66
1. Peringkat Bank
Data peringkat tingkat kesehatan bank diperoleh dari majalah infobank selama kurun waktu 2007-2011. Data tingkat kesehatan bank
ini mencakup Kategori Sangat Baik SB, Baik B, Cukup BaikCB, Tidak Baik TB. Adapun data tingkat kesehatan bank sebagai berikut :
Tabel 4.2 Peringkat Kesehatan
Lanjutan Tabel 4.2 No
Nama Perusahaan Tingkat Kesehatan Bank
2007 2008
2009 2010
2011 1
PT. Bank Andara, TB
CB TB
CB B
2 PT. Anglomas International Bank
B B
B B
B 3
PT. Bank Artos Indonesia B
B B
B B
4 PT. Bank Bisnis International
SB SB
SB SB
SB 5
PT. Bank Dipo International SB
SB SB
SB SB
6 PT. Bank Eksekutif Internasional
CB TB
CB TB
TB 7
PT. Bank Fama International SB
SB SB
SB SB
8 PT. Bank Harda International
CB CB
B B
B 9
PT. Bank Ina Perdana SB
SB SB
SB SB
10 PT. Bank Jasa Jakarta
SB SB
SB SB
SB 11
PT. Bank kesejahteraan Ekonomi SB
SB SB
SB SB
12 PT. Bank Liman International
SB B
SB SB
SB 13
PT. Bank Mayora B
B B
B B
14 PT. Bank Mitra Niaga
CB B
B B
B 15
PT. bank Multi Arta Sentosa SB
SB B
B SB
16 PT. Prima Master Bank
SB B
SB B
SB 17
PT. Bank Royal Indonesia B
SB B
B CB
18 PT. Bank Sahabat Putra Danarta
B SB
SB B
B 19
PT. Bank Sinar Harapan Bali SB
SB SB
SB SB
20 PT.
Bank Tabungan
Pensiunan National
SB SB
SB SB
SB 21
PT. Bank Victoria International SB
B B
B B
22 PT. Bank Yudha Bakti
B B
B B
B 23
PT. Bank Agroniaga CB
CB CB
CB B
24 PT. Bank Antar Daerah
B B
B B
B 25
PT. Bank Arta Graha Internasional CB
B B
B B
67
Lanjutan Tabel 4.2 No
Nama Perusahaan Tingkat Kesehatan Bank
2007 2008
2009 2010
2011 26
PT. Bank Bukopin SB
SB SB
SB SB
27 PT. Bank Bumi Arta
SB SB
SB SB
SB 28
PT. Bank Central Asia SB
SB SB
SB SB
29 PT. Bank CIMB Niaga
SB SB
SB SB
SB 30
PT. Bank Danamon Indonesia SB
SB SB
SB SB
31 PT. Bank Ekonomi Raharja
SB SB
SB SB
SB 32
PT. Bank Ganesha B
CB B
B B
33 PT. Bank Hana
SB B
B B
B 34
PT. Bank Himpunan Saudara 1906 SB
SB SB
SB SB
35 PT. Bank ICBC BumiPutra
B CB
CB B
TB 36
PT. Bank ICBC Indonesia CB
B B
B B
37 PT. Bank IFI
TB TB
TB CB
CB 38
PT. Bank Index Selindo SB
SB SB
SB SB
39 PT. Bank International Indonesia
SB SB
SB SB
SB 40
PT. Bank Maspion Indonesia SB
SB SB
SB SB
41 PT. Bank Mayapada Internasional
B B
B B
B 42
PT. Bank Mega SB
SB SB
SB SB
43 PT. Bank Mestika Dharma
SB SB
SB SB
SB 44
PT. Bank Metro Express SB
SB SB
SB SB
45 PT. Bank Nusantara Parahyangan
B B
B B
B 46
PT. Bank OCBC NISP SB
SB SB
SB SB
47 PT. PAN Indonesia Bank
SB SB
SB SB
SB 48
PT. Bank Permata SB
SB SB
SB SB
49 PT. Bank QNB Kesawan
CB CB
CB CB
B 50
PT. Bank Sinarmas CB
B SB
SB SB
51 PT. Bank UOB Indonesia
SB SB
SB SB
SB Sumber : INFOBANK
2. Kinerja Keuangan
Kinerja keuangan dapat diukur dengan menggunakan rasio CAMEL yang meliputi CAR, NPL, ROA, ROE, BOPO, NIM, LDR.
Data-data dari rasio keuangan tersebut diperoleh dari laporan keuangan tahunan masing-masing perusahaan tersebut
68
B. Hasil Analisis Data
1. Pengujian Model Fitting Information
Pengujian ini akan menguji pengaruh dari masing-masing variabel independen yaitu Capital Adequacy Ratio CAR, Non Perfoarming Loan
NPL, Return On Assets ROA, Return On Equity ROE, Beban Operasional dan Pendapatan Operasional BOPO, Net Interrest Margin NIM, Loan to
Deposit Ratio LDR terhadap peringkat kesehatan bank. Analisis pertama yang dilakukan adalah menguji keseluruhan model overall model fit.
Pengujian ini dilakukan dengan membandingkan nilai antara -2Log Likelihood -2LL awal intercept only dengan -2Log Likelihood -2LL pada model
final. Adanya pengurangan nilai antara -2LL awal intercept only dengan nilai -2LL pada model final menunjukkan bahwa model fit dengan data.
Tabel 4.3
Tabel 4.8 menunjukkan bahwa model dengan intercept saja menghasilkan -2Log Likelihood sebesar 531,903 sedangkan jika variabel independen
dimasukkan kedalam model nilai -2Log Likelihood turun menjadi 320,059 dan penurunan ini signifikan pada 0,00. Artinya, model dengan variabel independen
lebih baik jika dibandingkan dengan intercept saja. Model Fitting Information
Model -2 Log
Likelihood Chi-Square df
Sig. Intercept Only
531.903 Final
320.059 211.845
7 .000
Link function: Negative Log-log.
69
2. Goodnest of fit test
Goodnest of fit test digunakan untuk menguji kesesuaian data dengan model yang digunakan sehingga model dikatakan fit dengan data
Tabel 4.4 Goodness-of-Fit
Chi-Square df
Sig. Pearson
80632.202 740
.000 Deviance
315.664 740
1.000 Link function: Negative Log-log.
Tabel diatas menunjukkan bahwa besarnya nilai statistik Chi- square sebesar 80632,202 Pearson signifikansi 0,000 dan 315,664
Deviance signifikansi 1,000 sehingga membuat hasil dari Goodness of fit tidak begitu relevan oleh karena banyak cell yang memilki frekuensi nol,
oleh karena itu dapat diabaikan.
3. Pseudo R-Square
Untuk mengetahui besarnya pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen digunakan tabel Pseudo R-Square. Pada model
ordinal logit, Ghozali 2011:361 mengestimasi nilai R² dengan menggunakan nilai McFadden.
Tabel 4.5 Pseudo R-Square
Cox and Snell .564
Nagelkerke .643
McFadden .395
Link function: Negative Log-log.
70
tabel 4.5 memeperlihatkan nilai McFadden sebesar 39,5. Nilai ini mengandung arti bahwa variabilitas variabel dependen yang dapat
dijelaskan oleh variabel independen adalah sebesar 39,5 sedangkan sisanya 60.5 dijelaskan oleh variabel lain diluar model penelitian.
4. Uji Parallel Lines
Uji parallel Lines menilai apakah asumsi bahwa semua kategori memiliki parameter yang sama atau tidak. Nilai yang diinginkan adalah
tidak signifikan yaitu P α 0,05 Ghozali,2011:363. Tabel 4.6
Test of Parallel Lines
c
Model -2 Log
Likelihood Chi-Square df
Sig. Null Hypothesis
320.059 General
296.997
a
23.061
b
14 .059
Link function: Negative Log-log. Uji Parallel Lines menunjukkan Pvalue 0,059 P
α 5 yang artinya model yang dihasilkan memiliki parameter yang sama atau
hubungan antar variabel independen dengan Negative log-log adalah sama untuk semua persamaan Negative log-log sehingga pemilihan link function
telah sesuai.
71
5. Ordinal Logit Regression
Berikut ini merupakan tabel hasil pengujian regresi ordinal logit. Tabel 4.7
Hasil Regresi Ordinal Logit
Estimate Std. Error
Wald df
Sig. Threshold [TKS = 1]
-.901 .565
2.536 1
.111 [TKS = 2]
.342 .567
.364 1
.547 [TKS = 3]
2.015 .586
11.810 1
.001 Location CAR
.025 .292
.007 1
.931 NPL
-1.561 2.598
.361 1
.548 ROA
77.528 18.591
17.391 1
.000 ROE
3.135 2.151
2.126 1
.145 NIM
17.143 6.476
7.008 1
.008 BOPO
-1.215 .707
2.957 1
.085 LDR
.669 .580
1.333 1
.248 Link function: Negative Log-log.
Berdasarkan hasil pengujian regresi ordinal logit diatas maka dapat dibentuk persamaan regresi sebagai berikut:
1. LogitP1 = -0,901 + 0,025CAR- 1,561NPL + 77,528ROA +
3,135ROE + 17,143NIM - 1,215BOPO + 0,669LDR
2. LogitP1+P2 = 0.342 + 0,025CAR- 1,561NPL + 77,528ROA +
3,135ROE + 17,143NIM - 1,215BOPO + 0,669LDR
3. LogitP1+P2+P3 = 2,015+0,025CAR- 1,561NPL+77,528ROA +
3,135ROE + 17,143NIM - 1,215BOPO + 0,669LDR Dimana p1 = probabilitas tidak baik, p2 probabilitas kurang baik dan p3
probabilitas cukup baik.
72
Tabel 4.7 menunjukkan bahwa variabel independen yang signifikan pada α 5 P 0,05 adalah Return On Assets ROA, dan Net
Interest Margin NIM. Dari persamaan diatas dapat dilihat hubungan antara Odds Ratio terhadap variabel yang signifikan sebagai berikut:
a. Jika variabel yang lain dianggap konstan, maka kenaikkan 1 unit
ROA akan menaikkan Odds Ratio exp 77,528 = 4,6771x10³³ kategori sehat.
b. Jika variabel yang lain dianggap konstan, maka kenaikkan 1 unit
NIM akan menaikkan Odds Ratio exp 17,143 = 27868288,85 kategori sehat.
Untuk melihat seberapa besar pengaruh variabel ROA dan NIM terhadap probabilitas peringkat kesehatan bank kategori sangat baik, baik, cukup baik, dan
tidak baik dapat dilakukan dengan perhitungan sebagai berikut: 1.
Pengaruh ROA terhadap probabilitas peringkat kesehatan bank sangat baik, baik, cukup baik, dan tidak baik.
=0,9952220272
Jadi, P2 = 0,9952816539 – 0,9952220272 = 0.0000596267
