ANALISIS KINERJA KEUANGAN PERUSAHAAN MANUFAKTUR
(  Sebuah Studi Empiris Pada Perusahaan manufaktur  Industri logam  go public di BEI) Periode 2012-2016)
Buchari E.Satiaputra 1) & Herry Suherman 2)
1,2) dosen universitas pamulang, email : bucharisatiaputra@gmail.com
ARTICLES INFORMATION ABSTRACT JURNAL SEKURITAS ( Saham, Ekonomi, Keuangan dan Investasi )
Vol.2, No.2, Januari  2019 Halaman  : 60 – 80 © LPPM & Prodi Manajemen UNVERSITAS   PAMULANG
ISSN ( online )  : 2581-2777 ISSN ( print )     : 2581-2696
Keyword : WCTA, RETA, ROI, BVETL, TATO dan Z-Score
JEL. classification : C33, G21, G34, N25

## Contact Author :

## PRODI MANAJEMEN UNPAM
JL.Surya Kencana No.1 Pamulang Tangerang Selatan – Banten Telp. (021) 7412566, Fax (021) 7412491 Email : jurnalfinance.unpam@gmail.com
Penelitian  untuk  menganalisis  kinerja  keuangan  perusahaan manufaktur  dengan  menggunakan  motode Almant  Z-Score  yang telah  dimodifikasi  tahun  1997  yang  meliputi  WCTA,  RETA,  ROI, BVETL  dan  TATO  sebagai  variabel  independen  memiliki hubungan  yang  positif  terhadap  Z-Score  sebagai  variabel dependen  yang  mewakili  kesulitan  keuangan  atau  kebangkrutan perusahaan akibat inflasi dan fluktuasi rupiah yang berkepanjangan  dan  tidak  ada  kepastian.  Pemilihan  sampel berdasarkan purposive sampling. Total sampel semua perusahaan  manufaktur  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia. Analisis  digunakan  adalah  metode  Altman  Z-Score  revisi  1997 merupakan  analisis  regresi  berganda,  analisis  korelasi  (PPM), asumsi  klasik,  uji  hipotesis  terdiri  dari  uji  koefisien  determinasi, uji-F dan uji-t. Pengujian digunakan program EVIEWS-7.
The purpose of the study  is to analyze with using Almant method wh ich  has  been  modified  in  1997  whether  the  company’s  key financial  performance  namely  WCTA,  RETA,  ROI,  BVETL  and TATO  hereinafter  referred  to  as  the  independent  variables possess  a  positive  relationship  on  Z-Score  as  the  dependent variable  as  representative  to  financial  distress  or  bankrupt  as  a consequence  of  prolonged  inflation  and  rupiah  fluctuations  and uncertainty. The  selection  of  samples  based  on  purposive sampling. The  total  samples  are  all  of  manufacturing  companies which  listed  on  the  Indonesian  Stock  Exchange.  The  methods Almant-Z-Score  revision  1997analyze    should  been  used  in  this study  that  multiple  regression  analysis,  correlation  analysis (PPM),  classic assumptions,  hypothesis test using the adjusted of the determination coefficient, the F-test and t-test. To analyzed the methods should be done with the EVIEWS program.

## A. Pendahuluan
Kurs  rupiah  terus  anjlok  sampai  tahun  2016  rata-rata  kurs  terdevaluasi  rupiah  di  atas Rp.14.000  per  dollar  Amerika  dan  pada  semester  dua  tahun  2016  rupiah  menembus angka  di  atas    Rp.14.000  per  dollar  Amerika,  akibatnya  pertumbuhan  ekonominya negatif  dan  inflasi  membumbung  tinggi,    Krisis  keuangan  yang  melanda  Indonesia akibat  melemahnya nilai tukar rupiah dan tidak hanya berakibat pada krisis keuangan, eksport cukup memperhatinkan membuat sektor riil sudah diambang kritis.
Pada  triwulan  ke  II  2015,  menurut  Bank  Indonesia  rupiah  dicatat  pelemahan cukup dalam ( overshoot ) dan telah di bawah nilai fundamental ( undervalued ).  Dengan devaluasi  rupiah  yang  cukup  tajam  terhadap  mata  uang  asing  di  pasar  valuta  asing, melemahnya  rupiah    di  pertengahan  tahun  2015  menciptakan  ketidakpastian    yang sangat  mempengaruhi  dunia  usaha  nasional,  khususnya  disektor  riil.  Hal  ini  dapat dirasakan di mana ketidakmampuan Indonesia meningkatkan ekspornya akibat lesunya manufaktur  untuk  memproduksi  produk-produk  mereka  dan  lesunya  kemampuan konsumen lokal dalam menyerap produk yang dihasilkan perusahaan manufaktur lokal.
Altman  dalam  Weston  Copeland  (jilid  1,  2010:288-290),   A l t m a n   ( 1 9 6 8 ) mengunakan analisis diskriminan dengan menyusun suatu model untuk meguji mafaat rasio  keuagan  untuk  mengetahui  bagaimana  kesulitan  keuangan  ( financial  distress ) suatu perusahaan serta  memprediksi kebangkrutan perusahaan. Dalam penelitiannya diperoleh  hasil  bahwa  rasio  keuangan  likuiditas, profitabilitas  dan  aktivitas  bermanfaat dalam  memprediksi  kebangkrutan.  Altman  menemukan  lima  rasio  keuangan  yang dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  kesehatan  kinerja  keuangan  perushaan.  Kelima rasio tersebut antara lain:
1.  Rasio Modal Kerja terhadap Total Aktiva.
2.  Rasio Labah Ditahan terhadap Total Aktiva.
3.  Rasio Laba bersih operasi terhadap Total Aktiva.
4.  Rasio Nilai buku dari ekuitas terhadap Total Liabilitas.
5.  Rasio Penjualan terhadap Total Aktiva.
Kelima  rasio  inilah  yang  akan  digunakan  dalam  menganalisa  laporan  keuangan dari  suatu  perusahaan  untuk  kemudian  mendeteksi  kesehatan  keuangan  perusahaan tersebut. Dengan menggunakan kelima rasio tersebut kemudian dicoba diterapkan untuk menganalisis  laporan  keuangan  dalam  bentuk  diskriminan.  Hasil    dari  perhitungan Altman  lebih  dikenal  dengan  sebutan  Z – Score .  Z – Score dapat  digunakan  untuk menguji karakteristik unik dari kegagalan usaha dengan menentukan sejumlah variabel yang   merupakan   indikator   efektif   untuk   memprediksi   kesehatan kinerja keuangan perusahaan  akibat    fluktuasi  kurs  rupiah  peridoe  2012-2016  yaitu  perusahaan manufaktur yang telah terdaftar ( go public) di Bursa Efek Indonesia.
Dari  latar  belakang  yang  diuraikan  di  atas  serta    melihat    pada    penelitian- penelitian sebelumnya, sehingga penulis tertarik untuk mengetahui bagaimana   tingkat kesehatan   kinerja    keuangan    perusahaan setelah terjadi ketidakstabilan kurs rupiah terhadap  mata  uang  asing  khususnya  dolar  Amerika,  dan  inflasi  dengan  peningkatan cukup signifikan dalam kurun waktu lima tahun terakhir yaitu periode tahun 2012-2016.
Dalam hal ini, penelitian difokuskan untuk melakukan analisis  kinerja keuangan perusahaan    manufaktur  di  bidang  industri  logam    telah  terdaftar  ( go  public) di  Bursa Efek Indonesia akibat pengaruh fluktuasi kurs rupiah, dengan judul:
ANALISIS KINERJA KEUANGAN PERUSAHAAN MANUFAKTUR
(  Sebuah Studi Empiris Pada Perusahaan manufaktur  Industri logam go public di BEI) Periode 2012-2016
ISSN ( online ) : 2581-2777 & ISSN ( print ) : 2581-2696

## B.  Identifikasi Masalah
Sesuai  dengan  latar  belakang  penelitian  di  atas  maka  masalah-masalah yang berkaitan dengan kinerja keuangan terindifikasi sebagai berikut:
1. Fluktuasi kurs rupiah yang cukup tajam terhadap dolar Amerika.
2. Laju inflasi tinggi.
3. Ketidakstabilan perekonomian yang berkepanjangan secara makro.
4. Pertumbuhan ekonomi yang lambat.
5. Ekspor yang lesu.
6. Devisit perdagangan luar negri.

## C.  Pembatasan Masalah
Penelitian dibatasi pada  perusahaan    manufaktur    yang  bergerak  di  bidang pabrik logam  yang telah  t e r d a f t a r   a t a u go  public di  Bursa  Efek  Indonesia dan sebagai metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini, sebagai berikut:
1.  Menerapkan  suatu  model  analisis  diskriman  dengan  kombinasi  berbagai  rasio untuk memprediksi kinerja keuangan dari perusahaan manufaktur industri logam (metal) akibat pengaruh fluktuasi kurs Rupiah.
2.  Menggunakan  rasio  keuangan  profitabilitas,  likuiditas  dan  aktivitas  dari  ke  lima rasio  keuangan  dalam  memprediksi  kondisi  kesehatan    keuangan  perusahaan manufaktur dan jasa tersebut di atas, yaitu:
a.  Rasio Likuiditas:
- Rasio Modal Kerja terhadap Total Aktiva
b.  Rasio Profitabilitas:
- Rasio Laba Ditahan terhadap Total Aktiva
- Laba Sebelum Bunga dan Pajak terhadap Total Aktiva c.  Rasio Aktivitas:
- Nilai buku dari ekuitas  terhadap Total liabilitas
- Penjualan terhadap Total Aktiva
3.  Menguji karakteristik dari variabel independen yang merupakan indikator efektif untuk memprediksi kesehatan kinerja keuangan perusahaan.

## E.  Tujuan Penelitian
Untuk mendapatkan gambaran bagaimana pengaruh fluktuasi kurs rupiah yang  berkepanjangan  terhadap  kesehatan  kinerja  keuangan  perusahaan manufaktur,  khususnya  yang  bergerak  di  bidang  industri  logam  (metal)  yang  telah terdaftar ( go public) di Bursa Efek Indonesia untuk periode 2012-2016.

## TINJAUAN PUSTAKA
A.  Landasan Teori, 1.  Pengertian Laporan Keuangan
Menurut  Kasmir  (2015:7)  laporan  keuangan  adalah  laporan  yang menunjukan  kondisi  keuangan  perusahaan  pada  saat  ini  atau  dalam  suatu  periode tertentu.  Laporan  keuangan  menggambarkan  pos-pos  keuangan  perusahaan  yang diperoleh  dalam  suatu  periode.  Dalam  praktiknya  dikenal  beberapa  macam  laporan keuangan  sperti:  neraca,  laporan  laba  rugi,  laporan  perubahan  modal,  laporan  kas dan laporan catatan atas laporan keuangan.
2.  Analisis Laporan Keuangan
Menurut  Manahan  (2013:39-40),  analisis  keuangan  yang  menghasilkan informasi  tentang  penilaian  dan  keadaan  keuangan  korporasi,  baik  yang  telah lampau, atau saat sekarang serta harapannya dimasa mendatang. Tujuan analisis ini adalah untuk mengindentikasi setiap kelemahan dari keadaan keuangan yang dapat menimbulkan masalah di masa akan datang, serta menentukan setiap kekuatan yang dapat  menjadi  suatu  keunggulan  korporasi.  Disamping  itu    analisis  yang  dilakukan
ISSN ( online ) : 2581-2777 & ISSN ( print ) : 2581-2696
oleh pihak luar korporasi dapat digunakan untuk menentukan tingkat kredibilitas atau potensi untuk investasi.
3.  Pengertian Kinerja Keuangan
Menurut  Fahmi  (2014:108),  kinerja  keuangan  merupakan  gambaran  dari pencapaian  keberhasilan  perusahaan  dapat  diartikan  sebagai  hasil  yang  telah dicapai atas berbagai aktivitas yang telah dilakukan. Dapat dijelaskan bahwa kinerja keuangan  adalah  suatu  analisis  yang  dilakukan  untuk  melihat  sejauh  mana  suatu perusahaan  telah  melaksanakan  dengan  menggunakan  aturan-aturan  pelaksanaan keuangan  secara  baik  dan  benar.  Pengertian  kinerja  keuangan  yakni  penentuan ukuran  -  ukuran  tertentu  yang  dapat  mengukur  keberhasilan  suatu  organisasi  atau perusahaan dalam menghasilkan laba.
Menurut  Erich  A.  Helfert  (2010:82)    kinerja  keuangan  adalah  hasil  dari banyak keputusan individu yang dibuat secara terus menerus oleh manajemen.
Kinerja  keuangan  digunakan  untuk  mengetahui  hasil  tindakan  yang  telah dilakukan   dimasa  lalu.  Selain  itu  ukuran  keuangan  tersebut  dilengkapi  dengan ukuran   non   keuangan   tentang   kepuasan customer ,   produktivitas   dan cost efektiveness proses   bisnis   dan   produktivitas   serta   komitmen   personal   untuk menentukan kinerja keuangan perusahaan dimasa yang akan datang.
4.  Pengertian Rasio Keuangan.
Menurut  Munawir  (2014:64)  ratio  menggambarkan  suatu  hubungan  atau perimbangan ( mathematic relationship ) antara suatu jumlah tertentu dengan jumlah yang  lain,  dan  dengan  menggunakan  alat  analisis  berupa  rasio  ini  akan  dapat menjelaskan  atau  memberi  gambaran  kepada  penganalisis  tentang  baik  atau buruknya  keadaan  kondisi  keuangan  suatu  perusahaan  terutama  apabila  angka rasio  tersebut  dibandingkan  dengan  angka  rasio  pembanding  yang  digunakan sebagai standard.
Menurut  Gitman  (2009:53),  semuanya  memiliki  nilai  relative,  karena pernyataan analisis keuangan didasarkan kepada penggunaan rasio-rasio dan nilai- nilai  relative  yang  dilakukan  dengan  metoda  perhitungan  dan  penafsiran  rasio keuangan  untuk menganalisis dan memantau kinerja perusahaan.
5. Financial Distress
Menurut Hanafi Halim (2014:261) ada beberapa indikator yang dapat menjadi prediksi kebangkrutan. Salah satu sumbernya adalah aliran kas untuk saat ini atau untuk  masa  mendatang.  Sumber  lain  adalah  strategi  perusahaan.  Analisis  ini memfokuskan pada persaingan yang dihadapi oleh perusahaan, struktur biaya relatif terhadap pesaingnya, kualitas manajemen, kemampuan manajemen mengendalikan biaya, dan lainnya. Sumber lainnya adalah laporan keuangan perusahaan. Laporan keuangan  ini  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  kesulitan  keuangan.  Sumber lainnya  adalah  informasi  eksternal.  Pada  pasar  keuangan  yang  sudah  maju, lembaga  penilai  (rating),  informasi  mereka  dapat  digunakan  untuk  memprediksi adanya kesulitan keuangan ( financial distress ).
Salah  satu  studi  tentang prediksi  ini  adalah  studi  yang  dilakukan  oleh  Edward  I Altman (1968) dalam  Weston Copeland (jilid 1, 2010:288-291), Altman menggunaka analisis  diskriminan  dengan  menyusun  suatu  model  untuk  memprediksi kebangkrutan  perusahaan.  Ia  mengambil  sampel  dari  66  perusahaan  manufaktur, setengah diantaranya mengalami kebangkrutan dari laporan keuangan, satu periode sebelum  perusahaan  bangkrut,  Altman  memperoleh  22  rasio  keuangan,  di  mana lima diantaranya ditemukan paling berkontribusi pada model prediksi.
Altman  menggunakan  analisis  diskriminan  di  mana  fungsi  diskriminan  Z-
Score , hasil  analisa  menunjukkan bahwa  rasio  keuangan  profitabilitas,  liquiditas, dan  aktivitas bermanfaat  dalam memprediksi   kebangkrutan, modifikasi  Altman Z- Score pada tahun 1997 untuk perusahaan manufaktur:
Z = 0,717 X 1 + 0,847 X 2 + 3,107 X 3 + 0,420 X 4 + 0,998 X 5
Dengan zona diskriminan sebagai berikut:
Z > 2,90 = zone aman
Z diantara 1,23 – 2,9  atau  1,23 < Z > 2,90 = Zone rawan Z < 1,23 = zone tidak aman ( distress ) Di mana: X 1 = Modal kerja bersih terhadap Total Aktiva X 2 = Laba ditahan terhadap Total Aktiva X 3 = Laba bersih Operasi terhadap Total Aktiva X 4 = Nilai buku ekuitas  terhadapTotal kewajiban X 5 = Penjualan terhadap Total Aktiva B.  Hasil Penelitian Terdahulu
Ani Rahmawati dan Joko Pramono (2013) melakukan penelitian dengan judul “ Penerapan  Analisa  Diskriminasi  Altman  Untuk  Memprediksi  Kebangkrutan Perusahaan ”  ( Studi  kasus  pada  Industri  Makanan  dan  Minuman  yang  terdaftar  di BEI )  dalam  Jurnal  Among  Makarti  Vol.6  No.11,  Juli  2013,  penelitian  untuk mengetahui  akibat  persaingan  industri  makanan  dan  minuman  yang  semakin  ketat akibat    meningkatnya  jumlah  industri-industri  makanan  dan  minum.  Sampel  dipilih dengan  purposive  sampling  dengan  kriteria  yang  telah  ditentukan,  sebanyak  16 industri  makanan  dan  minuman  yang  terdaftar  di  BEI  perode  2006-2010.  Dengan menggunakan diskriminan Altman Z-Score untuk perusahaan manufaktur: Z-Score= 0,717  X 1 +  0,847  X 2 +  3,107  X 3 +  0,42  X 4 +  0,998  X 5, dan  rasio  keuangan  yang digunakan  adalah working  capital  to  total  assets,  retained  reaning  to  total  assets, EBIT  to  total  assets,  book  value  of  equity  to total  laibility dan sales  to  total  assets . Hasil  analisis  menunjukan  1  perusahaan  dalam  keadaan  sehat,  11  perusahaan dalam posisi grey area ( rawan ) dan 4 perusahaan dalam katagori tidak sehat.
Mokhamad  I.D.  Nugroho  dan  Wisnu  Mawardi  (2012:  1-10),  menggunakan model Altman Z-Score modifika si tahun 1995 dalam penelitiannya “ Analisis Prediksi Financial  Distress  Dengan  Menggunakan  Model  Altman  Z-Score  Modifikasi  1995 ” ( Studi  Kasus  Pada  Perusahaan  Manufaktur  Yang  Go  Public  di  Indonesia  Tahun 2008  sampai  dengan  Tahun  2010 )  dalam  Diponogoro  Journal  of  Management Volume  1,  Nomor  1,  Tahun  2012,  halaman  1/11.  Sampel  dipilih  dengan  purposive sampling  dengan  kriteria  yang  telah  ditentukan,  sebanyak  88  perusahaan manufaktur  yang  terdaftar  di  BEI  perode  2008-2010.  Dengan  menggunakan diskriminan Altman Z-Score untuk perusahaan manufaktur: Z-Score= -0,175 + 0,059 X 1 +  0,846  X 2 +  3,777  X 3 +  0,069  X 4, dan  rasio  keuangan  yang  digunakan  adalah working capital to total assets, retained reaning to total assets, EBIT to total assets dan book  value  of  equity  to  total  laibility .  Dari  hasil  analisis  diskriminan  dengan menggunakan perhitungan metode Altman Z-Score modifikasi 1995, telah diprediksi ada  10  perusahaan distress dan  78  perushaan non-distress. Dari  hasil  proses menggunakan SPSS dengan rumus Z-score Altman modifikasi 1995, nilai dari level klasifikasi  untuk  perushaan distress 73,3%  dan  nilai  kesalahan  pada  level  26,7%,. Untuk  level  klasifikasi  perusahaan non-distress 86,2%,  rata-rata  kesalahan  dan bernilai 13,8%. Dari penelitian ini variabel rasio yang digunakan mempunyai dampak yang positif terhadap financial distress .
Sedangkan  model  Altman  Z- Score (1997)=  0.717X 1 +  0,874X 2 +  3,107X 3 + 0.420X 4 +  0.988X 5 di  mana  variabel  X 1 X 2 ,  X 3, X 4 dan  X 5 adalah working  capital  to total assets, retained earning to total assets, EBIT to total assets dan sales to total assets dan Model Springate S- Score = 1,03A+3,07B+0,66C+0,4D, di mana variabel A,B,C  dan  D  adalah working  capital  to  total  assets,  net  profit  before  interest  and taxes  to  total  asset,  net  profit  before  taxes  to  current  liabilities dan sales  to  total assets . Keduanya model Altman dan model springate mampu memprediksi delisting. Penelitian  ini  menemukan  bahwa  model  Altman  merupakan  prediktor  delisting terbaik.

## C.  Kerangka Pemikiran
Kesehatan  keuangan  suatu  perusahaan  merupakan  suatu  indikator  yang sering  digunakan  untuk  memilih      suatu    investasi.    Salah    satu    cara    untuk menilai    kinerja      keuangan  perusahaan  adalah  dengan  melihat  laporan keuangannya.
Dalam    penelitian      ini      digunakan      pendekatan  metode multiple discriminant  analysis dari  model  Altman  Z- Score dalam  menganalisis kesehatan  keuangan  s u a t u   perusahaan  dengan  menggunakan  penggabungan rasio - rasio keuangan, yaitu:
1.  Rasio  Likuiditas  mengukur  kemampuan  perusahaan  untuk  memenuhi kewajibannya yang jatuh tempo.
X 1 =  Modal Kerja terhadap Total Aktiva
2.  Rasio  Profitabiliats  mengukur  efektivitas  manajemen  berdasarkan  hasil pengembalian yang dihasilkan dari penjualan dan investasi.
X 2 = Laba ditahan terhadap Total Aktiva X 3 =  Laba Sebelum Bunga dan Pajak terhadap Total  Aktiva
3.  Rasio  Aktivitas  mengukur  perkembangan  aktivitas  perusahaan  dalam mempergunakan sumber-sumber.
X 4 = Nilai buku terhadap Total Liabilitis
X 5 =  Penjualan terhadap Total Aktiva Angka-angka  rasio    X 1 sampai  dengan  X 5 yang    dihasilkan      kemudian dikalikan  dengan     koefisien    yang    diturunkan    Altman.    Untuk  menghitung  Z – Score dilakukan  dengan  menjumlah  angka-angka  kelima  rasio    dari  persamaan fungsi diskriminan Z.  Dari  hasil  penjumlahan diperoleh  hasil  berupa  angka  atau nilai    Z – Score yang  kemudian  dapat  menjelaskan  tentang  kemungkinan kesehatan keuangan pada sebuah perusahaan.
Nilai  Z – Score ini  akan  menjelaskan  kondisi  keuangan  perusahaan  yang dibagi  dalam  beberapa  tingkatan  atau  kategori,  yaitu  untuk  nilai  Z – Score lebih kecil  dengan  1,22  (  Z – Score <  1,22  ),  maka  perusahaan  mengalami  kinerja keuangan tidak sehat ( distress ).  Untuk  nilai  Z –  Scordie antara 1,22 sampai 2,90 maka kondisi kinerja masuk zone rawan,   b i l a   lebih  besar  dari  2,90  (Z – Score >  2,90) memberikan  penilaian  bahwa perusahaan memiliki kinerja keuangan yang sehat sehingga kemungkinan kebangkrutan sangat kecil terjadi.
Gambar: 1.  Kerangka Pemikiran

## D.  Hipotesis Penelitian
Hipotesis  dalam  penelitian  adalah “  Ada  perbedaan  kesehatan  kinerja keuangan  antara  perusahaan  yang  masuk  kategori  tidak  sehat,  rawan  dan  sehat pada  perusahaan  m a n u f a k t u r   y a n g   t e l a h go  public di  Bursa  Efek  Indonesia p e r i o d e   tahun 2012-2016 terhadap flutuasi kurs rupiah  maka dirumuskan dalam penelitian ini sebagai berikut:
H 01: Diduga terdapat pengaruh yang signifikan dari WCTA terhadap Z-Score (kinerja keuangan).
H a1: Diduga  tidak  terdapat  pengaruh  yang  signifikan  dari  WCTA  terhadap  Z-Score (kinerja keuangan).
H 02: Diduga  terdapat  pengaruh  yang signifikan  dari  RETA terhadap  Z-Score  (kinerja keuangan).
H a2: Diduga  tidak  terdapat  pengaruh  yang  signifikan  dari  RETA  terhadap  Z-Score (kinerja keuangan).
H 03: Diduga  terdapat  pengaruh  yang  signifikan  dari  ROI  terhadap  Z-Score  (kinerja keuangan).
H a3: Diduga  tidak  terdapat  pengaruh  yang  signifikan  dari  ROI  terhadap  Z-Score (kinerja keuangan).
H 04: Diduga terdapat pengaruh yang signifikan dari BVETL terhadap Z-Score (kinerja keuangan).
H a4: Diduga  tidak  terdapat  pengaruh  yang  signifikan  dari  BVETL  terhadap  Z-Score (kinerja keuangan).
H 05: Diduga terdapat pengaruh yang signifikan dari WCTA terhadap Z-Score (kinerja keuangan).
H a5: Diduga  tidak  terdapat  pengaruh  yang  signifikan  dari  WCTA  terhadap  Z-Score (kinerja keuangan).
H 06: Diduga  terdapat  pengaruh  yang  signifikan  dari  variabel  X 1 X 2 ,  X 3, X 4 dan  X 5 terhadap Z-Score (kinerja keuangan).
H a6: Diduga tidak terdapat pengaruh yang signifikan dari variabel X 1 X 2 , X 3, X 4 dan X 5 terhadap Z-Score (kinerja keuangan).
E.  Variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian
1.  Variabel  Dependen:  Z-Score  Kinerja  Keuahan  (zone  sehat,  zone  rawan  dan zone tidak sehat)
2.  Variabel Independen (X):
X 1 : Rasio modal kerja  terhadap total aktiva (%) X 2 :Rasio laba ditahan terhadap total aktiva (%) X 3 :Rasio laba bersih Operasi terhadap total aktiva(%) X 4 : Nilai buku modal sendiri terhadap total liabilitas (%) X 5 :Rasio penjualan terhadap total Aktiva (kali)

## METODOLOGI PENELITIAN A.  Metode Penelitian
Dalam  penelitian  ini  dilakukan metode  survei  dengan  pendekatan kuantitatif melalui analisis multipel diskriminan dan analisis korelasi (PPM) terhadap Altman Z- Score. Analisis  ini    akan  digunakan  dalam  menguji  pengaruh fluktuasi kurs  rupiah terhadap  kinerja  keuangan  perusahaan  manufaktur  di  bidang  industri  logam  untuk periode 2012-2016.

## B.  Disain Penelitian
Penelitian ini dilakukan pada perusahaan manufaktur di bidang produksi logam yang telah terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2012-2016. Data penelitian terdiri  dari  laporan  keuangan  dari  persuhaan  tersebut  yang  menjadi  sampel yang  berhubungan  dengan    rasio  modal  kerja    terhadap  total  aktiva  (X 1 ),  rasio
Masalah Penelitian

## Hipotesis
X 1 . Diduga rasio WCTA berpengaruh positif terhadap Kinerja Keuangan
X 2. Diduga rasio RETA berpengaruh positif terhadap Kinerja Keuangan
X 3 . Diduga rasio ROI berpengaruh positif terhadap Kinerja Keuangan
X 4 . Diduga rasio BVETL berpengaruh positif terhadap Kinerja Keuangan
X 5 .  Diduga rasio TATO berpengaruh positif terhadap Kinerja Keuangan
Variabel Penelitian a. Variabel Dependen atau terikat:  Kinerja Keuangan
b. Variabel Independen atau bebas:  WCTA, RETA, ROI, BVETL, TATO
Sumber data
Laporan Keuangan Tahunan perusahaan yang dipublikasikan BEI
Pengumpulan Data Dokumentasi
Analisis Data
Analisis Regresi Linear
Berganda ( Almant Z- Score)
Analisis korelasi (r) Pembahasan dan Interprestasi Hasil Penelitian Kesimpulan dan
Saran
laba ditahan terhadap total aktiva (X 2 ), rasio laba bersih Operasi terhadap total aktiva  (X 3 ),    rasio  nilai  buku  modal  sendiri  terhadap  total  liabilitas  (X 4 ),  rasio penjualan terhadap total Aktiva (X 5 ) dan Z- Score Kinerja keuangan (Y).

## Gambar 2,  Desain Penelitian

## C.  Definisi Operasional Variabel

## Variabel Penelitian
Dalam penelitian ini yang menjadi variabel adalah:

## 1.  Rasio Keuangan Pendekatan Altman (X)
Variabel    independen    dalam    penelitian    ini    menggunakan  rasio keuangan  pendekatan    Altman    u n t u k   perusahaan    m a n u f a k t u r   d i b i d a n g   i n d u s t r i   l o g a m   d a n   p e r s u s a h a a n   yang go   public di   Bursa Efek   Indonesia periode  2012-2016.
Dalam  penelitian  ini  digunakan  model  Altman  Z- Score yang  telah  direvisi tahun 1997  sebagai  alat analisis untuk mengukur kinerja keuangan (Z- Score ) : Z- Score = 0,717 X 1 + 0,847 X 2 + 3,107 X 3 + 0,420 X 4 + 0,998 X 5 a. Variabel X 1 , X 2 , X 3 , X 4 dan X 5 : X 1 : Rasio Modal kerja  terhadap Total Aktiva (%) X 2 : Rasio Laba ditahan terhadap Total Aktiva (%) X 3 : Rasio Laba bersih Operasi terhadap Total Aktiva(%) X 4 : Nilai buku modal sendiri terhadap Total Liabilitas (%) X 5 : Rasio Penjualan terhadapTotal Aktiva (kali) b. Analisis Z- Score
c. Interpretasi hasil perhitungan dengan asumsi:
d. Jika  nilai  Z- Score lebih  besar  dari  2,90  maka  perusahaan  yang bersangkutan memiliki kinerja keuangan yang sehat.
e. Jika  nilai  Z-Score  di  antara  1,23  sampai  2,90  maka  kondisi  kinerja keuangan perusahaan tersebut masuk zone rawan.
ISSN ( online ) : 2581-2777 & ISSN ( print ) : 2581-2696
f. Jika  nilai  Z- Score lebih  kecil  dari  2,33    maka  perusahaan  yang bersangkutan  terindikasi  memiliki  kinerja  keuangan  yang  tidak  sehat ( distress ).    Dari  hasil  perhitungan  rasio-rasio  tersebut  akan  digunakan untuk  menjawab  pertanyaan    tentang  kinerja  keuangan  perusahaan m a nuf ak t ur   d i  b id a ng   ind u str y  log am   yang go  public meliputi  Z- Score setiap sampel dalam setiap tahun pengamatan dan dijelaskan setiap periode.

## 1.  Sumber Data
Sumber  data  berupa  laporan  keuangan  perusahaan  yang  masih  aktif  di Bursa Efek Indonesia periode 2012-2016 dan data diperoleh dari Indonesian Capital Market  Directory (ICMI)  tahun  2012-2016, Fact  Book  IDX dan website  Indonesian Stock Exchange (www.idx.co.id).

## 2.  Cara Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  p e n g u m p u la n   d a t a   digunakan  metode  dokumentasi yaitu  membuat  salinan  dan  menggandakan  arsip  dan  catatan  dari  Bursa  Efek Indonesia.  Data  yang  dikumpulkan  adalah  data  sekunder  yang  diperoleh  dari Indonesian  Capital  Market  Directory.  Data  sekunder  merupakan  data  yang  telah diolah menjadi laporan dari sumber aslinya, antara lain:
1.  Data mengenai gambaran umum perusahaan atau profil perusahaan.
2.  Data laporan keuangan yang menjadi objek penelitian untuk periode  2012-2016, terdiri atas:
a.  Neraca Konsolidasi
Neraca  konsolidasi  merupakan  laporan  keuangan  yang  disusun  secara sistematis untuk menyajikan posisi keuangan pada suatu periode tertentu.
b.  Laporan Laba Rugi Konsolidasi
Laporan  laba  rugi  konsolidasi  merupakan  laporan  yang  disusun  secara sistematis  untuk  menyajikan  hasil  usaha  perusahaan  dalam  waktu  periode tertentu.

## D.  Teknik Penentuan Data
Subyek  atau  populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  s e m u a   perusahaan manufaktur di bidang pabrik logam yang  t e l a h   terdaftar di  Bursa  Efek  Indonesia untuk periode 2012-2916.
Sampel    dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan non-probability  sampling yaitu  teknik  sampling  yang  tidak  memberikan  kesempatan  (peluang)  pada  setiap populasi  untuk  dijadikan  anggota  sample.    Dominikus  (2013:118)  untuk  pemilihan sampel  menggunakan metode  purposive  sampling ,  yaitu  pemilihan  sampel  secara tidak  acak  yang  informasinya  diperoleh  dengan  menggunakan  pertimbangan tertentu.
Penentuan  data ini didasarkan atas pertimbangan sebagai berikut:
1 . Penelitian  dilakukan  pada  semua  perusahaan  manufaktur  bergerak  di  bidang industri logam / metal yang telah terdaftar di BEI.
2 . Perusahaan  yang  dipilih  adalah  yang  data  keuangannya  lengkap  untuk  periode 2011 sampai dengan 2016.

## E. Rancangan Analisis dan Uji Hipotesa 1.  Rancangan Analisis
Dalam  analisis  data  metode  yang  digunakan  adalah Multiple  regression analisys (  Almant  Z- Score )  dan  analisis  korelasi  (PPM)  ,    dalam  metode  ini  rasio- rasio yang digunakan dikelompokan ke dalam tiga kelomok besar, yaitu:
a. Rasio Likuiditas
:  Rasio Modal kerja / Total Aktiva (X 1 )
b. Rasio Profitabilitas  :  Rasio Laba ditahan/ Total Aktiva (X 2 ) Rasio Laba bersih Operasi/ Total Aktiva(X 3 ) c. Rasio Aktivitas
:  Nilai buku modal sendiri / Total Liabilitas (X 4 )
Rasio Penjualan/ Total Aktiva (X 5 ) Langkag-langkah  analisis  diskriminasi  dari  Altman  Z- Score adalah  sebagai berikut:
Z-Score = 0,717 X 1 + 0,847 X 2 + 3,107 X 3 + 0,420 X 4 + 0,998 X 5 a. Menghitung variabel X 1 , X 2 , X 3 , X 4 dan X 5 b. Analisis Z- Score Interpretasi hasil perhitungan dengan asumsi:
c. Jika nilai Z- Score lebih besar dari 2,90 maka perusahaan yang bersangkutan memiliki kinerja keuangan yang sehat.
d. Jika nilai Z-Score di antara 1,23 sampai 2,90 maka kondisi kinerja keuangan perusahaan tersebut masuk zone rawan.
e. Jika nilai Z- Score lebih kecil dari dari 1,22 dan atau 2,33  maka perusahaan yang  bersangkutan  terindikasi  memiliki  kinerja  keuangan  yang  tidak  sehat ( distress ).

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Obyek Penelitian
Sesuai teknik penentuan data, maka pengambilan sampel dilakukan dengan non-probability  sampling dari  perusahaan  manufaktur  industri  logam  yang  telah terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI),  melaporkan  laporan  keuangan  secara konsisten mulai periode 2012 sampai dengan 2016. Diperoleh 15 perusahaan sampel yang selanjutnya digunakan sebagai sumber data untuk analisis.

## B.  Pengujian dan Analisis Data
Menurut  Ghozali  (2013:19)  statistik  deskriptif  memberikan  gambaran  atau deskriptif  data  yang  dilihat  dari  nilai  rata-rata  (mean),  standar  deviasi,  varian, maksimum,  minimum,  sum,  range,  kurtosis  dan  skewness  (kemencengan distribusi).
Tabel 1
Hasil Uji Statistik Deskriptif WCAT X 1 RETA X 2 ROI X 3 BVETL X 4 TATO X 5 Z- Score Mean 0.249722 0.106611 0.046156 2.276944 1.006389 0.006644 Median 0.200000 0.095000 0.030000 0.610000 0.830000 -0.100000 Maximum 0.960000 0.760000 0.650000 25.86000 3.790000 1.160000 Minimum -0.190000 -1.960000 0.080000 -0.620000 0.150000 -0.840000 Std. Dev. 0.259186 0.596998 0.100016 4.068826 0.764124 0.392542 Skewness 0.339068 -1.918233 3.452775 3.614027 1.920544 0.866765 Kurtosis 2.552984 7.260236 20.41704 18.76875 6.283961 4.030824 Jarque-Bera 1.979075 98.60422 1053.120 902.6949 76.61508 12.20318 Probability 0.371749 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.002239 Sum 17.98000 7.676000 3.323200 163.9400 72.46000 0.478400 Sum Sq. Dev. 4.769594 25.30487 0.710221 1175.430 41.45586 10.94036 Observations 72 72 72 72 72 72
Sumber : Data diolah dengan menggunakan Eviews7
A.  Hasil analisis statistik deskriptif di atas sebagai berikut :
Jumlah input data observasi dari jumlah observasi (n) =75 dengan  jumlah variabel 6  terdiri  dari  5  variabel  independen  dan  1  variabel  dependen,  dan  dari output analisis eviews jumlah data observasi yang diterima berjumlah 72.
B. Penjelasan Output.
Variabel X 1 (WCTA):
a.  Nilai  mean  (u)  atau  rata-rata= 0.249722,  menunjukan  variabel  WCTA  memiliki nilai tengah atau kecendrungan pusat 0.249722
b.  Nilai median sebesar 0.200000, menunjukan nilai tengah dari penyebaran data sampel sama dengan 0.200000.
c.  Nilai  maksimum  sebesar   0.960000,  nilai  ini  menunjukan  penyebaran  kurva distribusi  ke kanan sebesar 0.960000 terhadap mean .
d.   Nilai  minimum  sebesar    -0.190000,  nilai  ini  menunjukan  penyebaran  kurva distribusi  ke kiri -0.190000 terhadap mean.
e.  Standar  deviasi  sebesar  0.259186,  nilai  ini  menunjukan  seberapa  dekat  titik data  individu  ke mean (rata-rata)  nilai  sampel.    Standar  deviasi  besar  dari  nol menunjukan  bahwa  semua  nilai-nilai  dalam  himpunan  tersebut  adalah  tidak sama atau memberi makna titik data individu jauh dari nilai rata-rata.
f.   Nilai  Skewness  0.339068,  bernilai  positif,    maka    frekuensi  dari  kurva distribusi ekornya lebih memanjang ke kanan terhadap mean.
g.  Nilai Kurtosis 2.552984, lebih kecil dari 3, menunjukan kurva lebih datar dari kurva  distribusi  normal  atau  disebut  platikurti,  memberi  makna  tidak terdapat  Jarque-Bera  1.979075  dengan  probabilitas  0.371749  lebih  besar dar i derajat signifikan (α) = 0.05, menujukan data berdistribusi normal.
Variabel X 2 (RETA):
a.  Nilai  mean  (u)  atau  rata-rata  = 0.1066611,  menunjukan  variabel  RETA memiliki nilai tengah atau kecendrungan pusat = 0.1066611
b.  Nilai  median  =  0.095000,  menunjukan  nilai  tengah  dari  penyebaran  data sampel sama dengan 0.095000.
c.  Nilai  maksimum  sebesar   0.760000,  nilai  ini  menunjukan  penyebaran  kurva distribusi ke kanan sebesar 0.760000 terhadap mean .
d.   Nilai  minimum  sebesar    -1.960000,  nilai  ini  menunjukan  penyebaran  kurva distribusi  ke kiri sebesar -1.960000 terhadap mean .
e.  Standar deviasi sebesar 0.596998, nilai ini menunjukan seberapa dekat titik data individu ke mean (rata-rata) nilai sampel.  Standar deviasi besar dari nol menunjukan bahwa semua nilai-nilai dalam  himpunan tersebut  adalah tidak sama atau memberi makna titik data individu jauh dari nilai rata-rata.
f.  Nilai  Skewness  -01.918233,  bernilai  negatiff,  maka  frekuensi  dari  kurva distribusi ekornya lebih memanjang ke kiri terhadap mean
g.  Nilai Kurtosis 7.260236, lebih besar  dari 3,  menunjukan kurva lebih runcing (tinggi)  dari  distribusi  normal  atau  disebut  leptokurti,  memberi  makna terdapat data outlier.
h.  Jarque- Bera  98.60422  dengan  probabilitas  0.0000  lebih  kecil  dari  α=0.05, menujukan data tidak berdistribusi normal.
Variabel X 3 (ROI):
a.  Nilai mean (u) atau rata-rata= 0.046156, menunjukan variabel ROI memiliki nilai tengah atau kecendrungan pusat 0.046156.
b.  Nilai  median  sebesar  0.030000,  menunjukan  nilai  tengah  dari  penyebaran data sampel sama dengan 0.030000.
c.  Nilai maksimum sebesar  0.650000, nilai ini menunjukan penyebaran kurva distribusi ke kanan sebesar 0.650000 terhadap mean .
d.   Nilai minimum sebesar  -0.080000, nilai ini menunjukan penyebaran kurva distribusi ke kiri -0.080000 terhadap mean.
e.  Standar deviasi sebesar 0.100016, nilai ini menunjukan seberapa dekat titik data  individu  ke mean (rata-rata)  nilai  sampel.    Standar  deviasi  besar  dari nol  menunjukan  bahwa  semua  nilai-nilai  dalam  himpunan  tersebut  adalah tidak sama atau memberi makna titik data individu jauh dari nilai rata-rata.
f.   Nilai  Skewness  3.452775,  bernilai  positif,    maka  frekuensi  dari  kurva distribusi ekornya lebih memanjang ke kanan terhadap mean.
g.  Nilai  Kurtosis  20.41704,  lebih  besar  dari  3,  menunjukan  kurva  lebih  lancip (tinggi) dari kurva distribusi normal atau disebut leptokurti, memberi makna terdapat data outlier .
h.  Jarque- Bera 1053.1205 dengan probabilitas 0.00000 lebih kecil dari α=0.05, menujukan data tidak berdistribusi normal.
Variabel X 4 (BVETL):
a.  Nilai  mean  (u)  atau  rata-rata= 2.276944,  menunjukan  variabel  BVETL memiliki nilai tengah atau kecendrungan pusat 2.276944.
b.  Nilai  median  sebesar  0.610000,  menunjukan  nilai  tengah  dari  penyebaran data sampel sama dengan 0.610000.
c.  Nilai  maksimum  sebesar   25.86000,  nilai  ini  menunjukan  penyebaran  kurva distribusi ke kanan sebesar 25.86000 terhadap mean .
d.  Nilai  minimum  sebesar    -0.620000,  nilai  ini  menunjukan  penyebaran  kurva distribusi ke kiri -0.620000 terhadap mean.
e.  Standar deviasi sebesar 4.068826, nilai ini menunjukan seberapa dekat titik data individu ke mean (rata-rata) nilai sampel.  Standar deviasi besar dari nol menunjukan bahwa semua nilai-nilai dalam  himpunan tersebut  adalah tidak sama atau memberi makna titik data individu jauh dari nilai rata-rata.
f.    Nilai  Skewness  3.614027,  bernilai  positif,    maka  frekuensi  dari  kurva distribusi ekornya lebih memanjang ke kanan terhadap mean.
g. Nilai  Kurtosis  18.768754,  lebih  besar  dari  3,  menunjukan  kurva  lebih  lancip (tinggi)  dari  kurva  distribusi  normal  atau  disebut  leptokurti,  memberi  makna terdapat data outlier .
h.  Jarque-Bera  902.6949  dengan  probabilitas  0.00000  lebih  kecil  dari α=0.05, menujukan data tidak berdistribusi normal.
- Variabel X 5 (TATO):
a.  Nilai  mean  (u)  atau  rata-rata= 1.006389,  menunjukan  variabel  TATO memiliki nilai tengah atau kecendrungan pusat 1.006389.
e.  Nilai  median  sebesar  0.830000,  menunjukan  nilai  tengah  dari  penyebaran data sampel sama dengan 0.830000.
f.  Nilai  maksimum  sebesar   3.79000,  nilai  ini  menunjukan  penyebaran  kurva distribusi ke kanan sebesar 3.79000 terhadap mean .
d.   Nilai  minimum  sebesar    0.150000,  nilai  ini  menunjukan  penyebaran  kurva distribusi ke kiri 0.150000 terhadap mean.
e.  Standar deviasi sebesar 0.764124, nlai ini menunjukan seberapa dekat titik data  individu  ke mean (rata-rata)  nilai  sampel.    Standar  deviasi  besar  dari nol  menunjukan  bahwa  semua  nilai-nilai  dalam  himpunan  tersebut  adalah tidak sama atau memberi makna titik data individu jauh dari nilai rata-rata.
f.   Nilai  Skewness  1.920544,  bernilai  positif,    maka  kurva  frekuensi  dari distribusi ekornya lebih memanjang ke kanan terhadap mean.
g.  Nilai  Kurtosis  6.283961  lebih  besar  dari  3,  menunjukan  kurva  lebih  lancip (tinggi) dari kurva distribusi normal atau disebut leptokurti, memberi makna terdapat data outlier .
h.  Jarque- Bera 76.61508 dengan probabilitas 0.00000 lebih kecil dari α=0.05, menujukan data tidak berdistribusi normal.
ISSN ( online ) : 2581-2777 & ISSN ( print ) : 2581-2696
- Variabel Dependen ( Z- score ):
a.  Nilai  mean  (u)  atau  rata-rata= 0..006644,  menunjukan  variabel  dependen  ( Z- Score ) memiliki nilai tengah atau kecendrungan pusat 0.006644.
b.  Nilai  median  sebesar  -0.100000,  menunjukan  nilai  tengah  dari  penyebaran data sampel sama dengan -0.100000.
c.  Nilai  maksimum  sebesar   1.160000,  nilai  ini  menunjukan  penyebaran  kurva distribusi ke kanan sebesar 1.160000 terhadap mean .
d.  Nilai  minimum  sebesar    -0.840000,  nilai  ini  menunjukan  penyebaran  kurva distribusi ke kiri -0.840000 terhadap mean.
e.  Standar deviasi sebesar 0.392542, nilai ini menunjukan seberapa dekat titik data  individu  ke mean (rata-rata)  nilai  sampel.    Standar  deviasi  besar  dari nol  menunjukan  bahwa  semua  nilai-nilai  dalam  himpunan  tersebut  adalah tidak sama atau memberi makna titik data individu jauh dari nilai rata-rata.
f.   Nilai  Skewness  0.866765,  bernilai  positif,    maka  kurva  frekuensi  dari distribusi ekornya lebih memanjang ke kanan terhadap mean.
g. Nilai  Kurtosis  4.030824  lebih  besar  dari  3,  menunjukan  kurva  lebih  lancip (tinggi) dari kurva distribusi normal atau disebut leptokurti, memberi makna terdapat data outlier .
h. Jarque-Bera 12.20318 dengan probabilitas 0. 002239 lebih kecil dari α=0.05, menujukan data tidak berdistribusi normal.

## C. Pengujian Asumsi Klasik
Menurut  Ghozali  (2013:105)  Uji  Asumsi  Klasik  digunakan  untuk  menguji, apakah  model regresi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  layak  diuji  atau  tidak.  Uji Asumsi  klasik  digunakan  untuk  memastikan  bahwa  multikolinearitas,  autokorelasi, dan  heteroskedastisitas  tidak  terdapat  dalam  model  yang  digunakan  dan  data  yang dihasilkan  terdistribusi  normal.  Jika  keseluruhan  syarat  tersebut  terpenuhi,  berarti bahwa model analisis  layak digunakan.
Tabel .2 Uji Multiklolinearitas Variance Inflation Factors Date: 07/28/18   Time: 15:10
Sample: 1 90
Included observations: 73
Coefficient  Uncentered  Centered Variable Variance VIF VIF C 0.169947   5.727813 NA X1 1.908373   8.302904   3.012389 X2 0.211867   2.488353   1.500624 X3 3.957138   1.546211   1.037235 X4 0.019164   4.156969   2.449808 X5 0.037397   2.672465   1.177899
Sumber : Data diolah dengan menggunakan Eviews7 Hasil  Uji  Multiklolinearitas  dari  tabel  4.3,  semua  ke  5  variabel  Independen memiliki VIF < 10, maka menujukan tidak terdapat multikolinieritas dari kelima variabel independen.
Dengan  perhitungan,  dilakukan  dengan  membandingkan  F-hitung  dengan  F- tabel,  sebagai dasar penilaian:
H 0 : pada α = 0.05, bila F-hitung < F-tabel maka  terdapat multikolinieritas yaitu adanya hubungan linier antar variabel  independen.
H a: pada α = 0.05, bila F-hitung > F-tabel maka tidak terdapat multikolinieritas yaitu tidak adanya  hubungan linier antar variabel  independen.
Tabel 3 Uji multikolinieritas dan Uji Hipotesis Dependent Variable: Y Method: Panel Least Squares Date: 07/28/18   Time: 19:49 Sample: 2011 2015 Periods included: 5 Cross-sections included: 15 Total panel (unbalanced) observations: 73
Variable Coefficient Std. Error  t-Statistic Prob. C -0.111699 0.097779 - 1.142359 0.2574 X1 0.231958 0.204777 1.132738 0.2614 X2 0.023943 0.086116 0.278031 0.7818 X3 1.541056 0.485957 3.171177 0.0023 X4 -0.020641 0.013555 - 1.522742 0.1325 X5 0.027384 0.059974 0.456604 0.6494 R-squared 0.176711     Mean dependent var 0.002033 Adjusted R-squared 0.136271     S.D. dependent var 0.391793 S.E. of regression 0.368521     Akaike info criterion 0.919977 Sum squared resid 9.099103     Schwarz criterion 1.108234 Log likelihood -27.57916     Hannan-Quinn criter. 0.995001 F-statistic 2.876177     Durbin-Watson stat 1.1.730270 Prob(F-statistic) 0.020620
Sumber : Data diolah dengan menggunakan Eviews7 Dari  tabel  4.3  diperoleh  F-hitung  2.876  >  F-tabel  2.73  dengan  probabilitas 0.0206  <  α  =  0.05,  menunjukan  tidak  terdapat  multikolinieritas  yaitu  tidak adanya hubungan linier antar variabel  independen.
Tabel  4 UJI Durbin-Watson Autokorelasi
0 – 1 1.1 – 1.54 1.55 – 2.46 2.46 – 2.9 2.9 – 4.0 Ada autokorelasi Tanpa kesimpulan Tidak ada autokorelasi Tanpa kesimpulan Ada autokorelasi
Sumber: Winarno (2015:5.31)
Dari  analisis  yang  dilakukan  diperoleh    nilai  Durbin-Waston  sebesar  1,730270, berdasarkan  tabel  4.4  bila  nilai  1,730270  di  antara  1,55 –  2,46    menunjukan  tidak  ada autokorelasi.
Tabel .5 Heteroskedasticity Test: White F-statistic 1.114712 Prob. F(20,52) 0.3641 Obs*R-squared 21.90586 Prob. Chi-Square(20) 0.3456 Scaled explained SS 37.96877 Prob. Chi-Square(20) 0.0089 Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 07/28/18   Time: 20:00 Sample: 1 75 Included observations: 73
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.242650 0.209005 1.160976 0.2510 X1 -1.518075 0.559384 -2.713832 0.0090 X1^2 0.992014 1.259495 0.787629 0.4345 X1*X2 2.487112 1.075664 2.312165 0.0248 X1*X3 -2.655696 3.596702 -0.738370 0.4636 X1*X4 -0.320908 0.310965 -1.031974 0.3069 X1*X5 0.657860 0.305105 2.156173 0.0357 X2 -1.296600 0.575314 -2.253727 0.0285 X2^2 -0.245320 0.289649 -0.846955 0.4009 X2*X3 -0.486917 2.615740 -0.186149 0.8531 X2*X4 0.199381 0.174872 1.140153 0.2594 X2*X5 0.058633 0.320892 0.182718 0.8557 X3 3.829899 1.964056 1.949995 0.0566 X3^2 -8.197963 4.944747 -1.657914 0.1034 X3*X4 0.154028 0.271325 0.567690 0.5727 X3*X5 0.077009 1.809002 0.042570 0.9662 X4 0.095613 0.137743 0.694142 0.4907 X4^2 -0.001268 0.002995 -0.423445 0.6737 X4*X5 -0.049142 0.070295 -0.699074 0.4876 X5 0.050184 0.258355 0.194244 0.8467 X5^2 -0.061355 0.067472 -0.909352 0.3674 R-squared 0.300080     Mean dependent var 0.124645 Adjusted R-squared 0.030880     S.D. dependent var 0.254605 S.E. of regression 0.250643     Akaike info criterion 0.306553 Sum squared resid 3.266741     Schwarz criterion 0.965452 Log likelihood 9.810818     Hannan-Quinn criter. 0.569136 F-statistic 1.114712     Durbin-Watson stat 2.038045 Prob(F-statistic) 0.364194
Sumber : Data diolah dengan menggunakan Eviews7 Menurut Winarno (2015:5.17), sebagai berikut: H 0 :    Nilai  Obs*R- Squared  dengan  nilai  probabilitas  >    α  =  0,05    maka    dapat disimpulkan bahwa data tersebut tidak bersifat heteroskedatis
H a : Nilai Obs*R- Squared dan Nilai Probabilitas <  α = 0,05  maka  dapat disimpulkan bahwa data tersebut bersifat heteroskedatis
Dari data analisis nilai Obs*R-Squared = 21,90586 dengan nilai probabilitas 0,3456 > α  =  0,05  maka    dapat  disimpulkan  bahwa  data  tersebut  tidak  bersifat heteroskedatis.

## D.  Uji Hipotesis
Dari  Tabel  3,  Uji  Kecocokan  model  (Goodness  of  Fit),  koefisien  determinasi  (R²  )  pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel independen  Dalam  penelitian  ini  digunakan  lebih  dari  dua  variabel  bebas,  maka digunakan  R²  yang  disesuaikan    sebagai  koefisien  determinasi  dari  kolom  Adjusted  R square (R -2 ) pada output Eviews diperoleh angka sebagai berikut : Dari tabel di atas Adjusted R-squared bernilai 0,1363  atau 13,63%  berarti variabilitas Z- score (Y)  dapat  dijelaskan  oleh    kelima  varibel  independen  WCTA,  RETA,  ROI,  BVETL dan TATO  sekitar 13,63% dan sisanya 86,37% merupakan pengaruh variabel lain  diluar model ini.
Model persamaan regresi linear berganda berdasarkan hasil analisis adalah : Y = -0,111699 + 0,231958 X 1 + 0,023943 X 2 + 1,541056 X 3 – 0,020641 X 4 +  0,027384 X 5, Interpretasi dari persamaan regresi linear berganda berdasarkan hasil di atas adalah : a.  Nilai konstanta pada tabel adalah C = -0,111699 dibulatkan -0,112. artinya jika X 1, X 2, X 3, X 4 dan X 5 berniali nol , maka  nilai harga saham   akan turun sebesar -0,112 terhadap satuan Z- Score .
b.  Koefisien regresi X 1 pada pengujian tersebut sebesar  0,231958 (dibulatkan 0,232) artinya  X 1 memiliki  pengaruh  positif  terhadap  Z- Score dimana  bila  X 1 mengalami kenaikan sebesar 1 % maka Z- Score akan naik sebesar 0,232 %   dengan asumsi variabel – variabel lain tidak berubah.
c.  Koefisien regresi X 2 pada pengujian tersebut sebesar 0,023943 (dibulatkan 0,024) artinya X 2 memiliki pengaruh positif  terhadap Z-Score  dimana bila X 2 mengalami kenaikan sebesar 1 % maka Z-Score  akan naik sebesar 0,024%  dengan asumsi variabel – variabel lain tidak berubah.
d.  Koefisien regresi X 3 pada pengujian tersebut sebesar  1,541056 (dibultakan 1,541) artinya X 3 memiliki pengaruh positif  terhadap Z- Score dimana bila X 3 mengalami kenaikan sebesar 1 % maka Z-Score akan naik sebesar 1,541%     dengan asumsi variabel – variabel lain tidak berubah.
e.  Koefisien  regresi  X 4 pada  pengujian  tersebut  sebesar      -0,020641  (dibulatkan  - 0,021)    artinya  X 4 memiliki  pengaruh  negatif    terhadap  Z-Scorea  bila  X 4 mengalami  kenaikan  sebesar  1  %  maka  Z- Score akan  turun  sebesar    -0,021% dengan asumsi variabel – variabel lain tidak berubah.
f.   Koefisien  regresi  X 5 pada  pengujian  tersebut  sebesar    0,027384    (dibulatkan 0,027)  artinya  X 5 memiliki  pengaruh  positif    terhadap  Z-sore    dimana  bila  X 5 mengalami  kenaikan  sebesar  1  %  maka  Z-Score  akan  naik  sebesar  0,027% dengan asumsi variabel – variabel lain tidak berubah.
Tabel  6 Hasil Analisis regresi berganda Variabel Koefisien Regresi Keterangan (Pengaruhnya terhadap Z-Score) C (Konstanta) -0,111699 (- 0,112) Untuk  X 1 ,…,  X 5 bernilai  tetap  tau  nol,  maka  harga saham akan turun sebesar -0,112 terhadap satuan
ISSN ( online ) : 2581-2777 & ISSN ( print ) : 2581-2696
X 1 (WCTA)
X 2 (RETA) X 3 (ROI) X 4 (BVETL) X 5 (TATO)
0,231958 (0,232) 0,023943 (0,024) 1,541056 (1,541) -0,020641(-0,021) 0,027384 (0,027) Z- Score . Bila  X 1 naik  1%  maka  Z- score akan  naik  0,232%, varaibel lain dianggap tetap.
Bila  X 2 naik  1%  maka  Z- Score akan  naik  0,024%, variabel lain dianggap tetap.
Bila  X 3 naik  1%  maka  Z- Score akan  naik  1,541%, variabel lain dianggap tetap.
Bila X 4 naik 1% maka Z- Score akan turun -0,021%, variabel lain dianggap tetap.
Bila  X 5 naik  1%  maka  Z- Score akan  naik  0,027%, variabel lain dianggap tetap
Uji- t (Uji-Parsial ) ( Data pada Tabel 3)
Uji t ( uji secara parsial ) digunakan untuk menunjukka apakah variabel independen secara individu mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen, Dasar pengambilan keputusan :
a.   Pada derajat signifikan  0,05 di mana t hitung >  t- tabel  maka Ho untuk t- hitung diterima.
b.  Pada derajat signifikan   di mana 0,05  t hitung <   t- tabel dan F-hitung <      F- tabel maka Ha untuk t-hitung dan F-hitung  diterima.
c.  t- tabel untuk derajat k emiringan   (α ) = 0,05, dan df=  n - 1= 75-1=74, diperoleh t-tabel= 1,99495=1,995
A.  Uji-t (Uji-Partial)
1. Hipotesis Pertama
H 01 : Diduga terdapat pengaruh WCTA terhadap Z- Score . H 0a: Diduga tidak terdapat pengaruh WCTA terhadap Z- Score . Untuk WCTA t-hitung  1,37238  < t-tabel 1,995, maka H a1 yang diterima,   artinya WCTA  tidak berpengaruh secara signifikan terhadap Z- Score . 2. Hipotesis kedua H 02 : Diduga terdapat pengaruh RETA terhadap Z- Score . H a2: Diduga tidak terdapat pengaruh RETA terhadap Z- Score . RETA    memiliki  t-hitung  0,278031  <  t-tabel  1,995      ,  maka  H a1 yang  diterima, artinya RETA  tidak berpengaruh secara signifikan terhadap Z- Score . 3. Hipotesis ketiga H 03 : Diduga terdapat pengaruh ROI  terhadap Z- Score . H a3: Diduga tidak terdapat pengaruh ROI terhadap Z- Score . ROI    memiliki  t-hitung  3,171177  >  t-tabel  1,95,  dengan  probabilitas  0,0023  < derajat  signifikan  0,05,  maka  H 03 yang  diterima,      artinya  ROI    berpengaruh secara sangat signifikan terhadap Z- Score . 4. Hipotesis keempat H 04 : Diduga terdapat pengaruh BVETL  terhadap Z- Score . H a4: Diduga tidak terdapat pengaruh BVETL terhadap Z- Score . BVETL  memiliki t hitung  -1,522742 <t-  tabel 1,995   , maka H a4 yang diterima, artinya BVTL tidak   berpengaruh secara signifikan terhadap Z- Score . 5. Hipotesis kelima H 05 : Diduga terdapat pengaruh TATO  terhadap Z- Score . H a5: Diduga tidak terdapat pengaruh TATO terhadap Z- Score . TATO    memiliki  t-hitung  0,456604  <  t-tabel  1,995  ,  maka  H a5 yang  diterima, artinya TATO  tidak   berpengaruh signifikan terhadap Z- Score .
6. Hipotesis keenam
H 06: Diduga  secara  bersama-sama  WCTA,  RETA,    ROI,  BVETL  dan  TATO berpengaruh terhadap Z- Score .
H a6: Diduga secara bersama-sama WCTA,  RETA, ROI, BVETL dan TATO  tidak berpengaruh terhadap Z- Score .
Dari  uji-F  diperoleh  F-hitung  2,876177  >  F-tabel  2,74    dengan  probabilitas 0,020620  <  derajat  signifikan  0,05  maka  dapat  disimpulkan  secara  bersama- sama  variabel  independen  (WCTA,  RETA,  ROI,  BVETL,  TATO)    berpengaruh signifikan terhadap Z- Score .

## B.  Uji-F ( Uji-Simultan)
Uji F ( uji-Simultan ) digunakan untuk menunjukka apakah variabel independen secara  bersama-sama  mempunyai  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  variabel dependen.
Dasar pengambilan keputusan:
a.  Pada derajat signifikan  0,05 di mana F-hitung >  F-tabel maka Ho untuk F- hitung diterima.
b.  Pada derajat signifikan   di mana 0,05  F-hitung <     F-tabel maka Ha untuk F-hitung  diterima.
c.  F- tabel untuk derajat kemiringan   (α ) = 0,05, dan df= ( n – jumlah variabel -1) = 75-5-1=69, diperoleh  F-tabel = 2,74.

## C.  Uji-F ( Uji-Simultan)
Uji F ( uji-Simultan ) digunakan untuk menunjukka apakah variabel independen secara  bersama-sama  mempunyai  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  variabel dependen.
Dasar pengambilan keputusan:
d.  Pada derajat signifikan  0,05 di mana F-hitung >  F-tabel maka Ho untuk F- hitung diterima.
e.  Pada derajat signifikan   di mana 0,05  F-hitung <     F-tabel maka Ha untuk F-hitung  diterima.
f.  F- tabel untuk derajat kemiringan   (α ) = 0,05, dan df= ( n – jumlah variabel -1) = 75-5-1=69, diperoleh  F-tabel = 2,74.

## E.  Hasil Perhitungan Rasio keuangan terhadap Kinerja Perusahaan
Z = 0,717 X 1 + 0,874X 2 + 3,107X 3 + 0,420X 4 + 0,988X 5
Dengan zona diskriminan ( Nilai Cut Off )  sebagai berikut: Z > 2,90 = zone aman Z diantara 1,23 – 2,9  atau  1,23 < Z > 2,90 = Zone rawan Z < 1,23 = zone tidak aman ( distress ).
a).    Dari  hasil  perhitungan  menggunakan  Altman  Z- Score dari  15  perusahan  yang diambil  sebagai  sampel  diprediksi  hampir  sebagian  besar  menunjukan  kondisi perusahan  cukup  mengalami  kinerja  yang  buruk  akibat  kondisi  ekonomi  yang tidak konduktif dan tidak ada kepastian.
b). Dengan perincian sebagai berikut:
Yang  mengalami distress sebanyak  empat  perusahan  atau  27%,    yang mengalami  rawan distress tujuh  perusahan  atau  46%  dan  yang  masih  memiliki kinerja yang baik empat perusahan atau 27%

## F.  Analisis Korelasi
Rumus  Analisis  korelasi  untuk  menguji  tingkat  hubungan  antar    masing- masing  rasio  keuangan  pengaruhnya  terhadap  kinerja  keuangan.  Model  dalam penelitian ini, Sugiyono (2014:241) adalah:
ISSN ( online ) : 2581-2777 & ISSN ( print ) : 2581-2696
Di mana:
Yi    = Z- Score (Kinerja Perusahaan), Rasio Keuangan: X i = X1, X2, X3, X4 dan X5.   r xy = Koefisien korelasi.
Tabel 7 Hasil Perhitungan Pengaruh  Rasio X i Terhadap Kinerja Perusahaan. (Koefisien Korelasi)
RASIO n ∑X n ∑X n Y ∑X n 2 ∑Y ∑Y 2 r xy WCTA 75 18,75 64,87 9,69 182,06 824.92 0,44 RETA 75 7,71 81,60 26,14 182,06 824.92 0,64 ROI 75 3,00 1,06 0,87 182,06 824.92 0,51 BVETL 75 166,00 1,70 1550,22  182,06 824.92 T.T TATO 75 82,00 1,41 159,02 182,06 824.92 0,06
Sumber Data dari Data Keuangan ke 15 Perusahaan Manufaktur T.T: Tidak Terdifinisikan.
Table 8 PEDOMAN UNTUK MEMBERIKAN INTERPRETASI KOEFISIEN KORELASI ( r xy ) Interval Koefisien Tingkat Hubungan 0,00-0,199 0,20-0,399 0,40-0,599 0,60-0,799 0,80-1,00 Sangat rendah Rendah Sedang Kuat Sangat Kuat Sumber: Sugiyono (2014:242) Tabel  9 Hasil Analisis Korelasi PPM Variabel Koefisien Korelasi      ( r ) Keterangan (Pengaruh terhadap Kinerja ) X 1 (WCTA) X 2 (RETA)
X 3 (ROI)
X 4 (BVETL) X 5 (TATO) 0,44 0,64 0,51 Tidak terdifinisikan 0,06 0,4<r<0,599, pengaruhnya sedang. 0,6<r<0,799, pengaruhnya kuat. 0,4<r<0,599, pengaruhnya sedang. - 0<r<0,199,  pengaruhnya  sangat rendah.
Sumber: Sugiyono (2015:242) Dari hasil perhitungan koefisien korelasi ( r ) untuk kinerja perusahan WCTA dan ROI pengaruhnya  sedang,  sedangkan  RETA  pengaruhnya  kuat.    Menurut  Masrun  dalam Sugiyono  (2001:106)  menyatakan  bahwa  biasanya  syarat  minimum  untuk  dianggap valid  adalah  r  =  0,3.  Untuk  BVETL  tidak  terdefinisikan.  TATO  sangat  rendah pengaruhnya.
ISSN ( online ) : 2581-2777 & ISSN ( print ) : 2581-2696

## KESIMPULAN DAN SARAN A. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  data  dan  pembahasan  yang  telah  dilakukan,  dapat disimpulkan sebagai berikut.
Kinerja keuangan perusahaan manufaktur industri logam yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia  periode  2012-2016,  yang  telah  diukur  dengan  alat  ukur  rasio  keuangan (WCTA, RETA, ROI, BVETL dan TATO) yang menggunakan Altman Z- Score diprediksi 73%  mengalami  kesulitan  keuangan  akibat  kondisi  ekonomi  yang  tidak  konduktif, inflasi yang tinggi  dan tidak ada kepastian untuk berinvestasi.

## B. Saran
Dalam penelitian ini masih perlu dilakukan penyempurnaan agar diperoleh hasil yang lebih valid, yaitu dengan melakukan:
a. Rentang waktu penelitian lebih panjang lagi agar diperoleh  data atau sampel yang lebih banyak dan representatif.
b. Menambah  jumlah  sampel,  agar  hasil  dari  analisis  dapat  mewakili  kondisi perusahaan manufaktur yang ada di Indonesia, khususnya yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
Arikunto  Suharsimi.2013. Prosedur  Penelitian  Suatu  Pendekatan  Praktik .  Penerbit Rineka Cipa, Jakarta.
Brigham,Houston.  2014. Dasar-Dasar  Manajemen  Keuangan  Essentials  of Financial Management . Penerbit Salemba Empat, Jakarta. Denny  Tewu  ML.2013. Meningkatkan  Kinerja  Keuangan  Perusahaan  Daerah Dengan  Memanfaatkan  PasarModal  Dalam  Rangka  Menjadikan Indonesia  Raksasa  Ekonomi  Baru .  Penerbit  Yayasan  Taman  Pustaka, Jakarta.
Dominikus  D.  Unaradjan.  2013. Metode  Penelitian  Kuantitatif .  Penerbit  Universitas Atma Jaya, Jakarta.
Erich  A.  Helfert.  2010. Dasar-Dasar  Managemen  Keuangan .  Edisi  11,  Binarupa Aksara, Tangerang, 15418.
Fahmi,  Irham.2011. Analisa  Laporan  Keuangan ,  Edisi  1.  Penerbit  ALFABETA, Bandung
Ghozali,  Imam.    2013. Aplikasi   Analisis    Multivariate   dengan   Program    SPSS . Semarang : Badan penerbit UNDIP.
Halim.  Abdul.  2015. Akuntansi  Keuangan  Lanjutan .  Penerbit  Mitra Wacana  Media, Jakarta
Harahap S.S. 2015. Analisis Kritis atas Laporan Keuangan , Divisi Buku Perguruan Tinggi-PT.Raja Grafindo Persada, Jakarta.
Hanafi,  Mamduh  M,  Abdul  Halim.  2014 .  Analisa  Laporan  Keuangan ,  Edisi  4.  UPP STIM YKPN, Yogyakarta.
Hasibuan,  Malayu  SP.  2014. Manajemen:  Dasar,  Pengertian  dan  Masalah,  Edisi Revisi . Bumi Aksara, Jakarta.
Joven  Suganto  Liauw,  Trisnadi  Wijaya,  2011. Analisis  Pengaruh  Tingkat  Inflasi, Tingkat Suku Bunga SBI dan Nilai Tukar Rupiah Terhadap Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG)  di BEI.
Kamaludin.  2011. Manajemen  Keuangan  Konsep  Dasar  dan  Penerapannya . Cetakan ke-7, CV.Mandar Maju, Bandung
Kasmir.2015. Analisis  Laporan  Keuangan .  Penerbit  PT.  RAJAGRAFINDO PERSADA, DEPOK.
Manahan  P.  Tampubolon.  2013. Manajemen  Keuangan  (Finance  Management) ,
ISSN ( online ) : 2581-2777 & ISSN ( print ) : 2581-2696
Mitra Wacana Media, Jakarta Moh.  Nazir.2008. Metode  Analisis  Penelitian  Kuantitatif  dan  Kualitatif .  Penerbit Erlangga., Jakarta.
Purnomo Yusgiantoro. 2004. Manajemen Keuangan Internasional Teori dan Praktik . Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.
Rendra Y. Aditya dan Suwitho. 1014. Pengaruh Kinerja Keuangan Terhadap Harga Saham  Pada  Perusahaan  Rokok  Di  BEI .  Dalam  Jurnal  Ilmu  &  Riset Manajemen Vol.3, No.5, 2014.
Robbin & Coulter. 2010. Manajemen , Edisi Kesepuluh, Jilid 1&2, Penerbit Erlangga, Jakarta.
Sugiyono.2014. Metode  Penelitian  Kombinasi  (Mixed  Methods), Penerbit ALFABETA, Bandung.
Suharsimi  Arikunto.2013. Prosedur  Penelitian  Suatu  Pendekatan  Praktik .  Penerbit Rineka Cipta, Jakarta.
Tiara  Rachman  Putri.  2011. Analisis  Pengaruh  Kinerja  Keuangan  Terhadap  Harga Saham Pada Perusahaan Manufaktur di Bursa Efek Indonesia . Wahyudiono B. .2014. Laporan Keuangan . Penerbit Raih Asa Sukses, Jakarta. Weston & Copeland. 2010. Manajemen Keuangan .  Edisi Revisi, Jilid  1&2. Penerbit BINARUPA AKSARA, Tangerang.
Widarjono Agus. 2015. Analisis Multivariat Terapan Dengan Program SPSS, AMOS dan  SMARTPLS .  Penerbit  dan  Pencetak:  UPP  STIM  YKPN,  Yogyakarta 55581.
Winarno W.W.2015. Analisis  Ekonometrika  dan  Statistika  dengan  Eviews ,  Edisi  4. UPP STIM YKPN, Yogyakarta 55581.