PENGARUH CAMEL TERHADAP FINANCIAL DISTRESS
PADA SEKTOR PERBANKAN INDONESIA
PERIODE 2009-2013
SKRIPSI
Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Menempuh Ujian Sidang Sarjana Pendidikan Program Studi Pendidikan Manajemen Bisnis
Oleh
GINA SOFIASANI 1101787
FAKULTAS PENDIDIKAN EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA
PENGARUH CAMEL TERHADAP FINANCIAL DISTRESS
PADA SEKTOR PERBANKAN INDONESIA
PERIODE 2009-2013
Oleh Gina Sofiasani
1101787
Sebuah skripsi yang diajukan untuk memenuhi salah satu syarat memperoleh gelar Sarjana pada Fakultas Pendidikaan Ekonomi dan Bisnis
©Gina Sofiasani
Universitas Pendidikan Indonesia Maret 2015
Hak Cipta dilindungi undang-undang.
LEMBAR PENGESAHAN
PENGARUH CAMEL TERHADAP FINANCIAL DISTRESS
PADA SEKTOR PERBANKAN INDONESIA
PERIODE 2009-2013
Skripsi ini disetujui dan disahkan oleh: Pembimbing
Budhi Pamungkas Gautama, SE., M.Sc. NIP. 19820707200912 1 002
Mengetahui,
Dekan Fakultas
Pendidikan Ekonomi dan Bisnis Universitas Pendidikan Indonesia
Dr. H. Edi Suryadi, M.Si. NIP. 19600412 198603 1 002
Ketua Program Studi Pendidikan Manajemen Bisnis
Dr. Lili Adi Wibowo,S.Sos.,S.Pd.,M.M. NIP. 19690404 199903 1 001
Tanggung Jawab Yuridis Ada Pada Penulis
Gina Sofiasani, 2015
ABSTRAK
Gina Sofiasani (1101787), “Pengaruh CAMEL terhadap Financial Distress pada Sektor Perbankan Indonesia”. Dibawah bimbingan Budhi Pamungkas Gautama, S.E., M.Sc.
Penelitian ini dilatarbelakangi oleh kenaikan kemungkinan bank mengalami
financial distress yang terjadi pada Sektor Perbankan Indonesia periode 2009-2013.
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui 1) gambaran CAMEL yang terdiri dari unsur Capital, Management Efficiency, Earning dan Liquidity, 2) gambaran
Financial Distress, 3) Pengaruh Capital, Management Efficiency, Earning dan Liquidity terhadap Financial Distress.
Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah deskriptif dan verifikatif. Teknik analisis yang digunakan adalah analisis regresi multipel. Populasi dalam penelitian ini adalah Sektor Perbankan Indonesia yang berjumlah 120 bank. Sampel yang digunakan sebanyak sembilan bank pada Sektor Perbankan Indonesia periode 2009- 2013 dengan menggunakan teknik pengambilan sampel
purposive sampling.
Hasil penelitian ini, variabel capital yang diukur Capital Adequacy Ratio (CAR) dan liquidity yang diukur Loan to Deposit Ratio (LDR) tidak berpengaruh terhadap
Financial Distress sedangkan management efficiency yang diukur Biaya
Operasional Pendapatan Operasional (BOPO) dan earning yang diukur Return On
Assets (ROA) berpengaruh terhadap Financial Distress.
Kata Kunci: Financial Distress, Capital, Management Efficiency, Earning dan
ABSTRACT
Gina Sofiasani (1101787), “The Influence CAMEL on Financial Distress in Indonesian Banking Sector Period 2009-2013”. Under the guidance of Budhi
Pamungkas Gautama, S.E., M.Sc.
The research was motivated by increased probability of banks’s financial distress
in the Indonesian Banking Sector. The purpose of this research is 1) to obtain the capital adequacy, management efficiency, earning and liquidity, 2) to obtain teh financial distress, 3) to obtaain the influence capital adequacy, management efficiency, earning and liquidity on financial distress.
The method that used in this research is descriptive and verification method. The analytical technique of that used is multiple linear regression. The population of the research is Indonesian Banking Sektor there are 120 Banks. The sample were used nine banks of Indonesian Banking Sector period 2009-2013 using purposive sampling method.
The results of this research shows that a variable capital which is measured by Capital Adequacy Ratio (CAR) and liquidity which is measured by Loan to Deposit Ratio (LDR) is no significant on Financial Distress. Meanwhile management efficiency which is measured by Operating Expense to Operating Income (BOPO) and earning which is measured by Return on Assets (ROA) have significant influence on Financial Distress.
Keyword : Financial Distress, Capital, Management Efficiency, Earning and
Gina Sofiasani, 2015
DAFTAR ISI
ABSTRAK ... i
ABSTRACT ... ii
KATA PENGANTAR ... iii
UCAPAN TERIMA KASIH ... iv
DAFTAR ISI ... vii
DAFTAR TABEL ... xii
DAFTAR GAMBAR ... xiii
DAFTAR LAMPIRAN ... xiv
BAB I PENDAHULUAN ... 1
1.1 Latar Belakang Penelitian ... 1
1.2 Identifikasi Masalah... 15
1.3 Rumusan Masalah ... 17
1.4 Tujuan Penelitian ... 17
1.5 Kegunaan Penelitian ... 18
BAB II KAJIAN PUSTAKA DAN KERANGKA PEMIKIRAN ... 20
2.1 Kajian Pustaka ... 20
2.1.1 Konsep CAMEL ... 20
2.1.1.1 Konsep CAMEL dalam Kesehatan Perbankan ... 20
2.1.1.2 Definisi CAMEL ... 27
2.1.1.3 Aspek-Aspek CAMEL ... 29
2.1.1.3.1 Capital ... 29
2.1.1.3.2 Asset Quality ... 33
2.1.1.3.3 Management Efficiency ... 35
2.1.1.3.4 Earning ... 38
2.1.1.3.5 Liquidity ... 41
2.1.2 Konsep Financial Distress ... 44
2.1.2.1 Definisi Financial Distress ... 46
2.1.3 Pengaruh CAMEL terhadap Financial distress ... 54
2.1.3.1 Pengaruh Capital terhadap Financial Distress. ... 54
2.1.3.2 Pengaruh Management Efficiency terhadap Financial Distress. ... 57
2.1.3.3 Pengaruh Earning terhadap Financial Distress. ... 59
2.1.3.4 Pengaruh Liquidity terhadap Financial Distress ... 60
2.1.4 Orisinalitas Penelitian ... 63
2.2 Kerangka Pemikiran ... 69
2.3 Paradigma Penelitian ... 76
2.4 Hipotesis Penelitian ... 76
BAB III OBJEK DAN METODE PENELITIAN ... 78
3.1 Objek Penelitian... 78
3.2 Metode Penelitian ... 79
3.2.1 Metode dan Desain Penelitian ... 79
3.2.1.1 Metode Penelitian ... 79
3.2.1.2 Desain Penelitian ... 80
3.2.2 Operasionalisasi Variabel ... 81
3.2.3 Jenis dan Sumber Data ... 82
3.2.4 Populasi, Sampel dan Teknik Penarikan Sampel ... 84
3.2.4.1 Populasi ... 84
3.2.4.2 Sampel dan Teknik Penarikan Sampel ... 84
3.2.5 Teknik Pengumpulan Data ... 86
3.2.6 Teknik Analisis Data dan Rancangan Hipotesis ... 87
3.2.6.1 Analisis Deskriptif ... 87
3.2.6.2 Uji Asumsi Klasik ... 89
3.2.6.2.1 Uji Normalitas ... 90
3.2.6.2.2 Uji Autokorelasi ... 90
3.2.6.2.3 Uji Multikolinearitas ... 91
3.2.6.2.4 Uji Heteroskedastisitas ... 92
3.2.6.3 Analisis Regresi Linier Multipel ... 92
Gina Sofiasani, 2015
3.2.6.4.1 Uji Keberartian Regresi (Uji F) ... 93
3.2.6.4.2 Uji Keberartian Koefisien Regresi (Uji t) ... 95
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN ... 98
4.1 Gambaran Objek Penelitian ... 98
4.1.1 Profil Perusahaan Bank Anglomas Internasional ... 98
4.1.2 Profil Perusahaan Bank Andara ... 101
4.1.3 Profil Perusahaan Bank ICB Bumiputera ... 103
4.1.4 Profil Perusahaan Bank Mutiara ... 105
4.1.5 Profil Perusahaan Bank Nasional Nobu ... 107
4.1.6 Profil Perusahaan Bank Yudha Bakti ... 110
4.1.7 Profil Perusahaan Bank Pundi ... 113
4.1.8 Profil Perusahaan Bank Of America ... 115
4.1.9 Profil Perusahaan The Royal Bank of Scotland ... 119
4.2 Deskripsi Variabel Penelitian ... 120
4.2.1 Deskripsi CAMEL Sektor Perbankan Indonesia ... 120
4.2.1.1 Perkembangan Capital pada Sektor Perbankan Indonesia .... 121
4.2.1.2 Perkembangan Management Efficiency pada Sektor Perbankan Indonesia ... 132
4.2.1.3 Perkembangan Earning pada Sektor Perbankan Indonesia ... 141
4.2.1.4 Perkembangan Liquidity pada Sektor Perbankan Indonesia . 151 4.2.2 Deskripsi Financial Distress Pada Sektor Perbankan Indonesia ... 160
4.3 Pengujian Hipotesis Pengaruh CAMEL terhadap Financial Distress ... 176
4.3.1 Statistik Deskriptif... 176
4.3.2 Uji Asumsi Klasik ... 178
4.3.2.1 Uji Normalitas ... 178
4.3.2.2 Uji Multikoliniearitas ... 180
4.3.2.3 Uji Heteroskedastisitas ... 181
4.3.2.4 Uji Autokorelasi ... 182
4.3.3 Pengujian Hipotesis Penelitian ... 183
4.3.3.1 Analisis Regresi Liniear Multipel ... 183
4.3.3.1.2 Uji Keberartian Koefisien Regresi (Uji T) ... 188
4.4 Pembahasan Hasil Penelitian ... 191
4.4.1 Capital Pada Sektor Perbankan Indonesia ... 191
4.4.2 Management Efficiency Pada Sektor Perbankan Indonesia ... 193
4.4.3 Earning Pada Sektor Perbankan Indonesia ... 194
4.4.4 Liquidity Pada Sektor Perbankan Indonesia ... 195
4.4.5 Financial Distress Pada Sektor Perbankan Indonesia... 197
4.4.6 Pengaruh Capital terhadap Financial Distress Sektor Perbankan Indonesia ... 199
4.4.7 Pengaruh Management Efficiency terhadap Financial Distress Sektor Perbankan Indonesia ... 200
4.4.8 Pengaruh Earning terhadap Financial Distress Sektor Perbankan Indonesia ... 201
4.4.9 Pengaruh Liquidity terhadap Financial Distress Sektor Perbankan Indonesia ... 202
4.5 Temuan Hasil Penelitian ... 204
4.5.1 Temuan Hasil Penelitian Bersifat Teoritis ... 204
4.5.1.1 Capital Pada Sektor Perbankan Indonesia ... 204
4.5.1.2 Management Efficiency Pada Sektor Perbankan Indonesia .. 205
4.5.1.3 Earning Pada Sektor Perbankan Indonesia ... 207
4.5.1.4 Liquidity Pada Sektor Perbankan Indonesia ... 209
4.5.1.5 Financial Distress Pada Sektor Perbankan Indonesia ... 210
4.5.1.6 Pengaruh Capital terhadap Financial Distress Pada Sektor Perbankan Indonesia ... 211
4.5.1.7 Pengaruh Management Efficiency terhadap Financial Distress Pada Sektor Perbankan Indonesia ... 214
4.5.1.8 Pengaruh Earning terhadap Financial Distress Pada Sektor Perbankan Indonesia ... 215
4.5.1.9 Pengaruh Liquidity terhadap Financial Distress Pada Sektor Perbankan Indonesia ... 217
4.5.2 Temuan Hasil Penelitian Bersifat Empiris ... 220
4.5.2.1 Capital Pada Sektor Perbankan Indonesia ... 220
Gina Sofiasani, 2015
4.5.2.3 Earning Pada Sektor Perbankan Indonesia ... 223
4.5.2.4 Liquidity Pada Sektor Perbankan Indonesia ... 224
4.5.2.5 Financial Distress Pada Sektor Perbankan Indonesia ... 225
4.5.2.6 Pengaruh Capital terhadap Financial Distress Pada Sektor Perbankan Indonesia ... 226
4.5.2.7 Pengaruh Management Efficiency terhadap Financial Distress Pada Sektor Perbankan Indonesia ... 226
4.5.2.8 Pengaruh Earning terhadap Financial Distress Pada Sektor Perbankan Indonesia ... 227
4.5.2.9 Pengaruh Liquidity terhadap Financial Distress Pada Sektor Perbankan Indonesia ... 227
4.6 Implikasi Hasil Penelitian Terhadap Pengembangan Pendidikan Manajemen Bisnis ... 228
BAB V KESIMPULAN DAN REKOMENDASI ... 232
5.1 Kesimpulan ... 232
5.2 Rekomendasi ... 233
DAFTAR PUSTAKA ... 237
BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang Penelitian
Peranan utama sebuah bank yaitu menjalankan fungsi intermediasi
keuangan dalam menghimpun dana dari pihak luar dan menyalurkannya kembali
kepada pihak tertentu yang membutuhkan (Rose dan Hudgins, 2002:4). Fungsi
intermediasi sebuah bank dapat berjalan baik dengan mengandalkan prinsip
kepercayaan dari masyarakat. Oleh karena itu bank juga disebut sebagai agent of
trust yaitu lembaga keuangan yang menjalankan kegiatan operasionalnya
tergantung pada sumber dana dari masyarakat. Keberlangsungan usaha sebuah bank
bergantung pada kepercayaan masyarakat. Merosotnya kepercayaan masyarakat
pada suatu bank akan berdampak luas terhadap sistem perbankan sehingga dapat
mengakibatkan krisis perbankan (Veitzhal, et al, 2012:97).
Selain sebagai agent of trust bank juga berperan sebagai agent of
development yaitu lembaga keuangan yang memberikan kontribusi besar bagi
pembangunan ekonomi sebuah negara. Pada level ekonomi makro bank sebagai alat
untuk menetapkan kebijakan moneter sedangkan pada skala mikro bank merupakan
sumber utama pembiayaan bagi para masyarakat serta menunjang kelancaran
sistem pembayaran sehingga pergerakan roda perekonomian sebuah negara sangat
bergantung pada dinamika dan kontribusi nyata dari sektor perbankan (Koch dan
Bank dapat diklasifikasikan menjadi beberapa jenis yaitu berdasarkan
fungsi, kepemilikan, status dan segi cara menentukan harga. Berdasarkan fungsinya
bank terdiri dari Bank Sentral, Bank Umum dan Bank Perkreditan Rakyat. Dari segi
kepemilikan bank terdiri dari Bank Milik Pemerintah dan Bank Campuran,
klasifikasi bank berdasarkan status terdiri dari Bank Devisa dan Bank Non Devisa,
sedangkan dari segi menentukan harga terdiri dari bank yang berdasarkan Prinsip
Konvensional dan Prinsip Syariah (Kasmir, 2012:22). Bank Indonesia sebagai bank
sentral membagi bank kedalam beberapa jenis, yang kesemuanya itu merupakan
gabungan dari beberapa klasifikasi bank yang telah dijelaskan di atas. Jenis bank
tersebut diantaranya adalah Bank Persero, Bank Devisa, Bank Non Devisa, Bank
Campuran, Bank Asing dan Bank Pembangunan Daerah yang berjumlah 120 bank.
Setiap jenis bank tersebut tentu memiliki peran yang berbeda dalam
menjalankan setiap kegiatan operasionalnya. Namun tetap semua bank yang masuk
kedalam kategori jenis bank apapun, memiliki fungsi utama sebagai lembaga
intermediasi dan berperan sangat penting bagi kestabilan roda perekonomian di
suatu negara. Oleh karena itu setiap jenis bank tentu harus dapat menjaga kinerja
nya agar tetap dalam kondisi yang sehat, salah satunya dengan mempertahankan
pertumbuhan laba agar tetap tumbuh dengan baik. Gambar 1.1 berikut
Sumber : Majalah Infobank, Edisi Juni 2014 (data diolah) GAMBAR 1.1
PERTUMBUHAN LABA SEKTOR PERBANKAN INDONESIA PERIODE 2009-2013
Dari Gambar 1.1 terlihat bahwa pertumbuhan laba Sektor Perbankan
Indonesia selama periode 2009-2013 cenderung mengalami penurunan, kenaikan
sebesar 16,08% terjadi pada tahun 2010 namun hingga tahun 2013 pertumbuhan
laba terus mengalami penurunan yaitu sebesar 13,80% turun 7,70% dari tahun
sebelumnya yang merupakan pertumbuhan paling rendah selama lima tahun
terakhir.
Laba merupakan salah satu indikator untuk mengukur kondisi kesehatan
sebuah bank, oleh karena itu perbankan Indonesia dituntut untuk terus dapat
memepertahankan kekuatan labanya sehingga kinerja keuangan bank akan selalu
berada pada kondisi yang sehat. Karena jika bank tidak dapat menghasilkan laba
dengan optimal, maka akan berpengaruh terhadap kemampuan bank dalam
menjalankan kegiatan operasionalnya, menghambat keberlangsungan usaha sebuah
bank sehingga akan menghadapi kesulitan dalam berkembang. Bahkan jika hal
tersebut berlangsung terus menerus bank dapat terindikasi mengalami kondisi
kesulitan keuangan atau yang disebut juga dengan financial distress.
Menurut Brigham dan Daves (2009: 868), financial distress merupakan
kondisi dimana keuangan perusahaan dalam keadaan tidak sehat atau rawan
kebangkrutan, dimulai ketika perusahaan tidak dapat memenuhi jadwal
pembayaran atau ketika proyeksi arus kas yang mengindikasikan bahwa perusahaan
tersebut tidak dapat memenuhi kewajibannya. Menurut John, Jens, dan Jan
(2010:2), menyatakan bahwa perusahaan yang mengalami financial distress
memiliki karakteristik diantaranya baru saja mengalami kerugian, dan nilai saham
yang rendah.
Platt & Platt (2006:144), menyatakan perusahaan dapat dikatakan sedang
mengalami financial distress dapat bersumber dari earning, yaitu apabila selama
dua tahun perusahaan tersebut memiliki EBITDA (Earning Before Interest Tax
Deperesiation dan Amortization), EBIT (Earning Before Interest and Tax) dan Net
Income yang negatif. Menurut Whitaker (1999:129), suatu perusahaan dapat
dikatakan dalam kondisi financial distress atau kondisi bermasalah apabila
perusahaan tersebut mengalami laba bersih (net income) negatif selama beberapa
tahun, oleh karena itu penulis menggunakan net income sebagai indikator financial
distress. Tabel 1.1 berikut adalah daftar bank pada Sektor Perbankan Indonesia
TABEL 1.1
KONDISI FINANCIAL DISTRESS PADA SEKTOR PERBANKAN INDONESIA YANG MEMILIKI NET INCOME NEGATIF
PERIODE 2009-2013
Net Income (Dalam Jutaan Rupiah)
Nama Bank 2009 2010 2011 2012 2013
Anglomas International 2.255 -2.501 -1.301 -1.580 -2.071
Andara -22.419 -21.923 -18.170 -3.202 -40.311
ICB Bumiputera 5.043 12.169 -81.056 -173.946 1.119 Mutiara 265.483 217.963 260.445 145.338 -1.136.045
Nasional Nobu 1.821 1.834 1.915 3.706 -51.669
Sumber : Annual Report (data diolah)
Dalam Tabel 1.1 terlihat bahwa Sektor Perbankan Indonesia khususnya
jenis Bank Devisa, Bank Non Devisa dan Bank Asing yang terindikasi mengalami
kondisi financial distress karena terdapat sembilan bank yang mengalami net
income negatif pada periode tahun 2009-2013. Terdapat lima Bank Non Devisa
yaitu Bank Anglomas Internasional, Bank Andara, Bank Nasional Nobu, Bank
Yudha Bakti dan Bank Pundi. Jenis Bank Devisa terdapat dua bank yaitu Bank ICB
Bumiputera & Bank Mutiara. Sedangkan untuk jenis Bank Asing terdiri dari Bank
of America dan The Royal Bank of Scotland.
Secara rata-rata net income cenderung mengalami penurunan selama dua
tahun terakhir yaitu pada 2012 sebesar Rp.-1.750 juta dan net income paling rendah
terjadi pada 2013 yaitu sebesar Rp.-121.127 juta. Hal tersebut tentu menjadi sebuah
permasalahan yang harus segera ditangani oleh sebuah lembaga perbankan yang
Bank yang diduga mengalami financial distress menandakan bank berada
dalam kondisi yang kurang sehat, sehingga menyebabkan fungsi intermediasi akan
terganggu, maka sumber pembiayaan bagi masyarakat untuk kegiatan konsumsi
dan investasi dalam perekonomian akan terbatas, sehingga lalu lintas sistem
pembayaran menjadi tidak lancar dan tidak efisien. Ketidakpastian tingkat
kesehatan suatu bank juga dapat mengakibatkan penarikan dana secara
besar-besaran, hal tersebut terjadi dikarenakan kepercayaan masyarakat terhadap industri
perbankan yang rendah, sehingga akan berpengaruh pada kelangsungan hidup
sebuah bank dan berkontribusi pada roda perekonomian yang akan melambat
(Veitzhal, et al, 2012:97).
Deteksi dini untuk mengetahui sebuah bank yang terindikasi mengalami
financial distress atau dalam kondisi yang sehat merupakan hal yang harus selalu
diperhatikan oleh para regulator bank. Tentunya dengan melakukan deteksi sedini
mungkin, maka memungkinkan bank akan terhindar dari berbagai permasalahan
dapat diminimalisir. Sehingga dengan mengetahui informasi kuantitatif maupun
kualitatif mengenai kondisi kesehatan perusahaan, sebuah bank dapat melakukan
langkah-langkah antisipatif dan menyusun berbagai strategi agar dapat terhindar
ancaman kebangkrutan (Olivier Brossard et al. 2007:1).
Dalam mendeteksi kondisi kesehatan sebuah bank, para regulator bank di
setiap negara memiliki aturannya sendiri untuk menentukan early warning model
of bank yang dapat digunakan untuk mendeteksi kesehatan sebuah bank. Menurut
Iustina Boitan (2012:348), ada beberapa model early warning system bank yang
Camels Off-site rating), CAMEL rating, SEER (System to Estimate Examination
Ratings), SAABA (fr. Système d’aide à l’analyse bancaire), GMS (Growth
Monitoring System) dan Canary Project.
Dari beberapa early warning system tersebut, Bank Indonesia dalam
mendeteksi kondisi kesehatan bank pada dasarnya menggunakan pendekatan
kualitatif atas berbagai aspek yang berpengaruh terhadap kondisi kondisi suatu
bank. Metode atau cara penilaian tingkat kesehatan bank tersebut dikenal dengan
metode CAMEL, yang merupakan aspek yang banyak berpengaruh terhadap
kondisi keuangan serta kesehatan sebuah bank (Veitzhal, et al, 2012:465).
Menurut Ridwan Nurazi dan Michael Evans (2005:2), rasio CAMEL
merupakan rasio yang digunakan untuk mengevaluasi kondisi keuangan sebuah
bank serta digunakan sebagai alat untuk memprediksi permasalahan keuangan
sebuah bank. Pendapat lain menurut Muneer ali dan Hajan Jamali (2010:82), model
CAMEL dengan sukses telah digunakan oleh banyak peneliti untuk mengevaluasi
kinerja operasional dan keuangan sebuah bank. CAMEL merupakan tolak ukur
objek pemeriksaan bank yang dilakukan oleh pengawas bank.
Mishra dan Parvesh (2013:53), melakukan penelitian dengan mengevaluasi
kinerja kesehatan keuangan State Bank Group India menggunakan pendekatan
CAMEL dan menyimpulkan bahwa CAMEL dapat dijadikan pendekatan yang
efektif untuk menilai kesehatan sebuah bank. Sedangkan menurut Rahman dan
Mazni (2014:451), menyatakan bahwa CAMEL dapat dijadikan alat pengukuran
dengan memperkirakan kinerja dan efisiensi sebuah bank di masa yang akan
datang.
Rasio CAMEL tidak sekedar mengukur tingkat kesehatan bank, tetapi juga
digunakan sebagai indikator dalam menyusun peringkat dan memprediksi
kebangkrutan bank. CAMEL mengevaluasi sebuah lembaga keuangan dengan
memperhatikan beberapa unsur atau dimensi yang dapat berpengaruh terhadap
kinerja sebuah bank yang terdiri dari Capital, Asset Quality, Management
Efficiency, Earning dan Liquidity (Ferrouchi, 2014:622). Unsur-unsur tersebut
diproksikan menjadi beberapa indikator yaitu Capital Adequacy Ratio (CAR), Non
Performing Loan (NPL), Return on Equity (ROE), Return on Assets (ROA), Net
Interest Margin (NIM), Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional
(BOPO) dan Loan to Deposit Ratio (LDR) (Surat Edaran Bank Indonesia Nomor
3/30/DPNP tanggal 14 Desember 2001).
Dalam penelitian ini unsur CAMEL yang digunakan hanya unsur capital,
management efficiency, earning dan liquidity. Sedangkan unsur assets quality
diduga bukan menjadi penyebab Sektor Perbankan Indonesia mengalami dugaan
financial distress. Berdasarkan hasil pengamatan, data assets quality yang diukur
dengan Net Performing Loan (NPL) berada pada kondisi sehat karena masih sesuai
dengan standar NPL sehat yang ditentukan oleh Bank Indonesia yaitu di bawah 5%.
Selama periode 2009-2013 kondisi NPL Sektor Perbankan Indonesia mengalami
fluktuasi nilai terendah terjadi pada tahun 2012 sebesar 2,13% sedangkan nilai
tertinggi terjadi pada 2009 sebesar 4,59% nilai tersebut menandakan tingkat kredit
Unsur CAMEL yang pertama adalah capital merupakan indikator yang
dapat dipertimbangkan untuk mengukur kesehatan sebuah bank. Jika modal sebuah
perusahaan menurun dapat mengidentifikasikan bahwa bank akan mengalami
kesulitan keuangan (David G.M dan Hanno S., 2012:11). David G dan Hanno
Stremmel (2014:18), berpendapat kembali bahwa capital adequacy memiliki
pengaruh yang signifikan terhadap kondisi financial distress, penurunan total
modal terhadap aset mengindikasikan bank mengalami kemungkinan financial
distress.
Indikator yang digunakan adalah Capital Adequacy Ratio (CAR), menurut
Sriharsha dan Thavalamar (2012:13), CAR mengindikasikan apakah bank memiliki
modal yang cukup untuk menyerap kerugian yang tak terduga. Hal tersebut
dilakukan untuk menjaga kepercayaan pihak ketiga dan mencegah bank dari
kondisi financial distress.
TABEL 1.2
CAPITAL ADEQUACY RATIO (CAR) PADA SEKTOR PERBANKAN INDONESIA YANG MEMILIKI NET INCOME NEGATIF
PERIODE 2009-2013 Capital Adequacy Ratio (%)
Nama Bank 2009 2010 2011 2012 2013
Anglomas International 62,21% 97,78% 99,88% 135,59% 181,38%
Andara 146.85% 107,06% 71,67% 40,88% 33,87%
Berdasarkan Tabel 1.2 kondisi CAR perbankan Indonesia pada tahun 2009
berada diposisi yang dapat dikatakan tinggi yaitu sebesar 307,83%, menurun hingga
tahun 2012 dengan presentase 39,67% dan kembali mengalami kenaikan pada tahun
2013 dengan CAR sebesar 50,42%. Nilai tersebut memang sudah berada di atas
standar Bank Indonesia yaitu sebesar 8%, yang mengindikasikan bahwa Sektor
Perbankan Indonesia sudah memenuhi standar kecukupan modal Bank Indonesia,
akan tetapi jika nilai CAR terlalu tinggi menandakan bahwa dana yang tertanam
dalam modal melebihi kebutuhan, sehingga banyak dana yang tersimpan tanpa
dialokasikan dengan efektif yang semestinya dapat digunakan sehingga
menghasilkan keuntungan lebih bagi bank.
Faktor selanjutnya adalah management efficiency yaitu kemampuan bank
dalam mengelola dan mengontrol biaya sehingga dapat terlihat bagaimana efisiensi
bank dalam melaksanakan kegiatan operasionalnya. Indikator dalam unsur
management efficiency yang digunakan adalah Biaya Operasional terhadap
Pendapatan Operasional (BOPO). Menurut Frianto (2012:72), berpendapat bahwa
rasio BOPO digunakan untuk mengukur kemampuan manajemen bank dalam
mengendalikan biaya operasional terhadap pendapatan operasional. Semakin kecil
BOPO berarti semakin rendah efisiensi biaya operasional yang dikeluarkan bank
yang bersangkutan sehingga kemungkinan suatu bank dalam kondisi bermasalah
(financial distress) semakin kecil. Tabel 1.4 menjelaskan kondisi BOPO pada
TABEL 1.4
BIAYA OPERASIONAL TERHADAP PENDAPATAN OPERASIONAL (BOPO) PADA SEKTOR PERBANKAN INDONESIA YANG MEMILIKI
NET INCOME NEGATIF PERIODE 2009-2013 BOPO (%)
Nama Bank 2009 2010 2011 2012 2013
Anglomas International 89,23% 110,88% 109,56% 121,06% 115,83%
Andara 290,7% 159,18% 155,06% 102,04% 116,81%
ICB Bumiputera 98,84% 96,96% 114,63% 99,68% 107,77%
Mutiara 92,66% 81,8% 87,22% 92,96% 173,80%
Nasional Nobu 61,41% 68,74% 94,39% 95,53% 88,30%
Yudha Bakti 96% 88,71% 90,15% 90.59% 94.13%
Pundi 124,34% 157,50% 118,69% 97,77% 99,65%
Bank Of America 66,00% 58,00% 86,23% 99,60% 80,65%
Bank Of Scotland 68% 98% 0,98% 0,996% 97,55%
Rata-Rata 109,69% 102,19% 95,21% 88,70% 110,05%
Sumber : Annual Report (data diolah)
Berdasarkan Tabel 1.4 terlihat kondisi rasio Biaya Operasional terhadap
Pendapatan Operasional (BOPO) pada Sektor Perbankan Indonesia yang terindikasi
mengalami financial distress. Tabel 1.4 menjelaskan bahwa tahun 2009 nilai BOPO
sebesar 45,09%, mengalami kenaikan pada 2010 dengan presentase sebesar
102,19%, pada tahun 2011 hingga 2012 nilai BOPO menurun pada posisi 88,70%
dan kembali mengalami kenaikan pada tahun 2013 dengan presentase 110,05%.
Nilai BOPO Sektor Perbankan Indonesia periode 2009-2013 cenderung meningkat
setiap tahunnya. Hal tersebut menandakan kemampuan bank yang masih rendah
dalam menggunakan berbagai sumber daya yang dimiliki, sehingga bank tidak
dapat mengendalikan biaya operasional yang terlalu tinggi mengakibatkan terjadi
Faktor lain yang mempengaruhi financial distress adalah earning,
merupakan kriteria yang penting dalam menentukan bagaimana kesanggupan bank
menghasilkan pendapatan dengan konsisten. Penilaian terhadap kemampuan bank
dalam menghasilkan laba harus selalu dilakukan. Hal tersebut dikarenakan bank
bergantung pada kemampuan yang kuat dari pendapatan untuk melakukan kegiatan
seperti pembayaran dividen, menjaga tingkat modal yang memadai dan
memberikan peluang investasi bagi bank untuk tumbuh dan berkembang (Kumar,
Harsha, Shivi dan Neil, 2012:10).
Menurut CA. Ruchi Gupta (2014:98), satu-satunya indikator terbaik dalam
mengukur earning adalah menggunakan ROA, rasio ini digunakan untuk mengukur
kemampuan manajemen bank dalam memperoleh keuntungan (laba) secara
keseluruhan dari segi penggunaan aset. Harjanti (2011:98), berpendapat semakin
tinggi aset bank dialokasikan pada pinjaman dan semakin rendah rasio permodalan
maka kemungkinan bank untuk gagal semakin meningkat. Sedangkan semakin
tinggi ROA semakin tinggi pula tingkat kesehatan bank, maka kemungkinan bank
mengalami financial distress tidak akan terjadi.
TABEL 1.3
RETURN ON ASSETS (ROA) PADA SEKTOR PERBANKAN INDONESIA YANG MEMILIKI NET INCOME NEGATIF
PERIODE 2009-2013 Return on Assets (%)
Nama Bank 2009 2010 2011 2012 2013
Anglomas International 1,42% -1,08% -0,69% -1,36% -0,84%
Andara -15,82% -7,75% -5,97% -0,33% -1,94%
ICB Bumiputera 0,18% 0,24% -1,64% 0,09% 0,93%
Mutiara 3,84% 2,5% 2,17% 1,06% -7,58%
Nasional Nobu 2,88% 2,00% 1,16% 0,59% 0,78%
Pundi 0,08% -12,90% -4,75% 0,98% 1,23%
Bank Of America 1,00% 1,00% 0,56% 0,17% 0,64%
Bank Of Scotland -0,18% -0,78% 0,2% 0,20% 0,42%
Rata-Rata -0,67% -1,45% -0,47% 0,28% -0,81%
Sumber : Annual Report (data diolah)
Pada Tabel 1.3 terlihat kondisi ROA pada Sektor Perbankan Indonesia yang
terindikasi mengalami financial distress periode 2009-2013. Pada tahun 2009 ROA
berada pada posisi yang negatif yaitu sebesar -2,25%, mengalami kenaikan pada
tahun 2010 hingga 2011 dengan presentase 0,005%, kembali mengalami penurunan
pada tahun 2012 berada diposisi -0,15% dan pada tahun 2013 mengalami kenaikan
dengan presentase -0,11%. Walaupun mengalami kenaikan namun nilai ROA yang
negatif masih di bawah standar batas minimum ROA yang ditetapkan oleh Bank
Indonesia yaitu sebesar 1,5%. Nilai ROA yang rendah menandakan kemampuan
bank yang masih rendah dalam menggunakan aset sehingga tidak memberikan
pengembalian yang tinggi yang akhirnya tidak mendorong bank mendapatkan
keuntungan yang optimal.
Faktor terakhir yang dapat mempengaruhi financial distress adalah liquidity
yang merupakan kemampuan bank untuk memenuhi kewajiban jangka pendek.
Suatu bank dianggap liquid apabila bank tersebut mempunyai kesanggupan untuk
membayar penarikan giro, tabungan, deposito berjangka, pinjaman bank yang
segera jatuh tempo dan pemenuhan perminataan kredit tanpa adanya suatu
penundaan (Frianto, 2012:113). Indikator unsur likuiditas yang dipilih adalah Loan
to Deposit Ratio (LDR) menunjukan seberapa jauh kemampuan bank dalam
kredit yang diberikan sebagai sumber likuiditasnya (Dendawijaya, 2009:116).
Semakin besar rasio LDR maka probabilitas bank mengalami kondisi bermasalah
akan semakin besar pula karena bank tidak mampu mengendalikan kredit yang
diberikan. Menurut Almilia dan Winny (2005:139), LDR digunakan untuk menilai
likuiditas suatu bank dengan cara membagi jumlah kredit yang diberikan oleh bank
terhadap pihak ketiga. Semakin tinggi rasio ini, semakin rendahnya kemampuan
likuiditas bank yang bersangkutan, semakin rendah tingkat kesehatan bank,
sehingga kemungkinan suatu bank dalam kondisi financial distress akan terjadi.
TABEL 1.5
LOAN TO DEPOSIT RATIO (LDR) PADA SEKTOR PERBANKAN INDONESIA YANG MEMILIKI NET INCOME NEGATIF
PERIODE 2009-2013 Loan to Deposits Ratio (%)
Nama Bank 2009 2010 2011 2012 2013
Anglomas International 73,41% 73,22% 99,50% 84,25% 124,7%
Andara 124,37% 287,19% 620,25% 464,94% 630,82%
Sumber : Annual Report (data diolah)
Berdasarkan Tabel 1.4 terlihat kondisi LDR Sektor Perbankan Indonesia
yang terindikasi mengalami financial distress, setelah dirata-ratakan pada tahun
2009 LDR berada diposisi 64% mengalami kenaikan hingga tahun 2011 dengan
presentase 134,76%, kembali menurun pada posisi 109,09% tahun 2012 dan posisi
dapat dikatakan bahwa kondisi LDR pada Sektor Perbankan Indonesia cenderung
mengalami kenaikan dan melebihi batas standar maksimum BI sebesar 110%. Nilai
LDR yang terlalu tinggi menandakan kemampuan likuiditas bank rendah karena
sebagian besar dana yang dihimpun dari pihak ketiga disalurkan kembali kedalam
bentuk kredit sehingga bank tidak memiliki cadangan kas yang cukup bilamana
memiliki kebutuhan dana yang mendesak.
Berdasarkan fenomena yang telah dijelaskan di atas, maka penulis menduga
penyebab sembilan bank pada Sektor Perbankan Indonesia diduga mengalami
kondisi financial distress karena jika dilihat dari pendekatan CAMEL khususnya
pada unsur capital dengan indikator CAR, management efficiency dengan indikator
BOPO, earning dengan indikator ROA dan liquidity dengan indikator LDR yang
masih belum sesuai dengan standar Bank Indonesia. Oleh karena itu penulis merasa
perlu untuk mengadakan penelitian. Dalam penelitian ini, peneliti berusaha
membuktikan kembali teori dan penelitian terdahulu mengenai pengaruh CAMEL
yang terdiri dari capital, management efficiency, earning dan liquidity terhadap
financial distress. Berdasarkan uraian di atas, maka perlu diadakan penelitian
mengenai “Pengaruh CAMEL Terhadap Financial Distress Pada Sektor
Perbankan Indonesia Periode 2009-2013”
1.2 Identifikasi Masalah
Peran crucial sebuah industri perbankan menuntut setiap jenis bank untuk
dapat menjaga kondisi kesehatannya salah satunya dengan pertumbuhan laba.
menurun hingga tahun 2013. Kinerja kesehatan bank yang menurun hal tersebut
menandakan bank akan terancam mengalami kondisi financial distress.
Terdapat sembilan bank pada Sektor Perbankan Indonesia yang diduga
mengalami financial distress karena memiliki net income negatif atau mengalami
kerugian selama periode 2009-2013. Ketika bank mengalami ancaman financial
distress maka akan berpengaruh terhadap keberlangsungan hidup sebuah bank
sehingga tidak dapat menjalankan perannya dengan baik. Oleh karena itu deteksi
dini sebuah bank yang berada dalam keadaan sehat atau terancam mengalami
financial distress harus selalu dilakukan oleh setiap bank.
Deteksi dini kesehatan sebuah bank di Indonesia mengacu pada
pendekatan CAMEL yaitu metode yang digunakan untuk mendeteksi kesehatan
sebuah bank dengan memperhatikan berbagai aspek yang dapat mempengaruhinya.
Unsur tersebut terdiri dari capital, asset quality, management efficiency, earning
dan liquidity. Berdasarkan hasil pengamatan, data capital dengan indikator CAR,
management efficiency dengan indikator BOPO, earning dengan indikator ROA
dan liquidity dengan indikator LDR, belum sesuai dengan standar sehat yang
ditentukan oleh Bank Indonesia, sedangkan assets quality yang diukur dengan NPL
sudah sesuai dengan standar sehat NPL yang ditentukan yaitu di bawah 5%.
Masalah yang akan dipecahkan dalam penelitian ini, dirumuskan dalam
tema sentral berikut: Terdapat sembilan bank pada Sektor Perbankan Indonesia
yang diduga mengalami kondisi financial karena memiliki net income negatif
selama periode 2009-2013, hal tersebut tentu harus menjadi perhatian bagi bank
dilikuidasi. Oleh karena itu deteksi dini kesehatan sebuah bank harus selalu
dilakukan salah satunya dengan menggunakan pendekatan CAMEL. Kondisi
sembilan bank pada Sektor Perbankan Indonesia yang diduga mengalami financial
distress pada periode 2009-2013 dapat dideteksi dengan menggunakan pendekatan
CAMEL yang terdiri dari unsur capital, management efficiency, earning dan
liquidity.
1.3 Rumusan Masalah
Berdasarkan uraian latar belakang di atas, maka masalah yang dapat
dirumuskan adalah sebagai berikut:
1. Bagaimana gambaran Capital pada Sektor Perbankan Indonesia?
2. Bagaimana gambaran Management Efficiency pada Sektor Perbankan
Indonesia?
3. Bagaimana gambaran Earning pada Sektor Perbankan Indonesia?
4. Bagaimana gambaran Liquidity pada Sektor Perbankan Indonesia?
5. Bagaimana gambaran Financial Distress pada Sektor Perbankan Indonesia?
6. Bagaimana pengaruh Capital terhadap Financial Distress pada Sektor
Perbankan Indonesia?
7. Bagaimana pengaruh Management Efficiency terhadap Financial Distress
pada Sektor Perbankan Indonesia?
8. Bagaimana pengaruh Earning terhadap Financial Distress pada Sektor
9. Bagaimana pengaruh Liquidity terhadap Financial Distress pada Sektor
Perbankan Indonesia?
1.4 Tujuan Penelitian
Berdasarkan uraian latar belakang di atas, maka tujuan penelitian adalah
untuk memperoleh temuan mengenai:
1. Gambaran Capital pada Sektor Perbankan Indonesia.
2. Gambaran Management Efficiency pada Sektor Perbankan Indonesia.
3. Gambaran Earning pada Sektor Perbankan Indonesia.
4. Gambaran Liquidity pada Sektor Perbankan Indonesia.
5. Gambaran Financial Distress pada Sektor Perbankan Indonesia.
6. Pengaruh Capital terhadap Financial Distress pada Sektor Perbankan
Indonesia.
7. Pengaruh Management Efficiency terhadap Financial Distress pada Sektor
Perbankan Indonesia.
8. Pengaruh Earning terhadap Financial Distress pada Sektor Perbankan
Indonesia.
9. Pengaruh Liquidity terhadap Financial Distress pada Sektor Perbankan
Indonesia.
1.5 Kegunaan Penelitian 1. Kegunaan Teoritis
Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat menambah wawasan pengetahuan
khususnya manajemen keuangan mengenai financial distress perusahaan
perbankan yang dapat diprediksi dengan CAMEL.
2. Kegunaan Praktis
1) Bagi Pembaca
Untuk membantu menilai tingkat kesehatan sebuah bank khususnya
bank yang terancam mengalami kondisi financial distress sehingga
dapat ditentukan faktor-faktor yang dapat menjadi pengaruhnya
menggunakan pendekatan CAMEL.
2) Bagi Penulis
Penelitian ini dapat menambah pengetahuan mengenai perbankan
khususnya mengenai permasalahan financial distress yang terjadi pada
internal bank tersebut yang dapat dideteksi dengan CAMEL serta dapat
Gina Sofiasani, 2015
BAB III
OBJEK DAN METODE PENELITIAN
3.1 Objek Penelitian
Penelitian ini menganalisis laporan keuangan menggunakan rasio CAMEL
pada Sektor Perbankan di Indonesia serta pengaruhnya terhadap kondisi financial
distress. Adapun yang menjadi variabel bebas (independent variable) adalah Rasio
CAMEL yang terdiri dari Capital yang diukur dengan Capital Adequacy Ratio
(CAR), Management Efficiency yang diukur dengan Biaya Operasional Pendapatan
Operasional (BOPO), Earning yang diukur dengan Rerurn on Assets (ROA) dan
Liquidity yang diukur dengan Loan to Deposit Ratio (LDR). Variabel dependent
adalah Financial Distress yang diukur dengan net income (Y).
Penelitian dilakukan pada Sektor Perbankan Indonesia dengan unit analisis
adalah laporan keuangan pada Sektor Perbankan Indonesia yang terindikasi
mengalami financial distress. Dipilihnya Sektor Perbankan Indonesia sebagai objek
penelitian yang akan diteliti karena berdasarkan data laporan keuangan publikasi
yang diperoleh dalam Bank Indonesia. Pada tahun 2013 terdapat sembilan bank di
Indonesia yang terindikasi mengalami financial distress karena memiliki net
income yang negatif. Hal tersebut menjadi tantangan bagi industri perbankan di
Indonesia untuk menghadapi kondisi perusahaan yang rawan kebangkrutan atau
menganalisis laporan keuangan publikasi Sektor Perbankan di Indonesia pada
periode 2009-2013.
3.2 Metode Penelitian
3.2.1 Metode dan Desain Penelitian 3.2.1.1 Metode Penelitian
Menurut Sugiyono (2013:2), metode penelitian diartikan sebagai cara
ilmiah untuk mendapatkan data dengan tujuan dan kegunaan tertentu. Berdasarkan
variabel-variabel yang diteliti maka metode penelitian ini menggunakan metode
deskriptif dan verifikatif. Menurut pendapat Aaker (2004:755), menjelaskan bahwa
riset deskriptif biasanya didesain untuk menyajikan beberapa aspek yang bersifat
tentatif dan spekulatif dalam suatu cakupan bahasan. Hermawan (2009:18),
“Penelitian deskriptif adalah penelitian yang memaparkan suatu karakteristik dari
beberapa variabel dalam suatu situasi. Melalui jenis penelitian deskriptif maka
dapat diperoleh gambaran mengenai analisis rasio CAMEL yang diukur dengan
CAR, ROA, BOPO dan LDR serta bagaimana gambaran kondisi prediksi financial
distress pada Sektor Perbankan Indonesia.
Penelitian verifikatif pada dasarnya untuk menguji teori dengan pengujian
hipotesis. Pengujian hipotesis dilakukan dengan mengunakan perhitungan statistik
yang digunakan untuk menguji pengaruh variabel X1, X2,X3 danX4 terhadap Y.
Menurut Sugiyono (2012:55), metode verifikatif merupakan penelitian yang
penelitian verifikatif bertujuan untuk mengetahui pengaruh CAMEL terhadap
kondisi financial distress pada Sektor Perbankan Indonesia.
3.2.1.2 Desain Penelitian
Menurut Kerlinger dalam Purhantara (2010:34), desain penelitian
merupakan rencana dan struktur penyelidikan yang dibuat sedemikian rupa agar
diperoleh dilakukan peneliti mulai dari membuat hipotesis dan implikasinya
terhadap jawaban atas pertanyaan-pertanyaan penelitian.
Menurut Hasan Iqbal (2002:32-33), menyatakan bahwa terdapat tiga jenis
desain dalam penelitian yaitu sebagai berikut:
1. Desain eksplanatori, desain ini berusaha mencari ide-ide atau hubungan
hubungan baru, sehingga dapat dikatakan bahwa desain ini bertitik tolak dari
variabel, bukan dari fakta.
2. Desain deskriptif, desain ini bertujuan untuk menguraikan sifat atau
karakteristik dari suatu fenomena tertentu.
3. Desain kausal, desain ini berguna untuk menganalisis hubungan antara satu
variabel dengan variabel lainnya atau bagaimana suatu variabel dapat
mempengaruhi variabel lainnya.
Berdasarkan penjelasan di atas, desain penelitian yang digunakan pada
penelitian ini adalah desain kausal. Desain penelitian kausal pada penelitian ini
berguna untuk mengetahui bagaimana hubungan-hubungan atau pengaruh CAMEL
yang terdiri dari Capital yang diukur dengan Capital Adequacy Ratio (CAR),
Operasional (BOPO), Earning yang diukur dengan Rerurn on Assets (ROA) dan
Liquidity yang diukur dengan Loan to Deposit Ratio (LDR) terhadap Financial
Distress pada Sektor Perbankan di Indonesia Periode 2009-2013.
3.2.2 Operasionalisasi Variabel
Penelitian ini meliputi dua variabel ini, yaitu variabel bebas dan variabel
terikat. Menurut Maholtra (2009:248), yang dimaksud dengan variabel bebas
merupakan variabel atau alternatif yang dimanipulasi dan yang mempengaruhi
diukur dan dibandingkan. Variabel terikat merupakan variabel yang mengukur efek
dari variabel independent pada unit tes.
Dalam penelitian ini terdapat dua variabel yang akan diteliti yaitu
1. Variabel bebas (eksogen)
Variabel bebas adalah merupakan variabel yang menjadi sebab perubahan atau
timbulnya variabel terikat. Variabel bebas dalam penelitian ini adalah Analisis
rasio CAMEL yang terdiri dari Capital yang diukur dengan Capital Adequacy
Ratio (CAR), Management Efficiency yang diukur dengan Biaya Operasional
Pendapatan Operasional (BOPO), Earning yang diukur dengan Rerurn on
Assets (ROA) dan Liquidity yang diukur dengan Loan to Depsits Ratio (LDR).
2. Variabel terikat (endogen)
Variabel terikat merupakan variabel yang dipengaruhi atau yang menjadi akibat
karena adanya variabel bebas. Variabel terikat dalam penelitian ini adalah
Variabel yang dikaji meliputi variabel bebas (independent variabel) yaitu
Rasio CAMEL yang terdiri dari Capital yang diukur dengan CAR, Management
Efficiency yang diukur dengan BOPO, Earning yang diukur dengan ROA dan
Liquidity yang diukur dengan LDR. Sedangkan variabel terikat (dependent
variabel) adalah Financial Distress. Untuk lebih jelasnya dilihat pada Tabel 3.1
TABEL 3.1
OPERASIONALISASI VARIABEL Variabel Konsep Variabel Sub
Variabel Ukuran Skala
CAMEL distress atau kondisi
bermasalah apabila perusahaan tersebut mengalami laba bersih (net profit) negatif selama beberapa tahun (Whitaker, 1999:76)
Net Income Rasio
3.2.3 Jenis dan Sumber Data
Penelitian ini menggunakan data kuantitatif berupa data sumber yang
merupakan data yang diperoleh dalam bentuk data jadi berupa publikasi. Sumber
data yang digunakan adalah data sekunder. Menurut Sugiyono (2013:137), data
sekunder merupakan sumber data yang tidak langsung memberikan data kepada
pengumpul data, misalnya lewat orang lain atau lewat dokumen.
Data sekunder umumnya berupa bukti, catatan atau laporan historis yang
telah tersusun dalam arsip (data dokumenter) yang dipublikasikan. Data sekunder
yang diperlukan dalam penelitian ini adalah laporan keuangan tahunan Sektor
Perbankan Indonesia periode 2009-2013. Untuk lebih jelasnya mengenai data dan
sumber yang digunakan dalam penelitian ini, maka peneliti mengumpulkan dan
9 Annual Report dan Laporan Keuangan
Publikasi The Royal Bank of Scotland
www.cib.rbs.com
10 Laporan Keuangan Publikasi www.bi.go.id 11 Pertumbuhan Laba Perbankan Majalah Infobank Diolah dari berbagai sumber
3.2.4 Populasi, Sampel dan Teknik Penarikan Sampel 3.2.4.1 Populasi
Populasi merupakan sejumlah objek yang dapat dijadikan sumber
penelitian. Menurut Jackson (2012:20), populasi adalah semua orang mengenai
siapa penelitian itu dimaksudkan kemudian melakukan generalisasi. Hermawan
(2009: 145), menambahkan bahwa populasi berkaitan dengan seluruh kelompok
orang peristiwa, atau benda yang menjadi pusat perhatian peneliti untuk diteliti.
Sedangkan Maholtra (2009: 369) berpendapat populasi adalah total dari semua
elemen yang terbagi beberapa seperangkat karakteristik setiap proyek riset
pemasaran memiliki populasi yang didefinisikan unik untuk dijelaskan dalam
istilah parameter. Tujuan dari proyek riset pemasaran adalah untuk mendapatkan
informasi tentang karakteristik atau parameter dari suatu populasi. Berdasarkan
pengertian di atas, maka yang menjadi populasi dalam penelitian ini adalah 120
Laporan Keuangan bank pada Sektor Perbankan Indonesia periode 2009-2013.
3.2.4.2 Sampel dan Teknik Penarikan Sampel
Menurut Arikunto (2009: 131), sampel adalah sebagian atau wakil populasi
yang diteliti. Sedangkan menurut Mark L. Bernson et al (2012: 250), menyatakan
sampel adalah populasi yang terpilih untuk dianalisis. Sampel dalam penelitian ini
diperoleh dari satu kelompok sasaran tertentu yang mampu memberikan informasi
dan memenuhi kriteria penelitian.
Teknik sampling merupakan teknik pengambilan sampel untuk menentukan
sampel yang akan digunakan dalam penelitian, sehingga dapat memperoleh nilai
karakteristik perkiraan (estimate value). Menurut Charles (2011:110), teknik
sampling mengacu pada pemilihan orang-orang untuk berpartisipasi dalam sebuah
proyek penelitian, biasanya digunakan untuk tujuan membuat kesimpulan tentang
kelompok yang lebih besar dari individu.
Menurut Hermawan (2009:148), penarikan sampel merupakan suatu proses
pemilihan sejumlah elemen dari populasi sehingga dengan mempelajari sampel,
suatu pemahaman karakteristik subjek sampel akan memungkinkan untuk
menggeneralisasi karakteristik elemen populasi. Pada penelitian ini teknik sampel
yang digunakan adalah non probabilitas yang merupalan teknik sampel dimana
setiap elemen populasi tidak dapat memiliki kesempatan yang sama untuk dijadikan
sampel. Teknik sampel non probability memiliki tiga jenis teknik penarikan yaitu
convinience sampling, purposive sampling dan snowball samping. Setelah
memperoleh data dari responden yang merupakan populasi penelitian, penulis
mengambil sampel berdasarkan teknik purposive sampling. Menurut Zikmund
(2000: 362), teknik penarikan sampel yang dilakukan atas dasar tujuan atau
target-target tertentu yang ingin dicapai peneliti. Peneliti harus betul-betul menyakini
bahwa sampel yang diambil benar-benar dapat memberikan informasi yang
Oleh karena itu peneliti memutuskan untuk mengambil sampel yang sesuai
dengan tujuan dan masalah penelitian sehingga memberikan informasi yang sesuai
dengan kebutuhan dalam penelitian. Adapun kriteria-kriteria yang ditentukan
adalah sebagai berikut:
1. Perusahaan sektor Perbankan Indonesia yang terdaftar di Direktori Perbankan
Indonesia Periode 2009-2013
2. Bank pada Sektor Perbankan Indonesia yang terindikasi mengalami financial
distress yang memiliki net income negatif periode 2009-2013
3. Menyajikan laporan keuangan lengkap selama periode 2009-2013
Berdasarkan kriteria yang telah ditentukan, dari jumlah bank pada Sektor
Perbankan Indonesia sebanyak laporan keuangan Sektor Perbankan Indonesia yang
berjumlah sebanyak 120 bank, maka yang dijadikan sampel yaitu sebanyak
sembilan laporan keuangan bank yang diantaranya terdapat pada Tabel 3.3.
TABEL 3.3
SEKTOR PERBANKAN INDONESIA YANG DIJADIKAN SAMPEL PENELITIAN
No Sampel
1 Bank Anglomas International 2 Bank Andara
3 Bank ICB Bumiputera 4 Bank Mutiara
5 Bank Nasional Nobu 6 Bank Yudha Bakti 7 Bank Pundi 8 Bank Of America
3.2.5 Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data merupakan cara yang diperoleh untuk
mendapatkan data. Data yang telah dikumpulkan digunakan untuk menguji
hipotesis yang telah dirumuskan. Metode ini menggunakan data sekunder sehingga
metode yang digunakan adalah studi dokumentasi. Menurut Arikunto (2006:231),
menjelaskan, metode dekomentasi yaitu mencari data mengenai hal-hal atau
variabel yang berupa catatan, transkip, buku, surat kabar, majalah, prasasti, notulen
rapat, lengger, agenda, dan sebagainya. Sehingga Keseluruhan data yang digunakan
dalam penelitian ini merupakan data sekunder yaitu data yang diperoleh melalui
dokumen-dokumen perusahaan dan laporan lainnya yang memiliki relefansi dengan
penelitian ini.
3.2.6 Teknik Analisis Data dan Rancangan Hipotesis
Kegiatan penelitian pada dasarnya adalah ingin mendapatkan data obyektif,
valid dan reliabel. Jenis data yang digunakan dalam penelitian dapat
dikelompokkan menjadi dua yaitu data kuantitatif dan data kualitatif. Menurut
Sugiyono (2012:7), data kuantitatif adalah data yang berbentuk angka, atau data
kualitatif yang diangkakan (skoring). Dari definisi di atas dapat disimpulkan bahwa
teknik analisis data merupakan suatu kegiatan mencari dan menyusun data secara
sistematis yang mana data tersebut diperoleh dari hasil wawancara, telaah
dokumentasi, catatan lapangan dengan cara mengorganisasikan data tersebut ke
dalam beberapa kategori, menjabarkan ke dalam unit-unit, melakukan sintesa,
membuat kesimpulan sehingga dapat mudah dipahami dan hasil analisisnya
tersebut dapat menjadi informasi berguna bagi orang-orang yang membutuhkan.
3.2.6.1 Analisis Deskriptif
Pada penelitian ini, analisis deskriptif dilakukan dengan menggambarkan
setiap variabel dalam bentuk definisi, grafik maupun tabel sehingga data angka
yang telah dikumpulkan akan mampu memberi gambaran secara teratur, ringkas
dan jelas mengenai variabel dalam penelitian. Menurut Sugiyono (2012:147),
statistik deskriptif adalah statistik yang digunakan untuk menganalisa data dengan
cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul
sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk
umum atau generalisasi. Perhitungan yang digunakan pada penelitian ini sesuai
dengan rasio pada variabel penelitian yaitu: Data berupa laporan keuangan tahunan
Sektor Perbankan Indonesia yang telah dikumpulkan serta dihitung kinerja
keuangannya yang diukur dari beberapa rasio dan kemudian di analisis sebelum di
uji hipotesisnya. Perhitungan dari rasio-rasio tersebut dijelaskan sebagai berikut:
a. Analisis CAMEL
1. =
�� � � � � � %
2. = �
� %
3. = �� �
� %
4. = �
Setelah melakukan perhitungan, selanjutnya dilakukan analisis deskriptif
dengan interpretasi hasil perhitungan rasio keuangan berdasarkan ringkasan dari
TABEL 3.4
INTERPRETASI HASIL CAMEL
No Hasil Perhitungan Interpretasi
1 Capital Adequacy Ratio Semakin besar rasio ini menandakan kinerja
bank tersebut semakin baik, karena bank memiliki kecukupan modal yang baik
2 Return On Assets Semakin tinggi nilai ROA perusahaan maka akan semakin baik.
3 Biaya Operasional Pendapatan Operasional
Semakin besar rasio ini berarti semakin tidak efisien biaya operasional yang dikeluarkan oleh bank dan kemungkinan bank mengalami penurunan tingkat kesehatan.
4 Loan to Deposit Ratio Semakin besar rasio LDR maka probabilitas bank mengalami kondisi bermasalah akan semakin besar pula karena bank tidak mempu mengandalkan kredit yang diberikan
Sumber : Ringkasan berbagai para ahli
b. Analisis Data Financial Distress (Y)
Financial distress merupakan kondisi dimana keuangan perusahaan dalam
keadaan tidak sehat atau krisis. Financial distress atau kesulitan keuangan dimulai
ketika perusahaan tidak dapat memenuhi jadwal pembayaran atau ketika proyeksi
arus kas mengindikasikan bahwa perusahaan tersebut akan segera tidak dapat
memenuhi kewajibannya (Brigham dan Daves, 2009:836). Analisis data financial
distress pada Sektor Perbankan Indonesia dengan menganalisis laporan keuangan
publikasi bank di Indonesia yang memiliki net income negatif
3.2.6.2 Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik merupakan persyaratan statistik yang harus dipenuhi
dalam analisis regresi linear berganda. Asumsi klasik dalam penelitian ini meliputi
3.2.6.2.1 Uji Normalitas
Menurut Ghozali (2013: 147), uji normalitas bertujuan untuk menguji
apakah dalam model statistik variabel-variabel penelitian berdistribusi normal atau
tidak. Cara yang dapat digunakan untuk mengetahui apakah data terdistribusi
normal atau tidak adalah dengan grafik probability plot. Jika data menyebar di
sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka dapat disimpulkan
bahwa model regresi, memenuhi asumsi normalitas. Sebaliknya jika data menyebar
jauh dari garis diagonal dan tidak mengikuti arah garis diagonal, maka model
regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
3.2.6.2.2 Uji Autokorelasi
Menurut Santoso (2012:241), tujuan uji autokorelasi adalah untuk
mengetahui apakah dalam sebuah model regresi linier ada korelasi antara kesalahan
pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 (sebelumnya). Jika
terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi. Autokorelasi pada
sebagian besar kasus ditemukan pada regresi yang datanya adalah time series atau
berdasarkan waktu berkala, setiap bulanan, tahunan dan seterusnya. Karena itu ciri
khusus uji ini adalah waktu (Santoso, 2012:241). Untuk mendeteksi gejala
autokorelasi dapat menggunakan uji Durbin-Watson (D-W). Pengambilan
keputusan ada tidaknya autokorelasi dapat dilihat dari ketentuan berikut:
1. Bila nilai D-W terletak di bawah -2 berarti ada autokorelasi positif
3. Bila nilai D-W terletak di atas +2 berarti ada autokorelasi negatif. (Santoso,
2012:242).
3.2.6.2.3 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi
ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Model regresi yang
baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen.
Multikolinearitas dapat dilihat dari nilai tolerance dan lawannya Variance Inflation
Factor (VIF). Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen manakah
yang dijelaskan oleh varibel independen lainnya. Dalam pengertian sederhana
setiap variabel independen menjadi variabel dependen dan diregresi terhadap
variabel independen lainnya. Tolerance mengukur variabilitas variabel independen
yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jadi nilai
tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF yang tinggi (karena VIF =
1/Tolerance). Nilai cut off yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya
multikolinearitas adalah nilai tolerance < 0,10 atau sama dengan nilai VIF >10
(Ghozali, 2013:105-106).
Sebagai dasar acuannya dapat disimpulkan sebagai berikut:
a) Jika nilai tolerance > 0,10 dan nilai VIF < 10, maka dapat disimpulkan bahwa
tidak ada multikolinearitas antar variabel independen dalam model regresi.
b) Jika nilai tolerance < 0,10 dan nilai VIF > 10, maka dapat disimpulkan bahwa
3.2.6.2.4 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi
terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang
lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka
disebut homoskedastisitas, dan jika variance dari residual satu pengamatan ke
pengamatan lain berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik
adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas.
Cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan
dengan melihat grafik scatterplot antara nilai prediksi variabel terikat (ZPRED)
dengan residualnya (SRESID). Dasar analisisnya adalah sebagai berikut:
a) Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang
teratur (bergelombang, melebar kemudian menyempit), maka mengindikasikan
telah terjadi heteroskedastisitas.
b) Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah
angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas. (Ghozali,
2013:139)
3.2.6.3 Analisis Regresi Linier Multipel
Menurut Sugiyono (2012:153), analisis regresi linier multipel digunakan
untuk melakukan prediksi, bagaimana perubahan variabel dependen bila nilai
variabel independen dinaikkan atau diturunkan nilainya. Analisis regresi linear
digunakan oleh peneliti, bila peneliti bermaksud menunjukkan pengaruh beberapa
variabel independen, yaitu Capital, Management Efficiency, Earning dan Liquidity
dengan variabel dependen Financial Distress. Persamaan regresi kemudian
menghasilkan konstanta dan koefisien regresi bagi masing-masing variabel bebas.
Persamaan regresi dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
= + + + + + �
Untuk mencari nilai a, b1 b2 b3 b4
a) ∑ = + ∑ + ∑ + ∑ + ∑
b) ∑ = ∑ + ∑ + ∑ + ∑ + ∑
c) ∑ = ∑ + ∑ + ∑ + ∑ + ∑
d) ∑ = ∑ + ∑ + ∑ + ∑ + ∑
e) ∑ = ∑ + ∑ + ∑ + ∑ + ∑
Dimana:
Y : variabel dependen/terikat, financial distress
a : konstanta (harga Y untuk X1 = 0, X2 = 0, X3 = 0, X4 = 0 b1 : angka arah (koefisien regresi) dari prediktor X1
b2 : angka arah (koefisien regresi) dari prediktor X2 b3 : angka arah (koefisien regresi) dari prediktor X3 b4 :angka arah (koefisien regresi) dari prediktor X4 X1 : Variabel independen 1 (prediktor 1), Capital (CAR)
X2 : Variabel independen 2 (prediktor 2), Management Efficiency (BOPO) X3 : Variabel independen 3 (prediktor 3), Earning (ROA)
X4 : Variabel independen 4 (prediktor 4), Liquidity (LDR)
3.2.6.4 Rancangan Hipotesis
3.2.6.4.1 Uji Keberartian Regresi (Uji F)
Sebelum regresi yang diperoleh digunakan untuk membuat kesimpulan,
menurut Sudjana (2003:90), menguji keberartian regresi linier multipel ini
dimaksudkan untuk meyakinkan diri apakah regresi (berbentuk linier) yang didapat
berdasarkan penelitian ada artinya bila dipakai untuk membuat kesimpulan
mengenai hubungan sejumlah peubah yang sedang dipelajari.
Rumus uji F adalah sebagai berikut.
� = (⁄ � �− −)⁄
a) � � = ∑ + ∑ + ∑ + ∑
b) = ∑ − � �
(Sudjana, 2005:355)
Dimana:
F = Statistik uji korelasi
k = Jumlah Variabel Independen
n = Banyaknya data
Uji F statistik ini digunakan untuk mengetahui keberartian regresi dengan
membandingkan Fhitung dengan Ftabel dengan taraf nyata α = 0,05, jika pada uji
keberartian regresi menunjukkan regresi berarti, barulah dilanjutkan dengan uji t
dan sebaliknya. Untuk menentukan apakah H0 ditolak atau diterima maka dapat
menggunakan pedoman sebagai berikut:
1) Menentukan harga F tabel:
F tabel diperoleh dari tabel distribusi-F untuk taraf signifikansi tertentu
dengan dkpembilang= k dan dkpenyebut= n – k -1
(Sudjana, 2003:91)
a. Jika Fhitung > Ftabel, maka H0 ditolak
b. Jika Fhitung ≤ Ftabel, maka H0 diterima
(Sudjana, 2003:91)
H0 : β1 = 0 : tidak terdapat pengaruh capital, management efficiency, earning dan
liquidity terhadap financial distress.
H0 : β1 ≠ 0 : terdapat pengaruh capital, management efficiency, earning dan
liquidity terhadap financial distress.
3.2.6.4.2 Uji Keberartian Koefisien Regresi (Uji t)
Uji t digunakan untuk mengetahui pengaruh capital, management efficiency,
earning dan liquidity terhadap financial distress. Dilakukan uji t dengan rumus
sebagai berikut:
=
Sudjana (2005:325) Dimana:
= √
=
∑ − ∑
= ∑ −−
bi = koefisien regresi sampel
sbi = standard error sampel
Untuk menentukan apakah H0 ditolak atau diterima maka dapat
menggunakan pedoman sebagai berikut:
1) Menentukan nilai t tabel
Nilai t tabel diperoleh dari tabel distribusi t untuk taraf signifikansi dan db yang
telah ditentukan. Untuk taraf signifikansi 0,05 dan db = n – k -1
(Supardi, 2013:268)
2) Menguji hipotesis dengan kriteria pengujian sebagai berikut:
a) Kriteria uji untuk uji pihak kanan
Jika thitung ttabel maka H0 diterima
Jika thitung ttabel maka H0 ditolak
b) Kriteria uji untuk uji pihak kiri
Jika thitung - ttabel maka H0 diterima
Jika thitung - ttabel maka H0 ditolak
(Usman, 2003:127-128)
3) Menentukan hipotesis nol dan hipotesis alternatif
a) Hipotesis statistik 1 tentang Capital
H0:β1=0 (capital tidak berpengaruh terhadap financial distress)
Ha: β1 < 0 (capital berpengaruh terhadap financial distress)
b) Hipotesis statistik 2 tentang Management Efficiency
H0:β3 = 0 (management efficiency tidak berpengaruh terhadap financial
Ha: β3 < 0 (management efficiency berpengaruh terhadap financial distress)
c) Hipotesis statistik 3 tentang Earning
H0:β2=0 (earning tidak berpengaruh terhadap financial distress)
Ha: β2 < 0 (earning berpengaruh terhadap financial distress)
d) Hipotesis statistik 4 tentang Liquidity
H0: β4 = 0 (liquidity tidak berpengaruh terhadap financial distress)
BAB V
KESIMPULAN DAN REKOMENDASI
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan uraian teori, hasil penelitian dan analisis baik secara deskriptif
maupun verifikatif menggunakan analisis regresi multipel mengenai pengaruh
CAMEL yang terdiri dari Capital, Management Efficiency, Earning dan Liquidity
terhadap financial distress pada Sektor Perbankan Indonesia periode 2009-2013
dapat disimpulkan sebagai berikut.
1. Gambaran Capital yang diukur dengan Capital Adequacy Ratio (CAR) Sektor
Perbankan Indonesia selama periode 2009-2013 cenderung mengalami
kenaikan. Tingkat rata-rata CAR tertinggi terjadi pada 2009 sedangkan tingkat
terendah terjadi pada tahun 2012.
2. Gambaran management efficiency yang diukur dengan Biaya Operasional
terhadap Pendapatan Operasional (BOPO) Sektor Perbankan Indonesia selama
periode 2009-2013 cenderung mengalami kenaikan. Tingkat rata-rata BOPO
tertinggi terjadi pada 2009 sedangkan tingkat terendah terjadi pada tahun 2012.
3. Gambaran earning yang diukur dengan Return on Asset (ROA) Sektor
Perbankan Indonesia selama periode 2009-2013 cenderung mengalami
penurunan. Tingkat rata-rata ROA tertinggi terjadi pada 2012 sedangkan tingkat
