58
Dengan hasil yang diperoleh membuktikan bahwa model yang dibentuk berdasarkan variabel bebas dan variabel kontrol yang dijadikan prediktor kondisi
bank failure satu tahun sebelum terjadi kondisi failure, menghasilkan tingkat ketepatan prediksi sebesar 69,6.
4.4 Perumusan Model dan Interpretasi Hasil
Dalam membentuk perumusan model baru yang merupakan hasil penelitian, maka digunakan nilai koefisien
β yang akan membantu dalam membentuk model persamaan regresi logistik sebagai hasil penelitian.
Tabel 4.10 Nilai Koefisien Model Regresi Logistik
Variabel β Koefisien
1.Konstanta 2. Cadangan Umum Aset Produktif X
1
3. Modal Inti X
2
1,228 -1,423
-0,727 Sumber: Hasil Olahan SPSS 20, lampiran 9
Adapun model prediksi yang dihasilkan pada periode satu tahun sebelum terjadinya kondisi failure adalah :
Ln p1 – p= 1,228 – 1,423LLR -0,727Modal Inti + e Persamaan yang dihasilkan mampu menjelaskan pengaruh variabel yang
digunakan terhadap peluang terjadinya kondisi failure pada sektor perbankan. Adapun pengaruh yang dihasilkan adalah :
Universitas Sumatera Utara
59
a. Konstanta bernilai positif sebesar 1,228 membuktikan bahwa tanpa variabel
bebas dan variabel kontrol yang digunakan, maka peluang terjadinya kondisi failure pada sektor perbankan akan semakin meningkat.
b. Koefisien bernilai negatif pada variabel cadangan umum aset produktif
sebesar -1,423 membuktikan bahwa pembentukan cadangan umum aset produktif yang semakin mendekati 1,25, akan menurunkan peluang
terjadinya kondisi failure pada sektor perbankan. c.
Koefisien bernilai negatif sebesar -0,727 pada variabel modal inti membuktikan bahwa setiap kenaikan modal inti pada bank akan
meningkatkan risiko terjadinya kondisi failure pada sektor perbankan.
4.5 Pembahasan
Berdasarkan hasil pengujian dan pengolahan data yang telah dilakukan, maka dapat dianalisis bahwa :
Analisis deskriptif yang digambarkan pada tabel 4.1 menggambarkan bahwa nilai rata rata yang dihasilkan oleh variabel cadangan umum aset produktif pada sektor
perbankanyang mengalami kondisi non failure lebih tinggi dibandingkan dengan sektor perbankanyang mengalami kondisi failure, yaitu 0,70 dibandingkan dengan
0,39. Nilai rata – rata yang lebih tinggi pada sektor perbankan yang mengalami kondisi non failure pada sampel yang digunakan menggambarkan bahwa bank –
bank tersebut pada umumnya membentuk cadangan umum aset produktif yang tidak mencapai 1,25 dari aktiva tertimbang menurut risiko, digambarkan
melalui penggunaan variabel dummy dengan kode “1” dan “0”. Hal ini juga dapat dilihat pada lampiran satu, dimana terdapat sembilan bank dengan kondisi
Universitas Sumatera Utara
60
failureyang membentuk cadangan umum aset produktif yang tidak mencapai 1,25 dan pada lampiran dua terdapat 16 bank dengan kondisi non failure yang
membentuk cadangan umum aset produktif yang tidak mencapai 1,25 dari aktiva tertimbang menurut risiko. Sejalan dengan hasil analisis bahwa bank
dengan kondisi non failure secara dominan membentuk cadangan umum aset produktif yang tidak mencapai 1,25 dari aktiva tertimbang menurut risiko
dibandingkan dengan sektor perbankan yang mengalami failure. Kondisi failure yang dialami oleh sektor perbankan dapat diprediksi melalui
variabel cadangan umum aset produktifX
1
.Kemampuan cadangan umum aset produktif sebagai prediktor dalam memprediksi kegagalan bank juga dapat
diketahui dari adanya perbedaan yang signifikan antara variabel cadangan umum aset produktifX
1
pada bank yang mengalami kondisi failuredengan bank yang mengalami kondisi non failure. Hal ini dibuktikan melalui nilai koefisien uji beda
independent t-test, yaitu sebesar 0,039 yang lebih kecil dibandingkan derajat signifikansi sebesar 0,05 tabel 4.5. Selain cadangan umum aset produktif,
variabel modal inti yang digunakan sebagai variabel kontrol juga merupakan variabel yang mampu memprediksi bank dengan kondisi failure dengan nilai uji
beda sebesar 0,048. Nilai koefisien uji beda yang lebih kecil pada modal inti sebagai variabel kontrol dapat membantu pembentukan model regresi logistik
yang dihasilkan sehingga memberikan hasil penelitian yang lebih baik. Variabel cadangan umum aset produktif bersama dengan modal inti sebagai
variabel kontrol yang memiliki perbedaan signifikan dibentuk menjadi model persamaan regresi logistik yang mampu memprediksi kondisi bank failure. Model
Universitas Sumatera Utara
61
regresi logistik dihasilkan melalui uji Wald, dengan melihat nilai koefisien β yang
dihasilkan. Nilai koefisien β menggambarkan kemampuan cadangan umum aset
produktif dalam memprediksi kondisi failure yang dialami sektor perbankan. Model regresi logistik yang dihasilkan dibentuk dengan model persamaan sebagai
berikut ; Ln p1 – p= 1,228 – 1,423LLR -0,727Modal Inti + e.................1
Model prediksi yang dibentuk pada persamaan satu di atas merupakan model regresi biner yang baik dan layak digunakan dalam memprediksi potensi
bank failure yang dialami sektor perbankan. Kemampuan model regresi logistik sebagai model prediksi yang baik dibuktikan melalui hasil uji goodness of fit,
dimana angka Chi Square Hosmer senilai 12,740menunjukkannilai yang lebih kecil dibandingkan dengan Chi Square tabel dengan nilai 14,0671.
Model prediksi yang digambarkan melalui persamaan satu memiliki nilai koefisien yang menunjukkan bahwa cadangan umum aset produktifX
1
senilai 1,423 lebih besar dibandingkan dengan koefisien variabel modal intiX
3
dengan nilai 0,727. Angka yang lebih tinggi membuktikan bahwa pada persamaan yang
dihasilkan, cadangan umum aset produktifX
1
merupakan variabel yang dominan dalam menentukan potensi failure yang dialami sektorperbankan dibandingkan
dengan variabelyang ada dalam model termasuk variabel kontrol yang dibentuk guna membantu penelitian. Model prediksi yang digambarkan melalui
persamaan tersebut juga menjelaskan mengenai hubungan antara variabel cadangan umum aset produktifX
1
dengan kondisi failure yang dialami oleh sektor perbankan. Hubungan yang dihasilkan pada penelitian menunjukkan bahwa
Universitas Sumatera Utara
62
cadangan umum aset produktif memiliki hubungan yang negatif terhadap kondisi bank yang mengalami failure. Hubungan negatif tersebut menggambarkan bahwa
semakin tinggi cadangan umum aset produktif maka semakin menurunkan probabilitas kegagalan yang dialami oleh sektor perbankan. Hal ini disebabkan
oleh semakin tinggi cadangan yang dibentuk sebagai komponen modal, maka akan semakin tinggi pula kemampuan modal dalam menanggulangi risiko
kerugian yang akan dialami oleh sektor perbankan. Hal ini berbeda dengan penelitian yang dihasilkan oleh Jin et al2011, Jeffrey et al2014 dan Marco
Arena2008. Perbedaan hasil penelitian tersebut diakibatkan oleh kondisi penelitian. Pada penelitian Jin et al2011, Jeffrey et al2014 dan Marco
Arena2008 kondisi yang terjadi adalah, penyaluran kredit yang dibentuk oleh bank tidak mengalami diversifikasi, namun penyaluran kredit mendominasi pada
sektor real estate. Hasil penelitian sejalan dengan yang dilakukan oleh Cole et al2012 dimana pada saat itu kondisi penyaluran kredit sudah mengalami
diversifikasi, dan kondisi perekonomian berada pada asumsi yang normal. Sehingga peningkatan cadangan umum aset produktif dapat menjaga ekuitas
sektor perbankan dam memiliki kemampuan yang lebih tinggi dalam menanggulangi risiko akibat penyaluran aktiva produktif.
Kemampuan cadangan umum aset produktif dalam memprediksi kondisi kegagalan bank juga menggambarkan kemampuannya dalam menjaga ekuitas
sektor perbankan. Sebagai prediktor yang memiliki kemampuan dalam memprediksi kondisi bank failure, maka kemampuan cadangan umum aset
produktif dalam memprediksi kondisi failure dapat dilihat melalui tingkat
Universitas Sumatera Utara
63
ketepatan prediksi yang dihasilkan melalui uji regresi logistik. Pada tabel 4.9 ketepatan prediksi yang dihasilkan pada sektor perbankan yang mengalami
kondisi failure adalah sebesar 60,9 persen dimana dari 23 sampel bank yang mengalami kondisi failure terdapat 14 bank yang benar – benar mengalami
kondisi failure dan 9 bank yang sebenarnya tidak mengalami kondisi failure. Sedangkan untuk tingkat akurasi yang dihasilkan model untuk bank yang
mengalami kondisi non failure adalah sebesar 78,3 persen, dimana dari 23 bank yang dijadikan sampel pada penelitian, terdapat 18 bank yang benar – benar
mengalami kondisi non failure dan 5 bank yang ternyata mengalami kondisi failure. Kedua tingkat akurasi pada kondisi yang berbeda ini, menghasilkan
tingkat ketepatan prediksi sebesar 60,9 persen. Pengelompokkan kegagalan suatu bank dinilai berdasarkan nilai probabilitas
kegagalannya. Dengan nilai cut off sebesar 0,5, maka jika suatu bank memiliki nilai probabilitas gagal yang lebih besar daripada nilai 0,5 , maka bank tersebut
termasuk dalam kategori dengan kondisi failure dan sebaliknya jika lebih kecil dibandingkan 0,5, maka bank termasuk dalam kategori non failure.
Kemampuan cadangan umum aset produktif yang dibentuk sudah memiliki kemampuan yang baik dalam memprediksi kondisi kegagalan bank karena berada
pada kekuatan prediksi di atas 50, namun tetap berada pada kondisi kurang sempurna karena masih berada di bawah 90. Kemampuan yang kurang
sempurna tersebut dapat saja disebabkan karena: 1adanya sektor perbankan yang tidak dijadikan sampel sebagai akibat tidak tersedianya laporan keuangan bank, 2
variabel yang digunakan bukan merupakan variabel hasil kinerja bank, namun
Universitas Sumatera Utara
64
merupakan variabel yang akan mempengaruhi kondisi sektor perbankan terutama dalam pengalokasian dan pemanfaatan modal perbankan, 3 adanya perbedaan
faktor – faktor yang menjadi pertimbangan bagi manajemen bank dalam menentukan nilai cadangan umum aset produktif. Hal ini terlihat pada lampiran
satu dan dua, dimana baik pada kondisi failure dan non failure, masih terdapat sektor perbankan yang menetapkan cadangan umum aset produktif yang tidak
mencapai 1,25 maupun sektor perbankan yang menetapkan cadangan umum aset produktif yang mencapai 1,25 dari aktiva tertimbang menurut risiko. Hal
tersebut dipengaruhi juga oleh kemampuan manajemen bank dalam melaksanakan prinsip kehati – hatian guna kelangsungan hidup sektor perbankan, 4 dalam
pengambilan sampel tidak melibatkan kondisi aspek pelanggaran, penipuan dan kecurangan dalam manajemen sektor perbankan.
Dalam penilaian kualitas aktiva produktif dan penyaluran kredit yang dilakukan, maka manajemen pada sektor perbankan memiliki hak dalam
menentukan pembentukan cadangan umum aset produktif. Fakta tersebut dapat dilihat pada beberapa kondisi sampel yang digunakan. Kondisi sampel
membuktikan bahwa tidak ada prinsip dan ketentuan yang menghalangi manajemen bank dalam membentuk cadangan umum aset produktif selain
daripada angka maksimal yang ditetapkan, yaitu 1,25 dari ATMR. Penetapan tersebut tidak bergantung pada prinsip ekonomi maupun akuntansi, namun
tergantung kepada kebijakan manajeman sektor perbankan dalam menerapkan kualitas aktiva produktif, kondisi modal yang tersedia dan kondisi ekonomi secara
nasional.
Universitas Sumatera Utara
65
Sehubungan dengan kondisi yang dilakukan pada saat penelitian dimana kondisi ekonomi berada pada kondisi yang baik, maka prediksi ini dapat digunakan
dengan asumsi kondisi perekonomian adalah baik.
Universitas Sumatera Utara
66
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
