Rasio Likuiditas Perbandingan model logit dan model multiple discriminant analysis (MDA) sebagai early warning sytems (EWS) untuk memprediksi kondisi bermasalah pada Bank-Bank umum swasta Nasional Devisa dan Non devisa di Indonesia

45 mempunyai tanda yang berbeda dengan yang diprediksikan. Secara umum, hasilnya tidak menerima keseluruhan H a . Ketepatan prediksi kebangkrutan bank tahun 2006 sebesar 94.6. Tingkat kesalahan yang dilakukan dalam memprediksi kebangkrutan adalah tipe II yaitu bank yang diprediksi bangkrut ternyata tidak bangkrut. Luciana Spica Almilia dan Winny Herdiningtyas 2005 melakukan penelitian yang berjudul “Analisis Rasio Camel Terhadap Prediksi Kondisi Bermasalah Pada Lembaga Perbankan Perioda 2000- 2002” dengan sampel penelitian yang terdiri dari 16 bank sehat, 2 bank yang mengalami kebangkrutan, dan 6 bank yang mengalami kondisi kesulitan keuangan. Dalam penelitian ini digunakan kondisi bermasalah suatu bank sebagai variabel dependen sedangkan variabel independennya menggunakan rasio keuangan CAMEL CAR, ATTM, APB, NPL, PPAPAP, PPAP, ROA, ROE, NIM, BOPO, dan LDR. Penelitian ini menggunakan model analisis regresi logistik dan penentuan sampel digunakan metode purposive sampling. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah rasio CAR, APB, NPL, PPAPAP, ROA, NIM, dan BOPO secara statistik berbeda untuk kondisi bank bangkrut dan mengalami kesulitan keuangan dengan bank yang tidak bangkrut dan tidak mengalami kondisi kesulitan keuangan. Penelitian ini juga memberikan bukti bahwa hanya rasio keuangan CAR dan BOPO yang secara statistik signifikan untuk memprediksi kondisi kebangkrutan dan kesulitan keuangan pada sektor perbankan. 46 Liza Angelina 2003 meneliti tentang Perbandingan Early Warning System EWS untuk memprediksi kebangkrutan Bank Umum di Indonesia periode 19941995 - 19992000 yaitu sebanyak 88 bank yang gagal dan 81 bank yang tidak gagal. Dari jumlah responden tersebut ternyata tidak semuanya dapat dijadikan responden dalam penelitian ini, karena data yang tersedia tidak lengkap atau bahkan karena tidak tersedianya data. Akhirnya responden yang dapat digunakan dalam penelitian ini adalah sebanyak 74 bank yang gagal dan 81 bank yang tidak gagal. Penelitian ini menggunakan metode analisis Trait Recognition TR, Logit, Multiple Discriminant Analysis MDA. Hasil penelitian ini menunjukkan model TR memiliki akurasi prediksi yang paling tinggi. Selain itu, model TR tidak hanya dapat digunakan untuk memprediksi tingkat kegagalan bank, tapi juga dapat mengetahui dengan tepat bank-bank mana saja yang akan mengalami kegagalan. Hal ini tidak bisa dilakukan dengan model logit maupun MDA. Ini membuktikan bahwa hipotesis dalam penelitian ini, yang berbunyi EWS dengan model TR memiliki ketepatan peramalan yang lebih baik dari model MDA dan model logit, benar- benar terbukti yang artinya, penelitian ini konsisten dengan penelitian yang dilakukan oleh peneliti terdahulu. FX Sugiyanto, Prasetiono, dan Teddy Hariyanto 2002 melakukan penelitain yang berjudul “Manfaat Indikator-Indikator Keuangan dalam Pembentukan Model Prediksi Kondisi Kesehatan Perbankan”. Variabel independen yang digunakan berupa rasio keuangan yang meliputi kekuatan