28 prospek kedepan yang baik. Bank yang sehat diinterpretasikan dengan
kualitas aset yang baik. Bank dengan kualitas aset yang baik lazimnya pendapatannya juga baik, akan tetapi besar aset yang dimiliki oleh bank
tidak berarti jika seluruhnya merupakan aset beresiko Jumono, 2012 dalam Bestari 2013. Bank yang memiliki jumlah aset yang besar didalamnya juga
mempunyai pinjaman dalam bentuk valas sehingga berubah besar saat rupiah melemah Sulistyowati, 2002 dalam Bestari, 2013
. Total aset dalam
penelitian ini adalah dengan menghitung dari seluruh total aset dengan menggunakan ukuran Log Natural. Rumus total aset dapat dinyatakan
sebagai berikut: Total aset = Ln Total Aset
2.4 Penelitian Terdahulu
Penelitian ini mendapat ide dan pengetahuan dari penelitian terdahulu yang beragam. Penelitian terdahulu dapat dilihat pada tabel 2.7.
Tabel 2.7 Ringkasan Penelitian Terdahulu
No. Nama Peneliti Tahun
Judul Penelitian
variabel Hasil
Penelitian 1.
Luciana Spica Almilia dan
Winny Herdiningtyas
2005 Analisis Rasio
CAMEL terhadap
Prediksi Kondisi Bermasalah
pada Lembaga Perbankan
Periode 2000- 2002
Variabel dependen:
kondisi bermasalah
Variabel Independen:CAR,
ATTM, APB, NPL, PPAPAP,
PPAP, ROA,ROE, NIM,
BOPO dan LDR NPL, CAR, APB,
PPAPAP, NIM, BOPO signifikan
berbeda antara bank bermasalah dan tidak
bermasalah, PPAP, ROE, ATTM, LDR
tidak memiliki perbedaan signifikan
antara bank bermasalah dan tidak
bermasalah. Pengaruhnya
29 terhadap kondisi
bermasalah bank bahwa CAR
berpengaruh negatif signifikan, BOPO
positif signifikan, APB negatif tidak
signifikan, NPL positif tidak
signifikan, PPAPAP berpengaruh
positif tidak signifikan,
ROA berpengaruh negatif tidak
signifikan, NIM berpengaruh negatif
tidak signifikan terhadap kondisi
bermasalah bank
2. Sri Isworo
Ediningsih 2010
Rasio CAMEL untuk
Memprediksi Kondisi
Bermasalah pada Perusahaan
Perbankan di Bursa Efek
Indonesia Variabel
dependen: Kondisi
bermasalah Variabel
Independe: CAR, ATTM, APB,
NPL, PPAP, P3APAP, ROA,
ROE, NIM, BOPO dan LDR
variabel LDR, ROA, ATTM yang bisa
membedakan antara bank bermasalah dan
tidak bermasalah, sedangakan variabel
lain CAR, ATTM, PPPAP tidak
signifikan untuk membedakan bank
bermasalah dan tidak bermasalah.
LDR negatif signifikan, ROA
negatif signifikan, ATTM positif
signifikan.
3. Sumantri dan
Teddy Jurnali 2010
Manfaat Rasio Keuangan dalam
Memprediksi Kepailitan Bank
Nasional Variabel
dependen: kepailitan bank
Variabel Independe: CAR,
ATTM, APB, NPL, PPAPAP,
PPAP, ROA, ATTM, APB, NPL,
PPAP, ROE, ROA, dan BOPO tidak
memiliki perbedaan signifikan antara
bank pailit dan tidak pailit, sedangkan
rasio keuangan CAR, PPAPP, LDR
30 ROE, NIM,
BOPO dan LDR memilki perbedaan
signifikan antara bank pailit dan tidak
pailit, Kemudian pengaruhnya
terhadap kepalitan bank bahwa CAR
berpengaruh positif tidak signifikan,
ATTM negatif signifikan, NPL
negatif tidak signifikan, PPAPAP
positif signifikan, ROA positif
signifikan, ROE positif tidak
signifikan, NIM positif signifikan,
BOPO negatif tidak signifikan, LDR
negatif signifikan, APB negatif
signifikan, PPAP negatif tidak
signifikan.
4. Maulina Ruth
dan Riadi Armas 2011
Analisis Rasio CAMEL
terhadap Tingkat Kesehatan bank
-bank umum swasta nasional
periode 2005- 2009
Variabel dependen: tingkat
kesehatan Bank Variabel
Independen: CAR, RORA,
ROA,dan LDR Variabel CAR, ROA,
dan LDR memiliki perbedaan yang
signifikan antara bank bermasalah dan
bank tidak bermasalah dan
RORA tidak memiiki perbedaan yang
signifikan antara bank bermasalah dan
tidak bermasalah.
5. Rizky Rudy
Wicaksana 2011
Analisis Pengaruh Rasio
CAMEL Terhadap
Kondisi Bermasalah
pada Sektor Variabel
dependen: kondisi
bermasalah Variabel
Independen:CAR, NPL dan BOPO
berpengaruh positif signifikan kemudian
CAR, ROA, NIM, LDR berpengaruh
negatif tidak signifikan terhadap
31 Perbankan di
Indonesia NIM, NPL, ROA,
BOPO, LDR kondisi bermasalah
bank.
6. Latifa
Martharini 2012
Analisis Pengaruh Rasio
Camel Dan Total aset
Terhadap Prediksi Kondisi
Bermasalah Pada Perbankan
Studi Pada Bank Umum
Yang Terdaftar Dalam Direktori
Perbankan Tahun 2006-
2010 Variabel
dependen: kondisi
bermasalah Variabel
Independen:CAR, NIM, NPL, ROA,
BOPO, LDR dan Total aset
Hasil penelitian menunjukkan bahwa
NPL berpengaruh positif signifikan
terhadap prediksi kondisi bermasalah
pada perbankan, ROA berpengaruh
negatif signifikan terhadap prediksi
kondisi bermasalah pada perbankan.
Variabel CAR, NIM, LDR berpengaruh
negatif tidak signifikan terhadap
prediksi kondisi bermasalah
perbankan. Variabel BOPO dan Total aset
berpengaruh positif tidak signifikan
terhadap prediksi kondisi bermasalah
pada perbankan. Variabel mampu
menjelaskan 82,9 dan sisanya 17,1
dapat dijelaskan variabel yang lain.
7. Adhisty Rizky
Bestari 2013 Pengaruh Rasio
Camel dan Ukuran
Bank Terhadap
Prediksi Kondisi Bermasalah
Pada Sektor Perbankan
Studi
Pada Perusahaan
Perbankan yang Terdaftar Di
Variabel dependen:
kondisi bermasalah
Variabel Independen
:CAR, NIM, NPL, ROA,
BOPO, LDR dan Ukuran Bank
Hasil penelitian ini menunjukan bahwa
NIM berpengaruh signifikan
terhadap prediksi kondisi bermasalah
pada perbankan dan Ukuran Bank
berpengaruh signifikan terhadap
prediksi kondisi bermasalah pada
32 Bursa Efek
Indonesia Tahun 2007 – 2011
perbankan. Variabel – variabel
lain seperti CAR, NPL, ROA, BOPO,
dan LDR tidak berpengaruh secara
signifikn terhadap prediksi kondisi
bermasalah pada perbankan.
8. Paula Chrisna
Istria Sari 2013
Analisis Pengaruh Rasio
Camel dalam
Mendeteksi Financial
Distress pada
Perusahaan Perbankan yang
terdaftar di Bursa Efek
Indonesia Hasil penelitian ini
menghasilkan bahwa ROA, NPL dan LDR
mempengaruhi financial distress
perbankan di Indonesia, sedangkan
CAR, ROE, BOPO tidak mempengaruhi
financial distress.
Sumber : Hasil pengolahan peneliti, Review dari beberapa artikeljurnal
Penelitian ini menggunakan beberapa acuan jurnal, yang salah satunya adalah penelitian Martharini 2012 yang sama-sama menggunakan variabel CAR,
NPL, NIM, ROA, BOPO, LDR dan Total aset dan alat analisis regresi logistik . Perbedaan penelitian Martharini dengan penelitian ini adalah dilihat dari periode
tahun penelitian, penelitian Martharini meneliti dari periode tahun 2006 – 2010, sedangkan penelitian ini meneliti dari tahun 2009 – 2013.
2.5 Kerangka Konseptual
