## MANFAAT LABA DAN ARTJS KAS UNTUK M EM PREDIKSI KONDISI  FINANCIAL DISTRESS PADA PERUSAHAAN  TEXTILE M ILL PRODUCTS DAN APPAREL AND  OTHER  TEXTILE PRODUCTS YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK JAKARTA
Sari Atm ini W uryan Andayani
Fakultas  Ekonom i  Universitas  Brawijaya

## A bstract
Financial distress  condition happens  before bankruptcy.  This condition can be predicted using models that have developed by many researchers.  Most financial distress prediction models rely on financial data,  which is easier to obtain,  and focu s on earnings.  The purpose o f this  research  is  to  examine  whether  cash flo w   or  earnings  that  can better  predict fina ncia l  distress  condition  o f   a firm .  Besides,  this research  tries  to  build a  model  to predict fin a n cia l distress  condition o f  a firm   using financial  and  non-financial  data.  This  research uses analysis  sample  and  holdout  sample.  The  analysis  sample  consists o f  60 firm -year from  24 different firm s in earnings model and 60 firm - year from   24 different firm s  in cash flo w  model.  The holdout sample consists o f  23 firms.  The statistic method used is multiple discriminant analysis (MDA).  The result o f  this study shows that earnings can better predict financial distress condition. In other words, it is harder to predict fin a n cia l  distress  condition  defined  in  terms  o f  cash flo w   than  in profitability.
Key  words: financial distress,  cash flow ,  earnings

## Pendahuluan
Masalah  keuangan  yang  dihadapi  suatu  perusahaan  apabila  dibiarkan berlarut-larut dapat mengakibatkan teijadinya kebangkrutan. Beberapa perusahaan yang mengalami masalah keuangan mencoba m engatasi masalah tersebut dengan melakukan pinjaman dan penggabungan usaha, atau sebaliknya ada yang menutup usahanya.
Para  investor  dan  kreditur  sebelum  menanamkan  dananya  pada  suatu perusahaan  akan  selalu  melihat  terlebih  dahulu  kondisi  keuangan  perusahaan tersebut.  Oleh  karena  itu,  analisis  dan  prediksi  atas  kondisi  keuangan  suatu perusahaan  adalah  sangat penting.
Financial distress adalah suatu konsep luas yang terdiri dari beberapa situasi ya n g  terjadi  dalam   suatu  perusahaan  yang  m en gh adapi  m asalah  kesulitan k eu an ga n .  Is tila h   um um   u n tu k  m en gga m b a rk a n   s itu a si  terseb u t  adalah kebangkrutan, kegagalan, ketidakmampuan melunasi utang, dan default. Insolvency dalam  kebangkrutan  menunjukkan  kekayaan  bersih  negatif.  Ketidakmampuan melunasi  utang menunjukkan  kinerja negatif dan  m enunjukkan adanya masalah likuiditas.  Default berarti  perusahaan  melanggar  perjanjian  dengan  kreditur  dan dapat menyebabkan  tindakan  hukum.
Menurut Platt dan Platt  (2002), financial distress a d a r h  tahap  penurunan kondisi  keuangan  yang  dialam i  oleh  suatu  perusahaan,  ya;  >:  terjadi  sebelum terjadinya  kebangkrutan  ataupun  likuidasi.  Kondisi  mi  pada  unrumnya  ditandai antara lain dengan adanya penundaan pengiriman, kuaiitas produk yang menur u n, dan penundaan pembayaran tagihan dari bank.  Apabila kondisi financial >ss ini  diketahui,  diharapkan  dapat  dilakukan  tindakan  untuk  memperbaiki  suuasi tersebut sehingga perusahaan tidak akan masuk pada tahap kesulitan yang lebih berat seperti kebangkrutan ataupun  likuidasi.
Model  sistem  peringatan  untuk  m engantisipasi  adanya financial  distress p erlu   d ik em b a n gk a n .  M od el  in i  d a p a t  d igu n a k a n   s eb a ga i  s a ra n a   u n tu k mengidentifikasi bahkan untuk memperbaiki kondisi sebelum sampai pada kondisi krisis (Almilia 2003).  Oleh karena itu,  banyak penelitian yang dilakukan berkaitan dengan financial distress.
Penelitian-penelitian tersebut pada umumnya menggunakan rasio keuangan perusahaan.  Perluasan  dari  penelitian  yang  berkaitan  dengan financial  distress adalah  dimasukkannya  variabel  penjelas  lain  selain  variabel  keuangan  seperti kondisi ekonomi,  sensitivitas perusahaan terhadap kondisi ekonomi,  opini auditor terhadap  laporan  keuangan  perusahaan,  dan perbedaan  industri.
Selain  masalah variabel  keuangan  dan nonkeuangan,  issue yang menarik adalah fokus pada laba atau arus kas untuk memprediksi kondisi financial distress suatu  perusahaan,  mana yang memberikan  manfaat lebih  besar atau  mana yang lebih  superior,  apakah  analisis  terhadap  laba  perusahaan  atau  analisis  terhadap arus  kas  perusahaan.  McCue  (1991)  melakukan  penelitian  untuk  memprediksi k on d isi  fin a n c ia l  d istress  ru m ah   s a k it-ru m a h   sak it  di  C a lifo rn ia   d en ga n m em bandingkan  an tara  laba  dan  arus  kas.  H asil  pen elitian   McCue  (1991) menunjukkan  bahwa  lebih  sulit  memprediksi  financial  distress  dari  sudut  arus kas dibandingkan  dari  sudut laba.
Penelitian tentang prediksi kebangkrutan  suatu perusahaan sudah sangat banyak  dilakukan  di  Indonesia.  Akan  tetapi,  penelitian  tentang  prediksi  kondisi fin a n cia l  distress  suatu  perusahaan,  dengan  membandingkan  antara  kondisi financial distress dari sudut pandang laba dan dari sudut pandang arus kas masih sangat terbatas.  Oleh  karena itu,  peneliti  tertarik untuk mengangkat masalah  ini dalam suatu penelitian yang bertujuan untuk memperoleh bukti empiris mengenai apakah laba atau arus kas yang lebih baik digunakan untuk memprediksi kondisi financial distress serta mencari model prediksi untuk memprediksi financial distress perusahaan-perusahaan  textile mill products dan  apparel and other textile products yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Jakarta  dengan  menggunakan  variabel  keuangan dan variabel  nonkeuangan.

## Tinjauan Pustaka

## Pengertian  Financial Distress
Beberapa  peneliti  yan g  telah  m elakukan  penelitian  m engenai  kondisi financial distress suatu perusahaan mendefinisikan financial distress dengan cara atau  dengan  menggunakan  proksi  yang  berbeda.  McCue  (1991)  mendefinisikan financial  distress  sebagai  arus  kas  negatif. Hofer  (1980)  dan  W hitaker  (1999) mendefinisikan financial distress jika beberapa tahun perusahaan mengalami laba bersih  operasi negatif.  John  et  al (1992)  mendefinisikan financial distress sebagai perubahan  harga  ekuitas.  Lau  (1987)  dan  Hill  et  al  (1996)  mengatakan  bahwa perusahaan  mengalami fina ncia l  distress jik a  melakukan  pemberhentian  tenaga kerja  atau  menghilangkan  pembayaran  dividen.  W hitaker  (1999)  mendefinisikan
fin a n cia l distress jik a arus kas lebih kecil dari utang jan gka panjang. Asquith et al (1994) mendefinisikan financial distress dengan menggunakan rasio coverage bunga. Tirapat  dan  Nittayagasetwat  (1999)  m engatakan  bahwa  perusahaan  mengalami fin a n cia l  distress  jik a   perusahaan  m enghentikan  operasinya  dan  perusahaan merencanakan untuk melakukan restrukturisasi. Wilkins (1997) mengatakan bahwa perusahaan yang mengalami financial distress adalah perusahaan yang mengalami pelanggaran teknis dalam utang. Ward dan Foster (1997) menggunakan kegagalan pinjaman  sebagai  respon untuk mengukur fin a n cia l distress.
Penelitian yang berkaitan dengan financial distress yang menggunakan rasio keuangan untuk memprediksi kondisi financial distress suatu perusahaan adalah Zm ijewski  (1983)  dalam  Foster  (1986);  Lau  (1987);  Poston  et  al  (1994);  Doumpos dan Zoponidis  (1999)  serta Platt dan  Platt  (2002).  Penelitian financial distress dan kebangkrutan  perusahaan  dilakukan  oleh  Platt dan  Platt  (1990).
P e n e litia n   terh a d a p   fin a n c ia l  d is tre s s   tid a k   h a n y a   d iu k u r  d en gan menggunakan  variabel  keuangan,  tetapi  juga  variabel  non  keuangan.  Platt  dan Platt (2002)  menggunakan rasio keuangan untuk mengukur financial distress dan menentukan rasio yang paling dominan untuk memprediksi financial distress. Platt dan  Platt  (1990)  melakukan  penelitian  dengan  mem bandingkan  antara  rasio keuangan  yang  tidak  disesuaikan  dengan  rasio  relatif  industri.  Hasil  penelitian Platt dan Platt (1990) menunjukkan bahwa rasio yang tidak disesuaikan mempunyai tingkat  klasifikasi  yang  lebih  rendah  dibanding  jik a  menggunakan  rasio  relatif industri.  Penelitian  yang  menggunakan  variabel  non  keuangan  selain  variabel k eu an gan   di  an taran ya  adalah  A lm ilia   (2003)  ya n g  m en ggunakan  variabel sensitivitas  perusahaan  terhadap  kondisi  ekonomi  makro,  reputasi  auditor,  dan reputasi  underwriter.
Penelitian  lain  memprediksi  kekuatan  dan  arti  penting  arus  kas  dalam memprediksi kebangkrutan.  Casey dan Bartczak (1984) menunjukkan bahwa arus kas merupakan prediksi yang buruk terhadap fina ncia l distress. Gentry et al (1985) mendukung penelitian bahwa arus kas memasukkan berbagai aliaran dana seperti dividen dan pengeluaran modal. Azis dan Lawson (1989) mengatakan bahwa model berbasis arus kas lebih efektif dalam memprediksi peringatan kebangkrutan lebih awai.

## Prediksi Kebangkrutan
Banyak  peneliti  berusaha  mengembangkan  sistem  peringatan  awai  untuk memprediksi financial distress sebelum terjadinya kebangkrutan.  Peneliti-peneliti sebelumnya  banyak  yang  menggunakan  rasio-rasio  yang  dikembangkan  dalam model  m ultiple  discriminant  untuk  m engklasifikasikan  perusahaan  sehat  dan perusahaan  tidak  sehat.  Gordon  dan  Jordan  (1988)  menyebutkan  bahwa Altman (1977)  mengembangkan model  multiple discriminant dan mengklasifikasikan  bank yang mempunyai masalah keuangan dan yang tidak mempunyai masalah keuangan. Barth  et al (1985)  mengembangkan model logit untuk mengidentifikasi rasio-rasio yang paling baik dalam memprediksi kegagalan.  Benson (1985) meneliti perbedaan rasio  dan  mengelompokkan  ke  dalam  dua  kelompok.  Benson  menemukan  bahwa diversifikasi  investasi  merupakan  alat  untuk  menghindari  masalah  keuangan. Pantalone dan Platt (1987)  menggunakan analisis discriminant untuk memprediksi kegagalan.
Model  prediksi  kebangkrutan  dipelopori  oleh  pengujian  univariat  Beaver (1966)  dan  analisis  discriminant  multivariate  Altm an  (1968).  Kedua  penelitian tersebut  menemukan  bukti  bahwa  variabel  keuangan  dapat  digunakan  untuk m em prediksi  kebangkrutan.  Sejak  itu  prediksi  untuk  kegagalan  perusahaan
merupakan  topik  yang  menarik.  Ohlson  (1980)  menggum i  arid is  iogit  dan probit  untuk  m engestim asi  kemungkinan  terjadinya  kebangK. ntan.  Gilbert  et  al (1990)  menemukan  perbedaan  variabel  penjelas  keuangan  bagi  dua  kelompok perusahaan.  Sampel perusahaan diklasifikasikan ke dalam dua kategori (b an g^ ■ dan  tidak bangkrut)  dan  diestim asi dengan  teknik  multinomial  logit.  Fo. !  at (1994) memasukkan perusahaan ke dalam tiga kelompok menurut kondisi keuangan tiap-tiap  perusahaan:  turnarrounds,  business  fa ilu res  dan  survivors. M ereka menemukan  bahwa  rasio  keuangan  tidak  dapat  digunakan  untuk  membedakan financial distress perusahaan. Johnson dan Melicher (1994)  menganjurkan bahwa dengan  m enggunakan  m odel  lo git  m u ltinom ial,  klasifikasi  kesalahan   dapat dikurangi  secara  signifikan.
Hopwood et al (1989) dan Flagg et al (1991) menemukan bahwa opini qualified adalah penting dalam m embedakan fina ncia l distress perusahaan.  Beberapa studi memasukkan variabel makro ekonomi untuk mengendalikan perubahan lingkungan bisnis.  Rose dan Giroux (1982) menguji 28 indikator siklus bisnis dan menemukan bahwa  ekonomi  mempengaruhi  proses  kegagalan.  Mensah  (1983)  mengevaluasi model  kebangkrutan  dengan  menggunakan  data price  level  adjusted.  Penemuan menunjukkan bahwa data price level adjusted tidak signifikan dalam memperbaiki prediksi kebangkrutan.  Platt dan Platt (1991) mengontrol untuk perbedaan Industry- normalizing  ratios.  Kerangka  industri  relatif  menghasilkan  model  kebangkrutan yang  stabil.  Oleh  karena itu,  pertumbuhan  industrial mempunyai pengaruh yang signifikan  pada  kegagalan  perusahaan.  Platt  dan  Platt  (1991)  meneliti  kestabilan dan  k elen gk a p a n   m od el  k eb a n gk ru ta n   b erd asark a n   ra sio  r e la t if  in d u s tri dibandingkan  dengan  unadjusted ratios.

## Penelitian Terdahulu
P enelitian  ini  m engacu  pada  pen elitian   McCue  (1991)  ya n g  m en eliti kesehatan  keuangan  rumah  sakit  (RS)  di California.  McCue  (1991)  menggunakan sampel  pengamatan  untuk tiap-tiap  periode  tahun  fiskal  sebagai  berikut:  421  RS untuk  tahun  1984-1985,  421  RS  untuk  tahun  1985-1986,  dan  395  RS  untuk tahun  1986-1987.  Dari  tiga  tahun  fiskal,  dua  sampel  diolah.  Sampel  pertama menggunakan  data  tahun  1984-1985  dan  1985-1986  untuk  membangun  model. Sampel  kedua menggunakan data tahun  1986-1987 sebagai  model  holdout untuk menguji kekuatan  model  prediksi.
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  untuk  model  arus  kas  (Cash Flow/ CF)  dan  laba  variabel  yang  signifikan  yaitu:  index/ijin  rawat  inap,  sistem  non profit,  tingkat hunian kamar RS, umur piutang,  umur aktiva,  total utang terhadap total  aktiva,  rasio  perputaran  aktiva  tetap  bersih,  biaya  meninggalkan  RS,  dan rasio lancar.  Variabel-variabel tersebut dimasukkan ke dalam sampel holdout untuk kedua  model,  yaitu  model  arus  kas dan  laba.
Sampel  holdout dari  tahun  1987  yang  terdiri  dari  CF  positif sebanyak 97 dan CF negatif sebanyak 76 sama seperti laba sebanyak 97 dan rugi bersih sebanyak 98.  Kekuatan prediksi model arus kas untuk analisis sampel menunjukkan bahwa tingkat  klasifikasi  CF  positif  sebesar  86%  dan  untuk  CF  negatif  sebesar  86%. Sebaliknya  sampel  holdout mempunyai  tingkat  klasifikasi  sebesar  73%  untuk  CF positif dan  74%  untuk  CF  negatif.  Kekuatan  prediksi  model  laba,  untuk  analisis sampel  mempunyai  tingkat  klasifikasi  sebesar  92%  dan  rugi  bersih  sebesar 92%. Sebaliknya untuk sampel  holdout,  mempunyai tingkat klasifikasi sebesar 86% dan rugi  bersih  85%.
Hasil tersebut menunjukkan bahwa kekuatan prediksi laba lebih  baik dan lebih  bagus  dibandingkan  dengan  kekuatan  prediksi  CF.  Dalam  model  sampel
holdout,  CF mempunyai kekuatan prediksi  13% lebih rendah dari pada model laba, sedangkan  untuk  sampel  analisis,  model  CF  mempunyai  kekuatan  prediksi  11% lebih  rendah dibandingkan  dengan model laba.

## Metode Penelitian

## Populasi dan  Sampel
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  seluruh  perusahaan  yang  termasuk dalam  industri  textile mill products dan  apparel and other textile products menurut klasifikasi Indonesian Capital Market Directory, yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta. Pemilihan  sampel  penelitian  dilakukan  dengan  m enggunakan  metode  purposive sam pling  dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  sampel  yang  representatif  sesuai kriteria yang ditentukan.
Sampel dalam penelitian ini dibagi m enjadi dua, yaitu  analysis sampel dan holdout  sample.  Kriteria  yang  digunakan  untuk  m enentukan  analysis  sample adalah:
1.  Sampel  adalah  perusahaan-perusahaan yang  termasuk dalam  industri  textile m ill  p rod u cts  dan  apparel  and  oth er  textile  p rod u cts  m enurut  klasifikasi Indonesian Capital Market Directory, yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta tahun
1999-2001.  Pemilihan  sampel  yang  berasal  dari  satu  industri  ini  bertujuan untuk  menghindari adanya pengaruh  perbedaan  industri.
2.  Sampel telah mempublikasikan laporan keuangan auditan antara tahun  1999­ 2001.  Pemilihan  sampel  dimulai  tahun  1999  karena  tahun  1997  dan  1998 perusahaan-perusahaan di Indonesia terkena dam pak krisis moneter sehingga kemungkinan  besar perusahaan-perusahaan  tersebut  berada dalam  keadaan yang tidak  stabil.
3.  Sampel adalah perusahaan-perusahaan yang memenuhi kriteria sebagai wakil dari kelompok perusahaan yang melaporkan laba positif, kelompok perusahaan yang  melaporkan  laba  negatif,  kelompok  perusahaan  yang  melaporkan  arus kas  positif,  dan  kelompok perusahaan yang  melaporkan  arus kas  negatif.
Kriteria ketiga untuk penentuan analysis sample tersebut dapat dijelaskan berikut  ini.  Data  laba  seluruh  perusahaan  textile  mill products  dan  apparel  and other  textile  products  selama  tahun  1999  sampai  dengan  2001  dikumpulkan. Perusahaan-perusahaan  tersebut  diurutkan  berdasarkan  urutan  besarnya  laba ya n g  dilaporkan.  Peringkat  satu  adalah  p eru sah aan   dengan  laba  terbesar. Perusahaan-perusahaan tersebut dibagi ke dalam kuintil (quintile),  dengan kuintil satu terdiri atas perusahaan-perusahaan yang melaporkan laba lebih besar daripada perusahaan-perusahaan  yang  berada  di  kuintil  dua.  Perusahaan  yang  mewakili perusahaan  dengan  laba  positif adalah  perusahaan yang  melaporkan  laba  positif dan  b erada  pada  kuintil  satu  dan  ku in til  dua.  Peru sah aan   yang  m ew akili perusahaan dengan laba negatif adalah perusahaan yang melaporkan laba negatif dan  berada pada kuintil empat dan kuintil lima.  Prosedur yang sama juga berlaku untuk menentukan perusahaan yang mewakili perusahaan yang melaporkan arus kas  positif dan  arus  kas  negatif.  Holdout  sample adalah  perusahaan-perusahaan yang  terpilih  sebagai  analysis  sample,  yang  mempublikasikan  laporan  keuangan auditan  tahun  2002.
Berdasarkan kriteria tersebut,  untuk analysis sample diperoleh 30 tahun- perusahaan  sebagai wakil kelompok perusahaan yang melaporkan laba positif,  30 tahun-perusahaan  sebagai  wakil  kelompok  perusahaan  yang  melaporkan  laba negatif, 30 tahun-perusahaan sebagai wakil kelompok perusahaan yang melaporkan arus  kas  positif,  serta 30  tahun-perusahaan  sebagai  wakil  kelompok  perusahaan
merupakan  topik  yang  menarik.  Ohlson  (1980)  m engguna!  •’<  ana ¡s  logit  dan probit  untuk  mengestim asi  kemungkinan  terjadinya  kebangi.  ' ‘ an.  Gilbert  et  al (1990)  menemukan  perbedaan  variabel  penjelas  keuangan  bagi  dua  kelompok perusahaan,  Sampel perusahaan diklasifikasikan ke dalam dua kategori iban ^n ', t dan  tidak bangkrut)  dan  diestim asi  dengan  teknik  multinomial  logit.  P ' f al
(1994) memasukkan perusahaan ke dalam tiga kelompok menurut kondisi keuangan tiap-tiap  perusahaan:  turnarrounds,  business  fa ilu res  dan  survivors. M ereka menemukan  bahwa  rasio  keuangan  tidak  dapat  digunakan  untuk  membedakan financial distress perusahaan. Johnson dan Melicher (1994) menganjurkan bahwa dengan  m enggunakan  m odel  logit  m u ltinom ial,  klasifikasi  kesalahan   dapat dikurangi secara  signifikan.
Hopwood et al (1989) dan Flagg et al ( 1991) menemukan bahwa opini qualified adalah penting dalam m embedakan fina ncia l distress perusahaan.  Beberapa studi memasukkan variabel makro ekonomi untuk mengendalikan perubahan lingkungan bisnis.  Rose dan Giroux (1982) menguji 28 indikator siklus bisnis dan menemukan bahwa  ekonomi  m empengaruhi  proses  kegagalan.  Mensah  (1983)  mengevaluasi model  kebangkrutan  dengan  menggunakan  data price  level  adjusted.  Penemuan menunjukkan bahwa data price level adjusted tidak signifikan dalam memperbaiki prediksi kebangkrutan.  Platt dan Platt (1991) mengontrol untuk perbedaan Industry- normalizing  ratios.  Kerangka  industri  relatif  menghasilkan  model  kebangkrutan yang  stabil.  Oleh  karena  itu,  pertumbuhan  industrial mempunyai  pengaruh yang signifikan  pada  kegagalan  perusahaan.  Platt  dan  Platt  (1991)  meneliti  kestabilan dan  k elen gk a p a n   m od el  k e b a n g k ru ta n   b erd a sa rk a n   rasio  r e la tif  in d u stri dibandingkan  dengan  unadjusted ratios.

## Penelitian Terdahulu
Penelitian  ini  m engacu  pada  p en elitian   McCue  (1991)  ya n g  m en eliti kesehatan  keuangan  rumah  sakit  (RS)  di California.  McCue  (1991)  menggunakan sampel  pengamatan  untuk  tiap-tiap  periode  tahun  fiskal  sebagai  berikut:  421  RS untuk  tahun  1984-1985,  421  RS  untuk  tahun  1985-1986,  dan  395  RS  untuk tahun  1986-1987.  Dari  tiga  tahun  fiskal,  dua  sampel  diolah.  Sampel  pertama menggunakan  data  tahun  1984-1985  dan  1985-1986  untuk  membangun  model. Sampel  kedua menggunakan data tahun  1986-1987  sebagai  model  holdout untuk menguji  kekuatan  model  prediksi.
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  untuk  model  arus  kas  (Cash Flow/ CF)  dan  laba  variabel  yang  signifikan  yaitu:  index/ijin  rawat  inap,  sistem  non profit,  tingkat hunian kamar RS,  umur piutang,  umur aktiva,  total utang terhadap total  aktiva,  rasio  perputaran  aktiva  tetap  bersih,  biaya  meninggalkan  RS,  dan rasio lancar.  Variabel-variabel tersebut dimasukkan ke dalam sampel holdout untuk kedua  model,  yaitu  model  arus  kas dan  laba.
Sampel  holdout dari  tahun  1987  yang  terdiri  dari  CF  positif sebanyak  97 dan CF négatif sebanyak 76 sama seperti laba sebanyak 97 dan rugi bersih sebanyak 98.  Kekuatan prediksi model arus kas untuk analisis sampel menunjukkan bahwa tingkat  klasifikasi  CF  positif  sebesar  86%  dan  untuk  CF  négatif  sebesar  86%. Sebaliknya  sampel  holdout mempunyai  tingkat  klasifikasi  sebesar  73%  untuk  CF positif dan  74%  untuk  CF  négatif.  Kekuatan  prediksi  model  laba,  untuk  analisis sampel  mempunyai  tingkat  klasifikasi  sebesar 92%  dan  rugi  bersih  sebesar 92%. Sebaliknya untuk sampel  holdout,  mempunyai tingkat klasifikasi sebesar 86% dan rugi  bersih  85%.
Hasil tersebut menunjukkan bahwa kekuatan  prediksi  laba lebih  baik dan lebih  bagus  dibandingkan  dengan  kekuatan  prediksi  CF.  Dalam  model  sampel
holdout, CF mempunyai kekuatan prediksi  13% lebih rendah dari pada model laba, sedangkan  untuk  sampel  analisis,  model  CF  mempunyai  kekuatan  prediksi  11% lebih  rendah dibandingkan  dengan  model  laba.

## Metode  Penelitian

## Populasi dan  Sampel
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  seluruh  perusahaan  yang  termasuk dalam  industri  textile mill products dan  apparel and other textile products menurut klasifikasi Indonesian Capital Market Directory, yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta. Pemilihan  sampel  penelitian  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  purposive sampling  dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  sampel  yang  representatif  sesuai kriteria yang ditentukan.
Sampel dalam penelitian ini dibagi menjadi dua, yaitu  analysis sampel dan holdout  sample.  Kriteria  yang  digunakan  untuk  m enentukan  analysis  sample adalah:
1.  Sampel  adalah  perusahaan-perusahaan yang  termasuk dalam  industri  textile m ill  p rod u cts  dan  apparel  and  oth er  textile  p rod u cts  m enuru t  klasifikasi Indonesian Capital Market Directory, yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta tahun
1999-2001.  Pemilihan  sampel  yang  berasal  dari  satu  industri  ini  bertujuan untuk  menghindari adanya  pengaruh  perbedaan  industri.
2.  Sampel telah mempublikasikan laporan keuangan auditan antara tahun  1999­ 2001.  Pemilihan  sampel  dimulai  tahun  1999  karena  tahun  1997  dan  1998 perusahaan-perusahaan di Indonesia terkena dam pak krisis moneter sehingga kemungkinan  besar  perusahaan-perusahaan  tersebut  berada dalam  keadaan yang tidak  stabil.
3.  Sampel adalah perusahaan-perusahaan yang memenuhi kriteria sebagai wakil dari kelompok perusahaan yang melaporkan laba positif, kelompok perusahaan yang  melaporkan  laba  negatif,  kelompok  perusahaan  yang  melaporkan  arus kas positif,  dan  kelompok  perusahaan yang melaporkan  arus kas negatif.
Kriteria ketiga untuk penentuan analysis sample tersebut dapat dijelaskan berikut  ini.  Data  laba  seluruh  perusahaan  textile  mill products  dan  apparel  and other  textile  products  selama  tahun  1999  sampai  dengan  2001  dikumpulkan. Perusahaan-perusahaan  tersebut  diurutkan  berdasarkan  urutan  besarnya  laba yan g  dilaporkan.  Peringkat  satu  adalah  peru sah aan   dengan  laba  terbesar. Perusahaan-perusahaan tersebut dibagi ke dalam kuintil (quintile),  dengan kuintil satu terdiri atas perusahaan-perusahaan yang melaporkan laba lebih besar daripada perusahaan-perusahaan  yang  berada  di  kuintil  dua.  Perusahaan  yang  mewakili perusahaan  dengan  laba  positif adalah  perusahaan  yang  melaporkan  laba positif dan  berada  pada  ku intil  satu  dan  k u in til  dua.  Peru sah aan   yan g  m ew akili perusahaan dengan laba negatif adalah perusahaan yang melaporkan laba negatif dan  berada pada kuintil empat dan kuintil lima.  Prosedur yang sama juga berlaku untuk menentukan perusahaan yang mewakili perusahaan yang melaporkan arus kas  positif dan  arus  kas  negatif.  Holdout sample adalah  perusahaan-perusahaan yang  terpilih  sebagai  analysis  sample,  yang  mempublikasikan  laporan  keuangan auditan  tahun  2002.
Berdasarkan kriteria tersebut,  untuk  analysis sample diperoleh 30 tahun- perusahaan  sebagai wakil kelompok perusahaan yang melaporkan laba positif,  30 tahun-perusahaan  sebagai  wakil  kelompok  perusahaan  yang  melaporkan  laba negatif, 30 tahun-perusahaan sebagai wakil kelompok perusahaan yang melaporkan arus  kas  positif,  serta  30  tahun-perusahaan  sebagai  wakil  kelompok perusahaan
yang  m elaporkan  arus  kas  negatif.  Jadi,  analysis  sam pl■ m tuk  m odel  laba berjumlah  60  tahun-perusahaan  yang  terdiri  atas  24  perusanaan,  dan  analysis sample untuk  model  arus  kas ju ga  berjumlah  60  tahun-perusahaan  yang  terdiri atas 24 perusahaan.  Untuk hold-out sample,  terdapat 23 perusahaan yan^ tf*rp<iih sebagai  sampel  karena  dari  24  perusahaan  tersebut  ada  satu  perusaha.- aig
datanya tidak lengkap  sehingga dikeluarkan dari  sampel.

## Data Penelitian
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  sekunder,  terdiri dari:
1.  Laporan  keuangan  auditan  perusahaan  sampel  tahun  1999  sampai  dengan 2002  yang  diperoleh  dari  data  base  Pojok  BEJ  Fakultas  Ekonomi  Universitas Brawijaya.  Dari  laporan  keuangan  tersebut  diambil  informasi  yang  relevan dengan variabel-variabel yang digunakan  dalam penelitian  ini.
2.  Jumlah  tenaga kerja,  yang diambil dari  Indonesian  Capital Market Directory.
3.  Status perusahaan, apakah berstatus Penanaman Modal Dalam Negeri (PMDN) atau  Penanaman  Modal Asing  (PMA),  dari  Indonesian  Capital Market Directory.

## Variabel Penelitian
Variabel  dependen  dalam  penelitian  ini  adalah  laba  dan  arus  kas,  yang dinyatakan dalam variabel  dummy.  Laba positif dinyatakan dengan  1,  laba negatif 0,  arus  kas positif dinyatakan  dengan  1,  dan  arus kas negatif dinyatakan  dengan 0.
Variabel arus kas diambil dari angka arus kas yang disajikan dalam laporan keuangan auditan perusahaan.  Laba yang digunakan dalam  penelitian  ini adalah laba sebelum pajak tidak termasuk extraordinary items dan discontinued operations. Laba  sebelum  pajak  digunakan  dengan  alasan  untuk  m enghindari  pengaruh penggunaan  tarif  pajak  yang  berbeda  antar  periode  yang  dianalisis,  sedangkan alasan untuk mengeluarkan extraordinary items dan discontinued operations adalah untuk  menghilangkan  elemen  yang  mungkin  menyebabkan  pertumbuhan  laba meningkat  dalam  satu  periode  yang  tidak  akan  timbul  dalam  periode  yang  lain (Machfoedz  1994).
Variabel  independen  dalam  penelitian  ini  adalah  variabel-variabel  yang digunakan  untuk  m en gukur  pasar  produk  perusahaan,  faktor  in stitu sion al perusahaan, operasional, likuiditas, pendapatan dan beban, profitabilitas, aktivitas dan  in v e s ta s i,  serta   c o v e ra g e   (M cC u e  1991).  P asar  p ro d u k   p e ru s a h a a n mencerminkan pangsa pasar atau besarnya produk perusahaan yang dapat diserap oleh pasar.  Variabel ini diukur melalui tingkat penjualan bersih selama satu periode serta  besarnya  perputaran  persediaan.  Variabel  ini  akan  lebih  tepat jik a   diukur dengan penjualan dalam unit karena akan mengeliminasi perbedaan harga produk. Akan  tetapi,  data penjualan  dalam  unit  tidak  selalu  tersedia  sehingga  digunakan data penjualan dalam rupiah yang dikontrol dengan tingkat perputaran persediaan.
V ariab el  in s titu s io n a l  p eru sa h aa n   m en cerm in k an   b en tu k   in s titu s i perusahaan.  V ariab el  ini  d i-proxy-k an   dengan  status  peru sahaan,  apakah perusahaan  berstatus  PMDN  atau  PMA,  serta  ukuran  perusahaan  yang  diukur berdasarkan  total  aktiva  perusahaan.  Status  perusahaan  merupakan  variabel dummy,  PMDN  = 0 dan  PMA =  1.  Variabel operasional perusahaan  mencerminkan kemampuan operasi atau produksi suatu perusahaan, yang diukur dengan jum lah karyawan yang  dimiliki  perusahaan.  Variabel  ini  akan  lebih  tepat  apabila diukur menggunakan  kapasitas  produksi  yang  dimiliki  perusahaan.  Akan  tetapi,  data kapasitas produksi sulit untuk didapatkan sehingga digunakan jum lah karyawan.
Likuiditas adalah kemampuan jangka pendek perusahaan untuk membayar kew ajiban  yang  jatuh   tempo.  Untuk  m engukur  likuiditas  perusahaan,  dalam penelitian  ini  digunakan  currcnt  ratio,  acid  ratio,  dan  days  in  account  receivables. Profitabilitas adalah tingkat keberhasilan atau kegagalan perusahaan selama jangka waktu  tertentu.  Profitabilitas  perusahaan  dalam  penelitian  ini  diukur  dengan menggunakan  rasio  operating profit  margin dan  return on  assets  (ROA).
A k tivitas  adalah  tingkat  efektivitas  perusahaan  dalam   m enggunakan aktivanya. Aktivitas dalam penelitian ini diukur dengan menggunakan  total assets turn  over,  net fix e d   assets  turn  over,  net fix e d   assets,  dan  rata-rata  umur  aktiva tetap yang dimiliki perusahaan.  Coverage adalah  tingkat proteksi kreditor jangka panjang dan investor.  Coverage dalam penelitian ini diukur dengan menggunakan rasio  total  debt  to  total  assets,  long  term  debt  to  total  assets,  dan  equity  to  total assets,  sedangkan ukuran pendapatan dan beban diwakili dengan total pendapatan, beban usaha, beban overhead, dan beban gaji yang ditanggung perusahaan selama satu  periode.

## Metode Análisis Data
Análisis  data  dilakukan  dengan  analisis  diskriminan,  dengan  persamaan (1)  untuk model laba dan persamaan  (2)  untuk  model arus kas.
EBT  =  a   +  (3,SALES  +  P J N V T O   +  (3,STATUS  +  P4SIZE  +  P,E MPL  +  P6CR  +  p.AR  + P^DAYSinAR + p J R  + P,„OPREXP + p „ O V E X P  + p pSALE XP + p„O PR M RG N +  P I4R O A   +  p,,TA TO   +  P 1(N F IX A T O   +  p,.NETFA  +  P uOLD  +  P . J D T A   + P^LTD T A  +  P2|ETA + e (1) CF  =  a   +  P,SALES  +  P J N V T O   +  P,STATUS  +  P4SIZE  +  P,E MPL +  PfiCR  +  p,AR  + pKDAYSinAR + p 'J R  + p^O PREXP + P nO V E X P  + p ]:SALE XP + p„O PR M RG N +  p l4R O A +   P 15TATO +  P |()N F IX A T O  +  P r N E T F A +   P,„OLD ( 2 ) CF :  Arus kas,  negatif atau  positif (dummy  variable) SALES :  Penjualan bersih INVTO :  Perputaran  persediaan STATUS :  Status perusahaan,  PMDN  atau  PMA  (dummy  variable) SIZE :  Ukuran perusahaan, yang diukur dengan total aktiva perusahaan EMPL :  Jum lah karyawan CR :  Current ratio AR :  Acid  ratio DAYSinAR :  Days  in account  receivables TR :  Pendapatan  total OPREXP :  Beban  usaha OVEXP :  Beban  overhead SALEXP :  Beban  gaji OPRMRGN :  Operating Profit Margin ROA :  Return on assets TATO :  Total assets  turnover NFIXATO :  Net fix e d  assets  turnover NETFA :  Net fixed  assets OLD :  rata-rata umur aktiva tetap TDTA :  Total debt to  total assets LTDTA :  Longterm  debt to  total assets ETA :  Equity to  total assets
B erd asark an   h a sil  a n a lis is   d isk rim in a n   terh adap  analysis  sam ple, ditentukan  apakah  model  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  kondisi financial distress  suatu  perusahaan  dengan  melihat  tingkat  signifikansinya.  Jika  model tersebut signifikan berarti model cukup kuat digunakan untuk memprediks; ’  'ndisi financial distress suatu  perusahaan pada periode  berikutnya.
Dilakukan  pula  analisis  terhadap  kemampuan  prediksi  tiap-tiap  model untuk menentukan model apa yang lebih superior,  apakah model laba atau model arus  kas.  Kemampuan  prediksi  ini  ditentukan  dengan  membandingkan  tingkat keberhasilan prediksi antara model laba dengan model arus kas.  Model yang tingkat keberhasilan  prediksinya  lebih  tinggi  adalah  model  yang  lebih  superior.  Untuk m enguji  lebih  lanjut  kem am puan  prediksi  model,  dilakukan  prediksi  kondisi financial  distress  dengan  m enggunakan  holdout  sample,  serta  ditentukan  pula tingkat  keberhasilan  model  dalam   mem prediksi  kondisi  fina ncia l  distress  dari holdout sample.
Sebelum dilakukan analisis data dengan menggunakan analisis diskriminan, dilakukan  pengujian  terhadap  data  yang  digunakan  untuk  mengetahui  apakah data memenuhi asumsi klasik atau tidak. Asumsi klasik yang harus dipenuhi adalah data  harus  berdistribusi  normal,  tidak  ada  multikolinearitas,  serta  tidak  ada heteroskedastisitas  (Hair  et al  1992).
Syarat utama melakukan analisis diskriminan adalah data yang digunakan haru s  b erd istrib u si  norm al.  P en gu jian   n orm alitas  data  d ilak u k an   dengan menggunakan metode Kolm ogorov-Sm im ov Test.  Data berdistribusi normal adalah data yang  mempunyai  nilai  K olm ogorov-Sm im ov tidak  signifikan  (Hair  et  al  1992; Santoso  1999).  Jika dari hasil pengujian ternyata data tidak berdistribusi normal, data tersebut harus dinormalkan terlebih dahulu. Ada tiga metode untuk mengubah data menjadi berdistribusi normal, yaitu  transformation,  trimming, dan  winsorizing (Foster  1986).
Multikolinearitas  adalah  hubungan  linier  antar  variabel  independen  dan terjadi jika satu variabel independen mempunyai tingkat korelasi yang tinggi dengan variabel  independen  yan g  lain.  M ultikolinearitas  diuji  dengan  m enggunakan Variance Inflation Factor (VIF)  dan  Tolarence  Value.  Jika  nilai  VIF  di  atas  10  atau Tolerance  Value di  bawah  0,10  terjadi  multikolinearitas  (Hair  et al  1992).
Heteroskedastisitas  terjadi  jik a  varian  faktor  pengganggu  tidak  konstan. Heteroskedastisitas diuji dengan menggunakan Levene Test. Jika nilai Levene Test signifikan,  berarti  terjadi  heteroskedastisitas  (Hair  et al  1992;  Santoso  1999).

## Analisis Dan Hasil Penelitian

## Asum si Klasik
Uji  asumsi  klasik  dilakukan  terhadap  variabel-variabel  analysis  sample model  laba  m aupun  analysis  sam ple  model  arus  kas.  Berdasarkan  hasil  uji multikolinearitas,  yang  ditunjukkan  dengan  nilai  Variance  Inflation  Factor  (VIF) dan  Tolerance  Value,  diketahui  bahwa  ada  beberapa  variabel  independen  dalam model laba yang menunjukkan gejala multikolinearitas sehingga variabel-variabel tersebut dikeluarkan dari model. Variabel independen yang dikeluarkan dari model laba  karena  m enunjukkan  gejala  m u ltikolinearitas  adalah  penjualan  bersih, pendapatan  total,  dan  net fix e d  assets.
’
B e rd a s a rk a n   h a s il  u ji  n o r m a lita s   d a ta ,  y a n g   d ila k u k a n   d e n g a n menggunakan  metode  K olm ogorov-Sm im ov  Test,  ternyata  ada  beberapa  variabel yang datanya tidak berdistribusi normal.  Untuk mengatasi hal tersebut, dilakukan transformasi  data  ke  dalam  nilai  logaritma,  kecuali  untuk  inventory  turnover dan
equity to total asset dilakukan dengan membuang m iai outlier.  Hasil uji normalitas dan muStikolinearitas terhadap variabel-variabel dalam model laba disajikan daiam Tabel  1.
Tabel  1 Hasil Uji Norm alitas  dan M ultikolinearitas M odel Laba Variabel K olm ogorov-Sm irnov Variance  Inflation F actor Tolerance  Value S TA T U S 0,000 2,745 0,364 INV TO 0,098 1,851 0,540 ETA 0,115 4,900 0,204 LogSIZE 0,737 4,980 0,201 LogA R 0,667 6,873 0,145 L ogO PR EX P 0,720 4,752 0,210 L ogO V E X P 0,635 6,699 0,149 LogSA L E X P 0,351 3,656 0,274 LogO PR M R G N 0,727 3,100 0,323 L ogT A T O 0,596 2,996 0,334 L og N F lX A T O 0,110 8,044 0,124 LogO LD 0,057 2,235 0,447 LogTDTA 0,050 1,899 0,527 CR 0,102 5,423 0,184 D A Y S inA R 0,240 2,868 0,349 ROA 0,636 4,893 0,204 LTDTA 0,066 2,074 0,482 EM PL 0,177 7,776 0,129
Untuk  model  arus  kas,  berdasarkan  hasil  uji  multikolinearitas  diketahui b a h w a   ad a   b e b e r a p a   v a r ia b e l  in d e p e n d e n   y a n g   m e n u n ju k k a n   g e ja la m ultikolinearitas  sehingga  variabel-variabel  tersebut  dikeluarkan  dari  model. Adapun  variabel  independen  yang  dikeluarkan  dari  m odel  arus  kas  karena menunjukkan gejala multikolinearitas adalah penjualan bersih,  pendapatan total, net fix e d   assets,  dan  acid  ratio.
Tabel 2 Hasil Uji Norm alitas dan M ultikolinearitas M odel Arus Kas Variabel K olm ogorov-Sm irnov Variance Inflation F actor Tolerance  Value S TA TU S 0,000 2,001 0,499 INV TO 0,118 2,.28 0,430 LogETA 0,275 7,020 0,142 LogSIZE 0,697 4,120 0,243 LogO PR EX P 0,558 6,368 0,157 LogO VEX P 0,855 5,639 0,177 LogSA LEX P 0,821 4,563 0,219 LogO PR M R G N 0,580 2,285 0,438 LogTATO 0.473 4,621 0,216 LogN FlX A T O 0,087 5,653 0,177 LogOLD 0,141 2,556 0,391 LogTDTA 0,054 2,152 0,465 CR 0,084 5.646 0,177 DAYSin AR 0,310 2,701 0,370 ROA 0,707 5,608 0,178 LogLTDTA 0,311 3,547 0,282 EMPL 0,085 7,702 0,130
Berdasarkan hasil uji norm alitas data, ada beberapa \ ..riabel yang datanya tidak berdistribusi normal.  Untuk m engatasi hal tersebut, dilakukan transformasi data ke dalam nilai logaritma,  kecuali untuk inventory turnover dilakukan dengan membuang nilai outlier. Hasil uji normalitas dan multikolinearitas terhadap "«riabei- variabel dalam model arus kas disajikan  dalam Tabel 2  diatas.

## Model Laba
Hasil  analisis  diskrim inan  terhadap  model  laba ditunjukkan  dalam Tabel 3.  Dari  Tabel  3  tampak  bahwa  model  laba  signifikan  pada  tingkat  1%  sehingga model laba cukup kuat digunakan sebagai model prediksi kondisi fina ncia l distress perusahaan.
Tabel 3 W ilk s’  Lam bda M odel Laba Wilks' Lambda Test of Function(s) Wilks' Lambda Chi-square df Siq. 1 ,157 57,300 18 ,000
Tingkat  keberhasilan  model  dalam  memprediksi  kondisi fina ncia l distress suatu  peru sah aan ,  y a n g   d itu n ju k k a n   d en ga n   k eb erh a sila n   m od el  u n tu k memprediksi apakah perusahaan melaporkan laba negatif atau laba positif, adaiah 95,2% untuk original grouped cases dan 92,9% untuk cross-validated grouped cases. Hasil klasifikasi yang dilakukan  oleh  model  laba disajikan dalam Tabel  4.
Tabel 4 Hasil Prediksi M odel Laba dalam Analysis Sample
Classification  Results  b,c EBT Predicted Group Membership Total negatif positif Original Count negatif 15 0 15 positif 2 25 27 % negatif 100,0 ,0 100,0 positif 7,4 92,6 100,0 Cross-validated a Count negatif 14 1 15 positif 2 25 27 % negatif 93,3 6,7 100,0 positif 7,4 92,6 100,0 a  Cross  validation  is  done only  fo rtho se  cases  in the analysis.  In cross validation,  each  case is classified by the  functions derived from all  cases other than that case.
b  95,2%  of original grouped cases  correctly classified.
c  92,9% of cross-validated grouped cases correctly classified.
Untuk  menguji  lebih  lanjut  kemampuan  prediksi  model  laba,  dilakukan prediksi terhadap  holdout sample.  Dari hasil analisis diskriminan diperoleh model prediksi  sebagai  berikut:
Z =  0,3621NVTO  + 0 J 3 6 S T A T U S  + 0,652S1ZE  -  0,253F.MPL -  0,34! CR +  0,917AR - 1, 2 2 0 D A Y S i n A R   -   0 . 7 5 6 0 P R E X P   +  0 . 1 0 4 0 V E X P   -   0 . 5 7 2 S A L E X P   - 0 . 4 4 2 0 P R M R G N   +  0 . 6 6 2 R O A -   0,6 i4 T A T O   +  0,422NFIXATC)  ^   0.409GLD  + 0.339TDTA -   0.! 65LTDTA +  0.267ETA Notasi: INVTO Perputaran  persediaan STATUS Status  perusahaan,  PMDN  atau  PMA  (dummy  variable) SIZE Ukuran perusahaan, yang diukur dengan total aktiva perusahaan EMPL Jum lah  karyawan CR Current  ratio AR Acid  ratio DAYSinAR Days  in account  receivables OPREXP Beban  usaha OVEXP Beban  overhead SALEXP Beban  gaji OPRMRGN Operating Profit Margin ROA Return  on  assets TATO Total assets  turnover NFIXATO Net fix e d  assets  turnover OLD rata-rata umur  aktiva tetap TDTA Total debt to  total assets LTDTA Longterm  debt  to  total assets ETA Equity  to  total assets
Model  tersebut  digunakan  untuk  menentukan  skor  perusahaan  dalam holdout sample.  Selain  itu,  berdasarkan hasil  analisis  diskriminan diperoleh  nilai centroids yaitu -3,028  untuk kelompok perusahaan yang melaporkan  laba negatif dan  1,682 untuk kelompok perusahaan yang melaporkan laba positif.  Nilai centroids ini  diperlukan  untuk  menentukan  titik  potong  (cutting  score)  antara  perusahaan yang  melaporkan  laba positif dengan  perusahaan yang  melaporkan laba negatif.
M enurut  Hair  (1992; 101),  jik a   hanya  ada  dua  kelom pok  dan  ukuran kelompok  sama,  titik  potong optimal  adalah  di  tengah-tengah  di  antara  centroids dua  kelompok  tersebut.  Dengan  demikian,  titik  potong dapat ditentukan  sebagai berikut:
ZCE  =  (ZA  +  Z b )  /  2
,
Z :  Nilai  titik  potong kritis  untuk  kelompok  dengan  ukuran  sama ZA  :  Centroid untuk  kelompok A ZH  :  Centroid untuk kelompok  B
Dalam penelitian ini, ukuran sampel dalam analysis sample untuk kelompok perusahaan  dengan  laba  positif  dan  kelompok  perusahaan  dengan  laba  negatif adalah  sama, yaitu masing-masing 30 tahun-perusahaan.  Oleh karena itu, rumus tersebut  sesuai  untuk diterapkan  dalam  kasus  ini.
Nilai  titik  potong yang diperoleh  adalah  Z  =  (-3,028  +  1,682)  /  2  =  -0,673. Artinya,  jika  suatu  perusahaan  memiliki  skor  kurang  dari  -0,673  perusahaan tersebut  diprediksi  melaporkan  laba  negatif,  sedangkan  jika  suatu  perusahaan memiliki  skor lebih  besar dari -0,673  perusahaan  tersebut diprediksi  melaporkan laba positif.  Hasil penghitungan skor perusahaan-perusahaan dalam holdout sample beserta  prediksi  laba disajikan  dalam Tabel  5.

## Tabel 5 Prediksi Laba Perusahaan dalam  Holdout Sample
N o Nam a Perusahaan Skor Laba Prediks an Laba Dna} 1 Apac  Citra Centertex -54.0388 N egat f Negatir 2 Argo  P ante s -53.7692 N e gat f P o sitif 3 Bata -24.2204 Negat f P o sitif 4 Centex -79.9563 Negat f N ég a tif 5 Eratex Djaja -69.2027 Negat f P o sitif 6 Evershine  Tex -46.3633 Negat f P ositif 7 Fortune  Mate -139.064 N egat f P ositif 8 Great  River  International -91.5274 Negat f N égatif 9 Hunson  Industri  Utama -59.0958 N egat f N égatif 10 Karwell  Indonesia -63.3509 Negat f N égatif 11 Kasogi -141.458 Negat f N ég a tif 12 Pan  Brothers  Tex -51.8596 N egat f P ositif 13 Panasia  Filament  Inti -27.1097 Negat f P ositif 14 Panasia  Indosyntec -59.1542 Negat f P ositif 15 Primarindo  A sia  Infrastrucure -11.8437 Negat f N ég a tif 16 Ricky  Putra  G lobalindo -89.4522 Negat f P ositif 17 Roda  Vivatex -52.8704 Negat r N ég a tif 18 Ryane  Adibusana -34.5267 Negat f P ositif 19 Sarasa Nugraha -57.2367 Negat f N ég a tif 20 Sunson Textile -91.5885 Negat f N ég a tif 21 Surya  Intrindo  Makmur -132.482 Negat f P ositif 22 Texm aco  Jaya -85.2176 Negat f N égatif 23 TIFICO - 115. 810 Negat f N égatif
Dari  Tabel  5  dapat  dilihat  bahwa  ternyata  keberhasilan  klasifikasi  model laba  untuk  holdout  sample  adalah  52,17%,  yaitu  12  perusahaan  dari  total  23 perusahaan  diklasifikasikan  secara benar.

## Model Arus Kas
Hasil  analisis  diskriminan  terhadap  model  arus  kas  ditunjukkan  dalam Tabel  6.  Dari  Tabel  6  tersebut  tampak  bahwa  model  arus  kas  tidak  signifikan sehingga  model  arus  kas  tidak  cukup  kuat  digunakan  sebagai  model  untuk memprediksi  kondisi fina ncia l distress  suatu  perusahaan.

## Tabel 6 W ilk s’ Lam bda Model Arus Kas
Wilks' Lambda W ilks’ ! Test of Function(s) Lambda Chi-square df Sig. I 1 ,393 18,221 17 .375  i
W alaupun model tidak signifikan, tetap dilakukan pengujian untuk melihat keberhasilan model arus kas dalam memprediksi kondisi financial distress. Tingkat keberhasilan model dalam memprediksi kondisi financial distress suatu perusahaan, y a n g   d itu n ju k k an   dengan  k eb erh a sila n   m od el  u n tu k  m em prediksi  apakah perusahaan melaporkan arus kas negatif atau arus kas positif,  adalah 90% untuk original grouped cases dan 40%  untuk  cross-validated grouped cases.
Hasil klasifikasi yang dilakukan oleh model arus kas disajikan dalam Tabel 7.  Karena  model  arus  kas  tidak  signifikan,  yang  artinya  model  tidak  cukup  kuat digunakan sebagai model prediksi, tidak dilakukan pengujian lebih lanjut terhadap holdout sample.

## Tabel 7
H asil Prediksi M odel Arus Kas dalam  A nalysis Sample
Classification  Results  b,c
CF Predicted  Group Membership Total negatif positif Original Count negatif 13 2 15 positif 1 14 15 % negatif 86,7 13,3 100,0 positif 6,7 93,3 100,0 Cross-validated a Count negatif 6 9 15 positif 9 6 15 % negatif 40,0 60,0 100,0 positif 60,0 40,0 100,0 a  Cross  validation is  done only  fo rtho se  cases  in the analysis.  In cross validation,  each case is classified  by the  functions derived from all  cases  other than that case.
b  90,0%  of original grouped  cases  correctly classified.
C-  40,0%  of cross-validated grouped cases correctly classified.

## Diskusi
Kondisi  fin a n cia l  distress  adalah  tahap  penurunan  kondisi  keuangan perusahaan yang terjadi sebelum terjadinya kebangkrutan atau likuidasi.  Informasi bahwa suatu perusahaan mengalami financial distress sangat bermanfaat, terutama untuk memberikan tanda peringatan awai adanya kebangkrutan pada masa yang akan datang.  Dengan demikian,  manajemen dapat mengambil tindakan yang cepat dan  tepat  untuk  m encegah  m asalah  sebelum  terjadinya  kebangkrutan,  atau mengambil tindakan merger atau takeover agar perusahaan lebih mampu membayar utang dan  mengelola  perusahaan  dengan  lebih  baik  (Platt dan  Platt 2002).
Pihak eksternal perusahaan,  seperti investor, kreditor, dan pemerintah juga m em erlukan  inform asi  m engenai  kondisi  fin a n cia l  distress  suatu  perusahaan sehingga  mereka  dapat  m engam bil  keputusan  ekonomi  dan  bisnis  yang  tepat menghadapi kemungkinan kebangkrutan perusahaan di masa depan. Oleh karena itu,  tidak  jarang  investor,  kreditor,  dan  pemerintah  melakukan  prediksi  untuk menilai kondisi keuangan perusahaan,  apakah  perusahaan  berada dalam kondisi fina ncia l distress atau  tidak.
Issue  m enarik  dalam   m elakukan  prediksi  ini  ada’ ah,  apa  yan g  akan digunakan  sebagai  fokus,  laba  atau  arus  kas.  Apakah  prediksi  kondisi fina ncia l distress suatu perusahaan lebih baik didasarkan pada laba yang dilaporkan ataukah pada  arus  kas  yang  dilaporkan.  Perusahaan  mana  yang  sedang  berada d a la m kondisi financial distress, apakah perusahaan yang melaporkan laba negati.  .  ' im a beberapa  periode  atau  perusahaan  yang  melaporkan  arus  kas  n egatif  selama beberapa periode.
Berdasarkan hasil analisis data dalam penelitian ini, dapat dijelaskan bahwa jika investor, kreditor, pemerintah, atau pihak-pihak lain akan melakukan prediksi kon disi  fin a n c ia l  d istress  p eru sah aan ,  foku s  pada  laba  akan  m em b erik an kemampuan  prediksi  yang  lebih  besar  daripada  fokus  pada  arus  kas.  Hal  ini ditunjukkan dengan tingkat keberhasilan model laba dalam memprediksi laba yang dilaporkan  suatu  perusahaan,  apakah  positif atau  negatif,  lebih  besar  daripada tingkat keberhasilan model arus kas dalam memprediksi arus kas yang dilaporkan perusahaan,  apakah positif atau  negatif.
Seperti  yang  ditunjukkan  dalam  Tabel  4  dan  Tabel  7,  yaitu  hasil  analisis dalam   a nalysis  sa m ple,  u n tu k   o rig in a l  g rou p ed   cases  m odel  la b a   m am pu mengklasifikasikan secara benar sebesar 95,2%, sedangkan model arus kas hanya 40%,  untuk cross-validated grouped cases model laba mampu mengklasifikasikan secara  benar  sebesar  92,9%,  sedangkan  model  arus  kas  sebesar  90%.  Bahkan, model arus kas sendiri tidak cukup kuat untuk digunakan sebagai model prediksi kondisi financial  distress  karena  secara  statistik  model  arus  kas  tidak  signifikan (tingkat signifikansi 0,375,  lihat Tabel 6).  Pengujian lebih lanjut untuk mengetahui kemampuan  prediksi  model  laba  m enunjukkan  bahwa  untuk  holdout  sample, tingkat  keberhasilan  model  laba  dalam  mengklasifikasikan  secara  benar  adalah 52,17%.  Tingkat  keberhasilan  di  atas  50%  ini  menunjukkan  bahwa  model  laba merupakan  model prediksi yang cukup  kuat.
Saran  untuk  m elakukan  fokus  pada  laba  ini  juga  didukung  oleh  hasil penelitian McCue (1991).  McCue melakukan penelitian untuk memprediksi kondisi financial distress rumah  sakit-rumah  sakit di  California dengan  membandingkan antara  laba  dan  arus  kas.  Hasil  penelitian  McCue  secara  umum  menunjukkan bahwa lebih sulit untuk memprediksi kondisi financial distress rumah sakit-rumah sakit  tersebut  dari  sudut  arus  kas  dibandingkan  dari  sudut  laba.  Secara  lebih rinci, penelitian McCue menemukan bukti bahwa kemampuan prediksi model laba lebih besar daripada kemampuan prediksi model arus kas.  Untuk analysis sample, model laba mampu mengklasifikasikan secara benar sebesar 92% sedangkan model arus kas 86%.  Untuk holdout sample, model laba mampu mengklasifikasikan secara benar  sebesar  86%,  sedangkan  model  arus  kas  73%.  Dengan  demikian,  hasil penelitian  ini  konsisten  dengan  temuan  McCue  (1991) yang menunjukkan  bahwa model  laba  merupakan  model  yang  lebih  baik  daripada  model  arus  kas  dalam memprediksi  kondisi fin a n sia l distress  suatu  perusahaan.
Jika investor,  kreditor,  dan pemerintah akan membuat prediksi,  sebaiknya tidak  hanya  berfoku s  pada  data  keuangan  karena  data  nonkeuangan  ju g a merupakan faktor yang mempengaruhi kondisi financial distress perusahaan.  Hal ini  didukung  temuan  beberapa  penelitian  yang  menunjukkan  bahwa  variabel nonkeuangan  seperti  kondisi  ekonomi,  sensitivitas  perusahaan  terhadap  kondisi ekonom i,  dan  opin i  a u d ito r  terh ad ap   laporan   keu an gan   p eru sa h aa n   ju g a m e m p e n g a ru h i  k o n d is i  f in a n c ia l  d is tre s s   p e ru s a h a a n .  P e n e lit ia n   in i mengakomodasikan variabel nonkeuangan dengan memasukkan faktor institusional perusahaan,  yaitu  status  dan  ukuran  perusahaan  ke  dalam  model.

## Penutup

## Kesim pulan
Penelitian  ini  bertujuan  untuk memperoleh  bukti  empiris,  apakah laba atau arus kas yang lebih baik digunakan untuk memprediksi kondisi financial distress  suatu  perusahaan.  Dengan  m enggunakan  sampel  sebanyak  60  tahun- perusahaan dari 24 perusahaan yang berbeda yang termasuk ke dalam perusahaan textile  mill products dan  apparel  and other textile products,  dan  periode  penelitian adalah  tahun  1999-2001,  penelitian  ini  menem ukan  bukti  bahwa  model  laba merupakan  model  yang  lebih  baik  daripada  model  arus  kas  dalam  memprediksi kondisi finansial distress perusahaan.

## Keterbatasan Penelitian dan Arah Penelitian Berikutnya
Penelitian  ini  memiliki  beberapa  keterbatasan.  Sampel  yang  digunakan dalam penelitian ini hanya perusahaan-perusahaan yang berasal dari satu sektor industri  saja,  yaitu  perusahaan  yang  term asuk  dalam   perusahaan  textile  mill products dan apparel and other textile products menurut klasifikasi Indonesian Capital M arket  Directory.  Dengan  dem ikian,  hasil  p en elitian   in i  belum   tentu  dapat digeneralisasikan pada perusahaan-perusahaan di luar kelompok perusahaan textile mill products dan apparel and other textile products. Selain itu, variabel nonkeuangan dalam  penelitian ini masih terbatas.
Oleh karena itu, peneliti berikutnya hendaknya melakukan pengujian ulang untuk  melihat  kemampuan  generalisasi  hasil  penelitian  ini,  dengan  melakukan penelitian  pada kelompok perusahaan  selain  perusahaan  textile  mill products dan apparel and other textile products.  Peneliti berikutnya hendaknya juga memasukkan lebih banyak variabel penjelas ke dalam model,  seperti kondisi ekonomi yang antara lain dapat diukur menggunakan tingkat inflasi, tingkat bunga pinjaman, dan indeks harga konsumen  umum.

## Daftar Pustaka
Akhigbe  A.  dan  J.  Madura.  1996.  Intra-Industry  Effects  o f Voluntary  Corporate Liquidations.  Journal o f  Business Finance and Accounting. Vol.  23.  Septem­ ber.  30-915
Amilia,  L.S.  2003.  Analisis  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Kondisi  Financial Distress Suatu Perusahaan yang Terdaftar di Bursa Efek Jakarta.  Makalah yang  disampaikan  pada  Simposium  Nasional Akuntansi  VI.  Surabaya,  16­ 17  Oktober.
Asquith  P.,  R.  Gertner  dan  D.  Scharfstein.  1994.  Anatomy  of Financial  Distress: An Examination o f Junk Bond Issuers.  Quarterly Journal o f Economics  109: 1189-1222
Altman,  E.I.  1968.  Financial  ratios,  discriminant  analysis  and  the  prediction  of
corporate  bankruptcy.  The Journal o f Finance  23  (September):  589-609
Azis A.  dan G.  H.  Lawson.  1989.  Cash Flow Reporting and Financial Distress Mod­ els:  Testing and  Hypotheses.  Financial Management  19,  No.  1,  Spring:  55­ 63
Beaver,  W.H.  1966.  Financial ratios as predictors o f failure.  Empirical  research  in accounting:  selected studies. Journal o f  Accounting Research 4 (supplement). Casey C. J.  dan N.J.  Bartczak.  1984. Cash Flow - I t ’s Not The Bottom Line.  Harvard Business Review.  62.  July-August:61-67
Doumpos  M.  dan C.  Zouponidis.  1999.  A  Multicriteria  Discrimination  Method  for
Prediction o f Financial  Distress:  The  Case o f Greece.  L'vltinational Finance Journal.  Vol.  3.  No.  2:  71-101
Foster, G.  1986. Financial Statement Analysis. Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice Hall  International,  Inc.
Gilberst, L.R.; Khrishnagopal,  M.  & Wiggins, C.E. Jr.  1990.  Predicting bankc.  .Key for Firms in Financial Distress.  Journal o f  Business Finance and Accounting
17  (Spring): 161-171
Gordon,  G  dan  Jordan,  C.  1988.  Predicting  Financial  Distress  o f Texas  Savings and  Loans.  Southwest Journal o f  Business and Economics. Hair,  J.F.,  R.E.  Anderson,  R.L.  Tatham,  and  W.C.  Black.  1992.  Multivariate  Data Analysis:  With Readings.  New York,  New York:  Macmillan Publishing Com ­ pany.
Hill  N.T.,  S.E.  Perry  dan  S.  Andes.  1996.  Evaluating  Firms  in  Financial  Distress: An Event History Analysis.  Journal o f  Applied Business Research 12(3):  60­ 71 Hopwood,  W;  McKeown,  J.C.  &  M utchler J.F.  1989.  A Test o f the  increm ental ex­ planatory power o f opinions qualified  for consistency and uncertainty.  The

## Accounting Review 66:28-48
Hsieh,  S.J.  1993.  A  Note  on  the  Optimal  Cutoff  Point  in  Bankruptcy  Prediction Models.  Journal o f  Business Finance and Accounting.  Vol.  20.  April.  64-457 Johnson,  T.  &  Melicher,  R.W.  1994.  Predicting corporate  bankcruptcy  and  finan­ cial distress:  inform ation  value  added  by multinomial ligit models.  Journal o f Economics  &  Business 46:269-286
Lau  A.  H.  1987.  A  Five  State  Financial  Distress  Prediction  Model.  Journal  o f  A c­ counting Research 25:  127-138
Machfoedz,  M.  1994.  Financial  Ratio  Analysis  and  The  Prediction  o f  Earnings Changes  in  Indonesia.  K elola 7 :  114-137.
McCue,  M.J.  1991.  The  Use  o f Cash  Flow  to Analyze  Financial  Distress  in  Califor­ nia  Hospitals.  Hospital and Health Service Administration,  36:  223-241. Ohlson, J.A.  1980.  Financial ratios and the probabilistic prediction o f bankcruptcy.
Journal o f Accounting Research  18  (Spring): 109-130
Platt,  H.  and  M.B.  Platt.  1990.  Development  o f a  Class  of Stable  Predictive  Vari­ ables:  The  Case  o f Bankruptcy  Predictions.  Journal o f  Business  Finance & Accounting,  17:  31-51.
Richardson,  F.M.,  G.D.  Kane  dan  P.  Lobingier.  1998.  The  Impact  o f Recession  on the  Prediction  o f  Corporate  Failure.  Journal  o f  Business  Finance  and  A c­ counting.  Vol.  25.  January-M arch.  86-167 Santoso,  S.  1999.  SPSS:  M engolah  Data  Statistik  Secara  Profesional.  Jakarta:  PT Elex  Media  Komputindo.
Setyaningrum.  2002.  Pengaruh Informasi Prospektus terhadap Underpricing pada saat  IPO.  Tesis  S2 Program  Magister  Sains.  UGM.  Yogyakarta Tirapat,  Sunti dan A Nittayagasegawat.  1999. An Investigation of Thai Listed Firm s’
Financial  Distress  Using  Macro and  Micro Variables.  Multinational Finance

## Journal Vol  3:  103-125
Ward  T.J.  dan  B.P.  Foster.  1997.  A  Note  on  Selecting  a  Response  Measure  for Financial  Distress.  Journal  o f  Business  Finance  and  Accounting.  Vol.  24. July.  78-869
Whitaker  R.  B.  1999.  The  Early  Stages o f Financial  Distress.  Journal o f  Economics and Finance.  23:  123-133
Wilkins.  Michael  S.  1997.  Technical  Default,  Auditors’  Decisions  and  Future  Fi­ nancial  Distress.  Accounting Horizons.  Vol  11.  No 4:  44-48