|
Menyalurkan kredit merupakan salah satu tugas utama bank sebagai lembaga perantara keuangan. Namun penyaluran kredit bank kepada suatu perusahaan selalu diiringi oleh resiko tidak tetagihnya kredit. Oleh karena itu, bank akan semaksimal mungkin untuk meminimalkan resiko ini.Permasalahannya, bagaimana cara untuk meminimalkan resiko tidak tertagih nya kredit itu? Dan Bagaimana memprediksi suatu kredit akan menjadi bermasalah atau tidak untuk suatu bidang industri? Berdasarkan pada permasalahan tersebut diatas, maka penelitian ini dilakukan dengan mengacu pada penelitian Beaver 1960, dan Altman 1968.Beaver 1966, melakukan penelitian dengan mengamati rasio keuangan perusahaan yang mengalami kegagalan usaha (failure) dan perusahaan yang sehat (non failed), dengan pengamatan nilai rata-rata dua kelompok sampel tersebut, atau lebih dikenal dengan metode profile analysis, dan menghasilkan temuan bahwa terdapat 6 rasio keuangan utama yang digunakan sebagai alat prediksi kebangkrutan yaitu, Cash flow to Total Debt, Net Income to Total Assets, Total Debt to Total Assets, Working Capital to Total Assets ,Current Ratios dan No Credit Interval.Sedangkan Altman 1968, melakukan penelitian dengan metode multiple discrimination analysis untuk memprediksi kebangkrutan suatu badan usaha.Sebanyak 22 buah rasio keuangan yang dikelompokkan dalam 4 kategori rasio yaitu: Liquidity, Profitability, Leverage Ratio dan Activity Ratio, menghasilkan 5 rasio keuangan unggulan yang digunakan dalam prediksi kebangkrutan yaitu: Working Capital to Total assets, Retained Earning to Total Assets, Earning Before Interest and Taxes to Total Assets, Market Value Equity to Book Value of Total Debt dan Sales to Total Assets.Data yang digunakan dalam penilaian ini adalah debitur industri kayu pada bank "X", dengan tahun observasi 1992, 1993 dan 1994, sebagai sampel tambahan untuk pengujian terhadap basil penelitian digunakan data keuangan tahun 1995. Analisis dilakukan dari sudut pandang bank, dengan tujuan penelitian mencari nilai cut off probabilitas faktor-faktor yang mempengaruhi keberhasilan kredit. Digunakan sebanyak 91 buah variabel keuangan sebagai variabel bebas (independent variable) dan variabel kolektibilitas debitur sebagai variabel terikat (dependent variable), diproses dengan model probit Iogit pada program TSP komputer, menghasilkan 4 variabel keuangan utama yang perlu dipertimbangkan bank dalam memberikan pinjaman kepada debitur di industri kayu yang terdiri dan Net Income to Net Worth, Net Worth to Fixed Assets, Sales to Cost of Good Sold dan Log of Sales.Hasil temuan membentuk persamaanY = -11,55 + 1,48 NINW + 0,49 NWFA + 2,04 SCOGS + 0,40 LSALES yang kemudian di substitusikan dengan nilai rata-rata masing-masing variabel independen pada D=1 menghasilkan nilai cut-off sebesar 79,60% dan dengan mensubstitusikan nilai rata- rata variabeI independen pada D=0 menghasilkan nilai cut-off sebesar 30,62 % Untuk menghitung R2 sebagai perhitungan korelasi antara variabel independen dan variabel dependennya digunakan rumus-rumus dari Effron , Mc Fadden, Maddala dan Cragg Uhler.Setelah dihitung dengan menggunakan fasilitas program TSP pada komputer diperoleh hasil bahwa tingkat keakuratan prediksi dari persamaan diatas sebesar 91,49% jadi tingkat kegagalannya adalah sebesar 8,51% dan penelitian dilanjutan dengan menguji sampel tambahan yaitu data 1 tahun kemudian pada bank yang sama , diperoleh hasil bahwa tingkat keakurasian prediksi sebesar 90,90% atau dengan tingkat kegagalan sebesar 9,1%.Dengan demikian penelitian ini mengungkapkan bahwa laporan keuangan dapat digunakan sebagai alat untuk memprediksi kemampuan debitur dalam memenuhi kewajiban membayar cicilan pinjaman dan bunganya. |
T5208-Siti Nurhayati.pdf :: Unduh