pun  diakui,  yang  mana terdapat  beberapa  kantor  akuntan  publik  (KAP) yang juga berafiliasi dengan Big Four tersebut, yaitu:
1) KAP  Imelda  &  Rekan  yang  berafiliasi  dengan Deloitte
2) KAP  Purwanto,  Sungkoro  &  Surja  yang berafiliasi dengan E&Y
3) KAP  Tanudireja,  Wibisana,  Rintis  &  Rekan yang berafiliasi dengan PwC
4) KAP  Siddharta  Widjaja  &  Rekan  yang berafiliasi dengan KPMG
Pada skala global maupun pada skala nasional di Indonesia, banyak pemangku kepentingan yang cenderung  menginginkan  agar  perusahaannya diaudit oleh Big Four agar hasil auditnya dapat lebih meyakinkan  mereka  dalam  hal  evaluasi  maupun pengambilan  keputusan  selanjutnya.  Dengan demikian,  dapat  dikatakan  bahwa  dengan perusahaan  menggunakan Big  Four sebagai auditornya,  maka  kepercayaan  publik  pun  akan meningkat,  begitu  juga  halnya  bagi  lembaga pemeringkat dalam melakukan penilaiannya.

## Peringkat Kredit Perusahaan
Menurut  Van  Horne  dan  Wachowicz  (2008), peringkat suatu perusahaan yang baik menunjukkan  kemampuan  yang  baik  bagi perusahaan yang bersangkutan dalam menjalankan kewajiban pembayaran bunga dan pokok pinjaman kepada krediturnya. Akan tetapi, sebaliknya apabila peringkat kredit yang diberikan buruk, maka hal ini merupakan  suatu  pertanda  bahwa  debitur  atau perusahaan  penerbit  obligasi  cenderung  dapat mengalami gagal bayar.
Dari  sisi  debitur  atau  perusahaan  penerbit obligasi,  Rahardjo  (2003)  menjelaskan  beberapa manfaat  yang  dapat  diperoleh  melalui  hasil pemeringkatan yang ada:
1) Informasi posisi bisnis
2) Mendukung kinerja
3) Menjaga kepercayaan investor
OJK  mensyaratkan  agar  setiap  perusahaan yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  yang berencana  untuk  menerbitkan  obligasi,  harus diperingkat  terlebih  dahulu  oleh  lembaga pemeringkat  yang  sah  dan  diakui  oleh  OJK.  Di Indonesia, OJK mengakui lima lembaga pemeringkat yang sah, yaitu Fitch Rating, Moody’s Investor Service, Standard and Poor’s, PT. Fitch Rat- ing Indonesia dan PT. Pemeringkat Efek Indonesia (PEFINDO).  PEFINDO  merupakan  salah  satu lembaga  pemeringkat  di  Indonesia  yang  paling banyak melakukan pemeringkatan (Sejati, 2010).
PEFINDO  mempunyai  beberapa  tingkatan peringkat, yaitu dimulai dari AAA, AA, A, BBB, BB, B, CCC, dan D/SD. Adapun, peringkat AAA adalah peringkat   yang   paling   baik   dan   turun    secara
bertahap  sampai  kepada  peringkat  D/SD  yang merupakan  peringkat  paling  buruk.  Definisi  dan penjelasan disajikan di Tabel 2.
Tabel 2. Definisi Peringkat Umum PEFINDO Peringkat Perusahaan Definisi AAA
Obligor dengan peringkat AAA merupakan obligor dengan peringkat tertinggi dari PE- FINDO yang didukung oleh kemampuan obligor yang superior relatif dibanding entitas Indonesia lainnya untuk memenuhi kewajiban finansial jangka panjang sesuai dengan yang diperjanjikan.
AA
Obligor  dengan  peringkat  AA  memiliki  kualitas  kredit  sedikit  dibawah  peringkat tertinggi,  didukung  oleh  kemampuan  obligor  yang sangat  kuat untuk  memenuhi kewajiban  finansial  jangka  panjangnya  sesuai  dengan  yang  diperjanjikan  relatif dibandingkan dengan entitas Indonesia lainnya.
A
Obligor  dengan  peringkat  A  mengindikasikan  kemampuan  obligor  yang kuat dibandingkan dengan entitas Indonesia lainnya untuk mememenuhi kewajiban finan- sial jangka panjangnya sesuai dengan yang diperjanjikan, namun cukup peka terhadap perubahan yang merugikan.
BBB
Obligor  dengan  peringkat  BBB  mengindikasikan  kemampuan  obligor  yang memadai relatif dibandingkan dengan entitas Indonesia lainnya untuk memenuhi kewajiban fi- nansial,  namun  kemampuan  tersebut  dapat  diperlemah  oleh  keadaan  bisnis  dan perekonomian yang merugikan.
BB
Obligor dengan peringkat BB mengindikasikan kemampuan obligor yang agak lemah relatif  dibandingkan  dengan  entitas  lainnya  untuk  memenuhi  kewajiban  finansial jangka  panjangnya  sesuai  dengan  yang  diperjanjikan,  serta  peka  terhadap  keadaan bisnis dan perekonomian yang keadaan bisnis dan perekonomian yang tidak menentu.
B
Obligor dengan peringkat B mengindikasikan kemampuan obligor yang lemah . Walau- pun obligor masih memiliki kemampuan untuk memenuhi kewajiban finansial jangka panjangnya, namun adanya perubahan keadaan bisnis dari perekonomian yang meru- gikan  akan  memperburuk  kemampuan  obligor  untuk  memenuhi  kewajiban  keu- angannya.
CCC Obligor dengan peringkat CCC mengindikasikan kondisi obligor yang sangat rentan .
Obligor  hanya  bergantung  pada  kondisi  bisnis  dan  keuangan  yang  menguntungkan dirinya untuk memenuhi kewajiban keuangannya.
D/SD
Obligor  dengan  peringkat  D atau  SD ( Selective  Default )  telah gagal dalam  melakukan pembayaran  untuk  satu  atau  lebih  kewajban  keuangannya.  Peringkat  SD  diberikan ketika PEFINDO berpendapat bahwa obligor mempunyai masalah secara selektif terkait dengan kewajiban keuangannya pada suatu obligasi tertentu, tetapi akan melanjutkan kewajiban keuangannya untuk obligasi lainnya.
(Sumber: Hasil olahan peneliti)

## Penelitian Terdahulu
Terdapat  beberapa  peneliti  terdahulu  yang sudah melakukan penelitian terkait dengan tingkat keberlanjutan  suatu  perusahaan,  yang  mana diwakili  oleh  nilai  penghitungan  Altman  Z-Score, terhadap  hasil  pemeringkatan  kredit  suatu perusahaan. Sairani dan Pramod (2014) menyatakan bahwa Altman Z-Score dapat digunakan sebagai alat ukur untuk menguji risiko kredit. Hal ini pun sesuai dengan  penelitian  Begovic,  Momcilovic  dan
Tomasevic (2014), yang menyatakan bahwa Altman Z-Score memang  dapat  dipakai  sebagai  acuan penilaian risiko kredit secara internal, yang terlihat dari  banyaknya  kesamaan  hasil  interpretasi penghitungan Altman  Z-Score dengan  peringkat kredit  dari Standard  and  Poor’s .  Begitu  juga  hasil penelitian  pada  beberapa  negara  lain,  seperti Hussain,  dkk.  (2014)  di  Pakistan  dan  Mohammed (2016) di Oman menyatakan bahwa Altman Z-Score masih  dapat  digunakan  sebagai  alat  prediksi  yang
baik  terkait  dengan  kepailitan  yang  terjadi  akibat risiko kredit yang dialami suatu perusahaan. Dalam penelitian lain, Kumar dan Rao (2015) menyatakan bahwa Altman-Z  Score dapat  memprediksi kepailitan  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  93,5%. Dengan  demikian,  berdasarkan  hasil  penelitian terdahulu,  dapat  dikatakan  bahwa Altman  Z-Score merupakan  salah  satu  indikator  yang  masih  dapat digunakan  untuk  memprediksi  risiko  kredit  suatu perusahaan.
Beberapa  penelitian  terkait  dengan  pengaruh reputasi  KAP  terhadap  peringkat  kredit  suatu perusahaan  telah  dilakukan,  yang  mana  hasilnya ada  yang  berpengaruh  secara  signifikan  maupun
yang  tidak  berpengaruh.  Andry  (2005),  Yuliana, dkk.  (2011),  Thamida  dan  Lukman  (2013)  serta Widowati,  Nugrahanti  dan  Kristanto  (2013) menyatakan  bahwa  reputasi  KAP  berpengaruh terhadap  peringkat  kredit  suatu  perusahaan. Sedangkan  hasil  penelitian  Sejati  (2010)  dan Pandutama  (2012)  menyatakaan  bahwa  tidak  ada pengaruh  antara  reputasi  KAP  dengan  peringkat kredit suatu perusahaan.

## Model Penelitian
Berdasarkan pemaparan yang telah dijelaskan, maka model penelitian digambarkan di Gambar 1.
Gambar 1. Model Penelitian (Sumber: hasil olahan peneliti)

## METODE PENELITIAN
Populasi dan sampel penelitian
Populasi yang ada pada penelitian terdiri dari perusahaan publik non-keuangan yang terdaftar di Bursa  Efek  Indonesia  (BEI),  yang  mendapatkan peringkat kredit dari PEFINDO dalam kurun waktu tahun  2014  sampai  dengan  2018.  Mengingat  tidak semua  perusahaan  memperoleh  peringkat  kredit secara  berturut-turut  dalam  kurun  waktu  tersebut dan  terdapat  perusahaan  dengan  informasi  yang tidak  lengkap,  maka  peneliti  perlu  membentuk kerangka  sampel.  Menurut Jakarta  Stock  Industrial Classification (JASICA) yang terdapat pada IDX Fact Book  2018,  sektor  industri  dapat  dikelompokkan menjadi  tiga  jenis:  sektor  primer,  sektor  sekunder, dan  sektor  tersier.  Mengingat  terdapat  tiga  sektor yang menjadi asal perusahaan, maka peneliti mem- perlakukan  tiga  sektor  ini  menjadi  strata.  Dengan demikian, metode pengambilan sampel yang sesuai dengan  karakteristik  perusahaan  dalam  populasi adalah  metode  stratifikasi random  sampling .  Untuk
mengetahui  jumlah  sampel  yang  mereprentasi jumlah  populasi  maka  peneliti  menggunakan pendekatan  rumus  Slovin  (Umar,  1999).  Setelah dihitung  dengan  pendekatan  rumus  Slovin,  maka diperoleh  jumlah  sampel  sebanyak  25  perusahaan. Adapun  ke-25  (kedua-puluh  lima)  sampel  dipilih secara  acak  berdasarkan  angka  random  yang dihasilkan oleh Microsoft Excel.

## Operasionalisasi Variabel
Tabel 3 berisi ringkasan mengenai operasional- isasi variabel yang digunakan dalam penelitian ini.
Variabel Independen
Variabel Independen
Tingkat Keberlanjutan (ALTZ)
Reputasi KAP (RKAP)
Peringkat Kredit Perusahaan (PRKT) H1 H2 Variabel dependen
Tabel 3. Operasionalisasi Variabel Penelitian No. Variabel Konsep Variabel Indikator Skala 1. Peringkat kredit  perus- ahaan (PRKT) Peringkat yang memberikan penilaian akan ke- layakan kredit suatu perusahaan secara keseluruhan Kategori peringkat umum yang diterbitkan oleh PEFINDO: 0: BB 1: BBB 2: A 3: AA 4: AAA Ordinal 2. Tingkat keberlanjutan (ALTZ) Nilai yang dapat menunjukkan tingkat keberlanjutan suatu perusahaan Sekumpulan  rasio  dalam  nilai Altman Z-Score Rasio 3. Reputasi KAP (RKAP) Peningkatan ke- percayaan pengguna laporan keuangan akibat reputasi KAP Variabel boneka: Auditor Big 4 = 1,
Auditor non Big 4 = 0 Nominal
(Sumber: Hasil olahan peneliti)

## Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah:
1) Studi kepustakaan
2) Pengumpulan data sekunder
Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan data  sekunder.  Data  yang  terkait  dengan  variabel dependen  diperoleh  melalui website PEFINDO ( www.pefindo.com ),  yang  mengumumkan  peringkat kredit perusahaan publik non-keuangan dari tahun 2014  sampai  dengan  2018.  Sedangkan  data  terkait dengan  variabel  independen  diperoleh  melalui laporan  keuangan  tahunan  perusahaan  yang diunduh  dari website Bursa  Efek  Indonesia ( www.idx.co.id ).

## Teknis Analisis Data
Menurut  Ghozali  (2009),  apabila  variabel independen  yang  akan  diuji  merupakan  suatu variabel  dikotomi  (terbagi  berdasarkan  kategori), maka analisis regresi yang cocok untuk digunakan adalah analisis regresi logistik. Oleh karena variabel independen  pada  penelitian  ini  berskala  ordinal, maka analisis regresi logistik yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi logistik ordinal. Dalam regresi logistik, asumsi multivariate distribusi normal dan homokedastisitas tidak perlu dipenuhi karena variabel independennya merupakan campu- ran  antara  variabel  metrik  (kontinyu)  dan  non- metrik (kategori).
Regresi  logistik  akan  menghasilkan odds rasio, yang  mana odds rasio  merupakan  perbandingan
antara peluang kejadian untuk y=1 dengan peluang kejadian  untuk  y=0.  Berikut  adalah  uji  yang  dil- akukan terkait dengan analisis regresi logistik ordi- nal:
1) Uji keseluruhan model ( Overall Model Fit )
2) Uji parallel lines
3) Uji multikolinieritas Dalam analisis regresi logistik ordinal, terdapat uji  Wald  yang  dilakukan  untuk  menguji  ada  atau tidaknya  pengaruh  dari  variabel  independen  ter- hadap variabel dependen secara parsial (Widarjono, 2013). Berikut adalah prosedur pengujian hipotesis:
1) Menentukan  hipotesis nol  dan  hipotesis  alter- natif.
2) Membandingkan  nilai  statistik  Wald  dengan nilai  pembanding  c hi-square atau  signifikansi hasil  uji  ( p-value )  dengan  tingkat  signifikansi (α) 5%.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Penelitian Statistik Deskriptif Variabel Penelitian
Variabel yang diteliti dalam penelitian ini adalah peringkat  kredit  perusahaan  yang  diterbitkan  oleh PEFINDO sebagai variabel dependen, serta tingkat keberlanjutan perusahaan yang diperoleh dari hasil penghitungan Altman  Z-Score dan  reputasi  KAP sebagai  variabel  independen  yang  mempengaruhi peringkat  kredit  perusahaan.  Statistik    deskriptif dari variabel yang diteliti disajikan  di Tabel 4.
Pengaruh Tingkat Keberlanjutan serta Reputasi KAP terhadap Peringkat Kredit Perusahaan Oleh: Michael Dan Djajadikerta

## Tabel 4. Statistik Deskriptif Variabel Penelitian
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation PRKT 125 0 4 2,47 ,714 ALTZ 125 -,7905 3,2978 1,539579 ,6947522 RKAP 125 0 1 ,55 ,499 Valid N (listwise) 125
(Sumber: Hasil olahan data)
Berdasarkan Tabel 4., dapat dilihat bahwa varia- ble  dependen  peringkat  kredit perusahaan  (PRKT) mempunyai nilai minimum 0 dan nilai maksimum 4. Nilai minimum 0 menunjukkan peringkat kredit yang paling rendah dari sampel yang diujikan, yaitu peringkat  BB.  Peringkat  terendah  ini  dimiliki  oleh PT. Express Transindo Utama, Tbk. (TAXI) yang di- peringkat pada tahun 2018. Sedangkan nilai maksi- mum 4 menunjukkan peringkat kredit yang paling tinggi  dari  sampel  yang  diujikan,  yaitu  peringkat AAA. Peringkat tertinggi dimiliki oleh PT. Indosat, Tbk. (ISAT) atas peringkat pada tahun 2015 sampai dengan tahun 2018 secara berturut-turut, PT. Tele- komunikasi Indonesia, Tbk. (TLKM) atas peringkat pada  tahun  2014  sampai  dengan  2018  secara berturut-turut.  Secara  rata-rata,  perusahaan  publik non-keuangan  di  Indonesia  yang  diperingkat  oleh PEFINDO  mendapatkan  peringkat  yang  berkisar pada peringkat A (skala ordinal 2) sampai dengan AA (skala ordinal 3).
Variabel  independen  prediksi  kepailitan  yang tergambarkan  melalui nilai Altman Z-Score (ALTZ) mempunyai  nilai  minimum  -0,7905  yang  dimiliki oleh PT. Express Transindo Utama, Tbk. (TAXI) atas peringkat pada tahun 2018. Sedangkan nilai maksi- mum nilai Altman Z-Score dimiliki oleh PT. Fastfood Indonesia  Tbk.  (FAST)  atas  peringkat  pada  tahun 2015  dengan  nilai  3,2978.  Secara  rata-rata,  nilai Altman  Z-Score berada  pada  nilai  1,5396  dengan standar deviasi yang bernilai 0,6948. Hal ini menan- dakan  bahwa  rata-rata  nilai Altman  Z-Score pada
perusahaan publik non-keuangan di Indonesia yang diperingkat  oleh  PEFINDO  berada  pada  ambang ambiguitas  atau gray  area ,  yang  berarti  berada  di tengah-tengah keraguan akan tinggi dan rendahnya probabilitas  kepailitan  (Subramanyam  dan  Wild, 2009).
Variabel independen reputasi KAP (RKAP) yang diproksikan  melalui  variabel  boneka  antara  perus- ahaan yang menggunakan jasa auditor Big 4 dan non Big  4 relatif  mempunyai  komposisi  yang  sama. Laporan keuangan perusahaan yang diaudit dengan menggunakan  jasa  auditor Big  4 terdapat  69  data (55%  dari  sampel  yang  diujikan).  Sedangkan laporan keuangan yang tidak menggunakan jasa au- ditor Big 4 adalah sebesar 56 data (45% dari sampel yang diujikan).

## Uji Keseluruhan Model (Overall Model Fit)
Uji  keseluruhan  model  dilakukan  dengan melihat  nilai  -2  log  likelihood  dan  tingkat  signif- ikansinya.  Hasil  yang  diharapkan  adalah  apabila terdapat  penurunan  nilai  -2  log  likelihood  antara model  dengan  intersep  saja  dengan  model  final yang memasukkan seluruh variabel yang diujikan. Penurunan nilai -2 log likelihood tersebut dikatakan signifikan apabila signifikansi hasil uji dengan Pear- son  berada  di  atas  tingkat  signifikansi  (α)  yang ditetapkan dalam pengujian ini. Tabel 5 menggam- barkan penurunan nilai -2 log likelihood dari model yang  hanya  memasukkan  intersep  saja  menjadi model final.
Tabel 5. Model Fitting Information Model -2 Log Likelihood Chi-Square df Sig. Intercept Only 262,187 Final 227,620 34,567 2 ,000
Link function: Logit.
(Sumber: Hasil olahan data)
Berdasarkan Tabel 5, dapat dilihat bahwa terjadi penurunan  nilai  -2  log  likelihood  dari  model  yang hanya  memasukkan  intersep  saja  ke  model  final, yaitu dari 262,187 menjadi 227,620. Nilai signifikansi penurunannya  pun  adalah  signifikan,  yang
dibuktikan  melalui  hasil  uji  dengan  Pearson  yang bernilai 0,896, yang mana berada di atas α yang ber- nilai 0,05. Tabel 6 menggambarkan nilai signifikansi penurunan nilai -2 log likelihood tersebut.
Tabel 6. Goodness of Fit Chi-Square Df Sig. Pearson 454,837 494 ,896 Devian ce 227,620 494 1,000 Link function: Logit.
(Sumber: Hasil olahan data)
Selain  itu,  untuk  melihat  seberapa  besar pengaruh  variabel  independen  yang  diujikan  ter- hadap variabel dependen, maka dapat dilihat nilai dari  Pseudo  R-Square-nya.  Pseudo  R-Square  pada
uji  regresi  logistik  ordinal  serupa  dengan  nilai  R- Square yang digunakan pada uji regresi linear ber- ganda  pada  umumnya.  Tabel  7  merepresentasikan Pseudo R-Square tersebut:
Tabel 7. Pseudo R-Square Cox and Snell ,242 Nagelkerke ,275 McFadden ,132 Link function: Logit. (Sumber: Hasil olahan data)
Berdasarkan  Tabel  7  dapat  dilihat  bahwa,  nilai Pseudo R-Square Nagelkerke adalah sebesar 0,275, yang berarti 27,5% variabel dependen dapat dijelas- kan oleh variabel independen yang diujikan dalam model,  sedangkan  72,5%  sisanya  dijelaskan  oleh variabel lainnya.

## Uji Parallel Lines
Uji parallel lines dilakukan dengan melihat nilai signifikansi dari Tabel 8 sebagai berikut:

## Tabel 8. Test of Parallel Lines
Model -2 Log Likelihood Chi-Square df Sig. Null Hypothesis 227,620 General 216,233 b 11,387 c 6 ,077
(Sumber: Hasil olahan data)
Berdasarkan  Tabel  8,  dapat  dilihat  bahwa  nilai signifikansi  adalah  sebesar  0,077,  yang  berarti  be- rada  di  atas  α  yang  bernilai  0,05.  Hal  ini  sesuai dengan hasil yang diharapkan karena dengan nilai signifikansi  yang  berada  di  atas 0,05,  maka  hal  ini menandakan  bahwa  variabel  independen  mempu- nyai  parameter  yang  sama  untuk  setiap  kategori yang terdapat pada varibel dependennya.

## Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas dilakukan untuk menguji apakah  setiap  variabel  independen  yang  diujikan tidak ada yang saling berhubungan. Hasil yang di- harapkan dari uji multikolinieritas adalah nilai VIF ( Variance  Inflating  Factor )  dari  setiap  variabel independennya  tidak  melebih  angka  10.  Tabel  9 merepresentasikan hasil dari uji multikolinieritas:
Pengaruh Tingkat Keberlanjutan serta Reputasi KAP terhadap Peringkat Kredit Perusahaan Oleh: Michael Dan Djajadikerta

## Tabel 9.  Hasil Uji Multikolinieritas
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Toleran ce VIF (Constant) 1,648 ,147 11,231 ,000 ALTZ ,381 ,081 ,371 4,697 ,000 ,995 1,005 RKAP ,431 ,113 ,301 3,818 ,000 ,995 1,005
(Sumber: Hasil olahan data)
Berdasarkan Tabel 9, dapat dilihat bahwa nilai VIF dari setiap variabel independen tidak ada yang di atas angka 10. Hal ini menandakan bahwa tidak terjadi multikolinearitas dalam variabel independen yang diujikan.
Uji  Pengaruh  Variabel  Independen  Terhadap  Variabel Dependen
Berdasarkan  hasil  uji  yang  telah  dilakukan sebelumnya, yaitu uji keseluruhan model, uji parallel
lines , dan uji multikolinieritas, maka model regresi logistik  ordinal  dapat  digunakan.  Model  regresi logistik  ordinal  dapat  digunakan  untuk  pengujian pengaruh  variabel  independen  terhadap  variabel dependen  dengan  menggunakan  uji  Wald,  yang merupakan  uji  signifikansi  secara  parsial  antara masing-masing  variabel  bebas  kepada  variabel dependennya.  Hasil  uji  signifikansi  parsial  (uji Wald) disajikan di Tabel 10.
Tabel 10. Hasil Uji Signifikansi Parsial (Uji Wald)
Estimate Df Sig. Threshold [PRKT = 0] -4,081 1 ,000 [PRKT = 1] -2,266 1 ,000 [PRKT = 2] 1,685 1 ,001 [PRKT = 3] 4,523 1 ,000 Location ALTZ 1,289 1 ,000 [RKAP=0] -1,333 1 ,001 [RKAP=1] 0 a 0 .
(Sumber: Hasil olahan data)
Pada  Tabel  10,  kolom Estimate atau  nilai  esti- masi yang menunjukkan angka koefisien dari setiap variabel independen, tidak dapat digunakan secara langsung  untuk  memprediksi  peluang  variabel dependennya. Hal ini terjadi karena perlu dilakukan transformasi  terlebih  dahulu  atas  model  yang  ada untuk mendapatkan peluang yang dimaksud.
Berdasarkan  Tabel  10,  rincian  mengenai pengaruh positif ataupun negatif dari setiap varia- bel independen adalah
1) Berdasarkan  hasil  uji  statistik  dengan  tingkat signifikansi  5%,  menunjukkan  bahwa  H 1 diterima karena nilai signifikansi dari variabel tingkat keberlanjutan (ALTZ) berada di bawah tingkat signifikansinya. Adapun, nilai signifikansi dari variabel tingkat keberlanjutan (ALTZ) adalah 0,000, yang diperoleh dari nilai signifikansi pada tabel yang bernilai 0,000 ( two-
tailed )  dibagi  dengan  2.  Selain  itu,  terlihat bahwa  variabel  tingkat  keberlanjutan  (ALTZ) mempunyai  koefisien  positif.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  tingkat  keberlanjutan berpengaruh positif terhadap peringkat kredit perusahaan (PRKT).
2) Berdasarkan  hasil  uji  statistik  dengan  tingkat signifikansi  5%,  menunjukkan  bahwa  H 2 diterima karena nilai signifikansi dari variabel reputasi KAP (RKAP) berada di bawah tingkat signifikansinya. Adapun, nilai signifikansi dari variabel  reputasi  KAP  (RKAP)  adalah  0,0005, yang diperoleh dari nilai signifikansi pada tabel yang bernilai 0,001 ( two-tailed ) dibagi dengan 2. Selain  itu,  terlihat  bahwa  variabel  reputasi KAP,  dengan  variabel  boneka  0,  yang merupakan  kelompok  auditor  yang  tidak berafiliasi  dengan Big  4 ,  berkoefisien  negatif.
Hal  ini  menunjukkan  bahwa  reputasi  KAP (RKAP),  yang  termasuk  ke  dalam  kelompok auditor  yang  tidak  berafiliasi  dengan Big  4 , berpengaruh negatif terhadap peringkat kredit perusahaan (PRKT).

## Penghitungan Model Analisis Regresi Logistik Ordinal
Perhitungan atas peluang yang akan terjadi da- lam suatu model analisis regresi logistik ordinal me- merlukan dilakukan transformasi atas data di dalam model tersebut. Hal ini dilakukan karena hasil per- tama  yang  diperoleh  dari  regresi  logistik  ordinal adalah  berupa  logaritma  natural  (Ln),  yang kemudian harus ditransformasi dengan menggunakan  eksponensial  untuk  mendapatkan penghitungan odds ratio (peluang) yang dimaksud. Model  regresi  logistik  ordinal  dalam  penelitian ini  beserta  dengan  langkah-langkah  penghitungan serta transformasinya sampai dengan menuju nilai peluang yang dimaksud adalah sebagai berikut:
1) Kategori  yang  termasuk  ke  dalam  sampel penelitian  ini  berjumlah  5,  yang  secara  ber- turut-turut dimulai dari peringkat yang paling rendah,  yaitu  peringkat  BB  (dikategorikan dengan angka 0), peringkat BBB (dikategorikan dengan  angka  1),  peringkat  A  (dikategorikan dengan  angka  2),  dan  peringkat  AA  (dikate- gorikan dengan angka 3). Penghitungan untuk peluang AAA sendiri, yang mana  merupakan peluang  untuk  kategori  yang  paling  tinggi, diperoleh  dengan  cara  peluang  total  (100%) dikurangi  dengan  kumulatif  peluang  sampai dengan  peringkat  AA  yang  direpresentasikan melalui angka  3.
2) Setelah  muncul  model  persamaan  yang mengandung logaritma natural, maka langkah berikutnya  adalah  melakukan  transformasi logaritma  natural  tersebut  ke  dalam  penghi- tungan eksponensial agar dapat dihitung pelu- angnya .

## Pembahasan
Pengaruh  Tingkat  Keberlanjutan  Terhadap  Peringkat Kredit Perusahaan
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  tingkat keberlanjutan  perusahaan  yang  dihitung  dengan menggunakan Altman  Z-Score berpengaruh  positif terhadap  peringkat  kredit  perusahaan  publik  non- keuangan yang diperingkat oleh PEFINDO. Altman sebagai  peneliti  nilai Altman  Z-Score telah merumuskan  suatu  formula  yang  merupakan komposit  dari  berbagai  rasio  keuangan  yang mewakili  tingkat  kesehatan  sebuah  perusahaan
(Altman  dan  Hotchkiss,  2006).  Formula  atau  hasil nilai Altman Z-Score ini dapat digunakan baik bagi pihak internal maupun eksternal perusahaan. Pihak internal akan menggunakan formula ini sebagai alat evaluasi untuk menentukan hal apa saja yang perlu diperhatikan  atau  ditingkatkan.  Sedangkan  bagi pihak  eksternal,  hal  ini  sangat  berguna  untuk menentukan suatu keputusan yang akan dilakukan pada perusahaan yang diukur nilai Altman Z-Score - nya.
PEFINDO  merupakan  salah  contoh  institusi eksternal  yang  berada  di  luar  perusahaan. PEFINDO  pun  turut  melakukan  penilaian  dengan cara  atau  metodenya  tersendiri,  yang  mana  hasil penilaiannya  dapat  digunakan  juga  bagi  pihak eksternal  atau  pengguna  informasi  lainnya  yang berkepentingan dengan suatu perusahaan tertentu. Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  dapat  terlihat bahwa  terdapat  kesesuaian  arah  atau  pengaruh antara nilai Altman Z-Score dengan peringkat kredit suatu  perusahaan.  Nilai Altman  Z-Score yang semakin  tinggi  atau  baik  menunjukkan  peringkat kredit perusahaan yang semakin baik pula. Hal ini menunjukkan  bahwa formula yang dikembangkan oleh  Edward  I.  Altman,  yang  mana  merupakan suatu  komposit  rasio  keuangan  di  dalam  suatu perusahaan, dapat menunjukkan tingkat keberlanjutan perusahaan yang serupa dengan hasil penilaian yang dilakukan oleh PEFINDO.
Pihak  internal  maupun  eksternal  perusahaan harus memperhatikan tingkat likuiditas, konsistensi atau  ketahanan  perusahaan  dalam  menghasilkan keuntungan, profitabilitas, risiko yang ditimbulkan dari  struktur  keuangan,  serta  efisiensi  operasional perusahaan yang tergambar dari tingkat perputaran modal  perusahaan.  Hal  ini  terjadi  karena  hal-hal tersebut  merupakan  sekumpulan  rasio  yang tergambar  pada  nilai Altman  Z-Score yang  akan menentukan  pula  baik  atau  buruknya  tingkat keberlanjutan suatu perusahaan. Tingkat keberlanjutan  suatu  perusahaan  merupakan informasi yang diperlukan oleh semua pihak, yang pada  akhirnya  informasi  tersebut  dapat  menjadi landasan  atau  acuan  dalam  mengambil  sebuah keputusan  baik  bagi  pihak  internal  maupun eksternal  perusahaan.  Hasil  penelitian  ini  sejalan dengan  Begovic,  dkk.  (2014),  Hussain,  dkk.  (2014), Kumar dan Rao (2015), Sairani dan Pramod (2014), dan  Mohammed  (2016)  yang  menyatakan  bahwa tingkat  keberlanjutan  suatu  perusahaan,  yang digambarkan  melalui  nilai  Altman  Z-Score, mempunyai  pengaruh  yang  positif  terhadap  hasil pemeringkatan kredit suatu perusahaan.
Pengaruh Tingkat Keberlanjutan serta Reputasi KAP terhadap Peringkat Kredit Perusahaan Oleh: Michael Dan Djajadikerta

## Pengaruh  Reputasi  KAP  Terhadap  Peringkat  Kredit Perusahaan
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  reputasi KAP,  dengan  kelompok  auditor  yang  tidak berafiliasi  dengan Big  4, berpengaruh  negatif  ter- hadap peringkat kredit perusahaan publik non keu- angan yang diperingkat oleh PEFINDO. Hal ini me- nandakan  bahwa  perusahaan  yang  menggunakan jasa  auditor  yang  tidak  berafiliasi  dengan Big  4 memiliki  peluang  yang  lebih  kecil  untuk  mem- peroleh peringkat kredit yang lebih baik.
Pada  praktiknya,  reputasi  KAP  memang  tidak selalu menunjukkan kualitas audit yang dihasilkannya.  Penelitian  ini,  lebih  diarahkan mengenai  reputasi  KAP  terhadap  peringkat  kredit yang  diberikan  kepada  suatu  perusahaan.  Secara umum, KAP yang terafiliasi dengan Big 4 mempu- nyai  nama  besar  yang  tersebar  secara  global.  Oleh karena  itu,  hal  ini  dapat  menyebabkan  lembaga pemeringkat kredit dapat menjadi lebih mudah da- lam menganalisis dan lebih percaya terhadap perus- ahaan yang laporan keuangannya telah diaudit oleh KAP yang terafiliasi dengan Big 4 . Hasil penelitian ini  sejalan  dengan  Andry  (2005),  Yuliana,  dkk. (2011), Thamida dan Lukman (2013) serta Widowati, dkk.  (2013)  yang  menyatakan  bahwa  penggunaan jasa auditor yang tidak terafiliasi dengan Big 4 dapat menurunkan  perolehan  peringkat  kredit  suatu  pe- rusahaan.

## SIMPULAN
Dari hasil dan pembahasan penelitian yang telah dijelaskan,  peneliti  menarik  beberapa  simpulan bahwa  tingkat  keberlanjutan  berpengaruh  positif terhadap  peringkat  kredit  perusahaan  publik  non- keuangan yang diperingkat oleh PEFINDO (periode tanggal  rilis  peringkat  dari  tahun  2014-2018). Reputasi KAP, yang termasuk ke dalam kelompok KAP  yang  tidak  berafiliasi  dengan Big  4 ,  ber- pengaruh  negatif  terhadap  peringkat  kredit perusahaan publik non-keuangan yang     dipering- kat oleh PEFINDO (periode tanggal rilis peringkat dari tahun 2014-2018).
Melalui  penelitian  ini,  peneliti  berharap  agar perusahaan  penerbit  obligasi  dapat  melakukan strategi  yang  tepat  dalam  hal  keberlanjutan perusahaannya  serta  pemilihan  auditor  guna mendapatkan hasil pemeringkatan kredit yang baik. Dengan  diperolehnya  peringkat  kredit  yang  baik, diharapkan  perusahaan  penerbit  obligasi  dapat memperoleh pendanaan yang terbaik dalam rangka menjalankan kegiatan usahanya.

## REFERENCES
Altman,  E.  I.,  dan  Hotchkiss,  E.  (2006). Corporate Financial  Distress  and  Bankruptcy.  Predict  and Avoid  Bankruptcy,  Analyze  and  Invest  in Distressed Debt (Edisi ke-3). New Jersey: John Wiley & Sons, Inc.
Anthony,  R.  N.  dan  Govindarajan,  V.  (2007).
Management Control System (Edisi ke-12). New York: McGraw-Hill Education.
Andry,  W.  (2005).  Analisis  Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi  Prediksi  Peringkat  Obligasi. Buletin  Ekonomi  Moneter  dan  Perbankan,  8 (2), 243-262.
Arens A. A., Elder, R. J., dan Beasley, M. S. (2012). Auditing  And  Assurance  Services:  An Integrated  Approach  (Edisi  ke-14).  New Jersey: Prentice-Hall.
Begovic,  S.  V.,  Momcilovic,  M.  dan  Tomasevic,  S.
(2014).  The  Enterprise  Creditworthiness Evaluation – By  Z”  Score  Model. Economic Themes, 52 (2), 184-196.
De  Angelo,  L.  E.  (1981).  Auditor  Size  and  Audit Quality. Journal  of  Accounting  and  Economics,
3 (1981), 183-199.
Ehrhardt, M. C. dan Brigham, E. F. (2011). Financial Management: Theory and Practice (Edisi ke-13).
Mason: South-Western Cengage Learning. Ghozali,  I.  (2009).  Analisis  Multivariate  Lanjutan dengan Program SPSS. Semarang: Badan Pen- erbit Universitas Diponegoro.
Hussain, F., Ali, I., Ullah, S. dan Ali, M. (2014). Can Altman  Z-Score  Model  Predict  Business Failure  in  Pakistan?  “Evidence  from  Textile Companies of Pakistan”. Journal of Economics and Sustainable Development, 5 (13), 110-116. Kumar,  M.  N.  dan  Rao,  V.  S.  H.  (2015).  A  New Methodology  for  Estimating  Internal  Credit Risk and Bankruptcy  Prediction under Basel II  Regime.  Springer  US. Computational Economics, 46 (1), 83-102.
Mohammed,  S.  (2016).  Bankruptcy  Prediction  by Using The Altman-Z Score Model in Oman: A Case  Study  of  Raysut  Cement  Company SAOG  and  Its  Subsidiaries. Australasian Accounting, Business and Finance Journal, 10 (4),
70-80.
Pandutama,  A.  (2012).  Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi  Prediksi  Peringkat  Obligasi pada  Perusahaan  Manufaktur  di  BEI. Jurnal Ilmiah Mahasiswa Akuntansi, 1 (4), 82-87. Rahardjo,  S.  (2003). Panduan  Investasi  Obligasi .  Ja- karta: PT Gramedia Pustaka Utama.
Sairani, P. dan Pramod, A. (2014). A Study on Risk Management  Altman  Z  Score:  A  Tool  to Measure  Credit  Risk. International  Journal  of Innovative Reserach & Development, 3 (12), 186- 190 .
Sejati,  G.  P.  (2010).  Analisis  Faktor  Akuntansi  dan Non  Akuntansi  dalam  Memprediksi  Pering- kat  Obligasi  Perusahaan  Manufaktur. Jurnal Ilmu Administrasi dan Organisasi, 17 (1), 70-78. Subramanyam, K.R. dan Wild, J. J. (2009). Financial Statement  Analysis (Edisi  ke-10).  New  York: The McGraw-Hill Companies, Inc. Thamida,  N.,  dan  Lukman,  H.  (2013).  Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Peringkat Obligasi  pada  Industri  Perbankan  yang  Ter- daftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2008- 2013. Jurnal Akuntansi, 17 (2), 198-211. Umar,  H.  (1999). Metodologi  Penelitian .  Jakarta:  PT Gramedia Pustaka Utama. Van Horne, J. C. dan Wachowicz, J. M. (2008). Fun- damentals  of  Financial  Management (Edisi  ke-
13). Essex: Pearson Education Limited.
Widarjono, A. (2013). Ekonometrika Pengantar dan
Aplikasinya. Yogyakarta: UPP STIM YKPN. Widowati, D., Nugrahanti, Y., dan Kristanto, A. B. (2013).  Analisis  Faktor  Keuangan  dan  Non Keuangan  yang  Berpengaruh  pada  Prediksi Peringkat Obligasi di Indonesia. Jurnal Mana- jemen, 13 (1), 35-54. Wolk, H. L., Dodd, J. L., dan Rozycki, J. J. (2008). Ac- counting  Theory (Edisi  ke-7).  Los  Angeles: Sage. Yuliana, R., Budiatmanto, A., Prabowo, M. A., dan Arifin, T. (2011). Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi  Prediksi  Peringkat  Obligasi pada Perusahaan Keuangan yang Terdaftar di Bursa  Efek  Indonesia. Prosiding. Simposium Nasional Akuntansi XIV: Aceh.