## PREDIKSI KESULITAN KEUANGAN DAN KEBANGKRUTAN PERUSAHAAN SEKTOR PROPERTI DAN REAL ESTATE DENGAN PENDEKATAN ANALISIS MULTIVARIAT DISKRIMINAN
Abel Tasman, Tri Kurniawati Email: abelltasman@gmail.com

## Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Padang
Abstract : The  objective  of  this  research  is  to  examine  the  performance  of financial ratios to predict financial distress and bankrupty. Sample consist of 32 property and real estate industries which listed in The Indonesia Stock Exchange (IDX)  from  2005  until  2012.  Sample  would  be  classified  into  Distress  company group and Non Distress company group based on operating profit and economic rentability  and  each  group  will  be  evaluated    by  Multivariat  Discriminant Analysis.  Independent  variables  consist  of  7  financial  ratios  which  are  working capital  to  total  asset,  current  asset  to  sales,  current  liabilities  to  total  asset, market  value  of  stock  to  book  value  of  total  debt,  sales  to  total  asset,  retained earning to total asset and earning before interest and tax to total asset. The result of  this  research  showed    that  the  financial  ratios  which  can  be  a  predictor  of financial  distress  and  bankrupty  in  property  and  real  estate  industries  was earning  before  interest  and  tax  to  total  asset.  The  result  showed  accurately prediction as much as 87,5%.
Keywords  : Financial  ratio,  financial  distress  and  bankrupty,  multivariate discriminant analysis

## PENDAHULUAN
Krisis  moneter  yang  mengakibatkan  terjadinya  krisis  ekonomi  telah melanda  negara-negara  di  Asia  Tenggara,  khususnya  Indonesia  semenjak pertengahaan  bulan  Juli  1997  yang  lalu.  Fenomena  krisis  moneter  ini  dapat terlihat pada melemahnya nilai tukar mata uang Rupiah terhadap Dollar Amerika yang  semula  berada  pada  level  Rp  2.475  hingga  pernah  mencapai  angka  Rp 20.000,-  per  Dollar  Amerika.  Depresiasi  nilai  tukar  Rupiah    yang  sangat  besar menyebabkan nilai Rupiah dan jumlah pembayaran bunga utang luar negeri serta angsuran  pokok  yang  harus  dibayar  meningkat  drastis.  Peningkatan  ini  dengan sendirinya  menimbulkan  kesulitan  keuangan  yang  serius  bagi  perusahaan  yang bersangkutan.
Fenomen  lain  yang  masih  hangat  dan  memiliki  dampak  yang  cukup signifikan  bagi  negara-negara  di  dunia  termasuk  Indonesia  adalah  krisis  global Subprime  Mortage tahun  2008  yang  mana  telah  terjadi  krisis  perumahan  di Amerika Serikat yang dipicu oleh macetnya kredit dari para debitur dengan profil gagal bayar  yang tinggi. Kredit ini ditandai dengan pemberian suku bunga  yang lebih tinggi dari normal dan penyalurannya cenderung kurang hati-hati, ditambah dengan keuangan peminjam tidak dianalisis secara seksama.
Apabila kita cermati dari  beberapa fenomena  yang terjadi  pada beberapa negara,  terlihat  bahwa  bisnis  properti  dan real  estate dapat  dijadikan  sebagai sinyal  untuk  mengamati  awal  kejatuhan  dan  kebangkitan  perekonomian  suatu negara. Hal ini terlihat di Amerika Serikat sewaktu mengalami resesi pada tahun 1989-1991,  sektor  properti  dan real  estate ini  yang  memberikan  sinyal  ketika awal  resesi  terjadi  dan  memberikan  sinyal  kembali  ketika  kegairahan  ekonomi mulai  bangkit.  Fenomena  ini  juga  terjadi  negara  RRC,  Hong  Kong  (1985), Singapura,  Malaysia,  Kanada  (1993),  dan  Australia  (1995).  Berdasarkan fenomena  ini  terlihat  bahwa  pertumbuhan  properti  dan real  esatate dapat memberikan multiplier  effect pada  berbagai  sektor  baik  keuangan  maupun makroekonomi (Sarjono, 2006).
Hal ini juga senada dengan apa yang disampaikan oleh Anggarani (2009) yang mengatakan bahwa pertumbuhan sektor properti akan menjadi stimulan bagi perekonomian  nasional,  karena  pertumbuhan  sektor  properti  terkait  erat  dengan meningkatnya  pendapatan  masyarakat.  Selain  itu,  perkembangan  sektor  properti menimbulkan  efek  berantai  bagi  pertumbuhan  sektor  industri  lainnya  dan penyerapan  tenaga  kerja.  Jika  kondisi  sektor  properti  mengalami crash maka dikhawatirkan pasar properti akan mengalami kerugian besar yang pada akhirnya akan mengakibatkan perusahaan mengalami kesulitan keuangan.
Untuk  mengatasi  masalah  kesulitan  keuangan  seperti  ini,  maka perusahaan  memiliki  beberapa  alat  dan  teknik  dalam  mengawasi  kondisi keuangan  perusahaan.  Salah  satu  teknik  yang  dapat  diterapkan  adalah  dengan menganalisa  rasio-rasio  keuangan  perusahaan  yang  bersangkutan,  seperti  rasio likuiditas  yang  mengukur  kemampuan  perusahaan  memenuhi  kewajiban  jangka
pendeknya,  rasio  leverage  yang  mengukur  sejauh  mana  aktiva  perusahaan dibiayai  oleh  utang,  rasio  aktivitas  yang  mengukur  sejauh  mana  perusahaan mampu  efektif  dalam  menggunakan  sumber  daya  yang  dimilikinya,  dan  rasio profitabilitas yang mengukur sejauh mana kemampuan perusahaan menghasilkan laba  yang  diinginkan  perusahaan.  Salah  satu  pendekatan  yang  dapat  digunakan adalah Multivariate Discriminant Analysis (MDA). MDA adalah  adalah  model analisa  yang  mengidentifikasi  rasio-rasio  keuangan  yang  penting  membentuk suatu  indikator  yang  mencakup  keseluruhan  kinerja  keuangan  perusahaan sehingga  dapat  mengevaluasi  kinerja  dan  proyeksi  keadaan  perusahaan  di  masa yang akan datang (Altman, 2000).
Sehubungan dengan latar belakang masalah di  atas, maka penelitian ini mencoba  mengungkapkan  sejauh  mana  kemampuan  rasio  keuangan  dapat digunakan  sebagai  prediktor  kesulitan  keuangan  dan  rasio  keuangan  mana  yang paling  dominan  dalam  memprediksi  kesulitan  keuangan  perusahaan  sektor properti  dan real  estate di  Bursa  Efek  Indonesia  dan  seberapa  tepat  tingkat ketepatan prediksi.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Konsep Dasar Kesulitan Keuangan dan Kebangkrutan
Menurut  Wruck (1990) kesulitan keuangan adalah suatu situasi di mana arus  kas  dari  kegiatan  operasi  perusahaan  tidak  cukup  untuk  memenuhi kewajiban  atau  utang  lancarnya  (seperti  utang  dagang  atau  pembayaran  bunga) dan  perusahaan  terpaksa  mengambil  tindakan  perbaikan.  Kesulitan  keuangan bermula  dari  kesulitan  likuiditas  yang  bersifat  jangka  pendek.  Kesulitan keuangan jangka pendek ini biasanya bersifat sementara, tetapi bila tidak segera diantisipasi  oleh  manajemen  perusahaan,  tidak  tertutup  kemungkinan  kesulitan ini  berkembang  menjadi  lebih  parah.  Kondisi  ini  akan  dapat  mengancam solvabilitas dan dapat membawa perusahaan ke arah kebangkrutan. Kebangkrutan adalah  suatu  kondisi  kesulitan  keuangan  atau  likuiditas  yang  sangat  parah  yang dialami  perusahaan  sehingga  perusahaan  tidak  mampu  menjalankan  kegiatan operasinya dengan baik (Haryadi, 2006).

## Konsep Dasar Altman’s Z Score
Altman  (1973)  telah  mengembangkan  suatu  fungsi  diskriminan  melalui hasil  penelitiannya.  Pada  tahun  2000,  Altman  kembali  memformulasikan  model terbaru  khususnya  buat  perusahaan  non  manufaktur.  Model  ini  diformulasikan dan direvisi oleh Altman pada tahun 2000 dalam tiga bentuk, yaitu :
1. Untuk perusahaan manufaktur
Z = 1.2 (X 1 ) + 1.4(X 2 ) + 3.3(X 3 ) + 0,6(X 4 ) + 0,999(X 5 )
2. Untuk perusahaan go public
Z = 0.717 (X 1 ) + 0.847(X 2 ) + 3.107(X 3 ) + 0.420(X 4 ) + 0.998(X 5 )
3. Untuk perusahaan non manufaktur
Z = 6.65(X 1 ) + 3.26(X 2 ) = 6.72(X 3 ) + 1.05(X 4 )
di mana : X 1 = Net Working Capital/Total Assets X 2 = Retained Earning/Total assets
X 3 = EBIT/Total Assets
X 4 = Market Value of Equity/Book Value of Debts X 5 = Sales/Total Asset
Masing-masing  model  Altman’s  Z  Score  di  atas  memiliki  titik cutt  off sebagai berikut :
Tabel 1. Nilai Z Score Model Diskriminan Altman
Prediksi Perusahaan Manufaktur Non go public Non Manufaktur Bangkrut <1.81 <1.23 <1.1 Zone of Ignorance 1.81 to 2.99 1.23 to 2.90 1.1 to 2.6 Non bangkrut >2.99 >2.90 >2.6

## Penelitian Terdahulu Tentang Kesulitan Keuangan dan kebangkrutan
Beaver  (1966)  adalah  orang  yang  pertama  kali  melakukan  analisa terhadap  prediksi  kesulitan  keuangan.    Pada  saat  melakukan  penelitian  ini, Beaver  menggunakan  29  rasio  keuangan  Dalam  penelitiannya,  Beaver menemukan bahwa rasio aliran kas terhadap kewajiban total merupakan prediktor yang paling baik untuk menentukan tingkat kesulitan keuangan suatu perusahaan.
Hal senada juga dilakukan oleh Altman (1968). Dalam penelitiannya ini, Altman menggunakan  22  rasio  keuangan  dan  menemukan  bahwa  5  diantara  rasio-rasio keuangan  tersebut  dapat  dikombinasikan  untuk  melihat  perbedaan  antara perusahaan yang bangkrut dan tidak bangkrut. Rasio-rasio keuangang yang dapat dikombinasikan adalah  Modal Kerja/  Total  Aktiva,  Laba Ditahan/  Total  Aktiva, EBIT/  Total  Aktiva,  Modal  Sendiri/  Total  Utang  dan  Penjualan/  Total  Utang. Setelah  itu  Altman  menemukan  suatu  formula  untuk  mendeteksi  kebangkrutan perusahaan  yang  dikenal  dengan  analisa  Z-  score.  Analisa  ini  dilakukan  untuk menganalisa  atau  menghitung  skor  atau  nilai  yang  ditentukan  dari  hitungan standar  perkalian  rasio-rasio  keuangan  yang  akan  menunjukkan  tingkat kemungkinan  kebangkrutan  perusahaan.  Dari  hasil  penelitian  ini  Altman berkesimpulan bahwa perusahaan yang memiliki Z-score lebih rendah dari 2,675 maka  kemingkinan  perusahaan  bangkrut  lebih  besar  dari  perusahaan  yang memiliki Z-score di atas 2,675.
Kaveri  (1980)  melakukan  penelitian  tentang  kesulitan  keuangan  dan kebangkrutan  dengan  menggunakan  sampel  sebanyak  520  perusahaan  di  India. Dalam  penelitian  ini  Kaveri  menggunakan  22  rasio  keuangan  yang  kemudian terpilih 5 rasio sebagai prediktor terjadinya kesulitan keuangan dan kebangkrutan yaitu current ratio, stock/ cost of goods sold, current asset/ net sales, net profit/ total capital employed dan net worth/total outside liabilities .
Wah  et  al  (2001)  melakukan  penelitian  prediksi  kesulitan  keuangan terhadap  perusahaan-perusahaan  yang  ada  di  Malaysia  dengan  menganalisa  11 rasio keuangan. Hasil penelitian mereka menunjukkan rasio-rasio keuangan yang sangat  mempengaruhi  analisa  prediksi  kesulitan  keuangan  di  Malaysia  adalah rasio  Penjualan/  Harta  Lancar,  Harta  Lancar/  Utang  Lancar  dan  Persentase Perubahan  Laba  Bersih.  Tingkat  ketepatan  prediksi  yang  mereka  peroleh  dalam penelitian ini adalah sebesar 82,4%.
Muhamad  (2006)  melakukan  penelitian  prediksi  kesulitan  dan kebangkrutan  pada  perusahaan-perusahaan  yang  telah go  public di  Malaysia. Periode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah 3 (tiga) tahun dari 1997  sampai  tahun  2000.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  rasio-rasio
Jurnal Kajian Manajemen Bisnis, Volume 3, Nomor 1, Maret 2014
keuangan  yang  mempengaruhi  prediksi  kesulitan  keuangan  adalah Total Liabilities  to  Total  Assets , Asset  Turnover,  Inventory  to  Total  Assets,  Sales  to Total  Aset  dan  Cash  to  Total  Assets .  Hasil  penelitian  ini  memiliki  tingkat ketepatan prediksi sebesar 88%.
Dari beberapa penelitian terdahulu seperti yang diuaraikan di atas, peneliti menyimpulkan  bahwa  perlu  adanya  perpanjangan  rentang  waktu  periode penelitian,  agar  hasil  analisa  prediksi  kesulitan  dan  keuangan  ini  lebih  akurat. Periode  rentang  waktu  yang  terlalu  singkat  belum  dapat  menilai  secara  objektif apakah suatu perusahaan mengalami kesulitan keuangan  atau tidak.
Berdasarkan  pengalaman  di  atas,    untuk  menyempurnakan  hasil penelitian,  dalam  penelitain  ini    peneliti  akan  menggunakan  periode  penelitian yang lebih panjang yaitu selama delapan tahun dari tahun 2005 sampai 2012.
Konsep Dasar Multivariate Discriminant Analysis (MDA)
Pada  dasarnya,  Analisis  Multivariat  Diskriminan  adalah  analisa  yang digunakan untuk lebih dari dua variabel dan prosesnya dilakukan secara simultan. Menurut  Altman  (1968:  591) Multivariate  Discriminant  Analysis adalah  suatu teknik statistik yang digunakan untuk mengklasifikasikan atau mengelompokkan suatu  observasi  (penelitian)  ke  dalam  satu  atau  beberapa  kelompok  utama berdasarkan  pada  karakteristik  individual  observasinya.  Teknik  ini  terutama digunakan untuk mengelompokkan dan atau membuat prediksi terhadap masalah- masalah yang variabel-variabel dependennya dalam bentuk kualitatif seperti laki- laki atau perempuan dan bangkrut atau tidak bangkrut.
Altman  (2000)    melakukan  penelitian  yang  memperdalam  analisa beberapa  rasio  keuangan  yang  digunakan  dalam  penelitian  tentang  prediksi kesulitan  keuangan  dan  kebangkrutan  dengan  menerapkan  MDA.  Dalam penelitian  ini,  Altman  menggunakan  beberapa    rasio  keuangan  sebagai  variabel penelitian  yang  kemudian  dianalisa  dengan  menggunakan Multivariate Discriminant  Analysis (MDA).  Rasio-rasio  keuangan  yang  digunakan  oleh Altman dalam penelitian ini dapat  dikategorikan  ke dalam lima standar kategori rasio meliputi likuidity, profitability, leverage, solvency dan aktivity.

## METODE PENELITIAN
Jenis penelitian ini adalah applied research yaitu menyelesaikan masalah yang sedang dihadapi oleh perusahaan-perusahaan sektor properti dan real estate di  Bursa  Efek  Indonesia.  Adapun  masalah  yang  dihadapi  berupa  adanya gangguan  kesulitan  keuangan.  Diharapkan  hasil  penelitian  ini  dapat  diterapkan untuk mengatasi masalah tersebut.
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  seluruh  perusahaan  sektor  properti dan real estate yang telah go public dan terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Tipe desain  pengambilan  sampel  pada  penelitian  ini  adalah  pengambilan  sampel bertujuan (purposive  sampling). Penarikan  sampel  dalam  penelitian  ini berdasarkan kriteria sebagai berikut : 1) Merupakan perusahaan yang termasuk ke dalam sektor properti dan real estate yang telah go public dan terdaftar di Bursa Efek  Indonesia  sebelum  akhir  tahun  2004,  karena  prediksi  kesulitan  keuangan dilakukan pada akhir tahun 2005 sampai akhir tahun 2012. 2) Perusahaan sampel mengeluarkan laporan keuangan yang telah diaudit oleh akuntan publik. Laporan Keuangan tersebut berupa Neraca dan Laporan Rugi Laba untuk delapan periode akhir  tahun  yaitu  2005  sampai  2012.  3)  Pada  laporan  keuangan  memuat  akun- akun  (perkiraan)  yang  akan  digunakan  dalam  perhitungan  rasio-rasio  keuangan sebagai variabel penelitian.
Adapun  variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  meliputi  variabel Dependen  yaitu  kondisi  kesulitan  keuangan  perusahaan  sektor  properti  dan real estate yang  dilambangkan  dengan  kategori  0  untuk  perusahaan Distrees dan kategori  1  untuk  perusahaan Non  Distrees ,  dan  variabel  Independen  yaitu variabel  yang  menjadi  indikator  atau  menyebabkan  kondisi  perusahaan  menjadi Distrees atau Non  Distrees .  Variabel  ini  meliputi  7  rasio  keuangan  yang pengelompokkannya dapat dilihat pada Tabel 2

## Tabel 2. Pengukuran Variabel
Variabel Definisi Metode Perhitungan Skala Sumber Rasio Likuiditas (X 1 dan X 2 ) Rasio  keuangan yang  digunakan untuk  mengukur kemampuan perusahaan memenuhi kewajiban keuangan jangka pendek. Rasio Modal Kerja terhadap Total   Aktiva
Aset Total Lancar Utang Lancar Aktiva Rasio Harta Lancar terhadap penjualan Penjualan Lancar Harta Rasio dalam bentuk % Rasio dalam bentuk % Altman, 1973 Kaveri, 1980
Rasio
Solvabilitas (X 3 ) dan (X 4 ) Rasio keuangan yang digunakan untuk mengukur kemampuan perusahaan dalam memenuhi kewajiban jangka panjangnya Rasio Kewajiban Lancar terhadap Total Aktiva
Aktiva Total Lancar Utang Rasio Nilai Pasar Modal Saham terhadap Nilai Buku Total Utang
Jumlah saham beredar x closing price Nilai buku total utang Rasio dalam bentuk % Rasio dalam bentuk % Altman, 1973 Altman, 1973 Rasio Aktivitas (X 5 ) Rasio yang digunakan untuk mengukur seberapa efektiv perusahaan menggunakan sumber daya yang dimiliki. Rasio Penjualan terhadap Total Aktiva Aktiva Total Penjualan Rasio dalam bentuk % Altman, 1973 Rasio Profitabilitas (X6 dan X7) Rasio ini menunjukkan kemampuan perusahaan dalam menghasilkan laba pada perio de tertentu Rasio Laba Ditahan terhadap Total Aktiva Aktiva Total Ditahan Laba Rasio Laba Sebelum Bunga dan Pajak terhadap Total Aktiva Aktiva Total EBIT Rasio dalam bentuk %
Rasio dalam bentuk %
Altman,
1973 Altman,
1973

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Menurut  Indonesian  Capital  Market  Directory  2013,  jumlah  perusahaan pada  sektor  properti  dan real  estate yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia
sampai akhir tahun 2012 adalah sebanyak 64 perusahaan. Total perusahaan yang dapat dijadikan sampel dalam penelitian ini adalah berjumlah 32 perusahaan.
Perusahaan-perusahaan  yang  memenuhi  syarat  dan  terpilih  sebagai sampel dalam penelitian ini, selanjutnya dikelompokkan menjadi dua kelompok, yaitu  kelompok  perusahaan  yang  diprediksi  mengalami  kesulitan  keuangan  atau Distress (Kelompok  I)  dan  kelompok  perusahaan  yang  diprediksi  tidak mengalami  kesulitan  keuangan  atau Non  Distress (Kelompok  II).  Prosedur pengelompokkan  ini  berdasarkan  aliran  kas  dari  kegiatan  operasinya (operating cash  flow) dan  rentabilitas  ekonominya  (Wah  et  all,  2001).  Perusahaan  yang memiliki  aliran kas operasi dan  rentabilitas ekonomi yang negatif untuk delapan tahun  terakhir  (2005-2012)  dikelompokkan  ke  dalam  kelompok  perusahaan Distress dan  perusahaan  yang  memiliki  aliran    kas  operasi  dan    rentabilitas ekonomi  yang  positif  untuk  lima  tahun  terakhir  akan  dikelompokkan  ke  dalam kelompok  perusahaan Non  Distress .  Berikut  ini  pengelompokkan  perusahaan sampel berdasarkan laba operasi dan rentabilitas ekonominya:
Tabel 3.  Rata-rata Rentabilitas Ekonomi Perusahaan Sampel
No  KODE Nama Perusahaan RENTABILITAS EKONOMI RATA- RATA KATEGORI 1 ADHI PT Adhi Karya (Persero) Tbk 0,08 1 2 BIPP PT Bhuwanatala Indah Permai Tbk 0,01 1 3 BKSL PT Sentul City Tbk 0,01 1 4 BMSR PT Bintang Mitra Semestaraya Tbk 0,00 1 5 CKRA PT Citra Kebun Raya Agri Tbk -0,01 0 6 ELTY PT Bakrieland Development Tbk 0,02 1 7 CTRA PT Ciputra Development Tbk 0,04 1 8 CTRS PT Ciputra Surya Tbk 0,07 1 9 DART PT Duta Anggada Realty Tbk 0,06 1 10 DILD PT Intiland Development Tbk 0,02 1 11 DPNS PT Duta Pertiwi Nusantara Tbk 0,03 1 12 FMII PT Fortune Mate Indonesia Tbk -0,04 0 13 JRPT PT Jaya Real Property Tbk 0,07 1 14 KARK PT Dayaindo Resources International Tbk 0,02 1 15 KIJA PT Kawasan Industri Jababeka Tbk 0,03 1 16 KPIG PT Global Land Development Tbk 0,01 1 bersambung

## Sambungan Tabel 3: Rata-rata Rentabilitas Ekonomi Perusahaan Sampel
No KODE Nama Perusahaan RENTABILITAS EKONOMI RATA- RATA KATEGORI 17 LAMI PT Lamicitra Nusantara Tbk 0,03 1 18 LPCK PT Lippo Cikarang Tbk 0,04 1 19 LPKR PT Lippo Karawaci Tbk 0,05 1 20 MDLN PT Modernland Realty Tbk 0,01 1 21 OMRE PT Indonesia Prima Property Tbk 0,06 1 22 PJAA PT Pembangunan Jaya Ancol Tbk 0,16 1 23 PTRA PT New Century Development Tbk -0,03 0 24 PUDP PT Pudjiadi Prestige Tbk 0,02 1 25 PWON PT Pakuwon Jati Tbk 0,07 1 26 PWSI PT Panca Wiratama Sakti Tbk -0,01 0 27 RBMS PT Ristia Bintang Mahkota Sejati Tbk -0,01 0 28 RODA PT Royal Oak Development Tbk -0,01 0 29 SIIP PT Suryainti Permata Tbk 0,09 1 30 SMDM PT Suryamas Duta Makmur Tbk 0,00 1 31 SMRA PT Summarecon Agung Tbk 0,10 1 32 SSIA PT Surya Semesta Internusa Tbk 0,04 1
Berdasarkan  pengolahan  data  yang  telah  dilakukan,  dapat  ditampilkan deskriptif statistik pada Tabel 4 berikut.

## Tabel 4. Statistik Deskriptif
Rasio N Minimum  Maximum Mean Std Deviasi Modal Kerja/ Total Aktiva 32 -1.50 0.66 0.04 0.40 Harta Lancar/ Penjualan 32 0.00 12.90 3.32 4.03 Utang Lancar/ Total Aset 32 0.04 1.82 0.39 0.33 Nilai Pasar Modal Saham/ Nilai Buku Total Utang 32 0.01 9.58 1.86 1.79 Penjualan/ Total Aktiva 32 0.01 0.47 0.19 0.11 Laba Ditahan/ Total Aktiva 32 -0.54 0.34 0.02 0.23 Laba Sebelum Bunga dan Pajak/ Total Aktiva 32 -0.08 0.18 0.02 0.05
Sumber: Olah Data Sekunder, 2012
Uji  beda  dalam Multivariate  Discriminant  Analysis (MDA)  dilakukan untuk  melihat  apakah  ada  perbedaan  yang  signifikan  antara  dua  atau  lebih kelompok prediksi  berkaitan dengan variabel bebas nya sebagai prediktor (Hair, 1998).  Dalam  penelitian  ini  yang  memiliki  dua  kelompok  prediksi  yaitu kelompok perusahaan Distress dan kelompok perusahaan Non Distress , uji beda dilakukan  untuk  melihat  apakah  ada  perbedaan  karekteristik  kelompok perusahaan Distress dengan kelompok perusahaan Non Distress berkaitan dengan 7  variabel  bebas  yang  digunakan.  Hasil  uji  beda  berpedoman  kepada  angka Wilk’s  Lambda  yang  dihasilkan  beserta  tingkat  signifikansinya.    Adapun  hasil dari uji beda dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Uji Beda Test of Function (s) Wilk’s Lambda Chi-square Df Sig 1 0.648 12.781 1 0.000

## Sumber: Olah Data Sekunder, 2012
Berdasarkan  Tabel  5,  terlihat  bahwa  angka  Wilk’s  Lambda  yang dihasilkan  adalah  0.648  dengan  tingkat  signifikansi  0.000    <  0.05.  Hal  ini mengindikasikan  bahwa  memang  ada  perbedaan  yang  signifikan  antara karakteristik  kelompok  perusahaan Distress dengan  karakteristik  kelompok perusahaan Non Distress berkaitan dengan variabel bebasnya. Hasil ini sekaligus menyatakan  bahwa  penelitian  analisis  prediksi  kesulitan  keuangan  dan kebangkrutan perusahaan sektor aneka industri dengan menerapkan Multivariate Discriminant Analysis ini layak untuk dilanjutkan.
Langkah  berikutnya  dalam  penelitian  ini  adalah  menentukan  variabel diskriminan  (variabel  pembeda)  antara  kelompok  perusahaan Distress dengan kelompok perusahaan Non Distress . Untuk menentukan lolos atau tidaknya suatu variabel  bebas  menjadi  variabel  diskriminan  berdasarkan  ke  pada  nilai  F  dan signifikansinya..  Dalam  hal    ini,  ada  dua  metode  yang  digunakan  yaitu Direct Method dan Stepwise  Discriminant  Analysis .  Untuk  menghasilkan  variabel diskriminan  selaku  prediktor  yang  memiliki  tingkat discriminating  power yang tinggi,  penelitian  ini  menggunakan  metode Stepwise  Discriminant  Analysis.
Dengan menggunakan alpha 0.05, dari 7 rasio  keuangan  yang bertindak sebagai prediktor  terpilih  1  variabel  yang  memiliki  tingkat  signifikansi  di  bawah  alpha 0.05 yang selanjutnya disebut sebagai variabel diskriminan.

## Tabel  6. Variabel Diskriminan
No Rasio Keuangan Sig 1 EBIT terhadap Total Aktiva 0.000

## Sumber: Olah Data Sekunder, 2012
Berdasarkan rasio keuangan yang terpilih, maka fungsi diskriminan dapat dirumuskan pada model di bawah ini.
Z =  25.399 X1  – 0.595
Di mana
X1       = EBIT terhadap Total Aktiva
Berdasarkan  model  diskriminan  di  atas,  dapat  dihasilkan  table Eigenvalues di bawah ini.
Tabel 7. Eigenvalues
Function  Eigenvalue % of Variance Comulative % Canonical Correlation 1 0.542 100.0 100.0 0.593

## Sumber: Olah Data Sekunder, 2012
Pada  Tabel Eigenvalues terlihat  angka Canonical  Corellation adalah 0.593  yang  jika  dikuadratkan  menjadi  (0.593  x  0.593)  =  0.3516.  Hal  ini  berarti bahwa  35.16%    dari  kondisi  perusahaan  perusahaan  sektor  properti  dan real estate di BEI dapat dijelaskan oleh 1 (satu) rasio keuangan yang terpilih sebagai variabel diskriminan,  yaitu rasio Laba Sebelum Bunga dan Pajak terhadap Total Aktiva.
Dengan menggunakan fungsi diskriminan yang telah dirumuskan di atas, dapat  dihitung  nilai  diskriminan    ( Z  Score )  untuk  masing-masing  perusahaan sampel. Nilai diskriminan ini nantinya akan menentukan apakah pengelompokkan  sampel  telah  dilakukan  secara  benar.  Agar  pengelompokka sampel  dapat  dilakukan  dengan  benar,  maka  diperlukan  titik  potong (Cut  Off Point) yang  dapat  memastikan  apakah  perusahaan  masuk  ke  dalam  kelompok
Distress atau Non Distress . Nilai Cut  Off  Point berpedoman kepada  angka  grup centroid perusahaan  sampel.  Angka  grup centroid adalah  rata-rata  nilai  skor fungsi diskriminan untuk suatu kelompok tertentu (Hair et all, 1998). Angka grup centroid yang  dihasilkan  dalam  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  tabel  di  bawah ini.

## Tabel 8. Function at Group Centroid
Kondisi Perusahaan Function 1 DISTRESS -1.484 NON DISTRESS 0.343
Sumber: Olah Data Sekunder, 2012
Berdasarkan  angka  grup centroid ini,  kita  dapat  menghitung Cutt  Off Point atau  titik  potong  yang  dapat  mengelompokkan  perusahaan  sampel  ke dalam  kelompok Distress dan Non  Distress .  Apabila  nilai  Z  Score  perusahaan sampel  berada  di  bawah Cut  Off  Point ,  maka  perusahaan  masuk  ke  dalam kelompok Distress dan  apabila  nilai  Z  Score  perusahaan  berada  di  atas Cut  Off Point maka  perusahaan  dimasukkan  ke  dalam  kelompok Non  Distress .  Dalam penelitian ini nilai Cut Off Point yang dihasilkan adalah  -1.14
Hasil klasifikasi perusahaan sampel berdasarkan fungsi diskriminan dapat digambarkan pada tabel di bawah ini.

## Tabel 9. Matrik Hasil Klasifikasi MDA
Kondisi Perusahaan Kelompok Prediksi TOTAL Distress Non Distress Kelompok I (Distress) 6 100 % 0 0 % 6 Kelompok II (Non Distress) 4 15.4 % 22 84.6 % 26
Ilustrasi  Tabel  9  memberikan  informasi  bahwa  perusahaan  yang  pada awalnya tergolong kelompok Distress sebanyak 6 perusahaan, berdasarkan model diskriminan  terlihat  bahwa  perusahaan  itu  tetap  berada  pada  kelompok Distres sebanyak  6  perusahaan  dan  0  perusahaan  masuk  ke  dalam  kelompok Non
Distress. Sedangkan perusahaan  yang pada awalnya berada pada kelompok Non Distress sebanyak  26  perusahaan,  berdasarkan  model  diskriminan  perusahaan tersebut yang masuk ke dalam kelompok Non Distress hanya 22 perusahaan, dan 4 perusahaan masuk ke dalam kelompok Distress . Klasifikasi berdasarkan model diskriminan  ini  memiliki  ketepatan  prediksi  sebesar  87.5  %.  Angka  ini  cukup tinggi  dan  mengindikasikan  bahwa  model  ini  dapat  diterapkan  untuk memprediksi  kesulitan  keuangan  perusahaan  sektor  properti  dan real  estate di Bursa Efek Indonesia karena telah dapat melakukan penempatan pengelompokkan dengan benar.
Berdasarkan uraian di  atas, dapat  kita analisa bahwa variabel  yang dapat dijadikan  prediktor  analisis  kesulitan  keuangan  perusahaan  sektor  properti  dan real  estate di  BEI  adalah  rasio Laba  Sebelum  Bunga  dan  Pajak  terhadap  Total Aktiva.  Hasil  penelitian  ini  sesuai  dengan  hasil  penelitian    Altman  (1973). Artinya,  kondisi  perusahaan  yang  mengalami  kesulitan  keuangan  atau  tidak dipengaruhi  oleh  kemampuan  perusahaan  dalam  menghasilkan  laba  sebelum bunga  dan  pajak  (EBIT).  Hal  ini  memberikan  peringatan  awal  terhadap  kondisi perusahaan  supaya  manajemen  juga  memperhatikan  rasio  profitabilitas  sebagai indikator  dari  adanya  gejala  kesulitan  keuangan  dan  kebangkrutan.  Semakin tinggi rasio profitabilitas berarti semakin baik kinerja perusahaan karena semakin tinggi rasio profitabilitas berarti semakin besar pula laba yang mampu dihasilkan oleh perusahaan. Semakin tinggi  rasio  Laba Sebelum Bunga dan Pajak terhadap Total  Aktiva  hal  menunjukkan  semakin  jauh  jauh  perusahaan  ini  dari  gejala kesulitan keuangan dan kebangkrutan.

## SIMPULAN  DAN SARAN
Melalui  analisis  prediksi  kesulitan  keuangan  pada  perusahaan  sektor properti dan real estate ini, peneliti mendapatkan kesimpulan bahwa memang ada perbedaan  yang  signifikan  antara  kelompok  perusahaan Distress dengan kelompok perusahaan Non Distress . Perbedaan karakteristik yang signifikan ini dapat  dilihat  pada  angka  Wilk’s  Lambda  yang  dihasilkan  sebesar  0,648  pada
tingkat  signifikansi  0.000..  Semakin  mendekati  nol  angka  Wilk’s  Lambdanya, berarti  karakteristik  antara  kedua  kelompok  perusahaan  ini  memang  semakin berbeda.
Dari  7  rasio  keuangan  yang  digunakan  sebagai  variabel  bebas  dalam analisis  prediksi  kesulitan  keuangan  dan  kebangkrutan  ini,  berdasarkam  analisis Multivariate  Discriminint  Analysis ,  akhirnya    terpilih  secara  signifikan  1  rasio keuangan  yang  paling  berbeda  di  antara  kedua  kelompok  ini  yang  dapat  pula dikatakan  sebagai  prediktor  kesulitan  keuangan  perusahaan  sektor  properti  dan real estate di Bursa Efek Indonesia  yaitu Rasio Laba Sebelum Bunga dan Pajak terhadap  Total Aktiva,  hal  ini  menunjukkan  bahwa  kemampuan  perusahaan dalam  menghasilkan  laba  merupakan  syarat  yang  harus  dipenuhi  guna menghindarkan dari ancaman kesulitan keuangan dan kebangkrutan.
Rasio  yang  terpilih  sebagai  variabel  diskriminan  ini  mampu  untuk menjelaskan  kondisi  kesulitan  keuangan (financial  distress) perusahaan  sektor properti dan real estate sebesar 35,16% dengan menggunakan satu variabel  yaitu Laba  Sebelum  Bunga  dan  Pajak  terhadap  Total  Aktiva dan  telah  mampu melakukan  analisis  dengan  akurat  dengan  tingkat  ketepatan  prediksi  sebesar 87,5%.
Dari hasil penelitian beserta kesimpulan yang telah dikemukakan, penulis dapat memberikan saran-saran sebagai berikut: 1) Manajemen perusahaan dalam mengelola  perusahaan  supaya  memperhatikan  rasio  profitabilitas,  khususnya rasio  Laba  Sebelum  Bunga  dan  Pajak  terhadap  Total  Aktiva,  karena  rasio  ini menunjukkan  kemampuan  perusahaan  dalam  menghasilkan  laba.  Semakin  besar laba yang dihasilkan, diharapkan ancaman kesulitan keuangan dan kebangkrutan semakin  jauh.  2)  Perlunya  dilakukan  penelitian  lebih  lanjut  terhadap  analisis prediksi  kesulitan  keuangan  dengan  penerapan  analisis  multivariat  diskriminan ini,  terutama  untuk  perusahaan  pada  sektor  yang  sama  dengan  penelitian  ini. Dengan  demikian,  kita  dapat  melihat  apakah  ada  konsistensi  hasil  dengan  hasil penelitian  berikutnya.  3)  Bagi  para  investor,  hasil  analisis    prediksi  kesulitan keuangaan  ini  dapat  dijadikan  sebagai  bahan  pertimbangan  dalam  melakukan
penanaman modal atau investasi dan bagi para kreditur hasil penelitian ini dapat menjadi bahan pertimbangan sebelum memberikan kredit kepada perusahaan.

## DAFTAR RUJUKAN
Altman, E. I .2000. Predicting Financial Distrees of Companies: Revisiting The Z Score and Zeta Models. Journal Of Banking and Finance , July 2000.
………….  1973. Predicting  Railroad  Bankruptcies  in  America. Bell  Journal  of Economics and Management Service.
…………..  1993. Corporate  Financial  Distress  and  Bankruptcy,  2 nd ed. New York: John Wiley & Sons.
Altman,  E,  dan  Hotchkiss,  Edith.  2007. Corporate  Financial  Distress  and Banckruptcy  Predicting  and  Banckruptcy  Avoiding,  3 rd ed. .New  York: John Wiley & Sons.
Altman, E.I .2002. Revisiting Credit Scoring Models in A Basel 2 Environment . London Risk Book, May 2002.
Beaver,  W.1967. Financial  Ratios  as  Predictors  of  Failures,  in  Empirical Research  in  Accounting,  selected  studies .  1966  in  Supplement  to  the Journal of Accounting Research.
Brigham,  Eugenue F., and Ehrhrardt, Michael  C. 2008. Financial Management: Theory and Practice. Thomson South Western-Of Thomson Corporation.
Brown, D. T., C. M. James dan R. M. Mooradian. 1992. The Information Content of  Distressed  Restructurings  Involving  Public  and  Private  Debt  Claims . Journal of Financial Economics 33: 92-118.
Foster, George .1986. Financial Statement Analysis .  New Jersey: Prentice Hall, Englewood Clifft.
Hair, et al. 1998. Multivariat Data Analysis . Fifth Edition. New Jersey: Prentice Hall.
Hill,  N.  T.,  S.  E.  Perry,  dan  S.  Andes.  1996. Evaluating  Firms  in  Financial Distress:  An  Event  History  Analysis.  Journal  of  Applied  Business Research  12(3):  60-71.  Hofer,  C.  W.  1980.  "Turnaround  Strategies".
Journal of Business Strategy 1: 19-31.
Keown.  1999. Dasar-dasar  Manajemen  Keuangan .  Edisis  7.  Yogyakarta:
Salemba Empat.
Muhamad,  Zulkarnain  Sori.  2006. Prediction  of  Corporate  Financial  Distress  : Evidence  From  Malaysian  Listed  Firms  During  The  Asian  Financial Crisis. UPM.
Platt,  H.  E.,  dan  Platt,  M.  B.  2002. Predicting  Financial  Distress .  Journal  of Financial Service Professionals. 56: 12-15.
Richardson, F.M., G.D. Kane dan P. Lobingier. 1998. The Impact of Recession on the  Prediction  of  Corporate  Failure. Journal  of  Business  Finance  and Accounting. Vol. 25. January-March. 86-167.
Ross,  Stephen.  A.  1999. Corporate  Failure ,  5th  edition.  Singapore:    The  MC. Graw Hill Book Co.
Santoso,  Singgih.  2001. SPSS:  Mengolah  Data  Statistik  Secara  Profesional . Jakarta: PT. Elex Media Komputindo.
Santoso,  Singgih  dan  Fandy  Tjiptono.  2001. Riset  Pemasaran  :  Konsep  dan Aplikasi dengan SPSS . Jakarta:  PT. Elex Media Komputindo.
Sarjono,  Haryadi.  2006. Analisis  Laporan  Keuangan  Sebagai  Alat  Prediksi Kemungkinan  Kebangkrutan  Dengan  Model  Diskriminan  Altman  Pada Sepuluh Perusahaan Properti di Bursa Efek Jakarta . Jurnal Ekonomi dan Manajemen, Universitas Bunda Muya, Jakarta.
Sawir,  Agnes.  2001. Analisis  Kinerja  Keuangan  dan  Perencanaan  Keuangan Perusahaan . Jakarta: PT. Gramedia Pustaka Utama.
Simamora, Bilso. 2005. Analisis Multivariat Pemasaran. Jakarta:   PT. Gramedia Pustaka Utama.
Supranto,  J.  2004.  Analisis  Multivariat  Arti  dan  Interprestasi.  Jakarta:  Rineka Cipta.
Tandelilin,  Eduardus.  2001. Analisis  Investasi  dan  Manajemen  Portofolio .  Edisi Pertama. Yogyakarta:  BPFE.
Sekaran, Uma. 2006. Research Methods For Business . Edisi 4. Jakarta: Salemba Empat.
Subramanyam,  K.R    et  al.  2004. Financial  Statement  Analysis .  8th  edition. Singapore:   The McGraw Hill  Book Co.
Wah,  Soo  Low  et  al.  2001. Predicting  Corporate  Financial  Distrees  Using  The Logit  Model  :  The  Case  of  Malaysia. Asian  Academy  of  Management Journal , 6(1) : 49-61.