b. NPL
NPL merupakan rasio yang menunjukkan kemampuan manajemen bank dalam mengelola kredit bermasalah yang diberikan oleh bank. Skala
pengukuran untuk NPL menggunakan skala rasio. c.
BOPO BOPO digunakan untuk mengukur tingkat efisiensi dan kemampuan bank
dalam melakukan kegiatan operasionalnya. Biaya operasional merupakan biaya yang dikeluarkan oleh pihak bank dalam menjalankan aktivitas sehari-
hari meliputi: biaya gaji, biaya pemasaran, dan biaya bunga. Pendapatan operasional merupakan pendapatan yang diterima oleh pihak bank yang
diperoleh melalui penyaluran kredit dalam bentuk suku bunga. Skala pengukuran untuk BOPO menggunakan skala rasio.
d. NIM
NIM digunakan untuk mengukur kemampuan kinerja perusahaan dalam mengelola aktiva produktifnya untuk menghasilkan pendapatan bunga bersih.
Skala pengukuran untuk NIM menggunakan skala rasio. e.
LDR Rasio ini untuk mengetahui kemampuan bank dalam membayar kembali
kewajiban kepada para nasabah yang telah menanamkan dana dengan kredit- kredit yang telah diberikan kepada debiturnya. Skala pengukuran untuk LDR
menggunakan skala rasio.
3.6 Metode Analisis Data
3.6.1 Menentukan Nilai Variabel
a.
Variabel Terikat
Variabel terikat dalam penelitian ini adalah financial distress. Menentukan nilai variabel yakni kondisi financial distress dengan ketentuan:
Y = 1 ; apabila bank mengalami financial distress Y = 0 ; apabila bank tidak mengalami financial distress.
b.
Variabel Bebas
1 CAR
Menentukan nilai variabel CAR diperoleh dengan membandingkan modal sendiri dengan aktiva tertimbang menurut risiko ATMR. Rasio ini dapat
dirumuskan sebagai berikut SE BI No. 0710DPNP tanggal 31 Maret 2005:
CAR = x 100
3.1 2
NPL Menentukan nilai variabel NPL dihitung berdasarkan perbandingan antara
jumlah kredit yang bermasalah dibandingkan dengan total kredit. Rasio ini dapat dirumuskan sebagai berikut SE BI No. 0710DPNP tanggal 31
Maret 2005: NPL =
x 100 3.2
3 BOPO
Menentukan nilai variabel BOPO dengan menghitung biaya operasional dibagi dengan pendapatan operasional. Rasio ini dapat dirumuskan sebagai
berikut SE BI No. 0710DPNP tanggal 31 Maret 2005: BOPO =
x 100 3.3
4 NIM
Menentukan nilai variabel NIM diperoleh dari perbandingan antara pendapatan bunga bersih dibandingkan dengan rata-rata aktiva produktif.
Rasio ini dapat dirumuskan sebagai berikut SE BI No. 0710DPNP tanggal 31 Maret 2005:
NIM = x 100
3.4 5
LDR Menentukan nilai variabel LDR digunakan untuk menilai likuiditas suatu
bank dengan cara membagi jumlah kredit yang diberikan oleh bank
terhadap dana pihak ketiga. Rasio ini dapat dirumuskan sebagai berikut SE BI No. 0710DPNP tanggal 31 Maret 2005:
LDR = x 100
3.5
3.6.2 Deskripsi Statistik
Deskripsi statistik merupakan statistik yang menggambarkan fenomena atau karakteristik dari data yang telah dikumpulkan tanpa adanya kesimpulan yang
berlaku untuk digeneralisasikan. Deskripsi statistik menjelaskan besarnya nilai minimum dan nilai maksimum untuk variabel-variabel kecuali variabel dummy.
Nilai minimum adalah nilai terendah dari seluruh observasi dan nilai maksimum adalah nilai tertinggi dari seluruh observasi. Dengan demikian secara teknis,
dalam deskripsi statistik tidak dikenal adanya uji signifikansi, tidak ada taraf kesalahan, karena peneliti tidak bermaksud membuat generalisasi.
3.6.3 Model Regresi Logit
Pada penelitian ini digunakan regresi logit untuk mengetahui rasio-rasio keuangan bank yang berperan dalam menentukan apakah suatu perbankan
mengalami financial distress atau tidak, sehingga manajemen perbankan dapat melakukan tindakan-tindakan untuk mengantisipasi terjadinya kebangkrutan.
Analisis data dilakukan dengan menilai keseluruhan model overall model fit dan menilai model fit dengan Cox and Snells’s Square.
Karena variabel terikatnya Y memiliki skala nominal maka digunakan model regresi logit dengan formulasi sebagai berikut:
P Y
t
= 1 | X
t-1
= Sedangkan:
= +
+ +
+ +
+ e
Sehingga persamaan dari 3.6 dan 3.7 yaitu: P Y
t
= 1 | X
t-1
= 3.6
3.7
3.8
Dimana: P
= Probabilitas perbankan mengalami kondisi financial distress = Variabel dependen
e = Logaritma natural; e = 2,71828
= Konstanta -
= Koefisien regresi logit
t-1
= CAR
t-1
= NPL
t-1
= BOPO
t-1
= NIM
t-1
= LDR
3.6.4 Uji Kelayakan Model Regresi Logit
Kelayakan model regresi logit di uji dengan menggunakan Uji Wald. Uji Wald
dilakukan untuk menguji metode persamaan logit bahwa data empiris cocok atau sesuai dengan model apabila sesuai antara model dengan data sehingga
model dapat dikatakan fit atau layak digunakan. Jika terdapat koefisien regresi yang tidak signifikan atau lebih dari 5 maka variabel tersebut tidak
diikutsertakan dalam perhitungan. Sebaliknya, nilai signifikansi dari koefisien regresi kurang dari 5 maka model mampu memprediksi nilai observasinya atau
dapat dikatakan model dapat diterima karena cocok dengan data observasinya Ghozali, 2006.
3.6.5 Uji Hipotesis
Estimasi parameter dari model regresi logit dapat dilakukan dengan metode maximum likelihood estimator
mle, dimana parameter optimal dapat diperoleh dengan metode numerik. Pengujian hipotesis dalam penelitian ini adalah sebagai
berikut: :
= 0 ; berarti rasio keuangan bank tidak dapat memprediksi
financial distress .
: 0 ;
≠ 0 ; ≠ 0 ;
0 ; 0 ; berarti rasio keuangan bank
dapat memprediksi
financial distress .
Menentukan level of significant pada pengujian hipotesis sebesar α = 5.
Kriteria pengambilan keputusan: a.
Jika nilai probabilitas signifikan α = 5, maka hipotesis alternatif didukung.
b. Jika nilai probabilitas signifikan α = 5, maka hipotesis alternatif tidak
didukung.
3.7 Kerangka Pemecahan Masalah
