2.1 Landasan Teori
2.1.1 Kebangkrutan Bank
Menurut Institut Bankir Indonesia, edisi 2 tahun 1999 tentang Kamus Perbankan, kebangkrutan (Pailit) adalah debitur yang mempunyai dua/lebih kreditur dan tidak membayar sedikitnya satu utang yang telah jatuh tempo dan tidak dapat ditagih, dinyatakan pailit dengan putusan pengadilan berwenang, baik atas permohonannya sendiri maupun atas permintaan seseorang atau lebih krediturnya; apabila debitur merupakan bank, permohonan pernyataan pailit hanya dapat diajukan oleh Bank Indonesia. Jadi, bank secara resmi dinyatakan bangkrut, apabila regulator bank yaitu Bank Sentral mengajukan permohonan pernyataan kebangkrutan suatu bank kepada pengadilan berwenang, dan melikuidasinya.
Menurut Kidwell(2003), kebangkrutan bank dapat terjadi disebabkan oleh dua alasan utama di bawah ini :
a. Inadequate liquidity : Ketidakmampuan bank untuk mengakomodasi penarikan dana, permintaan pinjaman oleh nasabah, dan pembayaran hutang lain saat jatuh tempo. Jadi, keadaan dimana bank tidak mampu memenuhi permintaan likuiditas para deposannya.
b.Insolvent : Keadaan ketika nilai kewajiban yang dimiliki oleh perusahaan melebihi nilai asetnya. Insolvent dapat terjadi jika bank mengalami kerugian dalam pemberian pinjamannya. Dengan kata lain, bank mengalami kredit macet.
Penyebab utama kebangkrutan, yaitu insolvent juga ditegaskan oleh Thomson(1991). Ia menyatakan bahwa ” The Economic failure of a bank occurs when it becomes insolvent”(p.10). Jadi, insolvency merupakan situasi yang dapat menyebabkan bank bangkrut.
Menurut Kidwell(2003), kebangkrutan bank menyebabkan dampak yang besar, tidak hanya untuk bank itu sendiri, tetapi terutama bagi masyarakat, mereka
akan kehilangan lebih besar lagi. Selain itu, kebangkrutan suatu bank dikhawatirkan akan mengakibatkan Bank Panic dan juga cost untuk memulihkan hal tersebut sangat besar. Oleh karena itu, perlu adanya suatu regulasi bagi bank.
Di Indonesia, regulator bank adalah Bank Indonesia.
2.1.2 Kinerja Keuangan Bank
Salah satu peran Bank Indonesia, selaku Bank Sentral adalah melakukan pengawasan prudential. Pengawasan prudential adalah pengawasan bank yang diarahkan agar individual bank dapat dijaga kelangsungan hidupnya sehingga kepentingan masyarakat dapat dilindungi (Subagyo, et al., 1998). Dengan kata lain, pengawasan yang ditujukan untuk menghindari atau meminimalkan resiko kemungkinan terjadinya kesulitan keuangan hingga kebangkrutan suatu bank.
Salah satu bentuk pengawasan yang dilakukan adalah pemantauan terhadap kinerja keuangan bank
Kinerja keuangan bank merupakan gambaran kondisi keuangan bank pada suatu periode tertentu baik menyangkut aspek penghimpunan dana maupun penyaluran dana yang biasanya diukur dengan indikator kecukupan modal, likuiditas dan profitabilitas(Jumingan, 2006, p.239).
Untuk menilai kinerja pada perusahaan perbankan, umumnya menggunakan 6 aspek penilaian, yaitu Capital, Assets, Management, Earnings, Liquidity, dan Sensitivity to Market Risk, yang biasa disebut CAMELS. Dalam kamus perbankan (Institut Bankir Indonesia) edisi 2 tahun 1999, CAMEL merupakan aspek yang paling banyak berpengaruh terhadap kondisi keuangan bank dan merupakan tolak ukur yang menjadi obyek pemeriksaan bank yang dilakukan oleh regulator bank. Enam aspek penilaian tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut :
a. Capital : untuk memastikan kecukupan modal dan cadangan dan untuk memikul resiko yang mungkin timbul. Modal merupakan benteng pertahanan bagi Bank
b. Assets : untuk memastikan kualitas aset yang dimiliki bank dan nilai riil dari aset tersebut. Kemerosotan kualitas dan nilai aset merupakan sumber erosi terbesar bagi modal bank
c. Management : untuk memastikan kualitas dan tingkat kedalaman penerapan prinsip manajemen bank yang sehat terutama yang terkait dengan manajemen resiko. Manajemen yang kompeten dan memiliki integritas yang tinggi merupakan ujung tombak atau pemeran terdepan dari pertahanan atas resiko bank
d. Earnings : untuk memastikan efisiensi dan kualitas pendapatan bank secara benar dan akurat. Kelemahan dari segi pendapatan riil merupakan indikator terhadap potensi masalah bank
e. Liquidity : untuk memastikan dilaksanakannya manajemen aset dan kewajiban dalam menentukan dan menyediakan likuiditas yang cukup serta mengurangi exposure yang sensitif terhadap resiko suku bunga. Kelemahan dari segi likuiditas merupakan indikator terhadap adanya ancaman bagi bank yang paling cepat dapat diketahui (Gandapradja, 2004)
f. Sensitivity to Market Risk : Untuk mengetahui kemampuan modal bank dalam mengcover potensi kerugian sebagai akibat fluktuasi suku bunga dan nilai tukar serta menilai kecukupan penerapan manajemen resiko pasar (www.bi.go.id)
Berdasarkan uraian di atas, enam aspek penilaian CAMELS dapat membantu dalam menganalisis kinerja keuangan suatu bank.
2.1.2.1 Analisis Kinerja Keuangan Bank
Analisis kinerja keuangan bank merupakan proses pengkajian secara kritis terhadap keuangan bank menyangkut review data, menghitung, mengukur, menginterpretasi, dan memberi solusi terhadap keuangan bank pada suatu periode tertentu. Tujuan analisis kinerja keuangan bank adalah sebagai berikut (Jumingan, 2006, p.239) :
a. Untuk mengetahui keberhasilan pengelolaan keuangan bank terutama kondisi likuiditas, kecukupan modal dan profitabilitas yang dicapai dalam tahun berjalan maupun tahun sebelumnya
b. Untuk mengetahui kemampuan bank dalam mendayagunakan semua aset yang dimiliki dalam menghasilkan profit secara efisien
2.1.2.2 Teknik Analisis Kinerja Keuangan Bank
Dalam penilaian kinerja menggunakan pendekatan CAMELS, lima dari enam aspek penilaian tersebut yaitu capital, assets, earnings, liquidity dan sensitivity to market risk menggunakan rasio keuangan. Hal ini menunjukkan bahwa penilaian kinerja bank dapat dianalisis menggunakan teknik analisis rasio.
Analisis rasio adalah suatu metode perhitungan dan interpretasi rasio keuangan untuk menilai kinerja dan status suatu perusahaan (Sundjaja, 2003).
Dasar untuk melakukan analisis rasio adalah dengan menganalisa Income Statement dan Balance sheet perusahaan. Dibandingkan dengan teknik analisis laporan keuangan lainnya, analisis rasio memiliki beberapa keunggulan, yaitu (Harahap, 2004) :
a. Rasio merupakan angka-angka atau ikhtisar statistik yang lebih mudah dibaca dan ditafsirkan
b. Merupakan pengganti yang lebih sederhana dari informasi yang disajikan laporan keuangan yang sangat rinci dan rumit
c. Mengetahui posisi perusahaan di tengah industri lain
d. Sangat bermanfaat untuk bahan dalam mengisi model-model pengambilan keputusan dan model prediksi (Z-score)
e. Menstandarisir size perusahaan
f. Lebih mudah memperbandingkan perusahaan dengan perusahaan lain atau melihat perkembangan perusahaan secara periodik atau time series
g. Lebih mudah melihat tren perusahaan serta melakukan prediksi di masa yang akan datang
2.1.3 Rasio Keuangan CAMELS
Rasio Keuangan adalah angka yang diperoleh dari hasil perbandingan dari satu pos laporan keuangan dengan pos lainnya yang mempunyai hubungan yang relevan dan signifikan. Menurut Harahap(2004), Ia menyatakan bahwa rasio keuangan bisa banyak sekali jenisnya. Perbedaan jenis perusahaan dapat menimbulkan perbedaan rasio-rasio yang penting. Misalnya rasio ideal mengenai likuiditas untuk bank tidak sama dengan rasio pada perusahaan industri. Dan
begitu pula, rasio keuangan yang digunakan untuk mengukur kinerja bank dengan kinerja perusahaan industri dapat berbeda.
Dalam menilai kinerja keuangan bank, umumnya menggunakan rasio keuangan yang termasuk dalam unsur CAMELS. CAMEL sebagai proxy untuk melihat kondisi bank juga didukung oleh Thomson(1991), ia menyatakan bahwa CAMEL merupakan faktor utama yang signifikan berhubungan dengan kemungkinan kebangkrutan bank untuk jangka waktu 4 tahun sebelum bank bangkrut.
Jadi, menganalisis kinerja keuangan bank dapat menggunakan analisis rasio CAMEL. Hal ini mengacu pada ketentuan penilaian yang diatur dalam SE Bank Indonesia Nomor 30/2/UPPB/tgl 30/4/1997 junto SE Nomor 30/UPPB/tgl 19/03/1998. Berdasarkan penjelasan Surat Edaran Bank Indonesia tersebut , penerapan analisis CAMEL dilakukan dengan langkah sebagai berikut :
a. Melakukan review data laporan keuangan (Neraca dan Laporan Rugi Laba) dengan sistem akuntansi yang berlaku maupun penjelasan lain yang mendukung
b. Menghitung angka rasio masing-masing aspek CAMEL c. Menghitung nilai kotor masing-masing rasio
d. Menghitung nilai bersih masing-masing rasio dengan jalan mengalikan nilai kotor masing-masing dengan standar bobot masing-masing rasio
e. Menjumlahkan nilai bersih rasio CAMEL
f. Membandingkan hasil penjumlahan keseluruhan rasio CAMEL dengan standar Bank Indonesia
Tabel 2.1
Standar Predikat Tingkat Kesehatan Bank
No. Nilai Kredit Predikat
1 81 – 100 Sehat
2 66 < 81 Cukup Sehat
3 51 < 66 Kurang Sehat
4 0 < 51 Tidak Sehat
Sumber : Skep DIR-BI Nomor 30/2/UPPB/1997 jo. SE Nomor 30/23/UPPB/1998
Dari tabel 2.1, dapat diketahui kriteria pembobotan bank bangkrut menurut Bank Indonesia yaitu ketika hasil penjumlahan keseluruhan rasio CAMEL antara 0 - < 51, dimana nilai tersebut menunjukkan bahwa bank tidak sehat. Di bawah ini adalah jenis rasio keuangan CAMELS yang terdapat pada SE BI No. 6/23 DPNP tgl 31 Mei 2004, yaitu :
a. Dalam unsur Capital terdapat : o Capital Adequacy Ratio (CAR) o Komposisi Permodalan
o Trend ke depan atau Proyeksi KPMM (PKPMM)
o Aktiva Produktif yang diklasifikasikan dibandingkan dengan modal bank (APYDM)
o Dividend Payout Ratio o Retention Rate(RR) o Earning per Share (EPS) o Price Earning Ratio (PER) b. Dalam unsur Assets terdapat :
o Aktiva Produktif yang diklasifikasikan dibandingkan dengan total Aktiva Produktif (APYD)
o Debitur inti kredit di luar pihak terkait dibandingkan dengan total kredit o Aktiva Produktif Bermasalah (APB)
o Penyisihan Penghapusan Aktiva produktif (PPAP) yang telah dibentuk dibandingkan dengan PPAP yang wajib dibentuk
o Kredit yang direstruktur terhadap total kredit
o Kredit yang direstruktur lancar dan dalam pengawasan khusus terhadap kredit yang direstruktur (LDPK)
o Kredit bermasalah terhadap total kredit (NPL)
o Penyertaan modal sementara kualitas lancar dan dalam pengawasan khusus terhadap penyertaan modal sementara
o Agunan yang diambil alih terhadap total kredit c. Dalam unsur Earnings terdapat :
o Return On Assets (ROA) o Return On Equity (ROE)
o Net Interest Margin (NIM)
o Rasio Beban Operasional dibandingkan dengan Pendapatan Operasional (BOPO)
o Komposisi portfolio aktiva produktif dibandingkan dengan komposisi pendapatan operasional dari aktiva produktif
o Fee based income ratio (FIR) d. Dalam unsur Liquidity terdapat : o Loan to Deposits Ratio (LDR)
o Aktiva likuid < 1 bulan dibandingkan pasiva likuid < 1 bulan o 1- Month Maturity Mismatch ratio
o Net cash Flow dibandingkan dengan dana pihak ketiga o Antar bank pasiva terhadap total dana
o Deposan inti terhadap dana pihak ketiga e. Dalam unsur Sensitivity to Market Risk terdapat :
o Ekses modal dibandingkan dengan potential loss suku bunga o Ekses modal dibandingkan dengan potential loss nilai tukar
Dari bermacam-macam rasio keuangan yang telah diuraikan diatas, penelitian ini menggunakan 7 jenis rasio keuangan yang akan dianalisis kemampuannya dalam memprediksi kebangkrutan suatu bank, yaitu sebagai berikut :
a. Jenis rasio keuangan CAMELS yang digunakan : o Capital Adequacy Ratio (CAR)
Rasio ini dipergunakan untuk mengukur kecukupan modal guna menutupi kemungkinan resiko yang dapat terjadi seperti kegagalan dalam pemberian kredit. Semakin tinggi rasio ini, maka modal yang dimiliki oleh bank semakin meningkat untuk mengatasi kemungkinan resiko. Hal ini berarti, semakin kecil kemungkinan bank mengalami kebangkrutan. Rasio ini dirumuskan sebagai berikut (SE BI no.30/11/KEP/DIR tgl 30 April 1997 ):
CAR = Ekuitas - Aktiva Tetap x 100%
Kredit + Surat Berharga (2.1)
o Retention Rate (RR)
Rasio ini dipergunakan untuk mengukur kemampuan bank dalam memelihara kebutuhan penambahan modal yang berasal dari keuntungan (laba ditahan). Modal merupakan Modal inti dan Modal pelengkap.
Semakin tinggi rasio ini, maka laba ditahan yang dimiliki oleh bank semakin baik. Hal ini berarti bank mendapat penambahan modal, yang menunjukkan semakin kecil kemungkinan bank mengalami kebangkrutan.
Rasio ini dirumuskan sebagai berikut (SE BI No. 6/23 DPNP tgl 31 Mei 2004) :
RR = Laba ditahan x 100%
Rata-rata Modal (2.2)
o Return on Asset ( ROA)
Rasio ini digunakan untuk mengukur kemampuan manajemen bank dalam memperoleh keuntungan (laba sebelum pajak) yang dihasilkan dari rata- rata total aset bank yang bersangkutan. Semakin besar ROA, semakin besar pula tingkat keuntungan yang dicapai bank sehingga kemungkinan suatu bank mengalami kebangkrutan semakin kecil. Laba sebelum pajak adalah laba bersih dari kegiatan operasional sebelum pajak. Sedangkan rata-rata total aset adalah rata-rata volume usaha atau aktiva. Rasio ini dirumuskan sebagai berikut (SE BI No. 6/23 DPNP tgl 31 Mei 2004) :
ROA = Laba sebelum pajak x 100%
Rata-rata total aset (2.3)
o Rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional (BOPO)
Rasio yang sering disebut rasio efisiensi ini digunakan untuk mengukur kemampuan manajemen bank dalam mengendalikan biaya operasional terhadap pendapatan operasional. Semakin kecil rasio ini berarti semakin efisien biaya operasional yang dikeluarkan bank yang bersangkutan sehingga kemungkinan suatu bank mengalami kebangkrutan semakin
kecil. Biaya operasional dihitung berdasarkan penjumlahan dari total beban bunga dan total beban operasional lainnya. Pendapatan operasional adalah penjumlahan dari total pendapatan bunga dan total pendapatan operasional lainnya. Rasio ini dirumuskan sebagai berikut (SE BI No. 6/23 DPNP tgl 31 Mei 2004) :
BOPO = Total Beban Operasional x 100%
Total Pendapatan Operasional (2.4)
o Net Interest Margin (NIM)
Rasio ini digunakan untuk mengukur kemampuan manajemen bank dalam mengelola aktiva produktifnya untuk menghasilkan pendapatan bunga bersih. Pendapatan bunga bersih diperoleh dari pendapatan bunga dikurangi beban bunga. Semakin besar rasio ini maka meningkatnya pendapatan bunga atas aktiva produktif yang dikelola bank sehingga kemungkinan suatu bank mengalami kebangkrutan semakin kecil. Rasio ini dirumuskan sebagai berikut (SE BI No. 6/23 DPNP tgl 31 Mei 2004) :
NIM = Pendapatan bunga bersih x 100%
Rata-rata Aktiva Produktif (2.5)
o Fee based Income ratio (FIR)
Rasio ini merupakan salah satu rasio untuk mengukur earnings. Rasio ini diukur dengan membandingkan Pendapatan Operasional Non Bunga dan Pendapatan Operasional. Pendapatan Operasional non bunga diperoleh dari Pendapatan Operasional dikurangi dengan Pendapatan bunga.
Semakin tinggi rasio ini, berarti semakin meningkatnya pendapatan operasional non bunga yang dimiliki oleh bank, sehingga kemungkinan bank mengalami kebangkrutan semakin kecil. Rasio ini dirumuskan sebagai berikut (SE BI No. 6/23 DPNP tgl 31 Mei 2004) :
FIR = Pendapatan Operasional Non Bunga x100%
Pendapatan Operasional (2.6)
o Loan to Deposits ratio (LDR)
Rasio ini digunakan untuk menilai likuiditas suatu bank dengan cara membagi jumlah kredit yang diberikan oleh bank terhadap dana pihak ketiga. Semakin tinggi rasio ini, semakin rendahnya kemampuan likuiditas bank yang bersangkutan sehingga kemungkinan suatu bank mengalami kebangkrutan akan semakin besar. Kredit adalah total kredit yang diberikan pada pihak ketiga, tidak termasuk kredit kepada bank lain.
Sedangkan untuk dana pihak ketiga adalah giro, tabungan, deposito, tidak termasuk antar bank. Rasio ini dirumuskan sebagai berikut (SE BI No.
6/23 DPNP tgl 31 Mei 2004) :
LDR = Kredit x 100%
Dana pihak ketiga (2.7)
b. Cara mengevaluasi rasio keuangan
Dalam menganalisis rasio keuangan, diperlukan alat pembanding agar rasio itu bermakna dan dapat dinilai prestasi atau posisi perusahaan dan skala industrinya. Alat pembanding ini merupakan Yardstick atau standar. Untuk mendapatkan rasio pembanding atau Yardstick, maka dapat menggunakan (Harahap, 2004):
o Rasio perusahaan yang terbaik dalam industri yang bersangkutan
Untuk menilai prestasi suatu perusahaan, kita bisa membandingkannya dengan perusahaan sejenis yang dikenal memiliki prestasi misalnya Bank Niaga untuk industri Perbankan
o Anggaran perusahaan
Untuk menilai prestasi tahun berjalan, kita bisa menggunakan anggaran yang sudah disahkan perusahaan. Prestasi riil dibandingkan dengan budget (baik nominal maupun rasio) dan diketahui penyimpangan (varian). Penyimpangan
inilah yang akan dicari penyebab terjadinya, sekaligus menjadi dasar dalam menilai prestasi perusahaan
o Standar ilmiah
Untuk hal-hal tertentu, kita bisa mendapatkan standar yang dibuat pabrikan atau lembaga ilmiah. Standar ini bisa dijadikan Yardstick untuk menilai prestasi perusahaan
o Rata-rata industri
Karena pentingnya standar atau Yardstick ini, maka muncul perusahan- perusahaan yang khusus mencari dan menerbitkan rasio-rasio laporan keuangan. Rasio ini sangat dibutuhkan oleh perusahaan yang ingin menilai prestasinya serta lembaga lain yang ingin mengatur industri itu serta para analisis dan investor. Di Indonesia kendatipun belum banyak memberikan standar angka atau rasio-rasio laporan keuangan, sudah didirikan yaitu PT.Perfindo (Perusahaan Peringkat Indonesia). Kebanyakan jasanya baru memberikan peringkat kepada perusahaan atau investor yang masuk di pasar modal. Perusahaan atau lembaga lain yang sejenis sudah ada yang bergerak di bidang ini seperti Pusat Data Bisnis Indonesia, namun lembaga-lembaga riset ini belum memenuhi kebutuhan kita untuk mendapatkan rasio-rasio yang cocok untuk menjadi Yardstick dalam menilai perusahaan.
o Rasio yang dikeluarkan lembaga atau regulator
Khusus untuk mengawasi atau membina sektor-sektor industri tertentu biasanya lembaga pengatur mengeluarkan standar, rasio, atau angka-angka yang harus dipenuhi oleh perusahaan. Bank Indonesia merupakan lembaga pengatur dalam mengawasi bank umum di Indonesia. Di bawah ini adalah salah satu contoh standar rasio yang dikeluarkan oleh Bank Indonesia :
Tabel 2.2 Kriteria Kesehatan Bank Kategori Rasio
Sehat Cukup Sehat Kurang Sehat Tidak Sehat
Kecukupan Modal (CAR) 8,1% 6,6% - <8,1% 5,1% - < 6,6% < 5,1%
Kualitas Aset :
Cadangan Penghapusan AP/AP AP diklasifikasikan /AP
3,35%
≥ 54%
<5,6% - 3,36%
44% -<54%
<7,85% - 5,7%
34% - < 44%
≥ 7,85%
< 34%
Lanjutan Tabel 2.2 Kriteria Kesehatan Bank Earning :
ROA Efisiensi
≥ 1,215%
93%
0,99% - <1,215%
94,7% - <93,5%
0,765% - < 0,99%
95,92% - < 94,7%
< 0,765%
> 95,92%
Likuiditas : LDR
Kewajiban bersih call money / AL
< 110%
≤ 19% >19% - 4% >34% - 49%
≥ 110%
> 49%
Sumber : Bank Indonesia
2.1.4 Logistic Regression
Dalam melakukan penelitian ini, penulis menggunakan teknik analisis multivariat dependen karena variabel penelitian ini dapat dibagi menjadi 2, yaitu variabel terikat dan variabel bebas. Variabel terikat penelitian ini merupakan kondisi bank, sedangkan variabel bebasnya adalah rasio keuangan CAMELS.
Dikarenakan variabel terikat penelitian ini adalah nonmetrik, oleh karena itu penulis menggunakan Logistic Regression.
Logistic regression, yang biasa disebut dengan logit analysis, adalah bentuk khusus dari regresi dimana variabel terikatnya nonmetrik dan terbagi menjadi 2 kategori, sedangkan variabel bebasnya dapat merupakan campuran metrik dan non metrik. Model analisis dengan Logistic Regression bertujuan untuk menguji apakah probabilitas terjadinya variabel terikat dapat diprediksi dengan variabel bebasnya. Variabel terikat adalah efek atau respon dari perubahan variabel bebas, sedangkan variabel bebas adalah penyebab perubahan pada variabel terikat (Ghozali, 2005).
2.1.4.1 Keunggulan Logistic Regression
Dalam banyak kasus, variabel terikat terdiri dari 2 kategori, misalnya tinggi-rendah. Di sisi lain, juga dapat terdiri lebih dari 2 kategori, misalnya tinggi- sedang-rendah. Logistic Regression hanya terbatas untuk 2 kategori saja (Hair et al., 2006). Meski penggunaan logistic regression(logit) hanya terbatas pada variabel terikat yang terdiri dari 2 kategori saja, tidak seperti model lain yaitu Multiple Discriminant Analysis(MDA) yang dapat digunakan untuk mengatasi 2
kategori atau lebih, logit memiliki keunggulan ketika variabel terikatnya hanya mempunyai 2 kategori, dikarenakan 3 alasan di bawah ini :
a. Logit tidak memerlukan asumsi multivariat distribusi normal pada variabel bebasnya, yang justru diharuskan dalam MDA, sehingga logit dapat dipakai pada lebih banyak kondisi (Ghozali, 2005)
b. Logit tidak mensyaratkan jumlah sampel untuk kategori variabel terikat harus sebanding
c. Dan meski asumsi multivariat distribusi normal dipenuhi, para peneliti tetap lebih memilih logit karena teknik ini mirip dengan regresi berganda.(Hair et al., 2006)
2.1.4.2 Bentuk Umum Logistic Regression
Untuk melakukan pengujian dengan menggunakan logistic regression, dapat dilakukan dengan formulasi sebagai berikut :
Y = B1 + B2 Xi + B3 Xi + B4 Xi + B5 Xi (2.8) Dimana :
Y = Variabel terikat, yang merupakan kondisi bank(KDS). Pengukuran dalam model adalah 0 untuk bank yang sehat dan 1 untuk bank gagal
Xi = Variabel bebas, yaitu rasio-rasio keuangan yang akan diuji B1, B2,... adalah nilai koefisien regresi logistik
2.1.4.3 Cara membaca hasil analisis Logistic Regression
Dalam menganalisis data yang telah diolah dengan Software SPSS 13, langkah-langkah yang harus dilakukan menurut Ghozali(2005) adalah :
a. Menilai overall fit model terhadap data
Beberapa tes statistik diberikan untuk menilai model fit, antara lain :
o Statistik yang digunakan berdasarkan pada fungsi likelihood. Likelihood L dari model adalah probabilitas bahwa model yang dihipotesakan menggambarkan data input. Untuk menguji hipotesis nol dan alternatif, L ditransformasikan menjadi -2LogL. Output SPSS memberikan dua nilai -2 Log L yaitu yang pertama (Block Number = 0) untuk model yang hanya memasukkan konstanta saja, dan -2 Log L yang kedua (Block Number =
1) adalah untuk model yang memasukkan konstanta dan variabel bebas.
Menilai model fit ini dilakukan dengan memperhatikan -2 Log L pada awal (Block Number = 0), kemudian memperhatikan angka -2 Log L akhir (Block Number = 1). Apabila ada penurunan nilai, maka menunjukkan jika variabel bebas ditambahkan ke dalam model secara signifikan memperbaiki model fit. Hal ini menunjukkan model regresi yang baik o Menilai kelayakan model regresi dapat dilakukan dengan melihat pada
Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test, yang menguji bahwa data empiris cocok atau sesuai dengan model (tidak ada perbedaan antara model dengan data sehingga model dapat dikatakan fit). Jika nilai Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test statistics sama dengan atau kurang dari 0.05, maka berarti ada perbedaan signifikan antara model dengan nilai observasinya, sehingga Goodness fit model tidak baik karena model tidak dapat memprediksi nilai observasinya, dan sebaliknya jika nilai Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test statistics lebih besar dari 0.05, maka berarti model mampu memprediksi nilai observasinya atau dapat dikatakan model dapat diterima karena cocok dengan data observasinya.
o Menilai model fit juga dapat dilakukan dengan melihat nilai Nagelkerke’s R2. Nagelkerke’s R square ini merupakan modifikasi dari Cox dan Snell’s R Square, untuk memastikan bahwa nilainya bervariasi dari 0 sampai 1.
Hal ini dilakukan dengan cara membagi nilai Cox dan Snell’s R2 dengan nilai maksimumnya. Nilai Nagelkerke R2 menunjukkan besar variabilitas variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh variabilitas variabel independen
o Keakuratan prediksi dapat digunakan untuk menilai model fit. Mengukur tingkat akurasi dari model prediksi adalah dengan membandingkan antara hasil prediksi dengan observasi data sesungguhnya. Untuk mengetahui hal tersebut, dapat dilihat pada tabel klasifikasi 2 x 2 yang menyajikan estimasi yang benar (correct) dan salah (incorrect). Pada kolom merupakan dua nilai prediksi dari variabel dependen, sedangkan pada baris menunjukkan nilai observasi yang sesungguhnya. Pada model sempurna, maka semua kasus akan berada pada diagonal dengan tingkat ketepatan
peramalan 100%. Jika model logistic mempunyai homoskedastistitas, maka prosentase yang benar akan sama untuk kedua baris.
b. Langkah kedua yaitu mengestimasi koefisien regresi dan interpretasi
Estimasi parameter dari model dapat dilihat pada tampilan output variable in the equation. Jika tingkat signifikansinya ≤ 0,05 maka variabel bebas memiliki pengaruh signifikan terhadap kebangkrutan bank. Dan begitu juga sebaliknya, jika tingkat signifikansinya > 0,05, maka variabel bebas tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap kebangkrutan bank.
Sedangkan untuk menginterpretasinya, dapat dilihat pada tanda positif atau negatif koefisiennya. Jika tandanya menunjukkan positif, berarti semakin meningkat nilai rasio, semakin besar kemungkinan terjadinya hal yang diprediksi. Sebaliknya jika tandanya negatif, berarti semakin meningkat nilai rasio, dengan kata lain semakin negatif nilainya, maka semakin kecil kemungkinan terjadinya hal yang diprediksi.
2.2 Kajian Penelitian terdahulu
Penelitian mengenai rasio keuangan telah banyak dilakukan oleh peneliti terdahulu antara lain oleh Haryati (2001), Almilia(2005), Haryati(2006) dan Aryati(2002). Haryati (2001) menggunakan model logistic regression untuk menguji pengaruh rasio keuangan CAMEL di luar CAR, yaitu rasio cadangan penghapusan kredit terhadap kredit, ROA, Efisiensi, dan LDR terhadap kemungkinan kebangkrutan bank kategori A, B, dan C hasil due dilligence yang diumumkan maret tahun 1999. Hasil penelitiannya menunjukkan bahwa dari ketiga rasio yang memiliki perbedaan antara bank kelompok kategori A, B, dan C yaitu LDR, Efisiensi, dan ROA, hanya rasio ROA yang mempunyai pengaruh bermakna terhadap kemungkinan kebangkrutan bank dengan tingkat kemaknaan sebesar 1.90%. Ketepatan prediksi kebangkrutan dengan menggunakan model dalam penelitian ini sebesar 25.8%, hal ini dikarenakan berdasarkan uji beda antar kelompok kategori A & B untuk semua rasio tidak memiliki perbedaan yang signifikan. Persamaan dengan penelitian yang dilakukan penulis adalah uji statistik yang digunakan yaitu sama-sama menggunakan model Logistic regression dan juga sama-sama menganalisis kemampuan rasio keuangan
CAMEL dalam memprediksi kebangkrutan suatu bank Sedangkan perbedaan dengan penelitian yang dilakukan penulis adalah terletak pada sampel bank yang dianalisis, penulis memakai sampel Bank Umum Swasta Nasional yang dilikuidasi maupun yang tidak terkena likuidasi pada tahun 1999, sedangkan Haryati (2001) tidak menggunakan sampel. Subyek yang diteliti adalah semua Bank Umum Swasta Nasional hasil due diligence yang diumumkan pada bulan maret 1999.
Peneliti lain, yaitu Almilia (2005) menguji rasio keuangan CAMEL yang terdapat pada SE BI Nomor 3/30/DPNP tanggal 14 Desember 2001. Rasio-rasio tersebut yaitu CAR, ATTM, APB, NPL, PPAP terhadap aktiva Produktif, Pemenuhan PPAP, ROA, ROE, NIM, BOPO dan LDR. Dalam penelitiannya, ia menggunakan logistic regression untuk menguji kemampuan rasio keuangan CAMEL dalam memprediksi kondisi bermasalah bank-bank umum swasta nasional di Indonesia pada periode 2000-2002. Penelitiannya menghasilkan bahwa rasio CAR & BOPO mempunyai pengaruh yang signifikan dalam memprediksi kondisi bermasalah bank-bank umum swasta nasional di Indonesia periode 2000-2002 dengan ketepatan prediksi kondisi bermasalah menghasilkan 83.3%. Persamaan dengan penelitian yang dilakukan oleh penulis adalah uji statistik yang digunakan sama yaitu Logistic regression, dan sama-sama menganalisis rasio keuangan yang termasuk dalam unsur CAMEL untuk mengetahui rasio-rasio mana yang dapat memprediksi kondisi bank yang bermasalah. Sedangkan perbedaan dengan penelitian yang dilakukan penulis adalah terletak pada sampel dan periode yang digunakan.
Penelitian lain dilakukan oleh Haryati (2006) yang menguji 26 rasio keuangan CAMELS yang termasuk dalam kelompok rasio permodalan, kualitas aktiva, profitabilitas, likuiditas, dan sensitivitas terhadap Bank Umum Swasta Nasional selama periode 1999-2004 dengan menggunakan teknik Multiple Discriminant Analysis. Penelitian yang dilakukan digunakan untuk mengetahui rasio-rasio keuangan mana yang dapat digunakan sebagai model pengukuran dalam menentukan probabilitas kebangkrutan bank untuk prediksi dini terhadap tingkat kesehatan Bank Umum Swasta Nasional Indonesia. Hasil penelitiannya menyatakan bahwa rasio FACR, CPR, NPL, APB, APYD, LDPK, ROE, NIM,
BOPO, OIR, DSR, PLOPER merupakan variabel yang signifikan membentuk fungsi diskriminan dalam menentukan probabilitas kebangkrutan. Persamaan dengan penelitian ini adalah sama-sama bertujuan untuk mengetahui rasio-rasio mana yang dapat memprediksi kebangkrutan bank, dan sama-sama menguji rasio keuangan CAMELS. Sedangkan perbedaannya dengan penelitian yang dilakukan oleh penulis adalah pada uji statistik yang digunakan, yaitu MDA, sedangkan penulis menggunakan Logistic Regression dan sampel serta periode yang digunakan pun berbeda.
Aryati(2002) juga melakukan penelitian terhadap rasio keuangan CAMEL yang dapat dijadikan sebagai prediktor bank bermasalah di Indonesia. Hasil penelitiannya menunjukkan bahwa variabel ROA dan LDR yang dapat mempengaruhi keberhasilan atau kegagalan Bank. Dari hasil klasifikasi ternyata presentase ketepatannya untuk satu tahun sebelum gagal 82%, sedangkan untuk 2 tahun dan tiga tahun sebelum gagal tingkat ketepatannya 69,1% dan 65,3%.
Persamaan dengan penelitian yang dilakukan penulis adalah sama-sama menguji rasio CAMEL dalam memprediksi kebangkrutan bank, sedangkan perbedaannya dengan penelitian yang dilakukan penulis adalah terletak pada uji statistik yang digunakan yaitu penelitian Aryati(2002) menggunakan MDA, sementara penulis menggunakan logit.
2.3 Hipotesis
Kebangkrutan bank telah banyak terjadi di negara manapun, baik di negara berkembang maupun negara maju. Banyak penelitian telah dilakukan oleh peneliti dari luar negeri dan termasuk peneliti dari Indonesia untuk meneliti kebangkrutan suatu usaha. Umumnya, penelitian yang mereka lakukan menggunakan analisis rasio.
Analisis rasio adalah suatu metode perhitungan dan interpretasi rasio keuangan untuk menilai kinerja dan status suatu perusahaan. Analisis rasio ini memiliki beberapa keunggulan dibandingkan dengan teknik menganalisis laporan keuangan lainnya yaitu salah satunya dapat digunakan untuk melihat tren perusahaan serta melakukan prediksi di masa yang akan datang. Dan yang terutama adalah analisis rasio dapat menilai kinerja keuangan suatu bank,
sehingga dapat mengetahui apakah bank berada dalam keadaan kesulitan keuangan atau tidak.
Berdasarkan penelitian-penelitian yang pernah dilakukan sebelumnya, yaitu oleh Haryati (2001), Almilia (2005), Haryati(2006), Aryati(2001) dan Thomson(1991). Mereka menganalisis rasio keuangan dengan pendekatan CAMEL. Dalam hasil penelitiannya, Haryati (2001) mengemukakan bahwa di antara rasio LDR, BOPO, dan ROA, hanya rasio ROA yang mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap kemungkinan kebangkrutan bank. Sedangkan menurut Almilia (2005), di antara rasio CAR, APB, NPL, PPAPAP, ROA, NIM, dan BOPO, justru rasio CAR dan BOPO yang memiliki pengaruh signifikan terhadap prediksi kondisi bermasalah bank-bank umum swasta nasional periode 2000- 2002. Tetapi jika menurut hasil penelitian Aryati (2001), Ia menyatakan bahwa rasio ROA dan LDR yang dapat mempengaruhi kegagalan atau keberhasilan bank.
Lalu, berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Haryati (2006), ia menyatakan bahwa variabel yang dapat digunakan untuk menentukan model pengukuran dalam menentukan probabilitas kebangkrutan bank adalah rasio FACR, CPR, NPL, APB, APYD, LDPK, ROE, NIM, BOPO, OIR, DSR, PLOPER. Peneliti lain, Thomson (1991) menyatakan bahwa rasio CAMEL merupakan faktor signifikan yang berkaitan dengan kemungkinan kebangkrutan bank untuk periode 4 tahun sebelum perusahaan bank bangkrut dan kemungkinan perusahaan bank akan bangkrut adalah fungsi dari variabel yang berkaitan dengan solvabilitasnya.
Meskipun hasil penelitian terdahulu menunjukkan bahwa rasio keuangan yang mempunyai pengaruh signifikan terhadap prediksi kebangkrutan tidak semua sama, tetapi rasio keuangan CAMELS terbukti dapat digunakan untuk memprediksi kebangkrutan bank, meski tidak semua rasio menghasilkan tingkat prediksi yang sama baiknya. Oleh karena itu, penulis ingin menguji kembali rasio- rasio keuangan CAMELS yang telah diteliti sebelumnya, untuk mengetahui diantara rasio-rasio tersebut yang mana yang dapat memprediksi kebangkrutan suatu bank.
Berdasarkan hal di atas, penulis menyatakan hipotesis penelitian ini sebagai berikut :
H1 : CAR merupakan rasio yang dapat memprediksi kebangkrutan bank H2 : RR merupakan rasio yang dapat memprediksi kebangkrutan bank H3 : ROA merupakan rasio yang dapat memprediksi kebangkrutan bank H4 : BOPO merupakan rasio yang dapat memprediksi kebangkrutan bank H5 : NIM merupakan rasio yang dapat memprediksi kebangkrutan bank H6 : FIR merupakan rasio yang dapat memprediksi kebangkrutan bank H7 : LDR merupakan rasio yang dapat memprediksi kebangkrutan bank
