MANFAAT INFORMASI LABA DAN ARUS KAS UNTUK MEMPREDIKSI FINANCIAL DISTRESS PERUSAHAAN (Studi Empiris Pada Emiten Industri Barang Konsumsi di Bursa Efek Indonesia)

Abstract

ondisi financial distress terjadi sebelum kebangkrutan perusahaan. Keadaan ini dapat diprediksi umumnya menggunakan analisis terhadap laporan keuangan perusahaan terutama berfokus pada laba. Penelitian ini bertujuan untuk menguji secara empiris apakah informasi arus kas yang lebih bermanfaat untuk memprediksi kondisi financial distress perusahaan daripada informasi laba. Penelitian ini dilakukan pada emiten industri barang konsumsi di Bursa Efek Indonesia periode 2003-2006. Teknik yang digunakan dalm pengambilan sampel adalah judgment sampling. Sampel yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 20 perusahaan untuk model laba dan 24 perusahaan untuk model arus kas. Teknik analisis yang digunakan adalah analisis diskriminan, yang dibagi menjadi 2 (dua) model yaitu model laba dan model arus kas, dengan 14 (empat belas) rasio keuangan untuk setiap model. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa rasio-rasio model laba secara simultan menjadi variabel pembeda yang signifikan dalam pengelompokkan perusahaan yang terkena financial distress dan non financial distress, dimana rasio yang paling dominan adalah operating profit margin dengan nilai koefisien diskriminan sebesar 17,080. Angka ketepatan klasifikasi kedua kelompok perusahaan untuk model laba adalah sebesar 85%. Sedangkan untuk model arus kas menunjukkan bahwa rasio-rasio model arus kas secara simultan menjadi variabel pembeda yang signifikan dalam pengelompokkan perusahaan yang terkena financial distress dan non financial distress, dimana rasio yang paling dominan adalah cash flow to sales ratio dengan nilai koefisien diskriminan sebesar 8,108. Angka ketepatan klasifikasi kedua kelompok perusahaan untuk model arus kas adalah sebesar 95,8%. Dapat disimpulkan bahwa arus kas lebih bermanfaat untuk memprediksi kondisi financial distress daripada informasi laba karena angka ketepatan klasifikasi yang lebih tinggi.