Pengaruh Rasio Keuangan Sebagai Indikator dalam Memprediksi Potensi Kebangkrutan Bank Umum yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia

(1)

Indonesian Journal of Economics and Management Vol. 1, No. 3, July 2021, pp. 685 – 696

©Jurusan Akuntansi Politeknik Negeri Bandung

Pengaruh Rasio Keuangan Sebagai Indikator dalam Memprediksi Potensi Kebangkrutan Bank Umum yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia

Effect of financial ratio as an indicator in predicting the potential for bankcruptcy of commercial banks listed on the Indonesia Stock Exchange

Fasha Asyva

Program Studi D3 Keuangan dan Perbankan, Politeknik Negeri Bandung E-mail: fasha.asyva.kpn18@polban.ac.id

Kristianingsih Jurusan Akuntansi

E-mail: kristianingsih@polban.ac.id

Rosma Pakpahan

Jurusan Akuntansi, Politeknik Negeri Bandung E-mail: rosma.pakpahan@polban.ac.id

Abstract: This study aims to provide empirical evidence that financial ratios include in the Risk Based Bank Rating component can be used to predict the potential for bankruptcy of commercial banks and to determine financial ratios that can be used as indicators in predicting bankruptcy of commercial banks. This study uses secondary data in the form of bank financial statements for 2015- 2019 at commercial banks listed on the Indonesia Stock Exchange, with 12 banks selected as samples through the purposive sampling method. The analytical technique used is panel data regression analysis with a random effect model. The test results show that the financial ratios included in the Risk Based Bank Rating component can be used to predict the potential for bankruptcy of commercial banks. However, partially, only LFR and CAR can be used as indicators to detect potential bankruptcy of commercial banks. Meanwhile, NPL, BOPO,and ROA cannot be used as indicators to predict the potential for bankruptcy of commercial banks.

Keywords: commercial banks, bankcruptcy, bankometer, risk based bank rating

1. Pendahuluan

Sektor keuangan memegang peranan penting pada pertumbuhan dan perkembangan ekonomi, utamanya perbankan. Hal ini dikarenakan Indonesia cenderung menganut sistem keuangan bank-based dimana perbankan memiliki peranan yang besar disektor keuangan dengan aset yang menguasai hampir 78,29% dari total aset disektor keuangan. Peran tersebut ditunjukkan oleh fungsi utama perbankan sebagai financial intermediary yaitu lembaga keuangan yang menghimpun dana dalam bentuk simpanan dari pihak yang memiliki kelebihan dana dan menyalurkan kembali dana tersebut kepada pihak yang memerlukan dana dalam bentuk kredit.

Penyaluran kredit dengan pengalokasian dana yang tepat akan mendorong pertumbuhan ekonomi, sebaliknya pengalokasian dana yang kurang tepat akan menghambat pertumbuhan ekonomi.

Kasus Bank Century pada tahun 2008, menjadi salah satu bukti peran penting industri

(2)

Fasha Asyva, Kristianingsih, Rosma Pakpahan

perbankan. Bank Century mengalami kesulitan likuiditas yang mengharuskan pemerintah melakukan penyelamatan dengan pemberian bailout dengan total Rp 6,7 triliun yang digunakan untuk menambah permodalan bank agar dapat menaikkan CAR (Capital Adequacy Ratio) hingga lebih dari 8%. Dimana pada saat itu berdasarkan laporan keuangan tahunan (Annual Report) Bank Century pada tahun 2008, rasio permodalan yaitu CAR (Capital Adequacy Ratio) tercatat sebesar - 22,29%, lebih rendah dari aturan yang telah ditetapkan Bank Indonesia yakni minimal sebesar 8%.

Penyelamatan dilakukan pemerintah untuk menghindari resiko sistemik yang dapat terjadi ketika bank ditetapkan sebagai bank gagal. Selain itu ketidakstabilan keuangan global akibat dari dampak sistemik yang ditimbulkan oleh bangkrutnya beberapa lembaga keuangan di Amerika Serikat menjadi salah satu faktor yang mempengaruhi keputusan pemerintah untuk melakukan penyelamatan terhadap Bank Century.

Resiko sistemik merupakan potensi penyebaran masalah dari satu atau lebih bank yang ditetapkan sebagai bank gagal atau memiliki potensi kebangkrutan yang dapat mengakibatkan hilangnya kepercayaan masyarakat terhadap sistem perbankan sehingga mengakibatkan kesulitan likuiditas pada bank-bank lain. Kondisi tersebut tentunya tidak muncul begitu saja, melainkan terdapat indikasi awal yang dapat dikenali lebih dini melalui berbagai macam analisis salah satunya adalah dengan menganalisi kinerja keuangan suatu bank yang dapat diukur melalui rasio-rasio keuangan bank.

Pada tahun 2010, International Monetari Fund atau IMF memperkenalkan sebuah model yang dapat digunakan untuk memprediksi potensi kebangkrutan suatu bank menggunakan rasio keuangan sebagai indikator didalamnya yang dinamakan Bankometer (S-Score). Rasio-rasio keuangan tersebut diantaranya capital to total asset ratio, equity to total asset ratio, capital adequacy ratio, non performing loan ratio, total cost to total income ratio, dan loan to total asset ratio. Jika nilai Bankometer lebih dari 70%, maka Bank dalam kondisi safe yaitu aman atau tidak berpotensi mengalami kebangkurtan.

Pada tahun 2011 melalui Peraturan Bank Indonesia No. 13/1/PBI/2011, Bank Indonesia menetapkan metode penilaian tingkat kesehatan bank dengan pendekatan risiko yang dikenal dengan Risk Based Bank Rating (RBBR) dengan faktor peniilaian yang terdiri dari profil risiko (risk profile), tata kelola perusahaan (good corporate governance), rentabilitas (earnings) dan permodalan (capital).

Melalui metode tersebut bank diharapkan mampu mendeteksi secara lebih dini akar permasalahan bank serta dapat mengambil langkah-langkah pencegahan dengan cara mengidentifikasi faktor- faktor yang dapat mempengaruhi kinerja keuangan bank pada saat ini dan dimasa yang akan datang.

Penelitian ini akan menggunakan rasio-rasio keuangan yang termasuk ke dalam komponen Risk Based Bank Rating (RBBR) yang terdiri dari penilaian terhadap faktor profil risiko (risk profile), rentabilitas (earnings) dan permodalan (capital) sebagai indikator yang diharapkan mampu mendekteksi lebih dini potensi kebangkrutan suatu bank yang ditunjukkan oleh nilai Bankometer (S-Score). Penggunaan rasio- rasio keuangan yang termasuk ke dalam komponen Risk Based Bank Rating (RBBR) ini bertujuan agar indikator yang dapat digunakan untuk memprediksi potensi kebangkrutan suatu bank sesuai dengan peraturan yang telah ditetapkan oleh Bank Indonesia.

Terdapat beberapa penelitian yang sudah dilakukan berkaitan dengan kebangkrutan menggunakan analisis rasio-rasio keuangan melalui data yang tersedia pada laporan keuangan.

Penelitian tersebut menggunakan CAMEL untuk mengetahui kondisi suatu bank dengan hasil penelitian menunjukkan bahwa rasio-rasio keuangan tersebut dapat digunakan untuk mempediksi kebangkrutan bank. Diperoleh CAR, NIM, BOPO tidak berpengaruh signifikan terhadap prediksi kebangkrutan bank sedangkan ROA, ROE, NPL, dan LDR mempunyai pengaruh terhadap prediksi kebangkrutan bank. Vidyarto Nugroho (2012) melakukan penelitian yang sama yakni menggunakan rasio keuangan untuk memprediksi kebangkrutan bank, hasil enelitian menunjukkan rasio NPL, BOPO, ROE, dan ROA berpengaruh positif tetapi tidak signifikan terhadap prediksi kebangkrutan bank. Sedangkan CAR, NIM memiliki pengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap prediksi kebangkrutan bank. Penelitian lainnya terkait analisis prediksi kebangkrutan dilakukan oleh

(3)

Farida Titik Kristanti (2014) dengan menganalisis rasio 7 rasio yang merepresentasikan rasio CAMELS pada bank-bank yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) dengan metode atau model analisis logic regression, dengan hasil penelitian menunjukkan bahwa hanya CAR yang negatif dan berpengaruh signifikan terhadap prediksi kebangkrutan bank. Sedangkan NPL, ROA, NIM, LDR, harga/penghasilan dan size tidak memiliki pengaruh yang signifikan untuk memprediksi kebangkrutan bank. Pada tahun 2016, Nova Novita, Andi Salahudin Akbar, dan Putri Dwi Handayani melakukan penelitian yang sama terkait prediksi kebangkrutan pada bank yang terdapat di Indonesia dan Malaysia dengan menganalisis rasio-rasio keuangan yang termasuk atau merepresentasikan instrumen penilaian kesehatan bank yaitu RBBR dan Bankometer sebagai alat untuk mengetahui status atau kondisi suatu bank. Penelitian diregeresi dengan menggunakan fixed effect model, dengan hasil menunjukkan bahwa secara parsial hanya risiko likuiditas (LDR), kredit (NPL) dan modal (CAR) yang berdampak pada kebangkrutan bank. Yusrizal dan Luciana Fransisca (2017) juga melakukan penelitian terkait prediksi kebangkuran bank dengan menganalisis rasio rasio keuangan yaitu CAR, BOPO, NPL, dan LDR terhadap probabilitas kebangkrutan bank pada bank umum yang terdaftar di bursa efek indonesia periode 2012-2016, dengan hasil penelitian CAR, NPL, dan BOPO secara signifikan positfi berpengaruh terhadap probabilitas kebangkrutan perbankan. sedangkan LDR tidak berpengaruh signifikan terhadap probabilitas kebangkrutan bank.

Penelitian ini diharapkan dapat membantu industri perbankan agar mampu mengenali dan peka terhadap segala permasalahan yang berkaitan dengan kondisi bank utamanya kebangkrutan yang dapat ditunjukkan oleh kinerja keuangan serta dapat memberikan informasi untuk menentukan kebijakan atau pengambilan keputusan.

2. Kajian Pustaka 2.1. Kinerja Keuangan

Ikatan Akuntansi Indonesia (IAI, 2007:18) (dalam Hilman et al., 2014) mengatakan bahwa kinerja keuangan merupakan kemampuan perusahaan dalam mengelola serta mengendalikan sumberdaya yang dimilikinya. Menurut Rudianto (2013:189) (dalam, Sucipta et al., 2015) kinerja keuangan merupakan hasil atau prestasi yang telah dicapai oleh manajemen perusahaan dalam menjalankan fungsinya mengelola aset perusahaan secara efektif selama periode tertentu. Kinerja keuangan sangat diperlukan oleh sebuah perusahaan untuk mengetahui tingkat keberhasilan perusahaan yang ditunjukkan oleh aktivitas keuangan yang telah dilaksanakan. Serta berperan penting dalam mempengaruhi pengambilan keputusan bagi perusahaan.

2.2. Rasio Keuangan

Rasio keuangan merupakan alat analisisis keuangan yang dapat memberikan makna tersendiri dalam menggambarkan kondisi keuangan perusahaan dengan cara membandingkan angka-angka, baik dalam satu periode maupun beberapa periode yang terdapat dalam laporan keuangan dengan cara membagi satu angka dengan angka lainnya, dimana perbandingan tersebut dilakukan antara satu komponen dengan komponen dalam satu laporan keuangan atau antar komponen yang terdapat di antara laporan keuangan. Rasio keuangan tersebut dapat digunakan untuk menilai kinerja manajemen dalam suatu periode tertentu, serta dapat dijadikan sebagai evaluasi terkait hal- hal yang perlu dilakukan atau dipertahankan sesuai dengan target perusahaan (Kasmir, 2012:104- 105).

2.3. RBBR (Risk Based Bank Rating)

Berdasarkan Peraturan Bank Indonesia No. 13/1/PBI/2011 tentang Penilaian Tingkat Kesehatan Bank Umum, Bank wajib melakukan penilaian tingkat kesehatan bank secara individual maupun konsolidasian dengan menggunakan pendekatan risiko atau Risk Based Bank Rating

(4)

(RBBR), dengan penilaian yang mencakup faktor-faktor : (a) Profil risiko (risk Profile); (b) Good Corporate Governance (CGC); (c) Rentabilitas (earnings); dan Permodalan (capital). Penilaian terhadap faktor profil risiko (risk Profile) merupakan penilaian terhadap risiko inheren dan kualitas penerapan manajemen risiko dalam aktivitas operasional bank, dimana risiko yang wajib dinilai terdiri atas 8 (delapan) jenis risiko yaitu risiko kredit, risiko pasar, risiko operasional, risiko likuiditas, risiko hukum, risiko stratejik, risiko kepatuhan, dan risiko reputasi. Untuk penilaian terhadap faktor Good Corporate Governance (CGC) merupakan penilaian terhadap kulaitas manajemen bank atas pelaksanaan prinsip-prinsip GCG dengan berpedoman pada ketentuan Bank Indonesia mengenai pelaksanaan GCG bagi Bank Umum dengan memperhatikan karakteristik dan kompleksitas usaha bank. Sedangkan penilaian terhadap faktor rentabilitas (earnings) meliputi evaluadi terhadap kinerja rentabilitas, sumber-sumber rentabilitas, kesinambungan (sustainability) rentabilitas, dan manajemen rentabilitas dengan mempertimbangkan tingkat, trend, struktur, stabilitas rentabilitas bank, dan perbandingan kinerja bank dengan kinerja peer group, baik melalui analisis aspek kuantitatif maupun kualitatif. Dan penilaian terhadap faktor permodalan (capital) meliputi evaluasi terhadap kecukupan permodalan dan kecukupan pengelolaan permodalan, yang mana perhitungan tersebut wajib mengacu pada ketentuan Bank Indonesia yang mengatur mengenai kewajiban penyediaan modal minimum bagi bank umum serta mengaitkan kecukupan modal dengan profil risiko bank.

Penilaian tingkat kesehatan dengan Risk Based Bank Rating (RBBR) memiliki prinsip berorientasi risiko, dimana dalam hal ini bank diharapkan mampu mendeteksi secara lebih dini akar permasalahan bank serta dapat mengambil langkah-langkah pencegahan dengan cara mengindentifikasi faktor internal maupun eksternal yang dapat mempengaruhi kinerja keuangan bank pada saat ini dan dimasa yang akan datang. Dalam penelitian ini rasio-rasio keuangan yang termasuk ke dalam komponen Risk Based Bank Rating (RBBR) yang terdiri dari penilaian terhadap faktor profil risiko (risk profile), rentabilitas (earnings) dan permodalan (capital) akan digunakan sebagai indikator yang diharapkan mampu mendekteksi lebih dini potensi kebangkrutan suatu bank.

a. Profil Risiko (Risk Profile)

Jenis risiko yang akan dianalisis dalam penelitian ini yaitu risiko kredit, risiko likuiditas, dan risiko operasional.

Risiko Kredit yang diukur menggunakan rasio Non Performing Loan (NPL). NPL merupakan rasio yang digunakan untuk mengukur risiko terhadap kredit yang disalurkan dengan cara membandingkan total kredit bermasalah dengan total kredit yang disalurkan. Bank Indonesia telah menetapkan rasio NPL bank adalah maksimal sebesar 5% dari kredit yang disalurkan. Rasio NPL yang semakin tinggi, memperlihatkan bahwa kredit bermasalah suatu bank juga meningkat yang akan berdampak pada kondisi bank yang bermasalah yang pada akhirnya akan menyebabkan bank mengalami kegagalan dan/atau kebangkrutan. Berikut merupakan rumus yang digunakan untuk menghitung rasio NPL:

NPL =Total Kredit Bermasalah

Total Kredit x 100%... (1)

Risiko Likuiditas yang diukur menggunakan rasio Loan to Funding Ratio (LFR). LFR merupakan rasio yang digunakan untuk mengukur tingkat likuiditas suatu bank dengan cara membandingkan jumlah kredit yang diberikan dengan jumlah dana pihak ketiga dan surat-surat berharga yang diterbitkan. Bank Indonesia telah menetapkan batas minimal rasio LFR yaitu sebesar 78% dengan batas maksimal sebesar 92%. LFR yang semakin tinggi menunjukkan bahwa suatu bank memiliki tingkat likuiditas yang rendah, artinya bank tersebut akan mengalami kesulitan untuk memenuhi kewajiban-kewajiban jangka pendeknya. Sebaliknya, LFR yang rendah

(5)

menunjukkan bahwa suatu bank semakin likuid. Namun hal tersebut dapat menunjukkan bahwa bank tersebut memiliki banyak dana yang menganggur sehingga dapat memperkecil kesempatan bank untuk memperoleh penerimaan yang lebih besar. Oleh karena itu dalam hal ini bank harus menjaga tingkat LFR agat tidak terlalu tinggi maupun terlalu rendah. Berikut merupakan rumus yang digunakan untuk menghitung rasio LFR:

LFR = Total Kredit

Total DPK+SSB x 100%... (2)

Risiko Operasional yang diukur menggunakan rasio Beban Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO). BOPO merupakan rasio yang digunakan untuk mengukur tingkat efisiensi bank dalam menjalankan kegiatan operasionalnya dengan cara membandingkan total biaya operasional terhadap total biaya operasionalnya. Bank Indonesia telah menetapkan rasio BOPO bank adalah maksimal sebesar 92%. Rasio BOPO yang tinggi memperlihatkan kurangnya kemampuan bank dalam menekan biaya operasionalnya, yang pada akhirnya dapat mengurangi pendapatan bank tersebut. Sebaliknya BOPO yang semakin rendah memperlihatkan bahwa bank mampu mengelola secara efisien biaya operasionalnya, yang mana hal ini dapat menghindarkan bank dari kondisi bermasalah berupa kegagalan dan/atau kebangkrutan. Berikut merupakan rumus yang digunakan untuk menghitung rasio (BOPO):

BOPO = Total Beban Operasional

Total Pendapatan Operasional x 100%... (3) b. Rentabilitas (Earnings)

Dalam penelitian ini faktor rentabilitas (Earnings) diukur melalui analisis kinerja keuangan bank dengan menggunakan analisis rasio keungan bank. Rasio yang dapat digunakan untuk mengukur faktor rentabilitas (Earnings) adalah rasio Return on Assets (ROA). ROA merupakan rasio yang digunakan untuk mengukur tingkat keuntungan perusahaan (bank) atas keseluruhan dana yang ditanamkan pada aktiva perusahaan. Bank Indonesia telah menetapkan rasio ROA minimal sebesar 1,5%. ROA yang tinggi memperlihatkan kinerja bank yang semakin baik, hal ini dikarenakan bank tersebut memiliki tingkat pengembalian atau keuntungan yang tinggi. Berikut merupakan rumus yang digunakan untuk menghitung rasio ROA:

ROA = Laba Sebelum Pajak

Rata−rata Total Aset x 100%... (4)

c. Permodalan (Capital)

Dalam penelitian ini faktor permodalan (Capital)diukur melalui analisis kinerja keuangan bank dengan menggunakan analisis rasio keungan bank. Rasio yang dapat digunakan untuk mengukur faktor permodalan (Capital) adalah rasio Capital Adequacy Ratio (CAR). CAR merupakan rasio kecukupan modal bank untuk menunjang aktiva yang mengandung risiko dengan membandingkan modal bank terhadap aset tertimbang menurut resiko (ATMR). Bank Indonesia telah menetapkan rasio CAR minimal sebesar 8%. Rasio CAR yang tinggi memperlihatkan bahwa suatu bank memiliki kemampuan untuk menyerap kerugian yang mungkin timbul dari aktivitas operasional bank. Berikut merupakan rumus yang digunakan untuk menghitung rasio CAR:

CAR =_ATMR^Modal x 100%... (5)

(6)

2.4. Bankometer (S-Score)

Bankometer (S-Score) adalah sebuah model yang dapat digunakan untuk memprediksi potensi kebangkrutan yang mirip dengan Z-Score yang diperkenalkan oleh International Monetary Fund (IMF) khusus untuk bank (Erari et.al 2013, dalam Kristanti, 2014). Bankometer (S-Score) menggunakan enam indikator rasio keuangan dengan model sebagai berikut:

S = 1,5𝑋₁+ 1,2𝑋₂+ 3,5𝑋₃+ 0,6𝑋₄+ 0,3𝑋₅+ 0,4𝑋₆... (6) Keterangan:

𝑋₁ = capital to total asset ratio 𝑋₂ = equity to total asset ratio 𝑋₃ = capital adequacy ratio 𝑋₄ = non performing loan ratio 𝑋₅ = total cost to total income ratio 𝑋₆ = loan to total asset ratio S = nilai S-Score

Kriteria kondisi suatu bank berdasarkan model Bankometer (S-Score) adalah sebagai berikut.

S < 50% : distress 50% < S < 70% : grey area S > 70% : safe

2.5. Kebangkrutan

Kebangkrutan merupakan risiko yang berhubungan dengan ketidakpastian terkait kemampuan perusahaan dalam melanjutkan aktivitas operasionalnya ketika kondisi keuangannya mengalami penurunan (Lesmana, dalam Florencia Sarayar et al., 2017). Menurut Toto (dalam Adhitya Sondakh et al., 2014), kebangkrutan adalah kondisi dimana perusahaan tidak mampu untuk melunasi kewajibannya. Kondisi ini tidak muncul begitu saja, melainkan ada gejala awal dari perusahaan yang dapat dikenali lebih dini melalui laporan keuangan yang dianalisis secara cermat.

2.6. Hipotesis Penelitian

Hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

H1: Rasio-rasio keuangan yang termasuk ke dalam komponen RBBR (Risk Based Bank Rating) dapat digunakan untuk memprediksi potensi kebangkrutan Bank Umum yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) tahun 2015-2019.

H2: Rasio keuangan NPL, LFR, BOPO, ROA, dan CAR secara parsial dapat digunakan sebagai indikator untuk memprediksi potensi kebangkrutan pada Bank Umum yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) tahun 2015-2019.

3. Metode Penelitian

Obyek atau populasi dalam penelitian ini adalah Bank Umum yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2015-2019 yaitu sebanyak 40 bank. Dalam penelitian ini metode penentuan sampel yang digunakan adalah metode purposive sampling, yaitu teknik penentuan sampel dengan

(7)

pertimbangan tertentu (Sugiyono, 2017) sehingga berdasarkan hal tersebut didapat 12 Bank Umum yang dijadikan sebagai sampel. Penelitian menggunakan data sekunder berupa laporan keuangan bank tahun 2015-2019 pada Bank Umum yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia, yang diterbitkan baik pada Bursa Efek Indonesia maupun yang terdapat pada situs resmi masing-masing bank dengan teknik pengumpulan data berupa observasi non-partisipan atau teknik pengumpulan data dimana peneliti tidak terlibat langsung dan hanya sebagai pengamat independen (Sugiyono, 2017:146). Adapun Teknik analisis yang digunakan dalam penelitian adalah analisis regresi data panel dengan random effect model yang terpilih sebagai model yang tepat untuk dapat menginterpretasikan data dalam penelitian, dengan prediksi kebangkrutan yang dianalisis menggunakan Bankometer sebagai variabel dependen dan NPL, LFR, BOPO, ROA, dan CAR sebagai variabel independen dalam penelitian.

4. Hasil dan Pembahasan 4.1 Statistik Deskriptif

Table 1. Statistik Deskriptif Sample: 2015 2019

S_SCORE NPL LFR ROA BOPO CAR

Mean 1.428697 0.032757 0.904619 0.012271 0.823126 0.188572 Median 1.402765 0.028470 0.889156 0.015274 0.836519 0.186419 Maximum 2.026940 0.139123 1.463757 0.038253 1.747293 0.412700 Minimum 1.023181 0.004343 0.487731 -0.084631 0.545443 0.105233 Std. Dev. 0.193120 0.023532 0.134278 0.020378 0.216033 0.042650 Skewness 0.482853 2.182288 1.580169 -2.564676 1.634539 2.252931 Kurtosis 3.386085 9.298279 10.28922 11.73133 7.774119 13.97745 Jarque-Bera 2.704126 146.7946 157.8011 256.3662 83.69770 352.0179 Probability 0.258706 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 Sum 85.72184 1.965449 54.27712 0.736261 49.38757 11.31431 Sum Sq.

Dev. 2.200429 0.032670 1.063810 0.024501 2.753545 0.107322

Observations 60 60 60 60 60 60

Berdasarkan Tabel 1 dapat diketahui bahwa secara umum Bank Umum Yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia dalam keadaan safe atau tidak memiliki kesulitan keuangan. Hal ini dapat dilihat dari nilai rata-rata S-Score yang menunjukkan nilai lebih dari 70%. Selain itu secara umum, bank tidak memiliki masalah dalam kinerja keuangannya hal ini ditunjukkan oleh rata-rata rasio NPL, LFR, BOPO, ROA, dan CAR yang sesuai dengan standar yang telah ditetapkan oleh Bank Indonesia.

4.2 Pengujian Hipotesis

a. Hasil Analisis Regresi Data Panel

Table 2. Analisis Regresi Data Panel Dependent Variable: S_SCORE

Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Sample: 2015 2019

Periods included: 5

(8)

Cross-sections included: 12

Total panel (balanced) observations: 60

Swamy and Arora estimator of component variances

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.536891 0.194323 2.762875 0.0078 NPL 0.028357 0.403094 0.070349 0.9442 LFR 0.282572 0.065104 4.340339 0.0001 ROA -2.688063 1.574642 -1.707094 0.0935 BOPO -0.061745 0.173125 -0.356652 0.7227 CAR 3.813229 0.166559 22.89415 0.0000

Effects Specification

S.D. Rho

Cross-section random 0.080732 0.8239

Idiosyncratic random 0.037325 0.1761

Berdasarkan tabel 2 di atas, dapat diketahui persamaan regresi data panel yang diperoleh dari hasil uji adalah sebagai berikut:

S − SCORE_it = 0,537 + 0,028 NPL + 0,283 LFR −

2,688 ROA − 0,062 BOPO + 3,813 CAR + 𝜀_𝑡𝑖... (7) Hasil persamaan regresi di atas memperlihatkan koefisien regresi dari NPL, LFR, dan CAR bernilai positif, sedangkan koefisien regresi dari ROA dan BOPO bernilai negatif. Hal ini memiliki arti, jika masing-masing peranan dari variabel independen ditingkatkan maka akan menimbulkan peningkatan pada variabel dependennya. Berdasarkan tabel di atas, diketahui bahwa nilai C (konstanta) adalah sebesar 0,537 yang memiliki arti jika variabel independen yaitu NPL, LFR, ROA, BOPO, dan CAR bernilai 0 (nol) dan/atau bernilai konstan (tetap), maka variabel dependen yaitu nilai S-Score (prediksi kebangkrutan bank) akan mengalami peningkatan sebesar 0,537.

Hasil analisis di atas memperlihatkan bahwa NPL berpengaruh positif terhadap prediksi kebangkrutan bank, dengan nilai koefisien regresi (β1) sebesar 0,028 yang memiliki arti, jika NPL naik sebesar 1% maka prediksi kebangkrutan bank akan mengalami peningkatan sebesar 2,8%

dengan kata lain semakin besar NPL, maka semakin besar pula tingkat prediksi kebangkrutan suatu bank. Begitupun dengan LFR yang memiliki pengaruh positif terhadap prediksi kebangkrutan bank, dengan nilai koefisien regresi (β2) sebesar 0,283 yang memiliki arti, jika LFR naik sebesar 1% maka prediksi kebangkrutan bank akan mengalami peningkatan sebesar 28,3%

dengan kata lain semakin besar LFR maka semakin besar pula tingkat prediksi kebangkrutan suatu bank. Berbeda dengan kedua variabel independen sebelumnya, ROA memiliki pengaruh negatif terhadap prediksi kebangkrutan bank, dengan nilai koefisien regresi (β3) sebesar -2,688 yang memiliki arti, jika ROA naik sebesar 1% maka prediksi kebangkrutan bank akan mengalami penurunan sebesar 268,8% dengan kata lain semakin besar ROA maka tingkat prediksi kebangkrutan suatu bank akan semakin kecil. Sama halnya dengan ROA, BOPO memiliki pengaruh negatif terhadap prediksi kebangkrutan bank, dengan nilai koefisien regresi (β4) sebesar -0,062 yang memiliki arti, jika BOPO naik sebesar 1% maka prediksi kebangkrutan bank akan

(9)

mengalami penurunan sebesar 6,2% dengan kata lain semakin besar BOPO maka tingkat prediksi kebangkrutan suatu bank akan semakin kecil. Sedangkan CAR berpengaruh positif terhadap prediksi kebangkrutan bank, dengan nilai koefisien regresi (β5) sebesar 3,813 yang memiliki arti, jika CAR naik sebesar 1% maka prediksi kebangkrutan bank akan mengalami peningkatan sebesar 381,3% dengan kata lain semakin besar CAR, maka semakin besar pula tingkat prediksi kebangkrutan suatu bank.

b. Uji t

Berdasarkan Tabel 2, dapat diketahui variabel NPL memiliki nilai probabilitas sebesar 0,94 atau lebih dari taraf signifikansi yang telah ditetapkan (0,94 > 0,05) sehingga secara parsial NPL tidak berpengaruh terhadap prediksi kebangkrutan bank (S-Score). Sama halnya dengan variabel NPL, variabel ROA secara parsial dapat diketahui tidak memiliki pengaruh terhadap prediksi kebangkrutan bank (S-Score), dimana nilai probabilitas dari hasil uji adalah sebesar 0,09 atau lebih besar dari taraf signifikansi yang telah ditetapkan (0,09 > 0,05). Tabel di atas juga memperlihatkan variabel BOPO secara parsial tidak berpengaruh terhadap perdiksi kebangkrutan bank (S-Score), dimana nilai probabilitas dari hasil uji sebesar 0,72 atau lebih besar dari taraf signifikansi yang telah ditetapkan (0,72 > 0,05). Sedangkan variabel LFR memiliki nilai probabilitas sebesar 0,00 atau lebih kecil dari taraf signifikansi yang telah ditetapkan (0,00 < 0,05), sehingga secara parsial variabel LFR berpengaruh terhadap prediksi kebangkrutan bank (S-Score). Begitupun dengan variabel CAR secara parsial dapat diketahui berpengaruh terhadap prediksi kebangkrutan bank (S-Score), yang ditunjukkan oleh nilai probabilitas hasil uji sebesar 0,00 atau lebih kecil dari taraf signifikansi yang telah ditetapkan (0,00 < 0,05).

c. Uji F

Berdasarkan Tabel 2, diketahui nilai Prob (F-statistic) adalah sebesar 0,00 atau lebih kecil dari taraf signifikansi yang telah ditetapkan (0,00 < 0,05), sehingga variabel independen dalam penelitian yaitu NPL, LFR, ROA, BOPO, dan CAR secara bersama-sama (simultan) berpengaruh terhadap variabel dependen yaitu prediksi kebangkrutan bank (S-Score).

d. R-Square

Berdasarkan Tabel 2 , diketahui nilai R-squared adalah sebesar 0,91 (91%) yang mengandung arti bahwa prediksi kebangkrutan bank yang ditunjukkan oleh variabel Bankometer (S-Score) dapat dijelaskan oleh NPL, LFR, ROA, BOPO, dan CAR sebesar 91% sedangkan sisanya (9%) dijelaskan oleh variabel lain di luar model. Nilai R-squared yang mendekati satu (1), menunjukkan bahwa kemampuan variabel independen dalam menerangkan atau menjelaskan variabel dependennya semakin kuat.

4.3 Pembahasan

Risk Based Bank Rating (RBBR) merupakan penilaian tingkat kesehatan bank yang memiliki prinsip berorientasi risiko, dimana dalam hal ini bank diharapkan mampu mendeteksi secara lebih dini akar permasalahan bank serta dapat mengambil langkah-langkah pencegahan dengan cara mengindentifikasi faktor- faktor yang dapat mempengaruhi kinerja keuangan bank pada saat ini dan dimasa yang akan datang. Identifikasi faktor tesebut dapat dilakukan melalui penilaian terhadap profil risiko (risk profile) yang dapat diukur dengan rasio NPL, LFR, dan BOPO; rentabilitas (earnings) yang dapat diukur dengan rasio ROA; serta permodalan (capital) yang dapat diukur dengan

(10)

rasio CAR. Berdasarkan hasil penelitian, rasio NPL, LFR, ROA, BOPO, dan CAR secara bersama- sama (simultan) berpengaruh terhadap prediksi kebangkrutan bank (S-Score), dengan nilai R-Square sebesar 91% yang memiliki arti bahwa 91% prediksi kebangkrutan suatu bank dipengaruhi oleh rasio-rasio keuangan tersebut. Hal tersebut menunjukkan bahwa rasio-rasio keuangan yang termasuk ke dalam komponen RBBR (Risk Based Bank Rating) dapat digunakan untuk memprediksi potensi kebangkrutan Bank Umum. Hal Tersebut dikarenakan nilai R-Square yang mendekati satu memiliki arti bahwa variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen (Ghozali, dalam Manurung & Haryanto, 2015).

Secara parsial LFR dan CAR dapat digunakan sebagai indikasi awal untuk mendekteksi adanya potensi kebangkrutan Bank Umum. Keduanya memiliki pengaruh positif signifikan terhadap prediksi kebangkrutan bank, yang berarti semakin besar rasio tersebut maka semakin besar pula tingkat prediksi kebangkrutan suatu bank. Dalam hal ini bank harus mampu menjaga tingkat LFR agar tidak terlalu tinggi maupun terlalu rendah. Hal ini dikarenakan LFR yang semakin tinggi menunjukkan bahwa suatu bank memiliki tingkat likuiditas yang rendah, artinya bank tersebut akan mengalami kesulitan untuk memenuhi kewajiban-kewajiban jangka pendeknya, yang pada akhirnya dapat mengarahkan bank pada kondisi bermasalah yang akan mengakibatkan kegagalan dan/atau kebangkrutan. Sebaliknya, LFR yang rendah, menunjukkan bahwa suatu bank semakin likuid.

Namun hal tersebut dapat menunjukkan bahwa bank tersebut memiliki banyak dana yang menganggur sehingga dapat memperkecil kesempatan bank untuk memperoleh penerimaan yang lebih besar. Begitupun dengan CAR, dimana bank harus menjaga CAR agar tidak terlalu tinggi, namun tetap berada pada batasan yang telah ditetapkan oleh Bank Indonesia. Hal ini dikarenakan CAR yang tinggi memperlihatkan bahwa suatu bank memiliki kemampuan untuk menyerap kerugian yang mungkin timbul dari aktivitas operasional bank, namun CAR yang terlalu tinggi dapat menunjukkan suatu bank kurang baik dalam mengelola permodalan yang dimiliki atau dianggap tidak mampu menyalurkan dananya dengan baik untuk mendapatkan keuntungan yang dapat mengakibatkan bank tidak mampu menutupi biaya-biaya operasional dan lainnya, sehingga terjadi penimbunan modal yang tidak efisien yang dapat mengarahkan bank pada kondisi bermasalah sehingga menyebabkan kegagalan dan/atau kebangkrutan. Sedangkan NPL, BOPO, dan ROA tidak dapat dijadikan sebagai indikator untuk memprediksi potensi kebangkrutan Bank Umum.

5. Penutup (Font: Garamound, size 13)

Berdasarkan hasil penelitian, dapat diketahui bahwa Rasio-rasio keuangan yang termasuk ke dalam komponen RBBR (Risk Based Bank Rating) dapat digunakan untuk memprediksi potensi kebangkruran Bank Umum yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) tahun 2015-2019. Namun secara parsial hanya LFR dan CAR dapat digunakan sebagai indikasi awal untuk mendekteksi adanya potensi kebangkrutan Bank Umum. Keduanya memiliki pengaruh positif signifikan terhadap prediksi kebangkrutan bank, yang berarti semakin besar rasio tersebut maka semakin besar pula tingkat prediksi kebangkrutan suatu bank. Sedangkan NPL, BOPO, dan ROA tidak dapat dijadikan sebagai indikator untuk memprediksi potensi kebangkrutan Bank Umum.

Penelitian ini dapat digunakan sebagai referensi bagi akademisi, investor, pihak bank, maupun pengambil kebijakan. Bagi akademisi, penelitian ini dapat digunakan untuk dasar riset berikutnya.

Sedangkan investor dapat menggunakan penelitian ini sebagai referensi untuk mengetahui kondisi suatu bank. Dan pihak bank dapat menggunakan penelitian ini sebagai referensi untuk mendeteksi ada atau tidaknya potensi kebangkrutan pada bank yang bersangkutan. Meski demikian, penelitian ini memiliki keterbatasan pada jumlah sampel yaitu menggunakan 12 Bank Umum yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) sehingga kemampuan generalisasinya relatif kecil, variabel penelitian

(11)

yang cukup sedikit yaitu hanya 5 variabel, dan model Bankometer untuk mengetahui kondisi bank dan/atau memprediksi kebangkrutan bank. Penelitian berikutnya dapat memperluas populasi sehingga didapatkan sampel yang lebih banyak sehingga kemampuan generalisasi bisa lebih besar, menambah variabel, serta menggunakan lebih banyak model untuk mengetahui kondisi bank dan/atau memprediksi kebangkrutan suatu bank. Penelitian berikutnya dapat juga mengelompokkan Bank Umum berdasarkan Kegiatan Usahanya untuk mengetahui apakah indikator untuk memprediksi kebangkrutan bank- bank tersebut sama atau tidak.

Daftar Pustaka

Ali, M., & Laksono T.Y, R. (2017). Pengaruh Net Interest Margin (Nim), Biaya Operasional Terhadap Pendapatan Operasional (Bopo), Loan To Deposit Ratio (Ldr) Dan Non Performing Loan (Npl) Terhadap Return on Assets (Roa). Jurnal Riset Akuntansi Dan Keuangan, 5(2), 1377–1392. https://doi.org/10.17509/jrak.v5i2.7853

Dianny, H. (2019). Pengaruh rasio kecukupan modal,rasio kredit bermasalah dan likuiditas terhadap profitabilitas sektor perbankan yang terdaftar di BEI periode 2013-2017. 15–45.

Dwi Praja, M. D. (2015). Pengaruh Rentabilitas, Likuiditas, dan Nilai Pasar Terhadap Return Saham. 18–53.

Endra Yogianta, C. W. (2013). Analisis Pengaruh Car, Nim, Ldr, Npl Dan Bopo Terhadap Profitabilitas Studi Pada Bank Umum Yang Go Publik Di Bursa Efek Indonesia Periode Tahun 2002-2010. Jurnal Bisnis Strategi, 22(2), 94–111.

https://doi.org/10.14710/jbs.22.2.94-11

Fatmawati, M. (2012). Penggunaan the Zmijewski Model, the Altman Model, dan The Springate Model Sebagai Prediktor Delisting. Jurnal Keuangan Dan Perbankan, 16(1), 56–65

Florencia Sarayar, C., Tommy, P., & Rotinsulu, J. (2017). Analisis Tingkat Kemungkinan Kebangkrutan Dengan Menggunakan Z-Core Pada Perusahaan Investasi Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2012-2016 Analysis of Bankruptcy Rate By Using Z-Score on Investment Companies in Indonesia Stock Exchange 2012-2016. Emba, 5(2), 2240–2250.

Harun, U. (2016). Pengaruh Ratio-Ratio Keuangan CAR, LDR, NIM, BOPO, NPL Terhadap ROA. Jurnal Riset Bisnis Dan Manajemen, 4(1), 67–82.

Hilman, R., Nangoy Catharina, S., & Tumbel Lenny, A. (2014). Kinerja Keuangan Menggunakan Analisis Rasio Likuiditas, Leverage, Aktivitas Dan Profitabilitas Untuk Pengambilan Keputusan Pada Pt. Pln Area Manado. Jurnal Riset Ekonomi, Manajemen, Bisnis Dan Akuntansi, 2(1), 283–294. https://doi.org/10.35794/emba.v2i1.3815

Kristanti, F. T. (2014). Prediksi Kebangkrutan Bank-Bank. Jurnal Keuangan Dan Perbankan, 18(1), 130–138.

Kurniasari, R. (2017). Analisis Return On Assets (ROA) dan Return On Equity Terhadap Rasio Permodalan (Capital Adequacy Ratio) Pada PT Bank Sinarmas Tbk. Jurnal Akuntansi Dan Keuangan, 4(2), 150–158.

Natalina, A., Pratiwi, C. W., & Nariya, A. (2012). Analisis Capital Adequacy Ratio (CAR) dan Aktiva Tetap Terhadap Modal (ATTM) Terhadap Profitabilitas Pada PT. Bank Permata, Tbk. UG Jurnal, 6, 8–12.

Sinaga, M. N., Pelleng, F. A. O., & Mangindaan, J. V. (2019). Analisis Tingkat Kebangkrutan Pada Perusahaan Asuransi Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia. Jurnal Administrasi Bisnis, 9(2), 28. https://doi.org/10.35797/jab.9.2.2019.23898.28-36

(12)

Soetjiati. (2019). Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Profitabilitas Bank Umum di Indonesia (Studi Pada Bank Umum Milik Negara yang Terdaftar di BEI Periode 2014-2018).

17–53.

Sumitra, M. A., & Ibrahim, M. (2016). Analisis Rasio Rentabilitas dan Rasio Likuiditas Pada Bank BUMN yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2008-2014. Angewandte Chemie International Edition, 6(11), 951–952., 1–11.