RASIO CAMEL SEBAGAI INDIKATOR TINGKAT KESEHATAN DAN KEBANGKRUTAN PERBANKAN (Studi Kasus pada Perusahaan Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2004 2007)
commit to user
RASIO CAMEL SEBAGAI INDIKATOR TINGKAT
KESEHATAN DAN KEBANGKRUTAN PERBANKAN
(Studi Kasus pada Perusahaan Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2004-2007)
SKRIPSI
Diajukan untuk Melengkapi Tugas-tugas dan Memenuhi Syarat-Syarat untuk Mencapai Gelar Sarjana Ekonomi Jurusan Manajemen Fakultas
Ekonomi Universitas Sebelas Maret
Oleh :
AYU PUTRI INTAN PERTIWI NIM : F0206034
JURUSAN MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS SEBELAS MARET
SURAKARTA 2010
(2)
commit to user
(3)
commit to user
(4)
commit to user
v
MOTTO
Kualitas hidup seseorang akan tergantung pada komitmennya untuk meraih kesuksesan, tak peduli dalam bidang apa mereka
melakukannya. (Vince Lombardi)
Real power does not hit hard, but straight to the point. (Anonim)
It’s not what happens to you. It’s what you do about it. (Anonim)
(5)
commit to user
vi
PERSEMBAHAN
Karya kecil ini penulis persembahkan untuk..
· Ibu, Bapak, Kakak, dan Adikku tercinta
· Mbah Tie, Eyang Tie, dan seluruh Keluarga Besar
· Sahabat-sahabatku (Lia, Dewi, Anis, Herlina, Yashi, Fathiin,
Citra, Hana, Irma, Anas)
(6)
commit to user
vii
KATA PENGANTAR
Assalamu’alaikum Wr. Wb.
Alhamdulillahirobil’alamin. Segala puji syukur yang tak terhingga ke hadirat Allah SWT karena atas rahmat dan hidayah yang telah dilimpahkan-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi dengan judul “Rasio Camel sebagai Indikator Tingkat Kesehatan dan Kebangkrutan Perbankan (Studi Kasus pada Perusahaan Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2004-2007)”.
Skripsi ini disusun guna memenuhi tugas akhir dan syarat mencapai gelar Sarjana Ekonomi Universitas Sebelas Maret Surakarta. Penulis menyadari bahwa keberhasilan penyusunan skripsi ini tidak lepas dari bantuan dari berbagai pihak, baik berupa moral maupun material, secara langsung maupun tidak langsung. Untuk itu dengan segala kerendahan hati penulis menyampaikan ungkapan terima kasih yang tulus kepada:
1. Prof. Dr. Bambang Sutopo, M.Com, Ak. selaku Dekan Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret Surakarta.
2. Dra. Endang Suhari, Msi. Selaku Ketua Jurusan Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret Surakarta.
3. Reza Rahardian, SE, Msi. selaku Sekretaris Jurusan Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret Surakarta.
(7)
commit to user
viii
4. Heru Agustanto, SE, ME. selaku pembimbing yang telah meluangkan waktu dan memberikan bimbingan.
5. Dr. Asri Laksmi Riani, MS. selaku pembimbing akademik.
6. Seluruh dosen dan staf karyawan Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret Surakarta atas pelayanan yang telah diberikan, serta semua pihak yang telah membantu dalam penyelesaian skripsi ini yang tidak dapat disebutkan satu persatu.
Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih jauh dari sempurna. Oleh karena itu, penulis sangat mengharapkan saran dan kritik yang membangun demi perbaikan ke depan. Semoga skripsi ini dapat bermanfaat bagi semua pihak, khususnya bagi pembaca yang membutuhkan informasi yang berkaitan dengan skripsi ini.
Wassalamu’alaikum Wr. Wb.
Surakarta, September 2010
(8)
commit to user
ix
DAFTAR ISI
Halaman
HALAMAN JUDUL ... i
ABSTRAK …... ii
PERSETUJUAN PEMBIMBING ... iii
PENGESAHAN TIM PENGUJI ... iv
MOTTO ... v
PERSEMBAHAN ... vi
KATA PENGANTAR ... vii
DAFTAR ISI ... ... ix
DAFTAR LAMPIRAN ... ... xii
DAFTAR TABEL ... xiii
DAFTAR GRAFIK ... xvi
BAB I PENDAHULUAN ... 1
A. LATAR BELAKANG MASALAH ... 1
B. PERUMUSAN MASALAH ... 4
C. TUJUAN PENELITIAN ... 4
D. MANFAAT PENELITIAN ... 5
BAB II TELAAH PUSTAKA ... 6
(9)
commit to user
x
1. Laporan Keuangan …… ... 6
2. Pengertian Bank ... 7
3. Kesehatan Bank ... 8
4. Menilai Kesehatan Bank dengan Metode CAMEL ... 10
5. Kebangkrutan ... 14
6. Penelitian Terdahulu ... 16
B. RERANGKA PEMIKIRAN DAN HIPOTESIS... 20
BAB III METODE PENELITIAN ... 25
A. DESAIN PENELITIAN ... 25
B. POPULASI, SAMPEL, DAN TEKNIK PENGAMBILAN SAMPEL .. 25
C. DEFINISI OPERASIONAL DAN PENGUKURAN VARIABEL ….. 26
D. SUMBER DATA ………….………...…...… 29
E. METODE PENGUMPULAN DATA ... 30
F. METODE ANALISIS DATA ... 30
1. Uji Normalitas Data ... 31
2. Uji Asumsi Klasik ... 32
3. Uji Hipotesis ... 34
BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN ... 38
A. ANALISIS DATA ... 38
B. STATISTIK DESKRIPTIF ... 40
(10)
commit to user
xi
D. UJI ASUMSI KLASIK ... 42
1. Uji Multikolinearitas ... 42
2. Uji Autokolerasi ... 43
3. Uji Heterokedatisitas ... 44
E. UJI HIPOTESIS ... 46
1. Uji Kelayakan Model ... 46
2. Uji Pengaruh Parsial ... 47
3. Uji Koefisien Determinasi ... 50
4. Uji Beda ………... 51
F. PEMBAHASAN ... 52
BAB V PENUTUP ... 56
A. KESIMPULAN ... 56
B. KETERBATASAN PENELITIAN ... 57
C. SARAN ... 58
DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN
(11)
commit to user
xii
DAFTAR LAMPIRAN
Halaman
Lampiran 1 Laba/ Rugi ……… 1
Lampiran 2 Capital Adequacy Ratio (CAR) ……….………….. 2
Lampiran 3 Non Performing Loan (NPL) ………...… 3
Lampiran 4 Return On Asset (ROA) ………... 4
Lampiran 5 Return On Equity (ROE) ……….. 5
Lampiran 6 Biaya Operasional/ Pendapatan Operasional (BO/ PO) …..… 6
Lampiran 7 Net Interest Margin (NIM) ……… 7
Lampiran 8 Loan To Deposit Ratio (LDR) ……….. 8
Lampiran 9 Rasio Keuangan CAMEL ………. 9
Lampiran 10 Korelasi Antar Variabel (Output seluruh sampel) ………….. 10
Lampiran 11 Korelasi Antar Variabel (Output sampel bank tidak bermasalah) ……….. 11
Lampiran 12 Independent Samples Test ………...…… 12
Lampiran 13 Mann-Whitney U Test ……….…. 13
Lampiran 14 Contoh Sumber Data/ Laporan Keuangan Bank Bermasalah yang dijadikan Sampel (PT Bank Century Tbk) ……….. 14
Lampiran 15 Contoh Sumber Data/ Laporan Keuangan Bank Bermasalah yang dijadikan Sampel (PT Bank Negara Indonesia Tbk) ……..… 15
(12)
commit to user
xiii
DAFTAR TABEL
Halaman
Tabel II.1 Standar Predikat Tingkat Kesehatan Bank ………….……….……… 10
Tabel II. 2 Bobot Penilaian Tingkat Kesehatan Bank ……….………. 14
Tabel IV. 1 Pemilihan Sampel ………. 38
Tabel IV. 2 Daftar Bank Yang Dijadikan Sampel Penelitian ………….………. 39
Tabel IV. 3 Descriptive Statistics ……….………… 40
Tabel IV. 4 Hasil Uji One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test ………..……… 42
Tabel IV. 5 Hasil Uji Multikoliniearitas ………..……… 43
Tabel IV. 6 Hasil Uji Autokorelasi ………..……… 44
Tabel IV. 7 Hasil Uji F ………...…………. 46
Tabel IV. 8 Hasil Regresi Linier Berganda …….………. 48
Tabel IV. 9 Hasil Uji t ………...………... 49
Tabel IV. 10 Hasil Uji R2 ……….…………...……….……… 50
(13)
commit to user
xiv
DAFTAR GRAFIK
Halaman
(14)
commit to user ii
ABSTRAK
RASIO CAMEL SEBAGAI INDIKATOR TINGKAT
KESEHATAN DAN KEBANGKRUTAN PERBANKAN
(Studi Kasus pada Perusahaan Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2004-2007)
AYU PUTRI INTAN PERTIWI NIM : F0206034
Penelitian ini bertujuan untuk memberikan bukti empiris apakah pendekatan CAMEL dapat digunakan sebagai indikator untuk memprediksi kondisi bermasalah (indikasi kebangkrutan) pada sektor perbankan di Indonesia selama periode tahun 2004 hingga 2007. Sampel penelitian ini sebanyak 21 perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia selama tahun 2004-2007. Teknik yang digunakan dalam pemilihan sampel adalah purposive sampling. Sedangkan teknik analisis data menggunakan analisis regresi linier berganda dan uji beda.
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan maka diperoleh hasil sebagai berikut: (1) Dari ketujuh rasio keuangan CAMEL yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu CAR, NPL, ROA, ROE, BO/ PO, NIM, LDR; hanya rasio NPL dan ROE yang memiliki pengaruh yang signifikan dalam memprediksi adanya kondisi bermasalah pada perusahaan perbankan Indonesia selama periode tahun 2004-2007 dengan signifikansi masing-masing sebesar 0,026 dan 0,009. Kondisi bermasalah atau tidak bermasalah dalam penelitian ini di proxy-kan dalam nilai laba untuk bank tidak bermasalah dan rugi untuk bank bermasalah karena laba/ rugi merupakan hasil dari kinerja perusahaan sehingga diharapkan mampu menunjukan kondisi bank sebenarnya. (2) Dari hasil uji beda dengan menggunakan Independen Sample Test dan Mann Whitney U Test, rasio yang memiliki perbedaan yang signifikan antara bank dengan kategori bermasalah dan bank kategori tidak bermasalah adalah rasio NIM dan LDR dengan nilai signifikansi masing-masing 0,712 dan 0,768, sedangkan rasio-rasio lainnya tidak perbedaan pada kedua kategori tersebut. Untuk periode tahun 2004-2007 rasio keuangan CAMEL kurang mampu digunakan sebagai indikator kebangkrutan bank.
(15)
commit to user
ABSTRACT
CAMEL RATIOS AS AN INDICATOR OF HEALTH AND
BANKING BANKRUPTCY
(Case Study in the Banking Companies Listed on Indonesia Stock Exchange Period 2004-2007)
AYU PUTRI INTAN PERTIWI NIM: F0206034
This study aims to provide empirical evidence whether the CAMEL approach can be used as an indicator to predict the condition of problem (indication of bankruptcy) in the banking sector in Indonesia during the period 2004 to 2007. Samples of 21 banking companies listed in Indonesia Stock Exchange during the years 2004-2007. Techniques used in sample selection was purposive sampling. The data analysis techniques using multiple linear regression analysis and different test.
Based on the results of the research results are obtained as follows: (1) From the seventh CAMEL financial ratio used in this study, the CAR, NPLs, ROA, ROE, BO / PO, NIM, LDR; only NPL and ROE ratio that have significant influence in predicting the existence of problematic conditions in the Indonesian banking company during the year 2004-2007 with the significance of each of 0.026 and 0.009. Condition problematic or not problematic in this research in his proxy in the value of profit for banks not in trouble and loss to troubled banks as profit / loss is the result of the company's performance so hopefully be able to demonstrate the actual bank. (2) From the results of different test using the Independent Sample Test and Mann Whitney U Test, a ratio that has a significant difference between the categories of troubled banks and banks are not problematic category is the ratio of NIM and LDR with significance values respectively 0.712 and 0.768, while Other ratios are not different in both categories. For the period year 2004-2007 CAMEL financial ratio is less able to be used as an indicator of bank bankruptcy.
(16)
commit to user
1
BAB I
PENDAHULUAN
A. LATAR BELAKANG MASALAH
Sistem keuangan di seluruh dunia telah terintegrasi sebagai bagian dari upaya menuju liberalisasi dan globalisasi sejak 1980-an. Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi telah menciptakan lingkungan yang sesuai untuk kegiatan keuangan yang baru berdasarkan informasi dan inovasi di pasar keuangan. Internasionalisasi arus keuangan meningkatkan kemungkinan penularan dalam sistem keuangan global. Ketidakstabilan keuangan memberikan kontribusi ketidakstabilan sistem keuangan global yang dibuktikan dengan pecahnya krisis Asia pada akhir 1990-an. Krisis parah tahun 1997-1999 menyebar dari Thailand ke seluruh Asia Tenggara, Asia Timur, Eropa Timur, Amerika Selatan, serta negara-negara maju lainnya (Ozkan–Gunay dan Mehmed Ozkan : 2007).
Krisis-krisis keuangan telah membawa perhatian terhadap kebutuhan reformasi arsitektur keuangan. Bahkan dengan kerangka peraturan yang tepat, regulator dan pengawas bank tidak dapat mencegah kegagalan bank karena mengambil risiko adalah bagian alami dari transaksi perbankan. Risiko keuangan harus terus dimonitor dan dikontrol menggunakan semua sistem peringatan dini dalam tahap pencegahan krisis. Oleh karena itu, peramalan dan
(17)
commit to user
pengawasan bank yang mengalami kesulitan keuangan sangat penting dalam meminimalkan biaya krisis perbankan dan mencegah krisis menular.
Sejak terjadinya krisis ekonomi yang melanda Indonesia pada pertengahan tahun 1997 yang dimulai dengan merosotnya nilai rupiah terhadap dolar Amerika menyebabkan banyak bank yang lumpuh. Dalam Almilia dan Herdiningtyas (2005 : 2), pada Seminar Restrukturisasi Perbankan di Jakarta pada tahun 1998 disimpulkan beberapa penyebab menurunnya kinerja bank, antara lain :
a. Semakin meningkatnya kredit bermasalah perbankan
b. Dampak likuidasi bank-bank 1 November 1997 yang mengakibatkan turunnya kepercayaan masyarakat terhadap perbankan dan pemerintah, sehingga memicu penarikan dana secara besar-besaran
c. Semakin turunnya permodalan bank-bank
d. Banyak bank-bank tidak mampu kewajibannya karena menurunnya nilai tukar rupiah
e. Manajemen tidak profesional
Tingkat kesehatan bank dapat dinilai dari beberapa indikator. Salah satu sumber utama indikator yang dijadikan dasar penilaian adalah laporan keuangan bank yang bersangkutan. Berdasarkan laporan itu akan dapat dihitung sejumlah rasio keuangan yang lazim dijadikan dasar penilaian tingkat kesehatan bank. Analisis rasio keuangan memungkinkan manajemen untuk
(18)
commit to user
mengidentifikasikan perubahan-perubahan pokok pada trend jumlah, dan hubungan serta alasan perubahan tersebut. Hasil analisis laporan keuangan akan membantu mengintepretasikan berbagai kecenderungan yang dapat memberikan dasar pertimbangan mengenai potensi keberhasilan perusahaan dimasa mendatang.
Untuk menilai kinerja keuangan perbankan umumnya digunakan lima aspek penilaian yaitu CAMEL (Capital, Assets, Management, Earning, Liquidity). Capital untuk rasio kecukupan modal; Assets untuk rasio kualitas aktiva; Management untuk menilai kualitas manajemen; Earning untuk rasio-rasio rentabilitas bank; Liquidity untuk rasio-rasio likuiditas bank. Hal ini menunjukkan bahwa rasio keuangan bermanfaat dalam menilai kondisi keuangan perusahaan perbankan. Menurut Bank Indonesia, tujuan penilaian tingkat kesehatan perbankan antara lain untuk:
a. Sebagai tolok ukur bagi manajemen bank untuk menilai apakah pengelolaan bank dilakukan sejalan dengan azas-azas perbankan yang sehat dan sesuai ketentuan yang berlaku
b. Sebagai tolok ukur bagi manajemen bank untuk menetapkan arah pembinaan dan pengembangan perbankan baik secara individual maupun secara keseluruhan
Perlu ditegaskan bahwa dalam penelitian ini tidak membahas mengenai faktor manajemen dan faktor-faktor lain yang bersifat teknis, sosial, dan ekonomi yang mendasari kinerja perbankan karena sulitnya mencari data
(19)
commit to user
yang relevan mengenai hal yang diteliti. Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan, peneliti tertarik meneliti penggunaan rasio CAMEL untuk menilai tingkat kesehatan perbankan dengan judul:
RASIO CAMEL SEBAGAI INDIKATOR TINGKAT KESEHATAN DAN KEBANGKRUTAN PERBANKAN
(Studi Kasus Pada Perusahaan Perbankan Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Periode 2004-2007)
B. PERUMUSAN MASALAH
1. Apakah ada perbedaan yang signifikan pada rasio keuangan bank bermasalah maupun bank tidak bermasalah?
2. Apakah pendekatan CAMEL dapat digunakan sebagai indikator untuk memprediksi kondisi bermasalah (indikasi kebangkrutan) pada sektor perbankan di Indonesia?
C. TUJUAN PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan dengan tujuan:
1. Mengetahui tingkat kesehatan perbankan di Indonesia periode 2004-2007 dengan menggunakan pendekatan CAMEL (Capital, Assets, Management, Earning, Liquidity).
(20)
commit to user
2. Memperoleh bukti empiris adanya perbedaan yang signifikan pada rasio keuangan bank bermasalah dan bank tidak bermasalah.
3. Memperoleh bukti empiris apakah pendekatan CAMEL dapat digunakan sebagai indikator untuk memprediksi kondisi bermasalah (indikasi kebangkrutan) pada sektor perbankan di Indonesia.
D. MANFAAT PENELITIAN
Penelitian ini diharapkan memberi manfaat bagi:
1. Manajemen perusahaan khususnya perusahaan perbankan, yang mana hal ini dapat dijadikan masukan dalam pengambilan keputusan serta langkah antisipasi jika pada laporan keuangan perusahaan mulai mengindikasikan adanya kondisi yang kurang sehat.
2. Memberikan informasi yang bermanfaat bagi kalangan akademis maupun masyarakat luas dalam rangka melakukan penilaian kinerja perusahaan perbankan.
3. Bagi peneliti, penelitian ini dapat menambah pengalaman dan pengetahuan mengenai indikator-indikator kondisi bermasalah pada perusahaan perbankan di Indonesia.
(21)
commit to user
6
BAB II
TELAAH PUSTAKA
A. LANDASAN TEORI 1. Laporan Keuangan
Laporan keuangan merupakan ikhtisar mengenai keadaan keuangan suatu bank pada suatu periode tertentu. Brigham dan Houston (2008 : 36) menyatakan secara umum ada empat bentuk laporan keuangan yang pokok yang dihasilkan perusahaan yaitu laporan neraca, laporan laba rugi, laporan perubahan modal, dan laporan aliran kas.
Neraca suatu bank menggambarkan jumlah kekayaan, kewajiban, dan modal dari bank tersebut pada saat tertentu. Neraca biasanya disusun pada akhir tahun pembukuan (31 Desember). Kekayaan atau harta disajikan pada sisi aktiva, sedangkan kewajiban atau lutang dan modal disajikan pada sisi pasiva.
Laporan Laba Rugi suatu bank menggambarkan jumlah penghasilan atau pendapatan dan biaya dari bank tersebut pada periode tertentu. Sebagaimana halnya dengan neraca, laporan laba rugi biasanya disusun setiap akhir tahun pembukuan (31 Desember). Apabila jumlah pendapatan melebihi jumlah biaya akan menghasilkan laba, sedangkan apabila jumlah pendapatan lebih kecil dari jumlah biaya maka perusahaan mengalami kerugian.
(22)
commit to user
Laporan Perubahan Modal suatu bank menggambarkan jumlah perubahan modal pada awal dan akhir periode tertentu. Laporan Aliran Kas suatu bank menggambarkan penerimaan dan pembayaran kas perusahaan selama suatu periode tertentu.
Dari keempat laporan tersebut hanya 2 macam yang umum digunakan untuk analisis, yaitu laporan neraca, dan laporan laba rugi. Hal ini disebabkan laporan perubahan modal dan laporan aliran kas pada akhirnya akan diikhtisarkan pada laporan neraca dan laporan laba rugi.
2. Pengertian Bank
Bank merupakan lembaga keuangan yang sangat penting dalam masyarakat. Merkusiwati (2007 : 101) mendefinisikan Bank sebagai suatu lembaga yang berperan sebagai perantara keuangan (financial intermediary) antara pihak-pihak yang memiliki dana (surplus unit) dengan pihak-pihak yang memerlukan dana (deficit unit) serta sebagai lembaga yang berfungsi memperlancar aliran lalu lintas pembayaran. Suseno dan Abdullah (2003) mengungkapkan bahwa dalam perkembangan selanjutnya bank tidak hanya menjalankan fungsi intermediasi tetapi juga memberikan jasa dan pelayanan lain kepada masyarakat, misalnya dalam lalu lintas pembayaran maupun jasa keuangan lainnya. Perbankan juga berperan dalam pelaksanaan kebijakan moneter. Efektivitas kebijakan moneter akan sangat dipengaruhi oleh kesehatan dan stabilitas sektor perbankan.
(23)
commit to user
3. Kesehatan Bank
Kebijakan perbankan yang dikeluarkan dan dilaksanakan oleh Bank Indonesia pada dasarnya bertujuan untuk menciptakan dan memelihara kesehatan baik secara individu maupun perbankan sebagai suatu sistem. Secara sederhana dapat dikatakan bahwa bank yang sehat adalah bank yang dapat menjalankan fungsi-fungsinya dengan baik, yaitu dapat menjaga dan memelihara kepercayaan masyarakat, dapat menjalankan fungsi intermediasi, dapat membantu kelancaran lalu lintas pembayaran serta dapat dipergunakan oleh pemerintah dalam melaksanakan kebijakannya, terutama kebijakan moneter (Suseno dan Abdullah, 2003).
Taswan berpendapat bahwa tingkat kesehatan bank merupakan hasil penilaian kualitatif atas berbagai aspek yang berpengaruh terhadap kondisi atau kinerja suatu bank melalui penilaian faktor permodalan, kualitas aset, manajemen, rentabilitas, likuiditas, dan sensitivitas terhadap risiko pasar. Penilaian terhadap faktor-faktor tersebut dilakukan melalui penilaian kuantitatif dan atau kualitatif setelah mempertimbangkan unsur judgement yang didasarkan atas meterialitas dan signifikansi dari faktor-faktor penilaian serta pengaruh dari faktor-faktor lainnya seperti kondisi industri perbankan dan perekonomian nasional.
Penilaian kuantitatif adalah penilaian terhadap posisi, perkembangan, dan proyeksi rasio-rasio keuangan bank. Penilaian kualitatif adalah penilaian terhadap faktor-faktor yang mendukung hasil
(24)
commit to user
penilaian kuantitatif, penerapan manajemen risiko, dan kepatuhan bank. Sedangkan pertimbangan unsur judgement merupakan pengambilan kesimpulan yang dilakukan secara obyektif dan independen berdasarkan hasil analisis yang didukung oleh fakta, data, dan informasi yang memadai serta terdokumentasi dengan baik guna memperoleh hasil penilaian yang mencerminkan kondisi bank yang sebenarnya.
Perkembangan metodologi penelitian kondisi bank senantiasa bersifat dinamis sehingga sistem penilaian tingkat kesehatan bank harus diatur kembali agar lebih mencerminkan kondisi bank saat ini dan di waktu yang akan datang. Metodologi penilaian kesehatan bank saat ini mengacu pada Peraturan Bank Indonesia Nomor 6/ 10/ PBI/ 2004 tanggal 12 April 2004 perihal Sistem Penilaian Tingkat Kesehatan Bank Umum dan Surat Edaran Nomor 6/ 23/ DPNP tanggal 31 Mei 2004 perihal Sistem Penilaian Kesehatan Bank Umum. Sesuai Peraturan dan Surat Edaran dari Bank Indonesia tersebut, semua bank umum yang melaksanakan kegiatan usaha secara konvensional wajib melakukan penilaian tingkat kesehatan bank secara triwulanan yaitu pada bulan Maret, Juni, Sepetember, dan Desember.
Penilaian tingkat kesehatan bank di Indonesia sampai saat ini mencakup penilaian terhadap faktor-faktor CAMEL (Capital, Assets, Management, Earning, Liquidity). Suseno dan Abdullah (2003 : 39) mengungkapkan apabila suatu bank mengalami permasalahan pada salah satu atau lebih faktor tersebut, maka bank akan mengalami kesulitan.
(25)
commit to user
Sebagai contoh, suatu bank yang mengalami masalah likuiditas meskipun bank tersebut modalnya cukup, selalu memperoleh laba, kualitas aktiva produktifnya baik, dan dikelola dengan baik, apabila masalah likuiditas tidak segera diatasi maka dapat dipastikan bank akan menjadi tidak sehat. Pada waktu terjadi krisis perbankan di Indonesia sebenarnya tidak semua bank dalam kondisi tidak sehat, tetapi karena terjadi rush dan mengalami kesulitan likuiditas maka sejumlah bank yang semula sehat menjadi tidak sehat.
Nilai kredit untuk menentukan predikat tingkat kesehatan bank ditetapkan sebagai berikut:
Tabel II. 1
Standar Predikat Tingkat Kesehatan Bank Nilai Kredit Predikat
81 – 100 66 – 80 51 – 65 0 – 50
Sehat Cukup Sehat Kurang Sehat
Tidak Sehat Sumber: Sistem dan Kebijakan Perbankan di Indonesia
4. Menilai Kesehatan Bank dengan Metode CAMEL
Menurut Atikoğullari (2009), pendekatan CAMEL merupakan suatu jenis analisis keuangan yang digunakan untuk mengevaluasi kinerja keuangan dan manajerial bank untuk menentukan tingkat kesehatan dan keamanan bank. Rasio CAMEL menggambarkan suatu hubungan atau perbandingan antara suatu jumlah tertentu dengan jumlah yang lain.
(26)
commit to user
Dengan analisis rasio keuangan dapat diperoleh gambaran baik buruknya keadaan atau posisi keuangan suatu bank.
Dalam kamus Perbankan (Institut Bankir Indonesia) edisi kedua tahun 1999, CAMEL adalah aspek yang paling banyak berpengaruh terhadap kondisi keuangan bank, mempengaruhi pula tingkat kesehatan bank, CAMEL merupakan alat yang menjadi obyek pemeriksaan bank yang dilakukan oleh pengawas bank. CAMEL terdiri atas lima kriteria yaitu modal, aktiva, manajemen, pendapatan dan likuiditas.
a. Capital (Kecukupan Modal)
Rasio permodalan sering disebut juga rasio solvabilitas atau capital adequacy ratio (CAR). Kecukupan modal adalah ukuran kekuatan keuangan bank. Rasio jumlah modal sebagai bagian dari total aktiva mencerminkan kemampuan bank untuk menutup kerugian yang tak terduga. Analisis solvabilitas digunakan sebagai: 1) Ukuran kemampuan bank tersebut untuk menyerap
kerugian-kerugian yang tidak dapat dihindarkan
2) Sumber dana yang diperlukan untuk membiayai kegiatan usahanya sampai batas tertentu karena sumber-sumber dana dapat juga berasal dari hutang penjualan aset yang tidak dipakai dan lain-lain
3) Alat pengukuran besar kecilnya kekayaan bank tersebut yang dimiliki oleh para pemegang sahamnya
(27)
commit to user
4) Dengan modal yang mencukupi, memungkinkan manajemen bank yang bersangkutan untuk bekerja dengan efisiensi yang tinggi, seperti yang dikehendaki oleh para pemilik modal pada bank tersebut
b. Assets (Kualitas Aktiva)
Kualitas aktiva menunjukkan tingkat risiko aktiva dan tingkat kekuatan keuangan dalam bank. Elemen ini memiliki peran utama dalam menilai kondisi sekarang dan kelangsungan hidup perusahaan di masa depan.
c. Management (Kualitas Manajemen)
Evaluasi kualitas manajemen paling sulit diukur karena tidak hanya tergantung pada kinerja keuangan. Kualitas manajemen tidak hanya dari kualitas sumber daya manusia dalam bekerja, tetapi juga mencakup tingkat pendidikan serta pengalaman karyawannya dalam menangani berbagai kasus yang terjadi. Unsur-unsur penilaian dalam kualitas manajemen adalah manajemen permodalan, aktiva, umum, rentabilitas dan likuiditas, yang didasarkan pada jawaban dari pertanyaan yang diajukan.
(28)
commit to user
d. Earning (Kemampuan Laba)
Bertujuan untuk mengetahui kemampuan bank dalam menghasilkan laba selama periode tertentu, dan untuk mengukur tingkat efektifitas manajemen dalam menjalankan operasional perusahaannya. Masa depan kelangsungan hidup bank sangat tergantung pada kemampuannya untuk mendapatkan tingkat pengembalian yang memadai atas aktiva perusahaan. Laba digunakan sebagai sarana untuk memperluas dana, mempertahankan posisi kompetitif, dan menambah modal perusahaan (atau paling tidak stabil).
e. Liquidity (Likuiditas)
Likuiditas dapat dijelaskan sebagai kemampuan bank untuk memenuhi kewajiban jangka pendek perusahaan serta mempertahankan solvabilitas perusahaan. Suatu bank dikatakan liquid apabila dapat memenuhi kewajiban utang-utangnya, dapat membayar kembali semua depositonya, serta dapat memenuhi permintaan kredit yang diajukan tanpa terjadi penangguhan. Oleh karena itu, bank dapat dikatakan liquid apabila:
1) Memiliki cash assets sebesar kebutuhan yang digunakan untuk memenuhi likuiditasnya
2) Memiliki cash assets yang lebih kecil dari kebutuhan likuiditasnya, tetapi mempunyai aktiva lainnya (misal surat
(29)
commit to user
berharga) yang dapat dicairkan sewaktu-waktu tanpa mengalami penurunan nilai pasarnya
3) Mempunyai kemampuan untuk menciptakan cash asset baru melalui berbagai bentuk hutang
Meskipun secara umum CAMEL relevan dipergunakan untuk semua bank, tetapi bobot masing-masing faktor akan berbeda untuk masing-masing jenis bank. Dengan dasar ini maka penggunaan CAMEL dalam penilaian tingkat kesehatan dibedakan antara bank umum dan BPR. Bobot masing-masing faktor CAMEL untuk bank umum dan BPR ditetapkan sebagai berikut:
Tabel II. 2
Bobot Penilaian Tingkat Kesehatan Bank Faktor CAMEL Bobot
Bank Umum BPR
Capital (Kecukupan Modal) Assets (Kualitas Aktiva)
Management (Kualitas Manajemen) Earning (Kemampuan Laba)
Liquidity (Likuiditas) 25 % 30 % 25 % 10 % 10 % 30 % 30 % 20 % 10 % 10 % Sumber: Sistem dan Kebijakan Perbankan di Indonesia
5. Kebangkrutan
Kebangkrutan adalah suatu keadaan dimana seseorang atau badan hukum gagal atau tidak mampu lagi memenuhi kewajiban-kewajiban kepada debitur karena mengalami kekurangan dan ketidakcukupan dana
(30)
commit to user
untuk menjalankan atau melanjutkan usahanya sehingga tujuan ekonomi, yaitu profit, tidak dapat dicapai sebab dengan profit yang diperoleh perusahaan bisa digunakan untuk mengembalikan pinjaman, membiayai operasi perusahaan dan kewajiban-kewajiban yang harus dipenuhi bisa ditutup dengan laba atau aktiva yang dimiliki. Kebangkrutan juga sering disebut likuidasi perusahaan atau penutupan perusahaan atau insolvabilitas.
Bank yang bangkrut dapat dikategorikan menjadi 2, yaitu bank yang dilikuidasi dan bank yang direstrukturisasi.
a. Bank yang dilikuidasi, terdiri dari: 1) Bank Beku Operasi (BBO)
Merupakan bank yang dilikuidasi pemerintah pada tahun 1998 karena kinerjanya semakin memburuk setelah menggunakan BLBI (Bantuan Likuiditas Bank Indonesia) lebih dari 500% modal disetornya, atau lebih dari 75% total aset bank yang bersangkutan.
2) Bank Beku kegiatan Usaha (BBKU)
Merupakan bank yang dilikuidasi oleh pemerintah pada tanggal 13 Maret 1999 karena tidak dapat memenuhi kewajiban jangka panjangnya, tidak berprospek dan tidak mengikuti program rekapitulasi.
(31)
commit to user
b. Bank yang direstrukturisasi, terdiri dari: 1) Bank Take Over (BTO)
Merupakan bank yang diambil alih kepemilikannya oleh pemerintah melalui BPPN dari pemilik semula dan masih tetap beroperasi melayani nasabah.
2) Bank Rekapitulasi
Merupakan bank yang mengikuti program relakitulasi dimana pemerintah melakukan penyertaan modal pada bank yang bersangkutan melalui penerbitan obligasi sehingga kepemilikan mayoritas bank-bank yang direkap berada di tangan pemerintah dan bersifat sementara.
6. Penelitian Terdahulu
a. Ozkan–Gunay dan Ozkan (2007)
Meneliti tentang kondisi bank dengan berbagai pendekatan. Penelitian ini mengungkapkan bahwa pendekatan Artificial Neural Network (ANN) dapat diusulkan sebagai metode yang menjanjikan untuk mengevaluasi kondisi keuangan dalam hal akurasi prediktif, kemampuan adaptasi dan ketahanan, dan sebagai metode alternatif peringatan dini yang dapat digunakan bersama dengan alternatif yang paling umum seperti CAMEL, rasio keuangan dan analisis kelompok sejenis, penilaian risiko bank yang komprehensif, dan model ekonometrik. Pendekatan ANN digunakan sebagai
(32)
commit to user
algoritma induktif dalam menemukan struktur pengetahuan prediktif dalam data keuangan dan digunakan untuk menjelaskan kegagalan bank di sektor perbankan Turki sebagai kasus khusus dari EFMs. Untuk menguji metode yang diusulkan, peneliti menggunakan rasio keuangan dari 59 Bank Turki untuk 1989-2000 dari yang 36 bank sukses dan 23 bank yang gagal.
Hasil empiris menunjukkan bahwa ANN terbukti dapat membedakan pola atau tren dalam data keuangan. Kebanyakan dari kegagalan bank dapat diprediksi jauh sebelumnya, dengan pemanfaatan pendekatan klasifikasi ANN, tetapi lebih penting lagi bisa diusulkan untuk mendeteksi isyarat peringatan awal kegagalan potensial, seperti pada kasus sektor perbankan Turki.
b. Almilia dan Herdiningtyas (2005)
Meneliti tentang prediksi rasio CAMEL terhadap kondisi bermasalah pada lembaga perbankan periode setelah krisis ekonomi tahun 2000-2002. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan bukti empiris tentang faktor-faktor yang mempengaruhi kondisi kebangkrutan dan kesulitan keuangan lembaga perbankan. Sampel penelitian terdiri dari 16 bank sehat, 2 bank yang mengalami kebangkrutan dan 6 bank yang mengalami kondisi kesulitan keuangan. Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi logistik. Hasil
(33)
commit to user
penelitian menyimpulkan bahwa rasio yang memiliki perbedaan signifikan antara bank-bank dengan kategori bermasalah dan tidak bermasalah pada periode 2000-2002 adalah CAR, APB, NPL, PPAPAP, ROA, NIM dan BOP.
c. Wilopo (2001)
Penyampelan dalam penelitian ini dilakukan secara cluster yaitu 235 bank. Pada akhir tahun 1996 dibagi menjadi 16 bank terlikuidasi dan 219 bank yang tidak dilikuidasi, selanjutnya diambil 40% sebagai sampel estimasi, terdiri atas 7 bank terlikuidasi dan 87 bank yang tidak dilikuidasi. Kemudian dari 215 bank pada akhir tahun 1997 yang terdiri atas 38 bank terlikuidasi dan 177 bank pada tahun 1999 yang tidak dilikuidasi, diambil 40 % sebagai sampel validasi yang terdiri atas 16 bank terlikuidasi dan 70 bank yang tidak dilikuidasi. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah rasio keuangan model CAMEL (13 rasio), besaran (size) bank yang diukur dengan log. assets, dan variabel dummy (kredit lancar dan manajemen).
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa secara keseluruhan tingkat prediksi variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini tinggi (lebih dari 50% sebagai cut off value-nya). Tetapi jika dilihat dari tipe kesalahan yang terjadi tampak bahwa kekuatan prediksi untuk bank yang dilikuidasi 0% karena dari sampel bank
(34)
commit to user
yang dilikuidasi, semuanya diprediksikan tidak dilikuidasi. Dengan demikian hasil penelitian ini tidak mendukung hipotesis yang diajukan bahwa “rasio keuangan model CAMEL, besaran (size) bank serta kepatuhan terhadap Bank Indonesia” dapat digunakan untuk memprediksikan kegagalan bank di Indonesia. Simpulan ini diambil didasarkan atas tipe kesalahan yang terjadi, khusus kasus di Indonesia ternyata rasio CAMEL serta variabel-variabel independen lain yang digunakan dalam penelitian ini belum dapat memprediksikan kegagalan bank.
d. Thomson (1991)
Penelitian ini menguji manfaat rasio keuangan CAMEL dalam memprediksi kegagalan bank di USA pada tahun 1980an dengan menggunakan alat statistik logit reggression untuk menganalisis sampel sebanyak 1.736 bank tidak bangkrut dan 770 bank bangkrut periode 1984-1989. Kesimpulannya bahwa kemungkinan bank akan bangkrut adalah berkaitan dengan solvency, termasuk rasio CAMEL yang dimilikinya. Penemuan lain bahwa rasio CAMEL, sebagai proxy kondisi keuangan bank merupakan faktor signifikan yang berkaitan dengan kemungkinan kebangkrutan bank untuk periode empat tahun sebelum perusahaan bank bangkrut.
(35)
commit to user
e. Whalen dan Thomson (1988)
Menguji manfaat 22 rasio keuangan CAMEL dalam menyusun rating bank yang berlokasi di Ohio, Western Pennsylvania, Eastern Kentucky, dan West Virgina. Whalen dan Thomson menggunakan logit reggression untuk menganalisis sampel sebanyak 58 bank yang terbagi atas 40 sampel utama dan 18 bouldout sample. Whalen dan Thomson menemukan bahwa rasio keuangan CAMEL akurat dalam menyusun rating bank.
B. RERANGKA PEMIKIRAN DAN HIPOTESIS 1. Rerangka Pemikiran
Variabel Independen Variabel Dependen
ROA NPL CAR
NIM
Kondisi Bank :
- Bank Bermasalah dengan proxy laba - Bank Tidak
Bermasalah dengan proxy rugi
BO/ PO
LDR ROE
(36)
commit to user
Penjelasan Rerangka Pemikiran:
Rasio keuangan sebagai variabel independen dengan proxy CAR, NPL, NIM, ROA, ROE, BO/ PO, dan LDR setelah dianalisis akan menunjukkan kondisi kesehatan bank (variabel dependen). Yaitu bank bermasalah dan bank tidak bermasalah dengan menggunakan proxy laba/ rugi perusahaan. Bank tidak bermasalah menggunakan proxy laba, sedangkan bank bermasalah menggunakan proxy rugi. Dalam penelitian ini peneliti menggunakan laba/ rugi karena laba/ rugi dapat menggambarkan informasi mengenai potensi (kemampuan) perusahaan dalam mengelola usahanya. Keberhasilan suatu perusahaan dapat dilihat dari besar kecilnya laba yang diperoleh.
2. Hipotesis
Untuk melakukan penilaian kesehatan suatu bank dapat dilihat dari berbagai aspek. Penilaian bertujuan untuk menentukan apakah bank tersebut dalam kondisi yang sehat, cukup sehat, kurang sehat, dan tidak sehat, sehingga Bank Indonesia sebagai pengawas serta pembina bank-bank dapat memberikan arahan bagaimana bank-bank tersebut harus dijalankan dengan baik atau bahkan dihentikan operasinya. Penelitian dengan pendekatan CAMEL dilakukan untuk membedakan bank yang sehat dan bank yang tidak sehat. Bank yang sehat diharapkan akan mampu tumbuh dan berkembang dengan baik, sehingga mampu menjaga kepentingan dan kepercayaan masyarakat serta mampu memberikan kontribusi bagi
(37)
commit to user
perkembangan ekonomi nasional (Almilia dan Herdiningtyas: 2005). Rata-rata rasio keuangan dengan pendekatan CAMEL bank sehat lebih besar daripada bank yang tidak sehat.
Ozkan–Gunay dan Ozkan (2007) juga mengungkapkan adanya perbedaan pada dua kelompok bank (sukses dan gagal) yang dibandingkan dengan CAMEL. Hal ini ditunjukkan pada nilai rata-rata kecukupan modal bank yang sukses lebih baik daripada bank yang gagal. Dari segi kualitas aset, bank sukses menunjukkan kondisi yang lebih baik dengan rendahnya nilai non-performing loans pada total pinjaman dan aset permanen pada total aset. Pendapatan bank sukses juga lebih tinggi daripada bank gagal dimana pendapatan bersih pada rata-rata total aset bank gagal bernilai negatif.
Almilia dan Herdiningtyas (2005) menemukan bahwa Capital Adequancy Ratio (CAR) mempunyai pengaruh signifikan negatif terhadap kondisi bermasalah pada bank. Artinya semakin rendah CAR, kemungkinan bank dalam kondisi bermasalah semakin besar. Return On Asset (ROA) mempunyai pengaruh tidak signifikan negatif terhadap kondisi bermasalah pada bank. Artinya semakin rendah Return On Asset (ROA), kemungkinan bank dalam kondisi bermasalah semakin besar. Non Performing Loan (NPL) mempunyai pengaruh tidak signifikan positif. terhadap kondisi bermasalah pada bank. Artinya semakin tinggi rasio ini, kemungkinan bank berada dalam kondisi bermasalah semakin besar.
(38)
commit to user
Berdasarkan teori dan penelitian tersebut, maka hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut.
H1: Rasio keuangan CAMEL (CAR, NPL, NIM, ROA, ROE, BO/PO,
LDR) memiliki perbedaan yang signifikan antara bank-bank bermasalah dan tidak bermasalah pada perusahaan perbankan selama periode 2004-2007.
Secara empiris tingkat kegagalan bisnis dan kebangkrutan bank dengan menggunakan rasio-rasio keuangan model CAMEL dapat dibuktikan sebagaimana yang telah dilakukan oleh beberapa peneliti yaitu Thomson (1991) yang menguji manfaat rasio keuangan CAMEL dalam memprediksi kegagalan bank di USA pada tahun 1980an dengan menggunakan alat statistik regresi logit. Thomson menemukan bahwa rasio keuangan CAMEL dapat digunakan dalam memprediksi kegagalan bank. Dengan menggunakan pendekatan tersebut, kondisi bank secara signifikan menunjukkan kemungkinan mengalami kebangkrutan sebelum akhirnya bank tersebut benar-benar bangkrut dan dilikuidasi.
Hasil temuan Thomson tersebut bertolak belakang dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Wilopo (2001) yang menemukan bahwa rasio CAMEL kurang dapat digunakan untuk memprediksi kebangkrutan karena ketepatan prediksi kebangkrutan dari sampel estimasi dan validasi menghasilkan 0% yang artinya dari bank kategori bangkrut tidak satupun yang diprediksi bangkrut.
(39)
commit to user
Dalam penelitian Ozkan–Gunay dan Ozkan (2007) yang mengukur kegagalan bank dengan menggunakan pendekatan Artificial Neural Network (ANN), model matematika dan logaritma dengan mengkombinasikan input data, menemukan bahwa sebagian besar kegagalan bank dapat diprediksi jauh sebelumnya. Lebih penting lagi dengan pendekatan ANN dapat menjadi early warning signals yang bermanfaat untuk mendeteksi potensi kegagalan bank. Jika krisis keuangan dapat dideteksi lebih awal, maka dapat meminimalkan biaya dan krisis sistem perbankan dapat dicegah oleh pihak-pihak yang berwenang.
Berdasarkan analisis dan temuan penelitian terdahulu, maka hipotesis penelitian dinyatakan sebagai berikut:
H2: Rasio Keuangan CAMEL (CAR, NPL, NIM, ROA, ROE, BO/PO,
LDR) merupakan indikator kebangkrutan pada perusahaan perbankan dengan kategori bermasalah.
(40)
commit to user
25
BAB III
METODE PENELITIAN
A. DESAIN PENELITIAN
Tipe penelitian ini adalah penelitian penjelasan (explanatory research) yang fokus pada hubungan antara variabel-variabel penelitian serta menguji hipotesis yang dirumuskan. Data yang digunakan adalah data kuantitatif, yaitu data yang diukur dalam suatu skala numerik (angka).
B. POPULASI, SAMPEL, DAN TEKNIK PENGAMBILAN SAMPEL
1. Populasi
Populasi merupakan jumlah dari keseluruhan obyek (satuan-satuan/ individu-individu) yang karakteristiknya hendak diduga (Djarwanto dan Subagyo, 2005). Populasi dalam penelitian keuangan ini adalah seluruh bank-bank umum swasta nasional yang telah go public dan terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) pada periode 2004, 2005, 2006, dan 2007. Data diperoleh dengan mengakses website www.idx.co.id. Menurut dimensi waktunya penelitian ini menggunakan data runtut waktu (time series).
2. Sampel
Menurut Djarwanto dan Subagyo (2005 : 93) sampel adalah sebagian dari populasi yang karakteristiknya hendak diselidiki, dan dianggap mampu mewakili keseluruhan populasi (jumlahnya lebih sedikit daripada
(41)
commit to user
populasinya). Pengambilan sampel dalam penelitian ini menggunakan metode purposive sampling dimana sampel yang diambil dengan kriteria-kriteria tertentu. Adapun kriteria yang digunakan untuk pengambilan sampel adalah:
a. Perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) yang mempublikasikan laporan keuangan yang telah diaudit secara kuartal maupun tahunan selama periode penelitian.
b. Perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) yang memiliki data–data yang relevan untuk penelitian ini.
C. DEFINISI OPERASIONAL DAN PENGUKURAN VARIABEL
1. Variabel Dependen
Variabel dependen atau biasa disebut dengan variabel terikat merupakan variabel yang dipengaruhi oleh variabel lainnya. Variabel dependen yang digunakan dalam penelitian ini adalah laba/ rugi perusahaan perbankan. Laba digunakan sebagai proxy bank dengan kategori tidak bermasalah, sedangkan rugi sebagai proxy bank dengan kategori bermasalah. Nilai laba/ rugi diperoleh dari rata-rata laba/ rugi tahunan yang tercantum dalam laporan keuangan perusahaan perbankan selama periode penelitian.
2. Variabel Independen
Variabel independen merupakan variabel yang tidak dipengaruhi oleh variabel lain dan sebaliknya mempengaruhi variabel lain. Variabel independen dalam penelitian ini adalah:
(42)
commit to user
1) Capital (aspek solvabilitas) diukur dengan menggunakan Capital Adequacy Ratio (CAR). CAR adalah rasio yang memperlihatkan seberapa besar jumlah seluruh aktiva bank yang mengandung risiko (kredit, penyertaan, surat berharga, tagihan pada bank lain) ikut dibiayai dari modal sendiri disamping memperoleh dana-dana dari sumber-sumber diluar bank. Rasio ini diperoleh dengan rumus:
imbang AktivaTert
ri ModalSendi CAR=
2) Penilaian kualitas aset diukur dengan Non Performing Loans (NPL). Rasio ini menunjukan kemampuan manajemen bank dalam mengelola kredit bermasalah yang diberikan oleh bank. Semakin tinggi rasio ini maka akan semakin buruk kualitas kredit bank yang menyebabkan jumlah kredit bermasalah semakin besar, maka kemungkinan suatu bank dalam kondisi bermasalah semakin besar. Kredit dalam hal ini adalah kredit yang diberikan kepada pihak ketiga tidak termasuk kredit kepada bank lain. Kredit bermasalah adalah kredit dengan kualitas kurang lancar, diragukan dan macet. NPL diperoleh dengan rumus:
oduktif rataAktiva Rata masalah oduktifBer Kualitas NPL Pr Pr -=
3) Earning (aspek rentabilitas), dapat diukur dengan Return On Assets (ROA), Return On Equity (ROE), Biaya Operasional/ Pendapatan Operasional (BO/PO), dan Net Interest Margin (NIM).
(43)
commit to user
- ROA digunakan untuk mengukur kemampuan bank dalam memperoleh laba dan efisiensi secara keseluruhan. Semakin tinggi nilai ROA menunjukkan semakin baik kinerja manajemen perusahaan. Rasio ini diperoleh dengan rumus:
a TotalAktiv ak SetelahPaj LabaBersih ROA=
- ROE digunakan untuk mengukur kinerja manajemen bank dalam mengelolah modal yang tersedia untuk menghasilkan laba setelah pajak. Semakin besar ROE, semakin besar pula tingkat keuntungan yang dicapai bank sehingga kemungkinan suatu bank dalam kondisi bermasalah semakin kecil. Rasio ini diperoleh dengan rumus:
ri ModalSendi ak SetelahPaj LabaBersih ROE =
- BO/ PO digunakan untuk mengukur perbandingan biaya operasi/ biaya intermediasi terhadap pendapatan operasi yang diperoleh bank. Semakin kecil angka rasio BO/ PO, maka semakin baik kondisi bank tersebut. Rasio ini diperoleh dengan rumus: l Operasiona pa TotalPenda l Operasiona TotalBeban PO BO tan / =
- Sedangkan NIM digunakan untuk mengukur kemampuan manajemen bank dalam mengelola aktiva produktifnya untuk
(44)
commit to user
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 dalam kondisi bermasalah semakin kecil. Rasio ini diperoleh dengan rumus:
oduktif rataAktiva Rata h BungaBersi Pendapa NIM Pr tan -=
4) Liquidity (aspek likuiditas), likuiditas suatu bank dapat diukur dengan Loan to Deposit Ratio (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 para debiturnya. Semakin tinggi rasionya semakin tinggi tingkat likuiditasnya. Dapat dihitung dengan menggunakan rumus: ri ModalSendi n silDihimpu aYangBerha SeluruhDan Kredit empa SeluruhPen LDR + = tan/
D. SUMBER DATA
Data yang digunakan adalah data kuantitatif, yaitu data yang diukur dalam suatu skala numerik (angka). Dalam penelitian ini menggunakan data sekunder yaitu data yang telah dikumpulkan oleh lembaga pengumpul data
(45)
commit to user
dan dipublikasikan kepada masyarakat pengguna data. Data sekunder berupa laporan keuangan tahunan dari bank-bank umum yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2004–2007.
E. METODE PENGUMPULAN DATA
Metode pengumpulan data yang digunakan di dalam penelitian ini adalah metode studi dokumentasi, dengan mendapatkan data berupa laporan keuangan tahunan yang telah dikeluarkan oleh perusahaan perbankan pada tahun 2004, 2005, 2006, dan 2007.
Data tersebut diperoleh melalui situs yang dimiliki oleh Bursa Efek Indonesia, yakni www.idx.co.id,studi pustaka atau literatur melalui buku teks, jurnal, artikel, serta sumber data tertulis lainnya yang berkaitan dengan informasi yang dibutuhkan, juga dijadikan sumber pengumpulan data.
F. METODE ANALISIS DATA
Berbagai model yang telah dibentuk dalam penelitian ini selanjutnya dianalisis dengan menggunakan teknik analisis regresi linier berganda untuk mengetahui apakah ada pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen, serta uji beda untuk menguji hipotesis yang telah disusun oleh penulis. Adapun alat bantu yang digunakan pada metode analisis data ini
(46)
commit to user
adalah dengan menggunakan program SPSS (Statistical Package for Social Sciences) for Windows versi 12.0.
1. Uji Normalitas Data
Uji normalitas ini bertujuan untuk menguji kenormalan data dalam suatu model regresi, variabel pengganggu atau residual dari regresi tersebut terdistribusi normal atau tidak. Jika asumsi ini dipenuhi, maka nilai residual dari analisis akan berdistribusi normal. Dalam Uji Normalitas ini ada dua cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik (Ghozali, 2006). Walaupun normalitas suatu variabel tidak selalu diperlukan dalam analisis, akan tetapi hasil uji statistik akan lebih baik ketika semua variabel dalam keadaan berdistribusi normal (Ghozali, 2006 : 28).
Beberapa metode pengujian normalitas data yang berkembang cukup beragam, antara lain dapat dengan menghitung nilai Skewness dan Kurtosis, menggunakan Uji Kolmogrov-Smirnov, uji normalitas dengan menggunakan grafik ataupun uji normalitas dengan menggunakan uji Jaque-Bera (J-B test). Pada penelitian ini pendekatan yang digunakan penulis, sesuai dengan alat bantu SPSS for Windows versi 12.0, maka digunakan uji kolmogorov-smirnov untuk mengetahui residual regresi terdistribusi normal atau tidak.
Langkah-langkah yang dilakukan adalah dengan melakukan regresi antar variabel kemudian mendapati residual dari regresi tersebut dan baru diuji dengan Uji Kolmogorov Smirnov, sedangkan kriteria pengujiannya adalah bila
(47)
commit to user
nilai signifikansi residual lebih besar dari alfa (0,05) maka data berdistribusi normal, namun ketika nilai signifikansi residual lebih kecil dari alfa (0,05) maka dapat dinyatakan data tidak berdistribusi normal. Hal yang perlu ditekankan disini yaitu, seringkali uji normalitas disalah artikan dengan penafsiran bahwa semua variabel harus memiliki distribusi normal. Sebenarnya hal tersebut tidak keliru, namun lebih tepatnya uji asumsi klasik normalitas yang dimaksud adalah nilai residual dari regresi haruslah berdistribusi normal (Ghozali, 2006 : 134).
2. Uji Asumsi Klasik a. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas diperlukan untuk mengetahui ada tidaknya variabel independen yang memiliki kemiripan dengan variabel independen lain dalam satu model. Kemiripan antarvariabel independen dalam suatu model akan menyebabkan terjadinya korelasi yang sangat kuat antara suatu variabel independen dengan variabel independen yang lain. Selain itu, deteksi terhadap multikolineritas juga bertujuan untuk menghindari kebiasan dalam proses pengambilan kesimpulan mengenai pengaruh pada uji parsial masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen. Multikolinearitas dapat dideteksi dengan:
(48)
commit to user
1) Nilai deskriminasi yang sangat tinggi dan diakui dengan nilai Ftest yang sangat tinggi, serta tidak atau hanya sedikit nilai ttest yang signifikan.
2) Meregresikan model analisis dan melakukan uji korelasi antar variable dependent dengan menggunakan variance inflating factor (VIF) dan tolerance value. Batas VIF adalah 10 dan tolerance value adalah 0,1. Jika nilai VIF lebih besar dari 10 dan nilai tolerance value lebih kecil dari 0,1 maka menunjukkan adanya multikolinearitas. Sebaliknya jika nilai VIF di bawah 10 dan nilai tolerance value di atas 0,1 maka tidak terjadi multikolinearitas (Gujarati, 2006).
b. Uji Autokolerasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk mengetahui ada tidaknya korelasi antara variabel pengganggu pada periode tertentu dengan variabel pengganggu pada periode sebelumnya. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lain. Masalah ini timbul karena residual tidak bebas dari suatu observasi ke observasi lainnya. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi.
(49)
commit to user
Uji autokorelasi dapat dilakukan dengan menggunakan uji Durbin-Watson, dimana hasil pengujian ditentukan berdasarkan nilai Durbin-Watson. Kriteria Durbin-Watson, yaitu:
1) Angka D-W dibawah -2 berarti ada autokorelasi positif
2) Angka D-W antara -2 sampai dengan +2 berarti tidak ada autokorelasi
3) Angka D-W di atas +2 berarti ada autokorelasi negative
c. Uji Heterokesdatisitas
Heteroskedastisitas adalah varian residual yang tidak konstan pada regresi sehingga akurasi hasil prediksi menjadi meragukan. Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu observasi ke observasi yang lain.
Heteroskesdastisitas menggambarkan nilai hubungan antara nilai yang diprediksi dengan Studentized Delete Residual nilai tersebut. Cara memprediksi ada tidaknya heterokedastisitas pada satu model dapat dilihat dari pola gambar Scatterplot model. Analisis pada gambar Scatterplot yang menyatakan model regresi linier berganda tidak terdapat heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas.
(50)
commit to user
3. Uji Hipotesis a. Uji F
Uji ini digunakan untuk mengetahui tingkat signifikansi pengaruh variabel independen secara bersama-sama (simultan) terhadap variabel dependennya. Apabila signifikansi Fhitung lebih besar
dari Ftabel maka hipotesis diterima, dan sebaliknya bila nilai F hitung
lebih kecil dari Ftabel maka hipotesis ditolak.
b. Uji Regresi
Analisis regresi ini digunakan untuk mengetahui apakah variabel independen berpengaruh terhadap variabel dependen, dengan menggunakan persamaan sebagai berikut:
Y = α + b1 (CAR) + b2 (NPL) + b3 (ROA) + b4 (ROE) +b5 (BO/ PO)+ b6 (NIM) + b7 (LDR) + e
Keterangan:
Y = Laba/ Rugi Perusahaan
(Laba untuk bank tidak bermasalah, dan rugi untuk bank bermasalah)
α = Konstanta
b1, b2, b3, b4, b5, b6, b7 = Koefisien regresi
(51)
commit to user
NPL = Non Performing Loans
ROA = Return On Asset
ROE = Return On Equity
BO/ PO = Biaya Operasional/ Pendapatan Operasional
NIM = Net Interest Margin
LDR = Loan to Deposit Ratio
e = Error
c. Koefisien Determinasi (R2)
Uji koefisien determinasi (R2) bertujuan untuk mengetahui presentase variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh variabel independen. Nilai R2 besarnya antara 0 dan 1. R2 dikatakan baik jika makin mendekati 1. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen. Sedangkan jika R2 bernilai 1 berarti variabel independen berpengaruh sempurna pada variabel independen. Nilai R2 yang kecil berarti kemampuan variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen sangat terbatas. Jika R2 bernilai 0 maka tidak ada pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen.
(52)
commit to user
d. Pengujian Koefisien Parsial (Uji t)
Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan yang signifikan dari masing-masing variabel bebas terhadap variabel terikatnya. Pengujiannya adalah sebagai berikut :
1) H0 diterima atau Ha ditolak apabila nilai signifikansi t hitung ≥ 0,05. Ini menunjukkan bahwa variabel independen secara parsial tidak berpengaruh terhadap variabel dependen. 2) H0 ditolak atau Ha diterima apabila nilai signifikansi t hitung
< 0,05. Ini menunjukkan bahwa variabel independen secara parsial berpengaruh terhadap variabel dependen.
e. Uji Beda
Dalam penelitian ini dilakukan uji beda untuk mengetahui apakah rasio keuangan CAMEL memiliki perbedaan yang signifikan antara bank kategori tidak bermasalah yang di proxy-kan dengan laba dan bank kategori bermasalah yang di proxy-kan dengan rugi. Alat uji yang digunakan adalah Independen Sample Test untuk data yang berdistribusi normal dan Mann Whitney U Test untuk data yang berdistribusi tidak normal.
(53)
commit to user
38
BAB IV
ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
A. ANALISIS DATA
Pengambilan sampel dalam penelitian ini menggunakan metode purposive sampling dimana sampel yang diambil dengan kriteria-kriteria tertentu yang telah dijelaskan pada Bab sebelumnya. Penelitian ini menggunakan populasi seluruh perusahaan perbankan nasional yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia selama periode penelitian, tahun 2004 hingga 2007. Jumlah populasi perusahaan perbankan pada tahun 2004-2005 adalah sebanyak 25 bank, sedangkan pada periode tahun 2006-2007 sebanyak 30 bank. Berikut cara pengambilan sampelnya:
Tabel IV. 1 Pemilihan Sampel
Jumlah Perusahaan Perbankan yang terdaftar di BEI tahun
2004-2005 25 bank
Jumlah Perusahaan Perbankan yang terdaftar di BEI tahun
2006-2007 30 bank
Jumlah Perusahaan Perbankan yang listing di BEI secara
berturut-turut dari tahun 2004-2007 23 bank
Jumlah Perusahaan Perbankan yang memiliki kelengkapan
(54)
commit to user
Berikut daftar perusahaan perbankan yang dijadikan sampel penelitian ini:
Tabel IV. 2
Daftar Bank Yang Dijadikan Sampel Penelitian
No Nama Bank Kode
1 PT Bank Mandiri (Persero) Tbk BMRI
2 PT Bank Central Asia Tbk BCA
3 PT Bank Tabungan Negara (Persero) Tbk BBTN
4 PT Bank Lippo Tbk LPBN
5 PT Bank Internasional Indonesia Tbk BNII 6 PT Bank Negara Indonesia (Persero) Tbk BBNI
7 PT Bank Danamon Indonesia Tbk BDMN
8 PT Bank Niaga Tbk BNGA
9 PT Bank Permata Tbk BNLI
10 PT Bank Mega Tbk MEGA
11 PT Bank Century Tbk BCIC
12 PT Bank Mayapada Internasional Tbk MAYA
13 PT Bank Kesawan Tbk BKSW
14 PT Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk BBRI
15 PT Bank Swadesi Tbk BSWD
16 PT Bank Victoria Internasional Tbk BVIC
17 PT Bank Nusantara Parahyangan Tbk BBNP
18 PT Bank Eksekutif Internasional Tbk BEKS
19 PT Bumiputera Indonesia Tbk BABP
20 PT Bank Pan Indonesia Tbk BNIP
21 PT Bank Artha Graha Internasional Tbk INPC Sumber : www.idx.co.id
(55)
commit to user
B. STATISTIK DESKRIPTIF
Statistik deskriptif digunakan untuk mengetahui nilai mean, median, standar deviasi, minimum, dan maximum dari masing-masing proxy. Untuk mengetahui nilai dispersi atau penyebaran nilai proxy maka dapat dilihat melalui standar deviasinya, nilai minimum dan maximum dari setiap proxy variable. Dan untuk melihat kecenderungan terpusat (central tendency) menggunakan nilai mean. Hasil analisis deskriptif selama 4 tahun penelitian adalah sebagai berikut :
Tabel IV. 3 Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
Laba_Rugi 21 -4329724 4553209 695770.05 1810985.671
CAR 21 .11 .29 .1762 .05191
NPL 21 .01 .09 .0371 .02283
ROA 21 -.36 .04 .0005 .08393
ROE 21 -.35 .37 .1176 .17317
BOPO 21 .46 1.33 .8114 .21523
NIM 21 .02 .61 .0814 .12220
LDR 21 .28 .87 .6533 .17554
Valid N
(listwise) 21
Sumber : data sekunder yang diolah dengan SPSS
Berdasarkan hasil perhitungan statistik deskriptif di atas, terlihat bahwa variable dependen yaitu laba/ rugi memiliki nilai minimum minus 4.329.724 juta; nilai maksimum 4.553.209 juta; nilai rata-rata 695.770,05 juta; standar deviasi 1.810.985,671 juta.
(56)
commit to user
Sedangkan untuk variable independen yang terdiri dari 7 variabel, CAR memiliki nilai minimum 11%; nilai maksimum 29%; nilai rata-rata 17,62%; dan standar deviasi 5,19%. NPL memiliki nilai minimum 1%; nilai maksimum 9%; nilai rata-rata 3,71%; dan standar deviasi 2,28%. ROA memiliki nilai minimum minus 36%; nilai maksimum 4%; nilai rata-rata 0,05%; dan standar deviasi 8,39%. ROE memiliki nilai minimum minus 35%; nilai maksimum 37%; nilai rata-rata 11,76%; dan standar deviasi 17,32%. BOPO memiliki nilai minimum 46%; nilai maksimum 133%; nilai rata-rata 81,14%; dan standar deviasi 21,52%. NIM memiliki nilai minimum 2%; nilai maksimum 61%; nilai rata-rata 8,14%; dan standar deviasi 12,22%. LDR memiliki nilai minimum 28%; nilai maksimum 87%; nilai rata-rata 65,33%; dan standar deviasi 17,55%.
C. UJI NORMALITAS DATA
Uji normalitas dilakukan untuk mengetahui apakah data penelitian terdistribusikan secara normal atau tidak. Penelitian ini menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov dengan kriteria pengujian jika asymp. Significance > 0.05, maka data terdistribusi normal dan sebaliknya jika asymp. Significance < 0.05, maka data terdistribusi tidak normal. Berdasarkan pada hasil analisis yang telah dilakukan adalah sebagai berikut :
(57)
commit to user
Tabel IV. 4
Hasil Uji One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
CAR NPL ROA ROE BOPO NIM LDR
N 21 21 21 21 21 21 21
Normal
Parameters(a,b)
Mean
.1762 .0371 .0005 .1176 .8114 .0814 .6533
Std.
Deviation .05191 .02283 .08393 .17317 .21523 .12220 .17554 Most Extreme
Differences
Absolute
.146 .194 .356 .199 .219 .409 .165
Positive .146 .194 .319 .099 .119 .409 .109
Negative -.101 -.117 -.356 -.199 -.219 -.320 -.165 Kolmogorov-Smirnov Z .670 .890 1.631 .910 1.006 1.876 .758 Asymp. Sig. (2-tailed) .761 .407 .010 .379 .264 .002 .613
a Test distribution is Normal. b Calculated from data.
Dari tabel di atas tampak bahwa variabel CAR, NPL, ROE, BOPO, dan LDR terdistribusi normal (> 0,05), sedangkan variable ROA dan NIM terdistribusi tidak normal (< 0,05).
D. UJI ASUMSI KLASIK 1. Uji Multikolinearitas
Pengujian multikolinieritas digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Uji ini dilakukan dengan melihat tolerance value dan variance inflation factor (VIF) dari hasil analisis dengan menggunakan SPSS. Apabila tolerance value lebih besar dari 0,10 atau VIF lebih kecil
(58)
commit to user
dari 10 maka dapat disimpulkan antar variabel bebas tidak terjadi multikoliniearitas. Berikut ini adalah hasil uji multikoliniearitas yang telah dilakukan.
Tabel IV. 5
Hasil Uji Multikoliniearitas
Coefficients(a)
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 (Constant)
CAR .418 2.394
NPL .603 1.658
ROA .295 3.392
ROE .233 4.299
BOPO .354 2.823
NIM .647 1.545
LDR .612 1.633
a Dependent Variable: Laba_Rugi
Pada tabel di atas dapat diketahui tolerance value masing-masing variabel bebas lebih besar dari 0,10 dan nilai VIF lebih kecil dari 10. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa antar variabel independen tidak terjadi multikoliniearitas.
2. Uji Autokorelasi
Untuk mendeteksi adanya gejala autokorelasi digunakan Uji Durbin Watson (DW). Jika -2 ≤ DW ≤ 2 maka tidak ada autokorelasi (Sukestiyarno, 2006 : 10). Berikut ini hasil pengujian autokorelasi yang telah dilakukan.
(59)
commit to user
Tabel IV. 6 Hasil Uji Autokorelasi
Model Summary(b)
Model R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .860(a) .740 .600 1145310.801 1.623
a Predictors: (Constant), LDR, ROE, NIM, CAR, NPL, BOPO, ROA b Dependent Variable: Laba_Rugi
Berdasarkan output SPSS di atas nilai Durbin Watson menunjukkan angka sebesar 1,623. Nilai ini berada di antara -2 dan 2, hal ini menujukkan tidak adanya autokorelasi.
3. Uji Heterokedatisitas
Pengujian heterokedatisitas dapat dilihat dari scatterplot diagram yang tersaji dalam output SPSS. Berikut ini hasil uji heterokedatisitas yang telah dilakukan.
(60)
commit to user
Grafik IV. 1
Hasil Uji Heterokedatisitas
-2 -1 0 1 2 3
Regression Standardized Residual 0
1 2 3 4 5 6 7
Frequ en cy
Mean = -1.28E-16 Std. Dev. = 0.806 N = 21
Dependent Variable: Laba_Rugi Histogram
-3 -2 -1 0 1 2 3
Regression Standardized Predicted Value
-2 -1 0 1 2 3
Regr ession Stud entiz ed R esidu al
Dependent Variable: Laba_Rugi Scatterplot
(61)
commit to user
Dari grafik scatterplot di atas tampak bahwa titik-titik data menyebar secara acak, tidak berkumpul di bawah saja atau hanya di atas saja. Sedangkan dalam histogram diagram batang tidak melengkung membentuk kurva. Hal ini menunjukkan bahwa tidak terjadi multikolinearitas.
E. UJI HIPOTESIS
1. Uji Kelayakan Model
Uji ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh secara simultan atau bersama-sama antara variabel dependen (CAR, NPL, ROA, ROE, BOPO, NIM, LDR) terhadap variabel independen (laba/ rugi). Pengujian ini membandingkan taraf signifikansi F dengan tingkat signifikansi yang telah ditentukan sebelumnya, yaitu 0,05.
Tabel IV. 7 Hasil Uji F
ANOVA(b)
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 48540803231343.500 7 6934400461620.500 5.286 .005(a)
Residual 17052578806341.430 13 1311736831257.033
Total 65593382037684.900 20
a Predictors: (Constant), LDR, ROE, NIM, CAR, NPL, BOPO, ROA b Dependent Variable: Laba_Rugi
(62)
commit to user
Dari hasil uji di atas tampak bahwa nilai signifikansi F adalah 0,005 atau kurang dari 0,05. Hal ini menunjukkan bahwa variabel independen yaitu CAR, NPL, ROA, ROE, BOPO, NIM, dan LDR secara simultan atau bersama-sama mempunyai pengaruh terhadap kondisi bank (bermasalah atau tidak bermasalah) yang dalam penelitian ini di proxy-kan dengan laba/ rugi perusahaan. Dengan demikian dapat disimpulkan model penelitian ini dapat diterima.
2. Uji Pengaruh Parsial
Alat analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah model regresi linier berganda. Analisis regresi ini digunakan untuk mengetahui apakah hipotesis penelitian terbukti signifikan atau tidak signifikan, dengan menggunakan persamaan sebagai berikut:
Y = α + b1 (CAR) + b2 (NPL) + b3 (ROA) + b4 (ROE) +b5 (BO/ PO) + b6 (NIM) + b7 (LDR) + e
Berikut ini adalah tabel yang menujukkan hasil regresi linier berganda yang diolah dengan menggunakan SPSS 12.
(63)
commit to user
Tabel IV. 8
Hasil Regresi Linier Berganda
Model Unstandardized Coefficients
Standardized
Coefficients t Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) -263601.278 3283786.838 -.080 .937
CAR 4981240.868 7632647.392 .143 .653 .525
NPL 36307610.990 14440743.264 .458 2.514 .026
ROA -7373323.737 5619595.312 -.342 -1.312 .212
ROE 9334210.809 3066203.192 .893 3.044 .009
BOPO -1374262.557 1999204.563 -.163 -.687 .504
NIM 2146897.131 2604651.545 .145 .824 .425
LDR -2174872.998 1864624.837 -.211 -1.166 .264
a Dependent Variable: Laba_Rugi
Berdasarkan pengolahan data di atas maka diperoleh model regresi sebagai berikut:
Y = (263601,278) + 4981240,868 (CAR) + 36307610,990 (NPL) -7373323,737 (ROA) + 9334210,809 (ROE) - 1374262,557 (BO/ PO)+ 2146897.131 (NIM) - 2174872,998 (LDR) + e
Uji t dalam penelitian ini bertujuan untuk menguji pengaruh secara parsial variabel-variabel independen yang digunakan dalam penelitian. Pengujian dilakukan dengan cara membandingkan nilai signifikansi t terhadap taraf signifikansi yang telah ditentukan yaitu sebesar 0,05. Kriteria pengujiannya adalah:
a) Jika signifikansi t < 0,05 maka H0 ditolak
(64)
commit to user
Berikut hasil pengujiannya:
Tabel IV. 9 Hasil Uji t
Variabel Nilai t hitung Signifikansi t Keterangan
CAR 0,653 0,525 Diterima
NPL 2,514 0,026 Ditolak
ROA -1,312 0,212 Diterima
ROE 3,044 0,009 Ditolak
BO/ PO -0,687 0,504 Diterima
NIM 0,824 0,425 Diterima
LDR -1,166 0,264 Diterima
Berdasarkan tabel di atas, dapat diketahui bahwa pengaruh rasio CAR terhadap kondisi bermasalah pada bank adalah tidak signifikan karena tingkat signifikansi diatas 0,05 yaitu sebesar 0,525. Pengaruh rasio NPL terhadap kondisi bermasalah pada bank adalah signifikan karena tingkat signifikansi dibawah 0,05 yaitu sebesar 0,026. Pengaruh rasio ROA terhadap kondisi bermasalah pada bank adalah tidak signifikan karena tingkat signifikansi diatas 0,05 yaitu sebesar 0,212. Pengaruh rasio ROE terhadap kondisi bermasalah pada bank adalah signifikan karena tingkat signifikansi dibawah 0,05 yaitu sebesar 0,009. Pengaruh rasio BO/ PO terhadap kondisi bermasalah pada bank adalah tidak signifikan karena tingkat signifikansi diatas 0,05 yaitu sebesar 0,504. Pengaruh rasio NIM terhadap kondisi bermasalah pada bank adalah tidak signifikan karena tingkat signifikansi diatas 0,05 yaitu sebesar 0,425. Pengaruh rasio CAR terhadap kondisi bermasalah pada bank adalah tidak signifikan karena tingkat signifikansi diatas 0,05 yaitu sebesar 0,264.
(65)
commit to user
Rasio CAR, NPL, ROE, dan NIM mempunyai pengaruh yang positif, artinya semakin tinggi rasio ini maka kemungkinan suatu bank dalam kondisi bermasalah semakin besar. Sedangkan rasio ROA, BO/ PO, dan LDR mempunyai pengaruh negatif, artinya semakin rendah rasio ini maka kemungkinan suatu bank dalam kondisi bermasalah semakin besar.
3. Uji Koefisien Determinasi
Uji ini dilakukan untuk mengetahui persentase variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh variabel independen. Nilai R2 besarnya antara 0 sampai 1. R2 dinyatakan baik jika mendekati 1. Tetapi jika R2 bernilai 0 maka hal ini berarti variabel independen tidak pengaruh terhadap variabel dependen. Hasil pengujian R2 ditunjukkan dalam tabel di bawah ini:
Tabel IV. 10 Hasil Uji R2
Model R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .860(a) .740 .600 1145310.801 1.623
a Predictors: (Constant), LDR, ROE, NIM, CAR, NPL, BOPO, ROA b Dependent Variable: Laba_Rugi
Dari tabel tampak bahwa nilai adjusted R2 adalah 0,600 yang artinya CAR, NPL, ROA, ROE, BOPO, NIM, dan LDR menjelaskan kondisi kesehatan perbankan sebesar 60%, dan 40% sisanya dijelaskan oleh variabel lain yang tidak diamati dalam penelitian ini.
(66)
commit to user
4. Uji Beda
Dalam penelitian ini dilakukan uji beda untuk mengetahui apakah rasio keuangan CAMEL memiliki perbedaan yang signifikan antara bank kategori tidak bermasalah yang di proxy kan dengan laba dan bank kategori bermasalah yang di proxy kan dengan rugi. Uji beda menggunakan alat uji Independen Sample Test untuk data yang berdistribusi normal dan Mann Whitney untuk data yang berdistribusi tidak normal. Hasilnya adalah sebagai berikut:
Tabel IV. 10 Hasil Uji Beda
Rasio Keuangan Signifikansi Keterangan Kesimpulan
CAR 0,005 H0 ditolak
Ha diterima
Tidak ada perbedaan
NPL 0,009 H0 ditolak
Ha diterima
Tidak ada perbedaan
ROA 0,001 H0 ditolak
Ha diterima
Tidak ada perbedaan
ROE 0,000 H0 ditolak
Ha diterima
Tidak ada perbedaan
BO/PO 0,006 H0 ditolak
Ha diterima
Tidak ada perbedaan
NIM 0,712 H0 diterima
Ha ditolak
Ada perbedaan
LDR 0,768 H0 diterima
Ha ditolak
Ada perbedaan
Dari hasil pengujian diatas dapat diketahui sebagian besar rasio keuangan menunjukkan tidak ada perbedaan antara bank kategori bermasalah bank kategori tidak bermasalah. Hanya rasio NIM dan LDR yang menunjukkan adanya perbedaan yang signifikan.
(67)
commit to user
F. PEMBAHASAN
Dari informasi yang disajikan di halaman Lampiran 1 yaitu data Laba/ Rugi perusahaan, dari 21 bank yang dijadikan sampel terdapat 4 bank dikatergorikan dalam kondisi bermasalah karena pada periode penelitian mengalami kerugian, yaitu Bank Permata yang mengalami kerugian 4 tahun berturut-turut, Bank Century pada tahun 2004 mengalami kerugian yang cukup besar, Bank Eksekutif Internasional yang mengalami kerugian 2 tahun berturut-turut, serta Bank Bumiputera yang rugi pada tahun 2005. Dari hasil rata-rata laba/ rugi selama 4 tahun keempat bank tersebut Bank Permata, Bank Century, dan Bank Eksekutif Internasional mengalami kerugian, sedangkan Bank Bumiputera tidak rugi tetapi rasio ROA dan ROE masing-masing bernilai 0.
Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan menunjukan bahwa tidak semua rasio keuangan CAMEL yang digunakan dalam penelitian ini yaitu CAR, NPL, ROA, ROE, BOPO, NIM, dan LDR mempunyai pengaruh terhadap kondisi bermasalah pada bank. Hanya rasio NPL dan ROE yang mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap adanya kondisi bermasalah pada perusahaan perbankan yang dalam penelitian ini di proxy-kan dengan nilai laba/ rugi perusahaan.
Hasil korelasi antar variabel yang ditunjukkan dalam Lampiran 10, terdapat 4 variabel independen yang mempunyai korelasi positif dengan variabel dependen, yaitu CAR, ROA, ROE, dan NIM. Artinya, semakin tinggi rasio CAR, ROA, ROE, NIM maka semakin tinggi pula laba perusahaan. ROE
(68)
commit to user
mempunyai hubungan yang paling erat dengan laba/ rugi, keeratan hubungan sebesar 63,2%, dilanjutkan dengan NIM yaitu sebesar 45%, kemudian CAR sebesar 44%, dan yang terakhir adalah ROA sebesar 22,4%. Dalam Lampiran 11 dapat diketahui bahwa pada bank-bank kategori tidak bermasalah terdapat 4 variabel independen yang berkorelasi positif dengan laba/ rugi, yaitu CAR, NPL, ROA, ROE, dan NIM. Korelasi paling kuat terjadi pada ROE dan NIM keeratan hubungannya sama yaitu 54,8%, kemudian ROA sebesar 41,9%, selanjutnya CAR dan NPL masing-masing sebesar 26,6% dan 20,4%. Dapat disimpulkan bahwa pada bank-bank bermasalah dan tidak bermasalah, laba/ rugi mempunyai korelasi yang positif pada CAR, ROA, ROE, dan NIM. Sedangkan pada kelompok bank dengan kategori tidak bermasalah, laba/ rugi berkorelasi positif dengan CAR, NPL, ROA, ROE, dan NIM.
Berdasarkan uji beda yang telah dilakukan, rasio CAR antara bank bermasalah dan tidak bermasalah tidak memiliki perbedaan yang signifikan karena tingkat signifikansinya di bawah 5% sehingga tidak mendukung hipotesis yang telah dirumuskan. Hal ini diperkuat dengan data yang menunjukkan bahwa rata-rata rasio CAR dari seluruh bank bernilai 18%, keempat bank kategori bermasalah memiliki nilai CAR yang lebih rendah dari rata-rata, namun ada pula bank yang tidak termasuk dalam kategori bermasalah memiliki CAR di bawah rata-rata (lihat Lampiran 2).
Hasil uji beda secara statistik menunjukkan rasio NPL tidak memiliki perbedaan yang signifikan antara bank bermasalah dan bank tidak bermasalah karena tingkat signifikansinya dibawah 0,050 yaitu 0,009. Hal ini didukung
(1)
commit to user
dengan data bahwa pada rasio NPL, rata-rata dari seluruh bank bernilai 4%, tiga dan keempat bank kategori bermasalah memiliki nilai NPL yang lebih tinggi dari rata-rata namun ada pula bank yang tidak termasuk dalam kategori bermasalah memiliki NPL di atas rata-rata (lihat Lampiran 3).
Untuk rasio ROA, rata-rata dari seluruh bank bernilai 0%, keempat bank kategori bermasalah memiliki nilai ROA yang lebih rendah dari rata-rata, namun ada pula bank yang tidak termasuk dalam kategori bermasalah memiliki ROA di bawah rata-rata (lihat Lampiran 4). Hal ini mendukung hasil uji statistik bahwa tidak ada perbedaan yang signifikan antara ROA bank bermasalah dan bank tidak bermasalah, ditunjukkan dengan nilai signifikansi ROA dibawah 0,050 yaitu sebesar 0,001.
Hasil uji beda rasio ROE menunjukkan angka signifikansi 0,000 atau di bawah 0,050 sehingga tidak mendukung hipotesis yang diajukan penulis. Hal ini didukung dengan data bahwa untuk rasio ROE, rata-rata dari seluruh bank bernilai 12%, keempat bank kategori bermasalah memiliki nilai ROE yang lebih rendah dari rata-rata, namun ada pula bank yang tidak termasuk dalam kategori bermasalah memiliki ROE di bawah rata-rata (Lampiran 5). Maka dapat disimpulkan bahwa ROE bank bermasalah dan tidak bermasalah tidak memiliki perbedaan yang signifikan.
Dalam Tabel IV.10 dapat dilihat tingkat signifikansi BO/ PO untuk uji beda adalah 0,006. Ini menunjukkan bahwa tidak adanya perbedaan yang signifikan antara bank bermasalah dan tidak bermasalah. Simpulan tersebut didukung dengan data bahwa untuk rasio BO/ PO, rata-rata dari seluruh bank
(2)
commit to user
bernilai 81%, keempat bank kategori bermasalah memiliki nilai BO/ PO yang lebih besar dari rata-rata, namun ada pula bank yang tidak termasuk dalam kategori bermasalah memiliki BO/ PO di atas rata-rata (Lampiran 6).
Rasio NIM dan LDR merupakan rasio yang memiliki perbedaan antara bank bermasalah dan bank tidak bermasalah, hal ini ditunjukkan dalam Tabel IV.10. Nilai signifikansi untuk kedua rasio tersebut masing-masing 0,712 dan 0,768. Berdasarkan uraian di atas dapat disimpulkan bahwa sebagian besar rasio keuangan pada bank bermasalah dan bank tidak bermasalah tidak memiliki perbedaan yang signifikan. Hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini hanya berlaku untuk variabel independen NIM dan LDR.
Berdasarkan Ketetapan Bank Indonesia, Rasio keuangan CAMEL (CAR, NPL, NIM, ROA, ROE, BO/ PO, LDR) merupakan alat untuk mengukur tingkat kesehatan perbankan, sehingga kurang tepat jika digunakan untuk memprediksi kebangkrutan. Bank-bank yang termasuk dalam kategori bermasalah akan masuk dalam daftar pengawasan untuk ‘disehatkan’ kembali sehingga tidak ada kecenderungan bank berada dalam kondisi kebangkrutan.
(3)
commit to user
56
BAB V
PENUTUP
E. KESIMPULAN
Berdasarkan uraian hasil penelitian yang telah dikemukakan pada Bab sebelumnya, maka diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
1. Dari ketujuh rasio keuangan CAMEL yang digunakan dalam penelitian
ini, yaitu CAR, NPL, NIM, ROA, ROE, BO/ PO, dan LDR, rasio yang memiliki pengaruh yang signifikan dalam menentukan kondisi tingkat kesehatan bank (bermasalah dan tidak bermasalah) pada periode 2004-2007 adalah NPL dan ROE. Signifikansi NPL bernilai 0,026 dan ROE bernilai 0,009. Sedangkan nilai signifikansi rasio lainnya lebih besar dari 0,05, yaitu 0,525 untuk rasio CAR; 0,212 untuk ROA; 0,504 untuk BO/ PO; 0,425 untuk NIM; dan 0,264 untuk rasio LDR.
2. Dari hasil uji beda dengan menggunakan Independen Sample Test untuk data yang berdistribusi normal dan Mann Whitney U Test untuk data yang berdistribusi tidak normal, dari ketujuh rasio keuangan CAMEL yang digunakan dalam penelitian ini, yang memiliki perbedaan yang signifikan antara bank dengan kategori bermasalah dan bank kategori tidak bermasalah adalah rasio NIM dan LDR, sedangkan rasio-rasio lainnya tidak perbedaan pada kedua kategori tersebut.
(4)
commit to user
3. Pada dasarnya, sesuai dengan Ketetapan Bank Indonesia, Rasio keuangan CAMEL (CAR, NPL, NIM, ROA, ROE, BO/ PO, LDR) merupakan alat untuk mengukur tingkat kesehatan perbankan,
sehingga kurang tepat jika digunakan untuk memprediksi
kebangkrutan. Bank-bank yang termasuk dalam kategori bermasalah akan masuk dalam daftar pengawasan untuk ‘disehatkan’ kembali. Sampai saat ini bank-bank yang dalam penelitian ini dikategorikan bermasalah tidak ada satupun yang mengalami kebangkrutan tetapi justru mengalami kemajuan yang cukup baik.
F. KETERBATASAN PENELITIAN
Penelitian ini memiliki beberapa keterbatasan yang perlu diperbaiki untuk penelitian selanjutnya. Keterbatasan dalam penelitian ini antara lain:
1. Periode penelitian ini relatif pendek yaitu antara tahun 2004 hingga tahun 2007 sehingga belum bisa menjelaskan keadaan yang sesungguhnya.
2. Beberapa dari rasio keuangan yang tercantum pada laporan keuangan bank tidak sesuai dengan perhitungan rasio keuangan yang dihitung berdasarkan rumus/ teori yang ada.
3. Beberapa rasio keuangan lain dan aspek-aspek menurut Bank
Indonesia sesuai dengan Surat Edaran Bank Indonesia Nomor 3/30/DPNP tanggal 14 Desember 2001 yaitu kepatuhan yang terdiri
(5)
commit to user
dari Persentase Pelanggaran BMPK, Persentase Pelampauan BMPK, GWM Rupiah, dan PDN belum dipergunakan sehingga seluruh aspek yang bersumber pada Bank Indonesia belum lengkap.
G. SARAN
Berdasarkan kesimpulan yang telah dikemukakan di atas maka saran yang diajukan peneliti adalah sebagai berikut:
4. Untuk penelitian selanjutnya diharapkan adanya penelitian dengan menambah periode waktu agar benar-benar dapat mencerminkan tingkat kesehatan bank dalam berbagai kondisi perekonomian dan perkembangan/ kemajuan dengan tahun-tahun sebelumnya khususnya bagi bank dengan kategori bermasalah.
5. Penelitian selanjutnya sebaiknya dapat melengkapi
kekurangan-kekurangan yang ada dalam penelitian ini sehingga bisa memperoleh hasil yang benar-benar representatif untuk memprediksi ada tidaknya gejala kebangkrutan pada perusahaan perbankan di Indonesia. Seperti menggunakan rasio PPAP (penyisihan penghapusan aktiva produktif) yaitu cadangan yang digunakan untuk menutup risiko kemungkinan kerugian, serta persentase pelanggaran BMPK (batas maksimum pemberian kredit).
6. Bagi investor, akan lebih baik jika tidak hanya menilai dari rasio-rasio keuangan saja karena banyak informasi-informasi lain yang dapat
(6)
commit to user
digali dan dijadikan dasar dalam menentukan tingkat kesehatan perusahaan perbankan. Seperti menggunakan informasi pertumbuhan laba dan perkembangan saham bank yang bersangkutan. Jumlah permintaan dan kestabilan harga saham menunjukkan kepercayaan masyarakat pada kinerja perusahaan yang terus berkembang atau setidaknya stabil dalam berbagai kondisi perekonomian.