BAB IV- Model Prediksi Financial Distress Untuk Mendeteksi Potensi Kebangkrutan Pada Industri Perbankan

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

IV.1. Gambaran Umum Objek Penelitian

Bursa Efek Indonesia (disingkat BEI, atau Indonesia Stock Exchange

(IDX)) merupakan tempat dimana para pialang melakukan transaksi jual-beli surat berharga dengan berbagai perangkat aturan yang ditetapkan dibursa efek tersebut. Bursa Efek Indonesia (BEI) merupakan bursa hasil penggabungan dari Bursa Efek Jakarta (BEJ) dengan Bursa Efek Surabaya (BES) yang secara resmi mulai beroperasi pada 1 Desember 2007.

Menurut artikel yang ditulis di laman www.sahamok.com, terdapat 37 bank dalam sub sektor keuangan yang terdaftar sebagai perusahaan publik (emiten) di Bursa Efek Indonesia (BEI). Satu bank merupakan bank umum syariah yaitu Bank Pan Indonesia Syariah Tbk (PNBS) yang melakukan penawaran perdana saham pada 15 Januari 2014, dan 36 bank lainnya merupakan bank umum baik bank deIVsa maupun bank non devisa.

Bank bertatus non devisa yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) yaitu Bank Victoria International Tbk (BIVC) IPO pada tanggal 30 Juni 1999, Bank Pundi Indonesia Tbk (BEKS) IPO pada tanggal 13 Juli 2001, Bank Tabungan Pensiunan Nasional Tbk (BTPN) IPO pada tanggal 12 Maret 2008, Bank Mitraniaga Tbk (NAGA) IPO pada tanggal 9Juli 2013, dan Bank Nationalnobu Tbk (NOBU) IPO pada tanggal 20 Mei 2013.

Dari 35 bank berstatus bank devisa, terdapat empat bank persero dimiliki oleh pemerintah yaitu Bank Negara Indonesia Tbk (BBNI) IPO pada tanggal 25 November 1996, Bank Rakyat Indonesia Tbk (BBRI) IPO pada tanggal 10 November 2003, Bank Mandiri Tbk (BMRI) IPO pada tanggal 14 Juli 2003, dan Bank Tabungan Negara Tbk (BBTN) 17 Desember 2009. Serta dua Bank Pembangunan Daerah yaitu Bank Jabar Banten Tbk (BJBR) IPO pada tanggal 8 Juli 2010, dan Bank Jawa Timur Tbk (BJTM) IPO pada tanggal 12 Juli 2012.

Setelah melakukan teknik purposive sampling, penulis menetapkan 36 bank yang terdaftar di BEI berikut ini sebagai sampel penelitian.

Tabel IV.1 Daftar Emiten Sub Sektor Bank (Objek Penelitian)

No Kode Nama Bank Tanggal IPO

1 AGRO Bank Rakyat Indonesia Agro Niaga Tbk 08-Aug-2003

2 BABP Bank ICB Bumi Putra Tbk 15-Jul-2002

3 BACA Bank Capital Indonesia Tbk 08-Oct-2007 4 BAEK Bank Ekonomi Raharja Tbk 08-Jan-2008

5 BBCA Bank Central Asia Tbk 31-May-2000

6 BBKP Bank Bukopin Tbk 10-Jul-2006

7 BBMD Bank Mestika Dharma Tbk 08-Jul-2013

8 BBNI Bank Negara Indonesia (Persero)Tbk 25-Nov-1996 9 BBNP Bank Nusantara Parahyangan Tbk 10-Jan-2001 10 BBRI Bank Rakyat Indonesia (Persero)Tbk 10-Nov-2003 11 BBTN Bank Tabungan Negara (Persero) Tbk 17-Dec-2009

12 BCIC Bank Mutiara Tbk 25-Jun-1997

13 BDMN Bank Danamon Indonesia Tbk 6-Dec-1989 14 BEKS Bank Pundi Indonesia Tbk 13-Jul-2001

15 BJBR Bank Jabar Banten Tbk 08-Jul-2010

16 BJTM Bank Pembangunan Daerah Jawa Timur (Tbk) 12-Jul-2012

17 BKSW Bank Kesawan Tbk 21-Nov-2002

18 BMAS Bank Maspion Indonesia Tbk 11-Jul-2013 19 BMRI Bank Mandiri (Persero) Tbk 14-Jul-2003

20 BNBA Bank Bumi Arta Tbk 31-Dec-1999

21 BNGA Bank CIMB Niaga Tbk 29-Nov-1989

22 BNII Bank Internasional Indonesia Tbk 21-Nov-1989

23 BNLI Bank Permata Tbk 15-Jan-1990

24 BSIM Bank Sinar Mas Tbk 13-Dec-2010

25 BSWD Bank Swadesi Tbk 01-May-2002

26 BTPN Bank Tabungan Pensiunan Nasional Tbk 12-Mar-2008 27 BIVC Bank Victoria International Tbk 30-Jun-1999 28 INPC Bank Artha Graha International Tbk 29-Aug-1990 29 MAYA Bank Mayapada International Tbk 29-Aug-1997 30 MCOR Bank Windu Kentjana International Tbk 03-Jul-2007

31 MEGA Bank Mega Tbk 17-Apr-2000

32 NAGA Bank Mitraniaga Tbk 09-Jul-2013

33 NISP Bank NISP OCBC Tbk 20-Oct-1994

34 NOBU Bank Nationalnobu Tbk 20-May-2013

35 PNBN Bank Pan Indonesia Tbk 29-Dec-1982

36 SDRA Bank Himpunan Saudara 1906 Tbk 15-Dec-2006

IV.2. Perkembangan Variabel Penelitian 1. X1-SIZE (Firm Size)

Tabel IV.2 Perkembangan SIZE (Firm Size)

NO NAMA BANK SIZE

2012 2013

1 Bank Rakyat Indonesia Agro Niaga Tbk 1,105 1,190

2 Bank ICB Bumi Putra Tbk 1,434 1,351

3 Bank Capital Indonesia Tbk 1,252 1,334

4 Bank Ekonomi Raharja Tbk 1,903 1,939

5 Bank Central Asia Tbk 3,145 3,176

6 Bank Bukopin Tbk 2,316 2,322

7 Bank Mestika Dharma Tbk 1,366 1,378

8 Bank Negara Indonesia (Persero)Tbk 3,022 3,067 9 Bank Nusantara Parahyangan Tbk 1,413 1,480 10 Bank Rakyat Indonesia (Persero)Tbk 3,240 3,277 11 Bank Tabungan Negara (Persero) Tbk 2,547 2,598

12 Bank Mutiara Tbk 1,682 1,644

13 Bank Danamon Indonesia Tbk 2,691 2,696 14 Bank Pundi Indonesia Tbk 1,384 1,435

15 Bank Jabar Banten Tbk 2,349 2,331

16 Bank Pembangunan Daerah Jawa Timur (Tbk) 1,963 1,999

17 Bank Kesawan Tbk 1,166 1,523

18 Bank Maspion Indonesia Tbk 1,031 1,100 19 Bank Mandiri (Persero) Tbk 3,302 3,345

20 Bank Bumi Arta Tbk 1,041 1,088

21 Bank CIMB Niaga Tbk 2,794 2,820

22 Bank Internasional Indonesia Tbk 2,562 2,628

23 Bank Permata Tbk 2,619 2,700

24 Bank Sinar Mas Tbk 1,679 1,722

25 Bank Swadesi (Bank of India Indonesia) Tbk 0,904 1,037 26 Bank Tabungan Pensiunan Nasional Tbk 2,270 2,323 27 Bank Victoria International Tbk 1,656 1,763 28 Bank Artha Graha International Tbk 1,812 1,806 29 Bank Mayapada International Tbk 1,733 1,861 30 Bank Windu Kentjana International Tbk 1,311 1,379

31 Bank Mega Tbk 2,313 2,303

32 Bank Mitraniaga Tbk 0,519 0,589

33 Bank NISP OCBC Tbk 2,397 2,469

34 Bank Nationalnobu Tbk 0,584 1,069

35 Bank Pan Indonesia Tbk 2,671 2,695

36 Bank Himpunan Saudara 1906 Tbk 1,381 1,396 Average 1,904 1,968

Min 0,519 0,589

Bank Mandiri (Persero) Tbk selama dua tahun berturut-turut masih menempati posisi puncak sebagai bank dengan ukuran terbesar. Hal ini tercermin dari perhitungan rasio SIZE dimana Bank Mandiri mendapat nilai SIZE sebesar 3,302 untuk tahun 2012 dan 3,345 pada tahun 2013. Dengan demikian pertumbuhan ukuran perusahaan pada tahun 2013 terhitung hanya sebesar 1,3 %. Di sisi lain, Bank Mitraniaga Tbk tetap berada di urutan terbawah dari segi ukuran perusahaan. Selama periode tahun 2012 dan 2013, Bank ini tercatat hanya mendapat nilai masing-masing sebesar 0,519 dan 0,589. Dengan pertumbuhan ukuran perusahaan sebesar 13,48%.

Perbedaan SIZE (ukuran perusahaan) yang signifikan diantara kedua bank ini dikarenakan perbedaan total aset yang dimiliki keduanya berbeda jauh, dimana pada tahun 2012 Bank Mandiri (Persero) Tbk memiliki total aset mencapai Rp551.336,790 Milliar, dan Rp626.182,926 Milliar pada tahun 2013. Sedangkan Bank Mitraniaga Tbk tercatat hanya memiliki total aset pada tahun 2012 sebesar Rp1.048,147 Milliar dan Rp1.285,156 Milliar pada tahun 2013.

Secara rata-rata, SIZE (ukuran perusahaan) bank sampel penelitian berada pada posisi 1,904 pada tahun 2012 dan 1,968 pada tahun 2013. Dengan demikian, terjadi peningkatan ukuran perusahan sebesar 3,36 % pada tahun 2013. Hal ini sejalan dengan kondisi ekonomi makro yang mengalami peningkatan diukur dari Indeks Tingkat Harga Pendapatan Nasional Bruto (PNB). Dimana pada tahun 2013, terjadi perbaikan kondisi makro perekonomian sebesar 4,38 %.

Tabel IV.3 Indeks Tingkat Harga PNB

Produk Nasional Bruto (PNB) 2012 2013

PNB Nominal* Rp 7.986.246 Rp 8.802.875 PNB Riil* Rp 2.518.283 Rp 2.659.289

Indeks Tingkat Harga PNB 317,131 331,024

Sumber: Badan Pusat Statistik (BPS) dalam Laporan Perekonomian Indonesia Tahun 2013 *Dinyatakan dalam miliar rupiah.

2. X2-TLTA (Total Liability to Total Asset)

Tabel IV.4 Perkembangan TLTA

NO NAMA BANK TLTA

2012 2013 1 Bank Rakyat Indonesia Agro Niaga Tbk 0,908 0,837

2 Bank ICB Bumi Putra Tbk 0,780 0,996

3 Bank Capital Indonesia Tbk 0,884 0,873 4 Bank Ekonomi Raharja Tbk 0,894 0,896

5 Bank Central Asia Tbk 0,881 0,868

6 Bank Bukopin Tbk 0,924 0,911

7 Bank Mestika Dharma Tbk 0,748 0,756

8 Bank Negara Indonesia (Persero)Tbk 0,869 0,877 9 Bank Nusantara Parahyangan Tbk 0,919 0,895 10 Bank Rakyat Indonesia (Persero)Tbk 0,882 0,873 11 Bank Tabungan Negara (Persero) Tbk 0,908 0,912

12 Bank Mutiara Tbk 0,918 0,906

13 Bank Danamon Indonesia Tbk 0,816 0,930 14 Bank Pundi Indonesia Tbk 0,915 0,920

15 Bank Jabar Banten Tbk 0,872 0,858

16 Bank Pembangunan Daerah Jawa Timur (Tbk) 0,812 0,827

17 Bank Kesawan Tbk 0,814 0,863

18 Bank Maspion Indonesia Tbk 0,891 0,847 19 Bank Mandiri (Persero) Tbk 0,817 0,814

20 Bank Bumi Arta Tbk 0,837 0,859

21 Bank CIMB Niaga Tbk 0,885 0,882

22 Bank Internasional Indonesia Tbk 0,916 0,912

23 Bank Permata Tbk 0,905 0,915

24 Bank Sinar Mas Tbk 0,880 0,842

25 Bank Swadesi (Bank of India Indonesia) Tbk 0,853 0,874 26 Bank Tabungan Pensiunan Nasional Tbk 0,869 0,858 27 Bank Victoria International Tbk 0,898 0,914 28 Bank Artha Graha International Tbk 0,906 0,877 29 Bank Mayapada International Tbk 0,892 0,900 30 Bank Windu Kentjana International Tbk 0,884 0,869

31 Bank Mega Tbk 0,904 0,908

32 Bank Mitraniaga Tbk 0,886 0,876

33 Bank NISP OCBC Tbk 0,887 0,862

34 Bank Nationalnobu Tbk 0,790 0,740

35 Bank Pan Indonesia Tbk 0,881 0,878

36 Bank Himpunan Saudara 1906 Tbk 0,929 0,930

Average 0,874 0,876

Dari hasil perhitungan rasio TLTA (Total Liability to Total Asset) diketahui bahwa secara rata-rata nilai TLTA bank sampel penelitian yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) pada tahun 2013 dan 2012 tercatat masing-masing sebesar 0,874 dan 0,876. Bank Himpunan Saudara 1906 Tbk menjadi bank yang memperoleh nilai TLTA terbesar yaitu 0,929 pada tahun 2012, sedangkan pada tahun 2013 ditempati oleh Bank ICB Bumi Putra Tbk dengan nilai TLTA sebesar 0,996. Keduanya menempati posisi teratas Bank yang rawan mengalami financial distress pada tahun 2012 dan 2013 dikarenakan total kewajiban masing-masing bank berada diatas nilai TLTA bank sampel secara keseluruhan.

Pada tahun 2012 terdapat 12 bank yang tercatat memiliki nilai TLTA lebih kecil dari nilai TLTA rata-rata sampel penelitian yaitu Bank ICB Bumi Putra Tbk, Bank Mestika Dharma Tbk, Bank Negara Indonesia (Persero)Tbk, Bank Danamon Indonesia Tbk, Bank Jabar Banten Tbk, Bank Pembangunan Daerah Jawa Timur (Tbk), Bank Kesawan Tbk, Bank Mandiri (Persero) Tbk, Bank Bumi Arta Tbk, Bank Swadesi (Bank of India Indonesia) Tbk, Bank Tabungan Pensiunan Nasional Tbk, Bank Nationalnobu Tbk.

Sedangkan untuk tahun berikutnya, terjadi peningkatan jumlah bank yang memiliki nilai TLTA dibawah nilai rata-rata, menjadi 18 Bank yang yaitu: Bank Rakyat Indonesia Agro Niaga Tbk, Bank Capital Indonesia Tbk, Bank Central Asia Tbk, Bank Mestika Dharma Tbk, Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk, Bank Jabar Banten Tbk, Bank Pembangunan Daerah Jawa Timur (Tbk), Bank Kesawan Tbk, Bank Maspion Indonesia Tbk, Bank Mandiri (Persero) Tbk, Bank Bumi Arta Tbk, Bank Sinar Mas Tbk, Bank Swadesi (Bank of India Indonesia) Tbk, Bank Tabungan Pensiunan Nasional Tbk, Bank Windu Kentjana International Tbk, Bank Mitraniaga Tbk, Bank NISP OCBC Tbk, Bank Nationalnobu Tbk. Meskipun nilai TLTA bank-bank tersebut berada dibawah rata-rata nilai TLTA sampel penelitian, namun demikian risiko bank mengalami kondisi financial distress masih tetap ada.

3. X3-WCTA (Working Capital to Total Asset) Tabel IV.5 Perkembangan WCTA

NO NAMA BANK NAMA BANK

2012 2013 1 Bank Rakyat Indonesia Agro Niaga Tbk -0,282 -0,144 2 Bank ICB Bumi Putra Tbk -0,333 -0,366

3 Bank Capital Indonesia Tbk 0,115 0,262

4 Bank Ekonomi Raharja Tbk -0,038 -0,155 5 Bank Central Asia Tbk -0,304 -0,288

6 Bank Bukopin Tbk -0,383 -0,452

7 Bank Mestika Dharma Tbk -0,596 -0,422 8 Bank Negara Indonesia (Persero)Tbk 0,034 -0,162 9 Bank Nusantara Parahyangan Tbk -0,114 -0,378 10 Bank Rakyat Indonesia (Persero)Tbk -0,287 -0,311 11 Bank Tabungan Negara (Persero) Tbk -0,493 -0,558

12 Bank Mutiara Tbk -0,296 -0,290

13 Bank Danamon Indonesia Tbk 0,167 0,053

14 Bank Pundi Indonesia Tbk -0,522 -0,593

15 Bank Jabar Banten Tbk -0,390 -0,164 16 Bank Pembangunan Daerah Jawa Timur (Tbk) -0,293 -0,412

17 Bank Kesawan Tbk -0,194 -0,283

18 Bank Maspion Indonesia Tbk -0,048 -0,203 19 Bank Mandiri (Persero) Tbk -0,302 -0,292

20 Bank Bumi Arta Tbk -0,184 -0,221

21 Bank CIMB Niaga Tbk -0,377 -0,303

22 Bank Internasional Indonesia Tbk -0,327 -0,330

23 Bank Permata Tbk -0,483 -0,496

24 Bank Sinar Mas Tbk -0,266 -0,219

25 Bank Swadesi (Bank of India Indonesia) Tbk 0,002 -0,244 26 Bank Tabungan Pensiunan Nasional Tbk -0,456 -0,416 27 Bank Victoria International Tbk -0,099 -0,308 28 Bank Artha Graha International Tbk -0,357 -0,333 29 Bank Mayapada International Tbk -0,048 0,013 30 Bank Windu Kentjana International Tbk -0,315 -0,315

31 Bank Mega Tbk -0,234 -0,335

32 Bank Mitraniaga Tbk -0,189 -0,226

33 Bank NISP OCBC Tbk -0,296 -0,232

34 Bank Nationalnobu Tbk -0,048 -0,065 35 Bank Pan Indonesia Tbk 0,029 -0,079

36 Bank Himpunan Saudara 1906 Tbk -0,624 -0,520

Average -0,245 -0,272

Berdasarkan tabel IV.5 diperoleh informasi bahwa Bank Danamon Indonesia Tbk memperoleh nilai WCTA paling tinggi pada tahun 2012 dengan 0,167. Sedangkan untuk tahun 2013 ditempati oleh Bank Capital Indonesia Tbk dengan perolehan nilai WCTA sebesar 0,262. Perolehan nilai WCTA yang besar dari keduanya, dapat diartikan bahwa modal kerja bersih, yaitu sebagian dari aktiva lancar yang benar-benar efektif digunakan untuk membiayai operasinya perusahaan tanpa mengganggu pembayaran kewajiban jangka pendek kepada nasabah maupun pihak-pihak lainnya.

Berbeda dengan Bank Danamon Indonesia Tbk dan Bank Capital Indonesia Tbk, kondisi terbalik justru dialami oleh Bank Himpunan Saudara 1906 Tbk dan Bank Pundi Indonesia Tbk yang tercatat mendapatkan nilai WCTA pada tahun 2012 dan 2013 masing-masing hanya -0,624 dan -0,593. Kondisi tersebut menandakan bahwa kedua bank tersebut mengalami kesulitan likuiditas paling tinggi diantara bank-bank lainnya dikarenakan jumlah kewajiban lancar keduanya lebih besar dari jumlah aset lancar yang dimiliki. Sehingga kegiatan operasional menjadi tidak lancar.

Secara rata-rata, nilai WCTA seluruh bank sampel penelitian menunjukkan angka -0,245 untuk tahun 2012 dan -0,272 untuk tahun 2013 dikarenakan banyaknya bank-bank mengalami perolehan nilai WCTA yang negatif yang mendominasi sampel penelitian. Bahkan bank-bank besar sepertiBank Central Asia Tbk, Bank Rakyat Indonesia (Persero)Tbk, Bank Tabungan Negara (Persero) Tbk, dan Bank Mandiri (Persero) Tbk tercatat mengalami nilai WCTA negatif selama dua tahun berturut-turut. Hanya Bank Negara Indonesia (Persero) Tbk yang berhasil memperoleh nilai WCTA positif pada tahun 2012 sebesar 0,034 meskipun di tahun 2013 nilai WCTA bank ini berada pada posisi -0,162. Hal tersebut mengindikasikan bahwa meskipun bank-bank tersebut memiliki total aset yang besar, total kewajiban lancar bank juga sama besarnya sehingga nilai WCTA menjadi kecil atau dapat dikatakan bahwa bank-bank tersebut tersebut tidak likuid.

4. X4-CLCA (Current Liability to Current Asset) Tabel IV.6 Perkembangan CLCA

NO NAMA BANK CLCA

2012 2013 1 Bank Rakyat Indonesia Agro Niaga Tbk 1,499 1,212 2 Bank ICB Bumi Putra Tbk 1,764 1,594

3 Bank Capital Indonesia Tbk 0,885 0,719

4 Bank Ekonomi Raharja Tbk 1,045 1,247

5 Bank Central Asia Tbk 1,546 1,633

6 Bank Bukopin Tbk 1,795 2,120

7 Bank Mestika Dharma Tbk 5,109 2,299

8 Bank Negara Indonesia (Persero)Tbk 0,960 1,259 9 Bank Nusantara Parahyangan Tbk 1,144 1,748 10 Bank Rakyat Indonesia (Persero)Tbk 1,519 1,601 11 Bank Tabungan Negara (Persero) Tbk 2,494 2,893

12 Bank Mutiara Tbk 1,496 1,500

13 Bank Danamon Indonesia Tbk 0,789 0,931

14 Bank Pundi Indonesia Tbk 2,432 3,062

15 Bank Jabar Banten Tbk 1,901 1,256

16 Bank Pembangunan Daerah Jawa Timur (Tbk) 1,593 2,057

17 Bank Kesawan Tbk 1,326 1,508

18 Bank Maspion Indonesia Tbk 1,057 1,388 19 Bank Mandiri (Persero) Tbk 1,683 1,645

20 Bank Bumi Arta Tbk 1,282 1,355

21 Bank CIMB Niaga Tbk 1,859 1,917

22 Bank Internasional Indonesia Tbk 1,667 1,665

23 Bank Permata Tbk 2,333 2,359

24 Bank Sinar Mas Tbk 1,438 1,364

25 Bank Swadesi (Bank of India Indonesia) Tbk 0,998 1,395 26 Bank Tabungan Pensiunan Nasional Tbk 2,373 2,158 27 Bank Victoria International Tbk 1,131 1,916 28 Bank Artha Graha International Tbk 1,703 1,656 29 Bank Mayapada International Tbk 1,058 0,985 30 Bank Windu Kentjana International Tbk 1,567 1,580

31 Bank Mega Tbk 1,367 1,601

32 Bank Mitraniaga Tbk 1,274 1,351

33 Bank NISP OCBC Tbk 1,536 1,407

34 Bank Nationalnobu Tbk 1,066 1,096

35 Bank Pan Indonesia Tbk 0,966 1,103 36 Bank Himpunan Saudara 1906 Tbk 3,784 2,899

Average 1,651 1,652

Dari hasil pengolahan data yang penulis lakukan, Bank Danamon Indonesia Tbk, Bank Capital Indonesia Tbk menempati posisi dengan nilai CLCA paling rendah diantara bank-bank yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (IDX) lainnya. Bank Danamon Indonesia Tbk memperoleh nilai CLCA yaitu 0,789 untuk tahun 2012, sedangkan Bank Capital Indonesia Tbk memperoleh nilai CLCA terendah yaitu 0,719untuk tahun 2013. Hal ini menunjukkan bahwa jumlah kewajiban lancar kedua bank tersebut paling kecil diantara bank-bank sampel penelitian lainnya. Sehingga nilai WCTA yang dihasilkan juga kecil.

Bank yang menempati perolehan nilai CLCA paling tinggi ditempati oleh Bank Mestika Dharma Tbk untuk tahun 2012, dan Bank Pundi Indonesia Tbk untuk tahun 2013. Perolehan nilai CLCA keduanya menunjukkan bahwa jumlah aktiva lancar yang dibiayai oleh kewajiban lancar bank untuk tahun 2012 dan 2013, adalah 5,109 untuk Bank Mestika Dharma Tbk dan 3,062 untuk Bank Pundi Indonesia Tbk.

Secara rata-rata, perolehan nilai CLCA untuk seluruh bank sampel penelitian adalah sebesar 1,651 untuk tahun 2012 dan 1,652 untuk tahun 2013. Sementara itu, terdapat lima yang mendapat perolehan nilai CLCA dibawah 1 untuk tahun 2012 bank Bank Capital Indonesia Tbk, Bank Negara Indonesia (Persero) Tbk, Bank Danamon Indonesia Tbk, Bank Swadesi (Bank of India Indonesia) Tbk, Bank Pan Indonesia Tbk. Sedangkan untuk tahun 2013, terdapat 3 bank yang mendapatkan nilai CLCA dibawah 1 yaitu Bank Capital Indonesia Tbk, Bank Danamon Indonesia Tbk, Bank Mayapada International Tbk.

Perolehan nilai CLCA kurang dari 1 mengindikasikan bahwa bank-bank tersebut dikatakan tidak mengalami kesulitan dalam melunasi kewajiban jangka pendeknya baik kepada nasabah atau pun kepada pihak-pihak lainnya. Sedangkan apabila nilai CLCA lebih dari 1, maka bank-bank tersebut dikatakan mengalami kesulitan likuiditas jangka pendek.

5. X5-NITA (Net Income to Total Asset)

Tabel IV.7 Perkembangan NITA

NO NAMA BANK NITA

2012 2013 1 Bank Rakyat Indonesia Agro Niaga Tbk 0,008 0,010 2 Bank ICB Bumi Putra Tbk 0,000 -0,011 3 Bank Capital Indonesia Tbk 0,008 0,010 4 Bank Ekonomi Raharja Tbk 0,008 0,008

5 Bank Central Asia Tbk 0,026 0,029

6 Bank Bukopin Tbk 0,013 0,013

7 Bank Mestika Dharma Tbk 0,037 0,039

8 Bank Negara Indonesia (Persero)Tbk 0,021 0,023 9 Bank Nusantara Parahyangan Tbk 0,010 0,011 10 Bank Rakyat Indonesia (Persero)Tbk 0,034 0,034 11 Bank Tabungan Negara (Persero) Tbk 0,012 0,012

12 Bank Mutiara Tbk 0,010 -0,078

13 Bank Danamon Indonesia Tbk 0,026 0,025 14 Bank Pundi Indonesia Tbk 0,006 0,011

15 Bank Jabar Banten Tbk 0,017 0,019

16 Bank Pembangunan Daerah Jawa Timur (Tbk) 0,025 0,025

17 Bank Kesawan Tbk -0,006 0,000

18 Bank Maspion Indonesia Tbk 0,007 0,008 19 Bank Mandiri (Persero) Tbk 0,025 0,026

20 Bank Bumi Arta Tbk 0,016 0,014

21 Bank CIMB Niaga Tbk 0,022 0,020

22 Bank Internasional Indonesia Tbk 0,010 0,011

23 Bank Permata Tbk 0,010 0,010

24 Bank Sinar Mas Tbk 0,015 0,013

25 Bank Swadesi (Bank of India Indonesia) Tbk 0,022 0,023 26 Bank Tabungan Pensiunan Nasional Tbk 0,033 0,031 27 Bank Victoria International Tbk 0,014 0,014 28 Bank Artha Graha International Tbk 0,006 0,011 29 Bank Mayapada International Tbk 0,015 0,016 30 Bank Windu Kentjana International Tbk 0,014 0,010

31 Bank Mega Tbk 0,021 0,008

32 Bank Mitraniaga Tbk 0,004 0,003

33 Bank NISP OCBC Tbk 0,012 0,012

34 Bank Nationalnobu Tbk 0,002 0,004

35 Bank Pan Indonesia Tbk 0,015 0,015 36 Bank Himpunan Saudara 1906 Tbk 0,016 0,015

Average 0,015 0,012

Dari tabel IV.7 diperoleh informasi bahwa rata-rata perolehan nilai NITA seluruh bank sampel penelitian yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) adalah sebesar 0,015 untuk tahun 2012 dan 0,012 untuk tahun 2013. Hal ini dapat diartikan bahwa secara rata-rata, dari setiap 1 aset yang dimiliki menghasilkan laba bersih sebesar 0,015 bagi bank untuk tahun 2012. Namun di tahun 2013, dari setiap 1 aset yang dimiliki menghasilkan laba bersih sebesar 0,012. Turun sebesar 0,003 atau 20 %.

Selama dua tahun berturut-turut Bank Mestika Dharma Tbk mendapat perolehan nilai NITA paling besar diantara bank-bank sampel penelitian lainnya. Bank ini memperoleh nilai NITA 0,037 untuk tahun 2012 dan 0,039 untuk tahun 2013. Kondisi ini menginformasikan bahwa total aset yang dimilik Bank Mestika Dharma Tbk dikelola secara efektif sehingga mampu menghasilkan nilai NITA paling besar.

Berbeda dengan Bank Mestika Dharma Tbk yang memperoleh nilai NITA paling besar dua tahun berturut-turut, Bank Kesawan Tbk justru tercatat mengalami nilai NITA negatif yaitu sebesar -0,006 , paling kecil diantara bank-bank sampel penelitian lainnya di tahun 2012. Sedangkan untuk tahun selanjutnya, Bank Mutiara Tbk menempati posisi NITA paling rendah yaitu -0,078. Masih lebih kecil dibandingkan dengan Bank ICB Bumi Putra Tbk yang memperoleh nilai NITA negatif pada tahun yang sama yaitu -0,011. Perolehan nilai NITA negatif menunjukkan bahwa bank-bank tersebut mengalami kerugian selama tahun berjalan, sehingga terindikasi mengalami financial distress.

6. X6-FUTL (Fund Provided by operation divided by Total Liabilities) Tabel IV.8 Perkembangan FUTL

NO NAMA BANK FUTL

2012 2013 1 Bank Rakyat Indonesia Agro Niaga Tbk -0,011 -0,068 2 Bank ICB Bumi Putra Tbk 0,025 0,030 3 Bank Capital Indonesia Tbk -0,006 0,022 4 Bank Ekonomi Raharja Tbk 0,092 0,030

5 Bank Central Asia Tbk 0,071 -0,010

6 Bank Bukopin Tbk 0,047 -0,015

7 Bank Mestika Dharma Tbk -0,047 0,025 8 Bank Negara Indonesia (Persero)Tbk 0,024 -0,015 9 Bank Nusantara Parahyangan Tbk 0,084 0,036 10 Bank Rakyat Indonesia (Persero)Tbk -0,004 0,008 11 Bank Tabungan Negara (Persero) Tbk 0,018 -0,028

12 Bank Mutiara Tbk 0,006 -0,057

13 Bank Danamon Indonesia Tbk -0,025 0,023 14 Bank Pundi Indonesia Tbk 0,012 -0,036

15 Bank Jabar Banten Tbk 0,106 -0,171

16 Bank Pembangunan Daerah Jawa Timur (Tbk) 0,028 0,045

17 Bank Kesawan Tbk 0,147 0,060

18 Bank Maspion Indonesia Tbk -0,006 0,076 19 Bank Mandiri (Persero) Tbk 0,017 0,021

20 Bank Bumi Arta Tbk -0,027 -0,015

21 Bank CIMB Niaga Tbk 0,054 0,021

22 Bank Internasional Indonesia Tbk 0,034 0,000

23 Bank Permata Tbk 0,029 -0,013

24 Bank Sinar Mas Tbk -0,083 -0,002

25 Bank Swadesi (Bank of India Indonesia) Tbk 0,027 0,072 26 Bank Tabungan Pensiunan Nasional Tbk 0,116 -0,063 27 Bank Victoria International Tbk 0,035 -0,031 28 Bank Artha Graha International Tbk -0,069 0,003 29 Bank Mayapada International Tbk 0,084 0,004 30 Bank Windu Kentjana International Tbk -0,035 0,008

31 Bank Mega Tbk -0,013 0,179

32 Bank Mitraniaga Tbk 0,199 -0,037

33 Bank NISP OCBC Tbk 0,031 0,013

34 Bank Nationalnobu Tbk 0,434 -0,135

35 Bank Pan Indonesia Tbk -0,072 0,058 36 Bank Himpunan Saudara 1906 Tbk 0,061 -0,030

Average 0,038 0,0003

Pada tahun 2012, terdapat 12 bank yang memperoleh nilai FUTL negatif yaitu: Bank Rakyat Indonesia Agro Niaga Tbk, Bank Capital Indonesia Tbk, Bank Mestika Dharma Tbk, Bank Rakyat Indonesia (Persero)Tbk, Bank Danamon Indonesia Tbk, Bank Maspion Indonesia Tbk, Bank Bumi Arta Tbk, Bank Sinar Mas Tbk, Bank Artha Graha International Tbk, Bank Windu Kentjana International Tbk, Bank Mega Tbk, Bank Pan Indonesia Tbk dimana nilai FUTL paling kecil yaitu -0,083 diperoleh Bank Sinar Mas Tbk.

Sementara itu, pada tahun 2013 jumlah bank yang memperoleh nilai FUTL negatif bertambah menjadi 16 bank, yaitu: Bank Rakyat Indonesia Agro Niaga Tbk, Bank Central Asia Tbk, Bank Bukopin Tbk, Bank Negara Indonesia (Persero)Tbk, Bank Tabungan Negara (Persero) Tbk, Bank Mutiara Tbk, Bank Pundi Indonesia Tbk, Bank Jabar Banten Tbk, Bank Bumi Arta Tbk, Bank Permata Tbk Bank Sinar Mas Tbk, Bank Tabungan Pensiunan Nasional Tbk, Bank Victoria International Tbk, Bank Mitraniaga Tbk, Bank Nationalnobu Tbk, Bank Himpunan Saudara 1906 Tbk. Dari ke-16 bank tersebut, Bank Jabar Banten Tbk memperoleh nilai FUTL paling kecil yaitu -0,171.

Pada tahun 2012 nilai FUTL secara rata-rata tercatat 0,038 sedangkan pada tahun 2013 terjadi penurunan menjadi 0,0003. Kondisi ini menunjukkan bahwa secara-rata jumlah dana (arus kas) masuk bank-bank tersebut lebih besar dibandingkan dengan jumlah dana keluar, sehingga nilai FUTL positif. Hal ini mengindikasikan bahwa jumlah dana dari kegiatan operasi masih mampu membiayai total kewajiban bank.

7. X7-INTWO (1 Jika Total Kewajiban melebihi Total Asset atau 0 Total Kewajiban lebih kecil Total Asset (Dummy Variabel))

Baik pada tahun 2012 maupun pada tahun 2013, tidak terdapat satu pun bank yang mengalami kerugian selama dua tahun berturut-turut. Hal ini bisa terjadi karena dua kondisi: pertama, bank mengalami laba negatif pada tahun ke-t namun pada tahun berikutnya bank tersebut meningkatkan kinerja sehingga terjadi peningkatan laba; kedua, bank tidak dapat mempertahakan atau meningkatkan kinerja sehingga terjadi penurunan

laba yang menyebabkan kerugian pada tahun selanjutnya (t+1). Karena nilai variabel INTWO yang sama pada setiap bank, baik pada tahun 2012 maupun 2013, maka pada kesempatan selanjutnya variabel ini tidak akan penulis sertakan ke dalam analisis data menggunakan regresi logistik.

Tabel IV.9 Perkembangan INTWO

NO NAMA BANK OENEG

2012 2013 1 Bank Rakyat Indonesia Agro Niaga Tbk 0 0

2 Bank ICB Bumi Putra Tbk 0 0

3 Bank Capital Indonesia Tbk 0 0

4 Bank Ekonomi Raharja Tbk 0 0

5 Bank Central Asia Tbk 0 0

6 Bank Bukopin Tbk 0 0

7 Bank Mestika Dharma Tbk 0 0

8 Bank Negara Indonesia (Persero)Tbk 0 0 9 Bank Nusantara Parahyangan Tbk 0 0 10 Bank Rakyat Indonesia (Persero)Tbk 0 0 11 Bank Tabungan Negara (Persero) Tbk 0 0

12 Bank Mutiara Tbk 0 0

13 Bank Danamon Indonesia Tbk 0 0

14 Bank Pundi Indonesia Tbk 0 0

15 Bank Jabar Banten Tbk 0 0

16 Bank Pembangunan Daerah Jawa Timur (Tbk) 0 0

17 Bank Kesawan Tbk 0 0

18 Bank Maspion Indonesia Tbk 0 0

19 Bank Mandiri (Persero) Tbk 0 0

20 Bank Bumi Arta Tbk 0 0

21 Bank CIMB Niaga Tbk 0 0

22 Bank Internasional Indonesia Tbk 0 0

23 Bank Permata Tbk 0 0

24 Bank Sinar Mas Tbk 0 0

25 Bank Swadesi (Bank of India Indonesia) Tbk 0 0 26 Bank Tabungan Pensiunan Nasional Tbk 0 0 27 Bank Victoria International Tbk 0 0 28 Bank Artha Graha International Tbk 0 0 29 Bank Mayapada International Tbk 0 0 30 Bank Windu Kentjana International Tbk 0 0

31 Bank Mega Tbk 0 0

32 Bank Mitraniaga Tbk 0 0

33 Bank NISP OCBC Tbk 0 0

34 Bank Nationalnobu Tbk 0 0

8. X8-OENEG (1 Jika Laba Bersih 2 Tahun Berturut-Turut Negatif Atau 0 Jika Kondisi Lainnya (Dummy Variabel))

Tabel IV.10 Perkembangan OENEG

NO NAMA BANK OENEG

2012 2013 1 Bank Rakyat Indonesia Agro Niaga Tbk 0 0

2 Bank ICB Bumi Putra Tbk 0 0

3 Bank Capital Indonesia Tbk 0 0

4 Bank Ekonomi Raharja Tbk 0 0

5 Bank Central Asia Tbk 0 0

6 Bank Bukopin Tbk 0 0

7 Bank Mestika Dharma Tbk 0 0

8 Bank Negara Indonesia (Persero)Tbk 0 0

9 Bank Nusantara Parahyangan Tbk 0 0

10 Bank Rakyat Indonesia (Persero)Tbk 0 0 11 Bank Tabungan Negara (Persero) Tbk 0 0

12 Bank Mutiara Tbk 0 0

13 Bank Danamon Indonesia Tbk 0 0

14 Bank Pundi Indonesia Tbk 0 0

15 Bank Jabar Banten Tbk 0 0

16 Bank Pembangunan Daerah Jawa Timur (Tbk) 0 0

17 Bank Kesawan Tbk 0 0

18 Bank Maspion Indonesia Tbk 0 0

19 Bank Mandiri (Persero) Tbk 0 0

20 Bank Bumi Arta Tbk 0 0

21 Bank CIMB Niaga Tbk 0 0

22 Bank Internasional Indonesia Tbk 0 0

23 Bank Permata Tbk 0 0

24 Bank Sinar Mas Tbk 0 0

25 Bank Swadesi (Bank of India Indonesia) Tbk 0 0 26 Bank Tabungan Pensiunan Nasional Tbk 0 0 27 Bank Victoria International Tbk 0 0 28 Bank Artha Graha International Tbk 0 0 29 Bank Mayapada International Tbk 0 0 30 Bank Windu Kentjana International Tbk 0 0

31 Bank Mega Tbk 0 0

32 Bank Mitraniaga Tbk 0 0

33 Bank NISP OCBC Tbk 0 0

34 Bank Nationalnobu Tbk 0 0

35 Bank Pan Indonesia Tbk 0 0

36 Bank Himpunan Saudara 1906 Tbk 0 0

Nilai 0 masing-masing bank pada tahun 2012 dan 2013 menunjukkan bahwa tidak satu pun bank memiliki jumlah kewajiban yang melebihi jumlah aset yang dimiliki, hal ini dikarenakan seluruh sampel yang diteliti merupakan bank yang hingga kini masih aktif beroperasi. Tidak seperti Ohlson (1980) yang menyertakan 105 perusahaan bangkrut secara hukum (legal bankruptcy) sebagai sampel penelitian, sehingga pada kesempatan selanjutnya variabel ini tidak akan penulis sertakan ke dalam analisis data menggunakan regresi logistik.

9. X9-CHIN (Perubahan Laba Bersih)

Tahun 2012, beberapa bank seperti: Bank Rakyat Indonesia Agro Niaga Tbk, Bank Ekonomi Raharja Tbk, Bank Bukopin Tbk, Bank Mutiara Tbk, Bank Pembangunan Daerah Jawa Timur (Tbk), Bank Kesawan Tbk, Bank Maspion Indonesia Tbk, dan Bank Victoria International Tbk mencatat perubahan laba bersih negatif dari tahun sebelumnya. Perubahan laba bersih negatif paling besar dialami oleh Bank Kesawan Tbk sebesar 100 %.

Sedangkan untuk tahun 2013, hanya Bank Mutiara Tbk yang tetap mengalami perubahan laba bersih negatif, bahkan tercatat terbesar selama tahun 2013 sama seperti yang dialami oleh Bank ICB Bumi Putra Tbk. Dengan penurunan laba bersih keduanya mencapai 100%. Bank-bank yang mengalami perubahan laba bersih lainnya yaitu: Bank Rakyat Indonesia Agro Niaga Tbk, Bank Bumi Arta Tbk, Bank Sinar Mas Tbk, Bank Windu Kentjana International Tbk, Bank Mega Tbk, dan Bank Mitraniaga Tbk.

Pada tahun 2012 nilai CHIN bank-bank sampel yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) adalah 0,127 dan mengalami penurunan pada tahun 2013 menjadi 0,058. Kondisi ini mengindikasikan bahwa secara umum, terjadi penurunan kemampuan perusahaan dalam memperoleh laba. Kondisi-kondisi tersebut tersaji dalam Tabel IV.11 berikut ini.

Tabel IV.11 Perkembangan CHIN

NO KODE BANK CHIN

2012 2013 1 Bank Rakyat Indonesia Agro Niaga Tbk -0,030 0,227

2 Bank ICB Bumi Putra Tbk 1,000 -1,000

3 Bank Capital Indonesia Tbk 0,264 0,193 4 Bank Ekonomi Raharja Tbk -0,101 0,115

5 Bank Central Asia Tbk 0,069 0,098

6 Bank Bukopin Tbk -0,054 0,056

7 Bank Mestika Dharma Tbk 0,124 0,065 8 Bank Negara Indonesia (Persero)Tbk 0,106 0,125 9 Bank Nusantara Parahyangan Tbk 0,124 0,104 10 Bank Rakyat Indonesia (Persero)Tbk 0,139 0,067 11 Bank Tabungan Negara (Persero) Tbk 0,099 0,068

12 Bank Mutiara Tbk -0,283 -1,000

13 Bank Danamon Indonesia Tbk 0,266 0,005 14 Bank Pundi Indonesia Tbk 1,000 0,344

15 Bank Jabar Banten Tbk 0,052 0,071

16 Bank Pembangunan Daerah Jawa Timur (Tbk) -0,097 0,064

17 Bank Kesawan Tbk -1,000 1,000

18 Bank Maspion Indonesia Tbk -0,220 0,142 19 Bank Mandiri (Persero) Tbk 0,156 0,080

20 Bank Bumi Arta Tbk 0,147 -0,008

21 Bank CIMB Niaga Tbk 0,145 0,005

22 Bank Internasional Indonesia Tbk 0,332 0,129

23 Bank Permata Tbk 0,120 0,116

24 Bank Sinar Mas Tbk 0,333 -0,015

25 Bank Swadesi (Bank of India Indonesia) Tbk 0,067 0,194 26 Bank Tabungan Pensiunan Nasional Tbk 0,171 0,037 27 Bank Victoria International Tbk -0,055 0,122 28 Bank Artha Graha International Tbk 0,141 0,258 29 Bank Mayapada International Tbk 0,045 0,188 30 Bank Windu Kentjana International Tbk 0,444 -0,092

31 Bank Mega Tbk 0,247 -0,448

32 Bank Mitraniaga Tbk 0,444 -0,056

33 Bank NISP OCBC Tbk 0,098 0,110

34 Bank Nationalnobu Tbk 0,005 0,679

35 Bank Pan Indonesia Tbk 0,167 0,037 36 Bank Himpunan Saudara 1906 Tbk 0,121 0,020

Average 0,127 0,058

Min -1,000 -1,000

Max 1,000 1,000

10. Nilai Y-Score

Setelah dilakukan perhitungan menggunakan rumus yang dikemukakan Ohlson, didapatkan nilai Y-score berikut ini:

Tabel IV.12 Y-Score

NO KODE BANK Y-SCORE

2012 2013

1 Bank Rakyat Indonesia Agro Niaga Tbk 0,627 0,547

2 Bank ICB Bumi Putra Tbk 0,454 0,722

3 Bank Capital Indonesia Tbk 0,513 0,465

4 Bank Ekonomi Raharja Tbk 0,518 0,541

5 Bank Central Asia Tbk 0,482 0,485

6 Bank Bukopin Tbk 0,591 0,602

7 Bank Mestika Dharma Tbk 0,581 0,516

8 Bank Negara Indonesia (Persero)Tbk 0,410 0,470 9 Bank Nusantara Parahyangan Tbk 0,563 0,602 10 Bank Rakyat Indonesia (Persero)Tbk 0,486 0,484 11 Bank Tabungan Negara (Persero) Tbk 0,591 0,615

12 Bank Mutiara Tbk 0,622 0,682

13 Bank Danamon Indonesia Tbk 0,336 0,488

14 Bank Pundi Indonesia Tbk 0,603 0,661

15 Bank Jabar Banten Tbk 0,534 0,540

16 Bank Pembangunan Daerah Jawa Timur (Tbk) 0,513 0,534

17 Bank Kesawan Tbk 0,575 0,498

18 Bank Maspion Indonesia Tbk 0,590 0,545

19 Bank Mandiri (Persero) Tbk 0,423 0,419

20 Bank Bumi Arta Tbk 0,556 0,583

21 Bank CIMB Niaga Tbk 0,523 0,524

22 Bank Internasional Indonesia Tbk 0,544 0,558

23 Bank Permata Tbk 0,580 0,594

24 Bank Sinar Mas Tbk 0,572 0,539

25 Bank Swadesi (Bank of India Indonesia) Tbk 0,531 0,568 26 Bank Tabungan Pensiunan Nasional Tbk 0,537 0,567 27 Bank Victoria International Tbk 0,554 0,604 28 Bank Artha Graha International Tbk 0,611 0,565 29 Bank Mayapada International Tbk 0,517 0,513 30 Bank Windu Kentjana International Tbk 0,585 0,596

31 Bank Mega Tbk 0,541 0,569

32 Bank Mitraniaga Tbk 0,553 0,627

33 Bank NISP OCBC Tbk 0,539 0,505

34 Bank Nationalnobu Tbk 0,407 0,442

35 Bank Pan Indonesia Tbk 0,469 0,465

36 Bank Himpunan Saudara 1906 Tbk 0,671 0,671

Average 0,536 0,553

IV.3. Hasil Prediksi Financial Distres Bank Berdasarkan Nilai Y-Score Prediksi financial distress bank yang penulis lakukan dengan mengelompokkan bank berdasarkan titik pisah (cut off) sebesar 0,5. Peusahaan yang masuk ke dalam zona aman adalah bank yang mendapatkan nilai Y-score sama dengan atau kurang dari 0,5 sedangkan bank yang masuk ke dalam zona

distress adalah bank yang memiliki nilai Y-score lebih dari 0,5.

Tabel IV.13 Status Bank Tahun 2012

STATUS BANK

Zona Aman Zona Distress

No Kode Y-Score No Kode Y-Score

1 BABP 0,454 1 AGRO 0,627

2 BBCA 0,482 2 BACA 0,513

3 BBNI 0,410 3 BAEK 0,518

4 BBRI 0,486 4 BBKP 0,591

5 BDMN 0,336 5 BBMD 0,581

6 BMRI 0,423 6 BBNP 0,563

7 NOBU 0,407 7 BBTN 0,591

8 PNBN 0,469 8 BCIC 0,622

9 BEKS 0,603

10 BJBR 0,534

11 BJTM 0,513

12 BKSW 0,575

13 BMAS 0,590

14 BNBA 0,556

15 BNGA 0,523

16 BNII 0,544

17 BNLI 0,580

18 BSIM 0,572

19 BSWD 0,531

20 BTPN 0,537

21 BIVC 0,554

22 INPC 0,611

23 MAYA 0,517

24 MCOR 0,585

25 MEGA 0,541

26 NAGA 0,553

27 NISP 0,539

28 SDRA 0,671

Tabel IV.14 Status Bank Tahun 2013

STATUS BANK

Zona Aman Zona Distress

No Kode Y-Score No Kode Y-Score

1 BACA 0,47 1 AGRO 0,55

2 BBCA 0,49 2 BABP 0,72

3 BBNI 0,47 3 BAEK 0,54

4 BBRI 0,48 4 BBKP 0,60

5 BDMN 0,49 5 BBMD 0,52

6 BKSW 0,50 6 BBNP 0,60

7 BMRI 0,42 7 BBTN 0,62

8 NOBU 0,44 8 BCIC 0,68

9 PNBN 0,46 9 BEKS 0,66

10 BJBR 0,54

11 BJTM 0,53

12 BMAS 0,54

13 BNBA 0,58

14 BNGA 0,52

15 BNII 0,56

16 BNLI 0,59

17 BSIM 0,54

18 BSWD 0,57

19 BTPN 0,57

20 BIVC 0,60

21 INPC 0,56

22 MAYA 0,51

23 MCOR 0,60

24 MEGA 0,57

25 NAGA 0,63

26 NISP 0,51

27 SDRA 0,67

Sumber: Hasil Pengolahan Data Menggunakan Microsoft Excel

Dari hasil pengelompokan status bank, pada tahun 2012 (dua tahun sebelum kondisi financial distress) terdapat 8 bank yang diprediksikan dalam kondisi aman yaitu Bank ICB Bumi Putra Tbk, Bank Central Asia Tbk, Bank Negara Indonesia (Persero)Tbk, Bank Rakyat Indonesia (Persero)Tbk, Bank Danamon Indonesia Tbk, Bank Mandiri (Persero) Tbk, Bank Nationalnobu Tbk, dan Bank Pan Indonesia Tbk. Sedangkan 28 bank lainnya diprediksikan akan

Sementara pada tahun 2013 (satu tahun sebelum kondisi financial distress), terdapat 9 bank yang diprediksikan berada dalam kondisi sehat yaitu: Bank Capital Indonesia Tbk, Bank Central Asia Tbk, Bank Negara Indonesia (Persero)Tbk, Bank Rakyat Indonesia (Persero)Tbk, Bank Danamon Indonesia Tbk, Bank Kesawan Tbk, Bank Mandiri (Persero) Tbk, Bank Nationalnobu Tbk, dan Bank Pan Indonesia Tbk. Sedangkan 27 bank lainnya diprediksikan akan mengalami financial distress pada tahun 2014.

IV.4. Hasil Analisis Data 4.4.1. Statistik Deskriptif

Statistik deskriptif dalam penelitian ini disajikan untuk memberikan gambaran atau deskripsi mengenai karakteristik dari hasil perhitungan Y-Score, dengan total aset bank dikategorikan berdasarkan pada prediki kondisi bank baik yang berada pada zona aman maupun yang berada pada zona distress

dilihat dari jumlah sampel, rata-rata, minimum, maksimum. Berdasarkan 36 sampel bank yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) yang digunakan dalam penelitian ini, gambaran statistik deskriptif untuk seluruh variabel yang dianalisis, dapat dilihat pada kedua tabel berikut.

Tabel IV. 15 Statistik Deskriptif Tahun 2012 (Satu Tahun Sebelum Kondisi Financial Distress)

STATUS BANK TAHUN 2012 TOTAL ASET* Y-SCORE

Zona Aman N 8 8

Mean 284.708,81 ,43337

Minimum 1.218 ,336

Maximum 635.619 ,486

Std. Deviation 242.996,621 ,050228

Zona Distress N 28 28

Mean 39.138,18 ,56554

Minimum 1.048 ,513

Maximum 197.412 ,671

Std. Deviation 49.420,326 ,039213

Total N 36 36

Mean 93.709,43 ,53617

Minimum 1048 ,336

Maximum 635.619 ,671

Std. Deviation 156.251,278 ,069253

* Total Aset dinyatakan dalam Milyar Rp

Berdasarkan tabel IV.15 dapat diketahui bahwa Bank yang mengalami kondisi financial distress memiliki total aset rata rata sebesar Rp 39.138,18 Milyar. Bank yang mengalami financial distress dengan total aset paling besar yaitu Rp 197.412 Milyar adalah Bank CIMB Niaga Tbk (BNGA). Sedangkan bank yang mengalami financial distress total aset paling kecil yaitu Rp 1.048 Milyar adalah Bank Mitraniaga Tbk (NAGA).

Nilai Y-score bank yang mengalami financial distress rata-rata berada pada angka 0,56554. Dengan standar deviasi sebesar 0,039. Bank yang berada pada zona distress paling tinggi yaitu sebesar 0,671 diperoleh Bank Himpunan Saudara 1906 Tbk (SDRA). Sedangkan Y-score terendah yaitu sebesar 0,513 dimiliki oleh Bank Pembangunan Daerah Jawa Timur Tbk (BJTM).

Sementara itu, Bank yang berada pada kondisi aman memiliki rata-rata total aset sebesar Rp 284.708,81 Milyar. Bank berstatus aman dengan total aset paling besar yaitu Rp 635.619 Milyar adalah Bank Mandiri Persero Tbk (BMRI). Sedangkan bank bertatus aman dengan total aset paling kecil yaitu Rp 1.218 Milyar adalah Bank Nationalnobu Tbk (NOBU).

Nilai Y-score bank yang berada pada kondisi aman rata-rata berada pada angka 0,43337. Dengan standar deviasi yaitu 0,05. Bank bertatus aman dengan nilai Y-score paling kecil yaitu sebesar 0,336 diperoleh Bank Danamon Indonesia Tbk (BDMN). Sedangkan Y-score mendekati nilai cut off yaitu sebesar 0,486 dimiliki oleh Bank Rakyat Indonesia Persero Tbk (BBRI).

Tabel IV. 16 Statistik Deskriptif Tahun 2013 (Satu Tahun Sebelum Kondisi Financial Distress)

STATUS BANK TAHUN 2013 TOTAL ASET* Y-SCORE

Zona Aman

N 9 9

Mean 288.066,57 ,46889

Minimum 3.877 ,420

Maximum 733.100 ,500

Std. Deviation 281.201,780 ,025712

Zona Distress

N 27 27

Mean 46.570,80 ,58074

Minimum 1.285 ,510

Maximum 218.866 ,720

Std. Deviation 57.772,379 ,054697

Total

N 36 36

Mean 106.944,74 ,55278

Minimum 1.285 ,420

Maximum 733.100 ,720

Std. Deviation 178.328,412 ,069183

* Total Aset dinyatakan dalam Milyar Rp

Sumber: Hasil Pengolahan Data Menggunakan SPSS 18

Berdasarkan tabel IV.16 dapat diketahui bahwa Bank yang mengalami kondisi financial distress memiliki total aset rata rata sebesar Rp 46.570,80 Milyar. Bank yang mengalami financial distress dengan total aset paling besar yaitu Rp 218.866 Milyar tetap ditempati oleh Bank CIMB Niaga Tbk (BNGA). Sedangkan bank yang mengalami financial distress total aset paling kecil yaitu Rp 1.285 Milyar juga tetap ditempati oleh Bank Mitraniaga Tbk (NAGA).

Nilai Y-score bank yang mengalami financial distress rata-rata berada pada angka 0,58074. Dengan standar deviasi sebesar 0,055. Bank yang berada pada zona distress paling tinggi yaitu sebesar 0,720 diperoleh Bank ICB Bumi Putra Tbk (BABP). Sedangkan Y-score terendah yaitu sebesar 0,510 dimiliki oleh Bank NISP OCBC Tbk (NISP).

Sementara itu, Bank yang berada pada kondisi aman memiliki rata-rata total aset sebesar Rp 288.066,57 Milyar. Bank berstatus aman dengan total aset paling besar yaitu Rp 733.100 Milyar tetap ditempati oleh Bank Mandiri Persero Tbk (BMRI). Sedangkan bank bertatus aman dengan total aset paling kecil yaitu Rp 3.877 Milyar juga tetap ditempati oleh Bank Nationalnobu Tbk (NOBU).

Nilai Y-score bank yang berada pada kondisi aman rata-rata berada pada angka 0,47. Dengan standar deviasi yaitu 0,025. Bank bertatus aman dengan nilai Y-score paling kecil yaitu sebesar 0,42 diperoleh Bank Mandiri Persero Tbk (BBRI). Sedangkan Y-score sama dengan nilai cut off yaitu sebesar 0,5 dimiliki oleh Bank Kesawan Tbk (BKSW).

4.2.1. Analisis Regresi Logistik

Agar pembaca dapat dengan mudah untuk memahami hasil penelitian, penulis akan memulai penjelasan hasil analisis regresi logistik dari estimasi parameter dan interpretasi.

4.2.1.1. Tahun 2012 (Dua Tahun Sebelum Kondisi Financial Distress) Pada tahun 2012, step yang digunakan untuk mengiterpetasikan uji kelayakan model adalah step ke-2 karena pada step ini, terdapat 2 variabel independen yang berpengaruh signifikan terhadap kondisi

financial distress bank.

A. Uji Kelayakan Model Regresi Logistik (Goodness of fit)

Penilaian uji kelayakan model regresi logistik, dapat dilihat dari nilai statistik pada keempat tabel berikut ini.

Tabel IV.17 Iteration History

Iteration -2 Log likelihood Coefficients Constant

Step 0 1 38,267 1,111

2 38,139 1,248

3 38,139 1,253

4 38,139 1,253

a. Constant is included in the model. b. Initial -2 Log Likelihood: 38,139

c. Estimation terminated at iteration number 4 because parameter estimates changed by less than ,001. Sumber: Hasil Pengolahan Data Menggunakan SPSS 18

Pertama, dari tabel IV.17 Iteration History diperoleh informasi bahwa nilai -2 Log Likehood yang hanya memasukkan konstanta saja adalah 38,139. Setelah sembilan variabel independen

disajikan pada tabel IV.19 step ke-2. Hal ini berarti penambahan variabel independen ke dalam model memperbaiki model fit.

Tabel IV.18 Omnibus Tests of Model Coefficients Chi-square df Sig.

Step 1 Step 7,182 1 ,007

Block 7,182 1 ,007

Model 7,182 1 ,007

Step 2 Step 10,955 1 ,001

Block 18,137 2 ,000

Model 18,137 2 ,000

Step 3 Step 13,110 1 ,000

Block 31,247 3 ,000

Model 31,247 3 ,000

Sumber: Hasil Pengolahan Data Menggunakan SPSS 18

Kedua, dari tabel IV.19 Omnibus Tests of Model Coefficients diperoleh informasi bahwa pada step ke-2 nilai Chi-square model menunjukkan nilai signifikansi 0,000 lebih kecil dari 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa penggunaan variabel independen dalam model penelitian secara simultan dapat memprediksi kondisi financial distress bank.

Tabel IV.19 Model Summary Step -2 Log

likelihood

Cox & Snell R Square

Nagelkerke R Square

1 30,957a ,181 ,277

2 20,002b ,396 ,606

3 6,891c ,580 ,888

a. Estimation terminated at iteration number 5 because parameter estimates changed by less than ,001. b. Estimation terminated at iteration number 7 because parameter estimates changed by less than ,001. c. Estimation terminated at iteration number 11 because parameter estimates changed by less than ,001. Sumber: Hasil Pengolahan Data Menggunakan SPSS 18

Ketiga, dari tabel IV.18 didapatkan nilai 0,606 untuk nilai Nagelkerke R Square pada step ke-2. Hal ini berarti bahwa kondisi

financial distress dapat dijelaskan oleh variabel independen yang terdapat pada model sebesar 60,6 %, sedangkan 30,4% kondisi

financial distress bank dijelaskan oleh variabel lainnya diluar model.

Tabel IV.20 Hosmer and Lemeshow Test

Step Chi-square df Sig.

1 14,499 7 ,043

2 3,859 7 ,796

3 ,220 7 1,000

Sumber: Hasil Pengolahan Data Menggunakan SPSS 18

Keempat, Tabel IV.20 Hosmer and Lemeshow Test menunjukkan bahwa nilai signifikansi pada step ke-2 adalah 0,796 lebih besar dari 0,05 sehingga hipotesis nol diterima, yaitu model fit (cocok dengan data penelitian) dan dapat model dapat diterima.

B. Ketepatan Prediksi Model Regresi Logistik Tabel IV.21 Classification Table

Observed

Predicted STATUS BANK

TAHUN 2012

% Correct Zona

Aman

Zona Distress Step

1

STATUS BANK Zona Aman 4 4 50,0

Zona Distress 0 28 100,0

Overall Percentage 88,9

Step 2

STATUS BANK TAHUN 2012

Zona Aman 6 2 75,0

Zona Distress 2 26 92,9

Overall Percentage 88,9

Step 3

STATUS BANK TAHUN 2012

Zona Aman 8 0 100,0

Zona Distress 1 27 96,4

Overall Percentage 97,2

a. The cut value is ,500

Sumber: Hasil Pengolahan Data Menggunakan SPSS 18

Berdasarkan output pada step ke-2 yang disajikan pada Tabel IV.21 diperoleh informasi dari 8 bank yang penulis prediksi berada pada zona aman, 2 bank diantaranya yang masuk ke dalam zona distress sehingga ketepatan klasifikasi adalah 75%. Sedangkan, dari 28 bank yang penulis prediksi masuk ke zona distress, 2 bank diantaranya masuk ke dalam zona aman sehingga

regresi biner logistik mampu memprediksi 88,9 % kondisi financial distress yang terjadi pada bank.

C. Estimasi Parameter dan Interpretasi

Tabel IV.22 Variables in the Equation

B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1a SIZE -1,627 ,700 5,407 1 ,020 ,197

Constant 4,726 1,688 7,843 1 ,005 112,872 Step 2b SIZE -2,808 1,134 6,126 1 ,013 ,060 TLTA 42,466 16,549 6,585 1 ,010 2,773E18 Constant -29,261 12,565 5,423 1 ,020 ,000 Step 3c SIZE -7,770 4,726 2,703 1 ,100 ,000 TLTA 149,209 95,255 2,454 1 ,117 6,318E64 CLCA 12,999 9,369 1,925 1 ,165 441997,069 Constant -128,261 82,576 2,413 1 ,120 ,000

a. Variable(s) entered on step 1: SIZE. b. Variable(s) entered on step 2: TLTA. c. Variable(s) entered on step 3: CLCA.

Sumber: Hasil Pengolahan Data Menggunakan SPSS 18

Berdasarkan tabel IV.17 diperoleh informasi bahwa variabel independen yang bisa digunakan untuk memprediksi kondisi

financial distress pada bank pada tahun 2012 adalah SIZE dan TLTA, karena masing-masing variabel ini memiliki signifikansi 0,013 dan 0,01 yang lebih kecil dari 0,05.

Variabel SIZE memiliki tanda koefisien negatif dan memiliki nilai Exp (B) atau Odds Ratio sebesar 2,773 x 1018. Berdasarkan informasi tersebut, maka variabel SIZE berpengaruh negatif terhadap prediksi kondisi financial distress suatu bank. Jika variabel TLTA dianggap konstan, peningkatan variabel SIZE sebesar 1% akan menurunkan peluang terjadinya kondisi financial distress sebanyak 2,773 x 1018 kali pada bank.

Variabel TLTA memiliki tanda koefisien positif dan memiliki nilai Exp (B) atau Odds Ratio sebesar 0,060. Berdasarkan informasi tersebut, maka variabel TLTA berpengaruh positif terhadap prediksi kondisi financial distress suatu bank. Jika variabel SIZE dianggap konstan peningkatan variabel TLTA

sebesar 1% akan meningkatkan peluang terjadinya kondisi

financial distress sebanyak 0,060 kali pada bank.

Model prediksi untuk tahun 2012 (prediksi dua tahun sebelum kondisi financial distress) adalah sebagai berikut:

( )

4.2.1.2. Tahun 2013 (Satu Tahun Sebelum Kondisi Financial Distress) Pada tahun 2013, step yang digunakan untuk mengiterpetasikan uji kelayakan model adalah step ke-2 karena pada step ini, terdapat 2 variabel independen yang berpengaruh signifikan terhadap kondisi

financial distress bank.

A. Uji Kelayakan Model Regresi Logistik (Goodness of fit)

Penilaian uji kelayakan model regresi logistik, dapat dilihat dari nilai statistik pada keempat tabel berikut ini.

Tabel IV.23 Iteration Historya,b,c

Iteration -2 Log likelihood Coefficients Constant

Step 0 1 40,555 1,000

2 40,488 1,096

3 40,488 1,099

4 40,488 1,099

a. Constant is included in the model. b. Initial -2 Log Likelihood: 40,488

c. Estimation terminated at iteration number 4 because parameter estimates changed by less than ,001. Sumber: Hasil Pengolahan Data Menggunakan SPSS 18

Pertama, dari tabel IV.23 Iteration History diperoleh informasi bahwa nilai -2 Log Likehood yang hanya memasukkan konstanta saja adalah 40,488. Setelah sembilan variabel independen dimasukan, nilai -2 Log Likehood turun menjadi 22,511 seperti yang disajikan pada tabel IV.25 step ke-2. Hal ini berarti penambahan variabel independen ke dalam model memperbaiki

Tabel IV.24 Omnibus Tests of Model Coefficients

Chi-square df Sig.

Step 1 Step 8,818 1 ,003

Block 8,818 1 ,003

Model 8,818 1 ,003

Step 2 Step 9,158 1 ,002

Block 17,977 2 ,000

Model 17,977 2 ,000

Step 3 Step 22,511 1 ,000

Block 40,488 3 ,000

Model 40,488 3 ,000

Sumber: Hasil Pengolahan Data Menggunakan SPSS 18

Kedua, dari tabel IV.24 Omnibus Tests of Model Coefficients diperoleh informasi bahwa pada step ke-2 nilai Chi-square model menunjukkan nilai signifikansi 0,000 lebih kecil dari 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa penggunaan variabel independen dalam model penelitian secara simultan dapat memprediksi kondisi financial distress bank.

Tabel IV.25 Model Summary

Step -2 Log

likelihood

Cox & Snell R Square

Nagelkerke R Square

1 31,670a ,217 ,322

2 22,511b ,393 ,582

3 ,000c ,675 1,000

a. Estimation terminated at iteration number 5 because parameter estimates changed by less than ,001. b. Estimation terminated at iteration number 6 because parameter estimates changed by less than ,001. c. Estimation terminated at iteration number 20 because maximum iterations has been reached. Final solution cannot be found.

Sumber: Hasil Pengolahan Data Menggunakan SPSS 18

Ketiga, dari tabel IV.18 didapatkan nilai 0,582 untuk nilai Nagelkerke R Square pada step ke-2. Hal ini mengartikan bahwa kondisi financial distress dapat dijelaskan oleh variabel independen yang terdapat pada model sebesar 58,2 %, sedangkan

42,8% kondisi financial distress bank dijelaskan oleh variabel lainnya diluar model.

Tabel IV.26 Hosmer and Lemeshow Test

Step Chi-square df Sig.

1 6,078 7 ,531

2 7,530 7 ,376

3 ,000 2 1,000

Sumber: Hasil Pengolahan Data Menggunakan SPSS 18

Keempat, Tabel IV.20 Hosmer and Lemeshow Test menunjukkan bahwa nilai signifikansi pada step ke-2 adalah 0,376 lebih besar dari 0,05 sehingga hipotesis nol diterima, yaitu model fit (cocok dengan data penelitian) dan dapat model dapat diterima.

B. Ketepatan Prediksi Model Regresi Logistik Tabel IV.27 Classification Table

Observed

Predicted STATUS BANK

TAHUN 2013 % Correct Zona

Aman

Zona Distress

Step 1 STATUS BANK TAHUN 2013

Zona Aman 4 5 44,4

Zona Distress 1 26 96,3

Overall Percentage 83,3

Step 2 STATUS BANK TAHUN 2013

Zona Aman 7 2 77,8

Zona Distress 1 26 96,3

Overall Percentage 91,7

Step 3 STATUS BANK TAHUN 2013

Zona Aman 9 0 100,0

Zona Distress 0 27 100,0

Overall Percentage 100,0

a. The cut value is ,500

Sumber: Hasil Pengolahan Data Menggunakan SPSS 18

Berdasarkan output pada step ke-2 yang disajikan pada Tabel IV.21 diperoleh informasi dari 9 bank yang penulis prediksi berada pada zona aman, 2 bank diantaranya yang masuk ke dalam zona distress sehingga ketepatan klasifikasi adalah 77,8%. Sedangkan, dari 27 bank yang penulis prediksi masuk ke zona

ketepatan klasifikasi adalah 96,3 %. Secara keseluruhan, model regresi biner logistik mampu memprediksi 91,7 % kondisi financial distress yang terjadi pada bank.

C. Estimasi Parameter dan Interpretasi

Tabel IV.28 Variables in the Equation

B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step

1a

WCTA -7,976 3,360 5,636 1 ,018 ,000 Constant -,778 ,857 ,824 1 ,364 ,459 Step

2b

SIZE -2,101 ,845 6,187 1 ,013 ,122 WCTA -10,689 4,259 6,300 1 ,012 ,000 Constant 3,194 1,909 2,801 1 ,094 24,394 Step

3c

SIZE -151,788 9036,342 ,000 1 ,987 ,000 WCTA -429,836 25031,312 ,000 1 ,986 ,000 CHIN -374,997 22495,326 ,000 1 ,987 ,000 Constant 372,705 22026,230 ,000 1 ,986 7,305E161 a. Variable(s) entered on step 1: WCTA.

b. Variable(s) entered on step 2: SIZE. c. Variable(s) entered on step 3: CHIN.

Sumber: Hasil Pengolahan Data Menggunakan SPSS 18

Berdasarkan tabel IV.28 diperoleh informasi bahwa variabel independen yang bisa digunakan untuk memprediksi kondisi

financial distress pada bank pada tahun 2013 adalah SIZE dan WCTA, karena masing-masing variabel ini memiliki signifikansi 0,013 dan 0,012 yang lebih kecil dari 0,05.

Variabel SIZE memiliki tanda koefisien negatif dan memiliki nilai Exp (B) atau Odds Ratio sebesar 0,122. Berdasarkan informasi tersebut, maka variabel SIZE berpengaruh negatif terhadap prediksi kondisi financial distress suatu bank. Jika variabel WCTA dianggap konstan, peningkatan variabel SIZE sebesar 1% akan menurunkan peluang terjadinya kondisi financial distress sebanyak 0,122 kali pada bank.

Variabel WCTA memiliki tanda koefisien negatif Berdasarkan informasi tersebut, maka variabel WCTA berpengaruh negatif terhadap prediksi kondisi financial distress suatu bank. Sementara itu, nilai Exp (B) atau Odds Ratio WCTA adalah 0,000

(sangat kecil) sehingga apabila variabel WCTA dianggap konstan, kenaikan variabel WCTA sebesar 1% tidak memiliki kontribusi yang begitu berarti terhadap kondisi financial distress pada bank.

Model prediksi untuk tahun 2013 (prediksi satu tahun sebelum kondisi financial distress) adalah sebagai berikut:

( )

IV.3. Hasil Prediksi Model Regresi Logistik

Tabel IV.29 Status Bank Hasil Prediksi Tahun 2012

STATUS BANK

Zona Aman Zona Distress

No Kode Y-Score No Kode Y-Score

1 BABP 0,458 1 AGRO 0,998

2 BBCA 0,332 2 BACA 0,992

3 BBMD 0,207 3 BAEK 0,967

4 BBNI 0,305 4 BBKP 0,970

5 BBRI 0,291 5 BBNP 0,997

6 BDMN 0,101 6 BBTN 0,895

7 BJTM 0,423 7 BCIC 0,993

8 BMRI 0,021 8 BEKS 0,997

9 BJBR 0,763

10 BKSW 0,885

11 BMAS 0,997

12 BNBA 0,967

13 BNGA 0,619

14 BNII 0,922

15 BNLI 0,861

16 BSIM 0,967

17 BSWD 0,988

18 BTPN 0,781

19 BVIC 0,985

20 INPC 0,984

21 MAYA 0,978

22 MCOR 0,990

23 MEGA 0,933

24 NAGA 0,999

25 NISP 0,842

26 NOBU 0,933

Dari hasil pengolahan data menggunakan regresi logistik, pada tahun 2012 terjadi kesalahan klasifikasi pada Bank Nationalnobu Tbk (NOBU), Bank Pan Indonesia Tbk (PNBN), Bank Mestika Dharma Tbk (BBMD), dan Bank Pembangunan Daerah Jawa Timur (BJTM). Bank Nationalnobu Tbk (NOBU) dan Bank Pan Indonesia Tbk (PNBN) seharusnya termasuk dalam klasifikasi zona distress karena memiliki probabilitas kegagalan melebihi nilai cut off yang ditentukan. Sedangkan Bank Mestika Dharma Tbk (BBMD) dan Bank Pembangunan Daerah Jawa Timur (BJTM) seharusnya masuk ke dalam zona aman karena memiliki probabilitas kegagalan lebih kecil dari nilai cut off yang ditentukan.

Tabel IV.30 Status Bank Hasil Prediksi Tahun 2013

STATUS BANK

Zona Aman Zona Distress

No Kode Y-Score No Kode Y-Score

1 BACA 0,08 1 AGRO 0,90

2 BBCA 0,40 2 BABP 0,99

3 BBNI 0,18 3 BAEK 0,69

4 BBRI 0,41 4 BBKP 0,96

5 BDMN 0,05 5 BBMD 0,99

6 BMRI 0,33 6 BBNP 0,98

7 MAYA 0,30 7 BBTN 0,98

8 PNBN 0,16 8 BCIC 0,95

9 BEKS 1,00

10 BJBR 0,51

11 BJTM 0,97

12 BKSW 0,95

13 BMAS 0,95

14 BNBA 0,96

15 BNGA 0,63

16 BNII 0,77

17 BNLI 0,94

18 BSIM 0,87

19 BSWD 0,97

20 BTPN 0,94

21 BVIC 0,94

22 INPC 0,95

23 MCOR 0,98

24 MEGA 0,87

25 NAGA 0,99

26 NISP 0,62

27 NOBU 0,84

28 SDRA 1,00

Sementara itu, tahun 2013 terjadi kesalahan klasifikasi pada Bank Nationalnobu Tbk (NOBU), Bank Kesawan Tbk (BKSW), dan Bank Mayapada International Tbk (MAYA). Bank Nationalnobu Tbk (NOBU) dan Bank Kesawan Tbk (BKSW) seharusnya termasuk dalam klasifikasi zona distress karena memiliki probabilitas kegagalan melebihi nilai cut off yang ditentukan. Sedangkan Bank Mayapada International Tbk (MAYA) seharusnya masuk ke dalam zona aman karena memiliki probabilitas kegagalan lebih kecil dari nilai cut off yang ditentukan.

IV.4. Pembahasan

Setelah penulis melakukan perhitungan Y-Score, melakukan pengklasifikasian bank berdasarkan titik pisah (cut off) yang ditentukan, melakukan pengujian model menggunakan regresi logistik menggunakan perangkat SPSS 18 dan menganalisisnya, maka penulis simpulkan menjadi beberapa poin dari intisari hasil pembahasan sebagai berikut:

1. Variabel independen SIZE (ukuran perusahaan) dan TLTA (Total Liability to Total Asset) merupakan prediktor kondisi financial distress untuk tahun 2012 (dua tahun sebelum kondisi financial distress).

2. Variabel independen SIZE (ukuran perusahaan) dan WCTA (Net Working Capital to Total Asset) merupakan prediktor kondisi financial distress

untuk tahun 2013 (satu tahun sebelum kondisi financial distress).

3. Variabel SIZE (ukuran perusahaan) merupakan variabel independen yang bisa digunakan sebagai prediktor baik pada model dua tahun sebelum kondisi financial distress maupun pada model satu tahun sebelum kondisi

financial distress.

4. Tanda koefisien negatif pada SIZE (ukuran perusahaan) baik pada model prediksi dua tahun sebelum kondisi financial distress dan model prediksi satu tahun sebelum kondisi financial distress sejalan dengan hasil penelitian pada model Y-score yang dikemukakan oleh Ohlson (1980) yaitu: semakin besar nilai SIZE (ukuran perusahaan) maka semakin kecil kemungkinan bank mengalami kondisi financial distress. Variabel pembentuk SIZE adalah Total Aset dan Indeks Tingkat Harga Pendapatan

diharapkan mampu mengatasi ketidakpastian kondisi ekonomi makro yang diukur dari Indeks Tingkat Harga PNB.

5. Tanda koefisien positif TLTA pada model prediksi dua tahun sebelum kondisi financial distress sejalan dengan hasil penelitian pada model Y-score yang dikemukakan oleh Ohlson (1980) yaitu: semakin besar nilai TLTA (Total Liability to Total Asset) maka semakin besar kemungkinan bank mengalami kondisi financial distress, karena terjadi peningkatan resiko berupa ketidakmampuan bank dalam membayar kewajibannya baik yang sifatnya jangka pendek yaitu pemenuhan hak-hak nasabah maupun kreditor maupun yang sifatnya jangka panjang seperti pembayaran deviden.

6. Tanda koefisien negatif pada WCTA pada model prediksi satu tahun sebelum kondisi financial distress sejalan dengan hasil penelitian pada model Y-score yang dikemukakan oleh Ohlson (1980) yaitu: semakin besar nilai WCTA (Net Working Capital to Total Asset) maka semakin kecil kemungkinan bank mengalami kondisi financial distress. Nilai WCTA yang tinggi mengidikasikan bahwa modal kerja bersih, yaitu sebagian dari aktiva lancar yang benar-benar efektif digunakan untuk membiayai operasinya perusahaan tanpa mengganggu pembayaran kewajiban jangka pendek kepada nasabah maupun pihak-pihak lainnya. 7. Ketepatan model prediksi tahun 2012 yaitu 88,9%. Sedangkan tingkat

ketepatan model prediksi tahun 2013 adalah 91,7%.

8. Pada tahun 2012, Bank Nationalnobu Tbk (NOBU) dan Bank Pan Indonesia Tbk (PNBN) seharusnya termasuk dalam klasifikasi zona

distress. Sedangkan Bank Mestika Dharma Tbk (BBMD) dan Bank Pembangunan Daerah Jawa Timur (BJTM) seharusnya masuk ke dalam zona aman.

9. Pada tahun 2013, Bank Nationalnobu Tbk (NOBU) dan Bank Kesawan Tbk (BKSW) seharusnya termasuk dalam klasifikasi zona distress. Sedangkan Bank Mayapada International Tbk (MAYA) seharusnya masuk ke dalam zona aman.

42,8% kondisi financial distress bank dijelaskan oleh variabel lainnya diluar model.

Tabel IV.26 Hosmer and Lemeshow Test

Step Chi-square df Sig.

1 6,078 7 ,531

2 7,530 7 ,376

3 ,000 2 1,000

Sumber: Hasil Pengolahan Data Menggunakan SPSS 18

Keempat, Tabel IV.20 Hosmer and Lemeshow Test menunjukkan bahwa nilai signifikansi pada step ke-2 adalah 0,376 lebih besar dari 0,05 sehingga hipotesis nol diterima, yaitu model fit (cocok dengan data penelitian) dan dapat model dapat diterima.

B. Ketepatan Prediksi Model Regresi Logistik

Tabel IV.27 Classification Table

Observed

Predicted STATUS BANK

TAHUN 2013 % Correct Zona

Aman

Zona Distress Step 1 STATUS BANK

TAHUN 2013

Zona Aman 4 5 44,4

Zona Distress 1 26 96,3

Overall Percentage 83,3

Step 2 STATUS BANK TAHUN 2013

Zona Aman 7 2 77,8

Zona Distress 1 26 96,3

Overall Percentage 91,7

Step 3 STATUS BANK TAHUN 2013

Zona Aman 9 0 100,0

Zona Distress 0 27 100,0

Overall Percentage 100,0

a. The cut value is ,500

Sumber: Hasil Pengolahan Data Menggunakan SPSS 18

Berdasarkan output pada step ke-2 yang disajikan pada Tabel IV.21 diperoleh informasi dari 9 bank yang penulis prediksi berada pada zona aman, 2 bank diantaranya yang masuk ke dalam zona distress sehingga ketepatan klasifikasi adalah 77,8%. Sedangkan, dari 27 bank yang penulis prediksi masuk ke zona distress, 1 bank diantaranya masuk ke dalam zona aman sehingga

ketepatan klasifikasi adalah 96,3 %. Secara keseluruhan, model regresi biner logistik mampu memprediksi 91,7 % kondisi financial distress yang terjadi pada bank.

C. Estimasi Parameter dan Interpretasi

Tabel IV.28 Variables in the Equation

B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step

1a

WCTA -7,976 3,360 5,636 1 ,018 ,000 Constant -,778 ,857 ,824 1 ,364 ,459 Step

2b

SIZE -2,101 ,845 6,187 1 ,013 ,122 WCTA -10,689 4,259 6,300 1 ,012 ,000 Constant 3,194 1,909 2,801 1 ,094 24,394 Step

3c

SIZE -151,788 9036,342 ,000 1 ,987 ,000 WCTA -429,836 25031,312 ,000 1 ,986 ,000 CHIN -374,997 22495,326 ,000 1 ,987 ,000 Constant 372,705 22026,230 ,000 1 ,986 7,305E161 a. Variable(s) entered on step 1: WCTA.

b. Variable(s) entered on step 2: SIZE. c. Variable(s) entered on step 3: CHIN.

Sumber: Hasil Pengolahan Data Menggunakan SPSS 18

Berdasarkan tabel IV.28 diperoleh informasi bahwa variabel independen yang bisa digunakan untuk memprediksi kondisi financial distress pada bank pada tahun 2013 adalah SIZE dan WCTA, karena masing-masing variabel ini memiliki signifikansi 0,013 dan 0,012 yang lebih kecil dari 0,05.

Variabel SIZE memiliki tanda koefisien negatif dan memiliki nilai Exp (B) atau Odds Ratio sebesar 0,122. Berdasarkan informasi tersebut, maka variabel SIZE berpengaruh negatif terhadap prediksi kondisi financial distress suatu bank. Jika variabel WCTA dianggap konstan, peningkatan variabel SIZE sebesar 1% akan menurunkan peluang terjadinya kondisi financial distress sebanyak 0,122 kali pada bank.

Variabel WCTA memiliki tanda koefisien negatif Berdasarkan informasi tersebut, maka variabel WCTA berpengaruh negatif terhadap prediksi kondisi financial distress suatu bank. Sementara itu, nilai Exp (B) atau Odds Ratio WCTA adalah 0,000

(sangat kecil) sehingga apabila variabel WCTA dianggap konstan, kenaikan variabel WCTA sebesar 1% tidak memiliki kontribusi yang begitu berarti terhadap kondisi financial distress pada bank.

Model prediksi untuk tahun 2013 (prediksi satu tahun sebelum kondisi financial distress) adalah sebagai berikut:

( )

IV.3. Hasil Prediksi Model Regresi Logistik

Tabel IV.29 Status Bank Hasil Prediksi Tahun 2012

STATUS BANK

Zona Aman Zona Distress

No Kode Y-Score No Kode Y-Score

1 BABP 0,458 1 AGRO 0,998

2 BBCA 0,332 2 BACA 0,992

3 BBMD 0,207 3 BAEK 0,967

4 BBNI 0,305 4 BBKP 0,970

5 BBRI 0,291 5 BBNP 0,997

6 BDMN 0,101 6 BBTN 0,895

7 BJTM 0,423 7 BCIC 0,993

8 BMRI 0,021 8 BEKS 0,997

9 BJBR 0,763

10 BKSW 0,885

11 BMAS 0,997

12 BNBA 0,967

13 BNGA 0,619

14 BNII 0,922

15 BNLI 0,861

16 BSIM 0,967

17 BSWD 0,988

18 BTPN 0,781

19 BVIC 0,985

20 INPC 0,984

21 MAYA 0,978

22 MCOR 0,990

23 MEGA 0,933

24 NAGA 0,999

25 NISP 0,842

26 NOBU 0,933

27 PNBN 0,661

28 SDRA 0,998

Dari hasil pengolahan data menggunakan regresi logistik, pada tahun 2012 terjadi kesalahan klasifikasi pada Bank Nationalnobu Tbk (NOBU), Bank Pan Indonesia Tbk (PNBN), Bank Mestika Dharma Tbk (BBMD), dan Bank Pembangunan Daerah Jawa Timur (BJTM). Bank Nationalnobu Tbk (NOBU) dan Bank Pan Indonesia Tbk (PNBN) seharusnya termasuk dalam klasifikasi zona distress karena memiliki probabilitas kegagalan melebihi nilai cut off yang ditentukan. Sedangkan Bank Mestika Dharma Tbk (BBMD) dan Bank Pembangunan Daerah Jawa Timur (BJTM) seharusnya masuk ke dalam zona aman karena memiliki probabilitas kegagalan lebih kecil dari nilai cut off yang ditentukan.

Tabel IV.30 Status Bank Hasil Prediksi Tahun 2013

STATUS BANK

Zona Aman Zona Distress

No Kode Y-Score No Kode Y-Score

1 BACA 0,08 1 AGRO 0,90

2 BBCA 0,40 2 BABP 0,99

3 BBNI 0,18 3 BAEK 0,69

4 BBRI 0,41 4 BBKP 0,96

5 BDMN 0,05 5 BBMD 0,99

6 BMRI 0,33 6 BBNP 0,98

7 MAYA 0,30 7 BBTN 0,98

8 PNBN 0,16 8 BCIC 0,95

9 BEKS 1,00

10 BJBR 0,51

11 BJTM 0,97

12 BKSW 0,95

13 BMAS 0,95

14 BNBA 0,96

15 BNGA 0,63

16 BNII 0,77

17 BNLI 0,94

18 BSIM 0,87

19 BSWD 0,97

20 BTPN 0,94

21 BVIC 0,94

22 INPC 0,95

23 MCOR 0,98

24 MEGA 0,87

25 NAGA 0,99

26 NISP 0,62

27 NOBU 0,84

28 SDRA 1,00

Sementara itu, tahun 2013 terjadi kesalahan klasifikasi pada Bank Nationalnobu Tbk (NOBU), Bank Kesawan Tbk (BKSW), dan Bank Mayapada International Tbk (MAYA). Bank Nationalnobu Tbk (NOBU) dan Bank Kesawan Tbk (BKSW) seharusnya termasuk dalam klasifikasi zona distress karena memiliki probabilitas kegagalan melebihi nilai cut off yang ditentukan. Sedangkan Bank Mayapada International Tbk (MAYA) seharusnya masuk ke dalam zona aman karena memiliki probabilitas kegagalan lebih kecil dari nilai cut off yang ditentukan.

IV.4. Pembahasan

Setelah penulis melakukan perhitungan Y-Score, melakukan pengklasifikasian bank berdasarkan titik pisah (cut off) yang ditentukan, melakukan pengujian model menggunakan regresi logistik menggunakan perangkat SPSS 18 dan menganalisisnya, maka penulis simpulkan menjadi beberapa poin dari intisari hasil pembahasan sebagai berikut:

1. Variabel independen SIZE (ukuran perusahaan) dan TLTA (Total Liability to Total Asset) merupakan prediktor kondisi financial distress untuk tahun 2012 (dua tahun sebelum kondisi financial distress).

2. Variabel independen SIZE (ukuran perusahaan) dan WCTA (Net Working Capital to Total Asset) merupakan prediktor kondisi financial distress untuk tahun 2013 (satu tahun sebelum kondisi financial distress).

3. Variabel SIZE (ukuran perusahaan) merupakan variabel independen yang bisa digunakan sebagai prediktor baik pada model dua tahun sebelum kondisi financial distress maupun pada model satu tahun sebelum kondisi financial distress.

4. Tanda koefisien negatif pada SIZE (ukuran perusahaan) baik pada model prediksi dua tahun sebelum kondisi financial distress dan model prediksi satu tahun sebelum kondisi financial distress sejalan dengan hasil penelitian pada model Y-score yang dikemukakan oleh Ohlson (1980) yaitu: semakin besar nilai SIZE (ukuran perusahaan) maka semakin kecil kemungkinan bank mengalami kondisi financial distress. Variabel pembentuk SIZE adalah Total Aset dan Indeks Tingkat Harga Pendapatan Nasional Bruto (PNB). Dengan total aset bank besar, maka bank

diharapkan mampu mengatasi ketidakpastian kondisi ekonomi makro yang diukur dari Indeks Tingkat Harga PNB.

5. Tanda koefisien positif TLTA pada model prediksi dua tahun sebelum kondisi financial distress sejalan dengan hasil penelitian pada model Y-score yang dikemukakan oleh Ohlson (1980) yaitu: semakin besar nilai TLTA (Total Liability to Total Asset) maka semakin besar kemungkinan bank mengalami kondisi financial distress, karena terjadi peningkatan resiko berupa ketidakmampuan bank dalam membayar kewajibannya baik yang sifatnya jangka pendek yaitu pemenuhan hak-hak nasabah maupun kreditor maupun yang sifatnya jangka panjang seperti pembayaran deviden.

6. Tanda koefisien negatif pada WCTA pada model prediksi satu tahun sebelum kondisi financial distress sejalan dengan hasil penelitian pada model Y-score yang dikemukakan oleh Ohlson (1980) yaitu: semakin besar nilai WCTA (Net Working Capital to Total Asset) maka semakin kecil kemungkinan bank mengalami kondisi financial distress. Nilai WCTA yang tinggi mengidikasikan bahwa modal kerja bersih, yaitu sebagian dari aktiva lancar yang benar-benar efektif digunakan untuk membiayai operasinya perusahaan tanpa mengganggu pembayaran kewajiban jangka pendek kepada nasabah maupun pihak-pihak lainnya.

7. Ketepatan model prediksi tahun 2012 yaitu 88,9%. Sedangkan tingkat ketepatan model prediksi tahun 2013 adalah 91,7%.

8. Pada tahun 2012, Bank Nationalnobu Tbk (NOBU) dan Bank Pan Indonesia Tbk (PNBN) seharusnya termasuk dalam klasifikasi zona distress. Sedangkan Bank Mestika Dharma Tbk (BBMD) dan Bank Pembangunan Daerah Jawa Timur (BJTM) seharusnya masuk ke dalam zona aman.

9. Pada tahun 2013, Bank Nationalnobu Tbk (NOBU) dan Bank Kesawan Tbk (BKSW) seharusnya termasuk dalam klasifikasi zona distress. Sedangkan Bank Mayapada International Tbk (MAYA) seharusnya masuk ke dalam zona aman.