## Pengaruh RGEC (Risk Profile, Good Corporate Governance Earning, Capital) terhadap Financel Distress
Fikri Hakim Ermar 1* , Suhono 2
Universitas Singaperbangsa Karawang, Indonesia 1610631030114@student.unsika.ac.id , suhono@fe.unsika.ac.id
*Corresponding Author Submitted: August, 29, 2020 Accepted: October, 17, 2020 Published: February, 1, 2021

## ABSTRACT
This study aims to determine the effect of RGEC (Risk Profile, Good Corporate Governance, Earnings  and  Capital)  on  Financial  Distress  in  banks  listed  on  The  Indonesia  Stock  Exchange (IDX) for the period of 2016-2019. The sample data used is the result of the purposive sampling technique and the samples declared worthy to be utilized are 21 banks. During the study conducted, the method was adopted which is a method of logistic regression analysis using SPSS 25 program aid. The results of the research show that the variables  that are known can affect the  Financial Distress is Return On Asset affect negatively and significantly. Meanwhile, variabels that do not affect Financial Distress are Non Performing Loan (NPL), Loan to Deposit Ratio, Good Corporate Governance, and Capital Adequacy Ratio. Simultaneously Non Performing Loans, Loan to Deposit Ratio,  Good  Corporate  Governance,  Return  on  Assets  and  Capital  Adequacy  Ratio  have  a significant effect on Financial Distress.
Keyword : NPL, LDR, GCG, ROA, CAR, Financial Distress

## PENDAHULUAN
Kinerja  keuangan  sehat  atau  tidaknya  suatu  bank  dapat  diukur  melalui  laporan  keuangan yang  diterbitkan  bank  di  BEI  atau  di  situs  masing-masing  perbankan  yang  berisi  informasi mengenai posisi keuangan perusahaan, kinerja serta perubahan posisi keuangan perusahaan, yang sangat berguna untuk mendukung pengambilan keputusan yang tepat seperti yang tertuang dalam Peraturan  Bank  Indonesia  (PBI)  No.13/1/PBI/2011  tanggal  5  Januari  2011  menggantikan  PBI sebelumnya  Nomor  6/10/PBI/2004  tentang  sistem  penilaian  tingkat  kesehatan  bank  umum  yang telah berlaku selama hampir 7 tahun.
Namun  setelah  terjadinya  krisis  ekonomi,  banyak  sekali  fenomena  bank  yang  mengalami kondisi financial  distress atau  kesulitan  keuangan  hingga  melakukan merger bahkan  ada  yang sampai  dilikuidasi  oleh  pemerintah.  Dalam  kasus  perbankan  yang  paling  banyak  mengalami kerugian akhir-akhir ini terjadi pada PT Bank Permata Tbk (BNLI) pada tahun 2016 mencatat rugi bersih sebesar Rp 6,48 triliun, padahal ditahun 2015 Bank Permata laba bersih sebesar Rp 247,1 miliar. Berdasarkan laporan keuangan konsolidasi Bank Permata yang diserahkan pada Bursa Efek Indonesia, tercatat kerugian ini disebabkan karena adanya pencadangan terhadap kredit bermasalah tahun 2016 sebesar Rp 12,2 triliun  atau naik  tiga  kali lipat dari tahun 2015 yang sebesar  Rp 3,6 triliun. Sehingga Bank Permata akan mengalami kesulitan keuangan karena harus menutupi kredit bermasalah yang tinggi, otomatis pemasukan yang diterima oleh Bank Permata pun turun drastis. (Kontan,2017).
Financial distress terjadi sebelum perusahaan menghadapi kegagalan ataupun kebangkrutan. Kondisi financial  distress merupakan  kondisi  keuangan  dimana  keuangan  perusahaan  dalam keadaan  tidak  sehat  atau  krisis  (Ruslinawati,  2017). Financial  Distress pada  penelitian  ini menggunakan  model Altman  Z-score modifikasi  non  perusahaan  manufaktur  untuk  mengetahui
kondisi  keuangan  perbankan.  Berikut  ini  disajikan  tabel  perbankan  yang  mengalami  kondisi financial distress antara periode 2016-2019 :
Tabel 1. Tingkat Kesulitan Keuangan ( Financial Distress ) Perbankan periode 2016-2019 Nama Perbankan Altman Z-score modifikasi 2016 2017 2018 2019 Bank Harda Internasional Tbk 0,963 0,866 0,278 0,238 Bank Bukopin Tbk 0,794 0,335 0,406 0,181 Bank MNC Internasional Tbk 0,865 -0,280 0,393 0,202 Bank Jtrust Indonesia Tbk -1,958 -1,409 -1,600 -1,250 Bank QNB Indonesia Tbk 0,416 0,382 0,999 0,855 Bank Permata Tbk 0,173 0,855 0,928 1,087 Sumber : www.idx.co.id (Data diolah)
Berdasarkan  tabel  1  menunjukkan  bahwa  nilai z-score perbankan  tersebut  selama  periode 2016-2019 dalam kriteria  yang  tidak  sehat  yaitu < 1,1, kondisi perbankan  yang  tidak  sehat pada periode  tersebut  akan  berdampak  terhadap  kemungkinan  terjadinya  kebangkrutan  di  masa  yang akan  datang.  Hal  tersebut  tentu  menjadi  sebuah  permasalahan  yang  harus  segera  ditangani  oleh sebuah  lembaga  perbankan  yang  keberadaan  dan  perannya crucial bagi  stabilitas  roda perekonomian sebuah negara.
Industri perbankan dalam kegiatan usahanya sangat mengandalkan kepercayaan masyarakat sehingga  tingkat  kesehatannya  perlu  dipelihara.  Pemeliharaan  kesehatan  bank  dilakukan  untuk menghadapi  risiko-risiko  perbankan  menggunakan  penilaian  kinerja  bank  dengan  RGEC  yaitu: Risk profile, Good corporate governance, Earnings, Capital.
Risk profile dalam penelitian ini menggunakan proxy Non Performing Loan (NPL) dan Loan to Deposit Ratio (LDR). Non Performing Loan (NPL) merupakan  kredit yang menunggak melebihi batas waktu dan terdiri dari 3 bagian yaitu  kurang lancer, diragukan, dan macet (Ismail, 2014:224). Loan to Deposit Ratio (LDR) menurut Riyadi (2015:199) adalah perbandingan total kredit terhadap Dana Pihak Ketiga (DPK) yang dihimpun oleh bank.
Menurut Hamdani (2016:1) lemahnya Corporate Governance atau Tata kelola menjadi salah satu  penyebab  terjadinya  krisis  ekonomi  di  Indonesia.  Terkait  dengan  mekanisme Corporate Governance sendiri, peneliti akan menguji menggunakan proxy Nilai Komposit.
Earning dalam  penelitian  ini  menggunakan  proxy Return  on  Asset (ROA).  Salah  satu indikator  penting  dalam  mencapai  kinerja  suatu  perusahaan  yang  optimal  adalah  laba.  Rasio  ini memberikan gambaran tentang tingkat efektivitas pengelolaan perusahaan. Menurut Riyadi (2011) ROA adalah rasio profitabiltas yang menunjukkan perbandingan antara laba sebelum pajak dengan total aset bank.
Capital dalam penelitian ini menggunakan proxy Capital Adequacy Ratio (CAR). Menurut Kasmir  (2014:46)  CAR  adalah  perbandingan  rasio  tersebut  antara  rasio  modal  terhadap  aktiva tertimbang menurut resiko dan sesuai ketentuan pemerintah.
Penelitian  berikut  berkaitan  dan  dapat  digunakan  sebagai  penguat  kondisi  atau  tulisan  ini yaitu,  Pradana  (2016)  menemukan  bahwa    Rasio Non  performing  Loan (NPL)  berpengaruh signifikan terhadap financial distress , Sementara melalui penelitian yang dilakukan oleh Theodorus dan Artini (2018) Non Performing Loan ( NPL) tidak signifikan terhadap financial distress , Hasil yang serupa juga ditemukan oleh Zahronyana dan Mahardika (2018). Selanjutnya penelitian yang dilakukan oleh Khadapi (2017) Loan to Deposit Ratio (LDR) berpengaruh positif dan signifikan terhadap financial distress , Sementara  hasil yang ditemukan oleh Sofiasani dan Gautama (2016) menyatakan Loan to deposit Ratio tidak berpengaruh terhadap financial distress. Penelitian yang dilakukan oleh Rustandi (2019) Good Corporate Govenance (GCG) berpengaruh negatif signifikan terhadap financial distress , Sementara hasil yang ditemukan oleh Sadida (2018) menyatakan Good Corporate Governance tidak berpengaruh terhadap financial distress. Penelitian yang dilakukan oleh  Sofiasani  dan  Gautama  (2016) menyatakan  Return  on  Assets (ROA)  tidak  berpengaruh terhadap financial distress , Sementara variabel ROA pada penelitian Andari dan Wiksuana (2017)
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 5 Nomor 1, Februari 2021 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v5i1.320
berpengaruh negatif signifikan terhadap Financial Distress. Penelitian yang dilakukan oleh Sajuri (2018) Capital  Adequacy  Ratio (CAR)  berpengaruh  terhadap financial  distress ,  Sementara  hasil yang ditemukan oleh Wijaya, Wahjoe dan Kurnia (2018) menyatakan Capital Adequacy Ratio tidak berpengaruh terhadap financial distress .

## KAJIAN PUSTAKA
Signalling Theory
Menurut  Suwardjono  (2013:583) Signalling  theory (teori  pensignalan)  merupakan manajemen  yang  selalu  berusaha  untuk  mengungkapkan  informasi  privat  yang  menurut pertimbangannya sangat diminati oleh investor dan pemegang saham khususnya kalau informasi tersebut merupakan berita baik ( good news ), manajemen juga berminat menyampaikan informasi yang  dapat  meningkatkan  kredibilitasnya  dan  kesuksesan  perusahaan  meskipun  perusahaan tersebut tidak diwajibkan.
Septiwardani  (2018)  Teori  sinyal  dalam  topik financial  distress menjelaskan  bahwa  jika kondisi keuangan dan prospek perusahaan baik, manajer member sinyal dengan menyelenggarakan akuntansi  liberal.  Sebaliknya,  jika  perusahaan  dalam  kondisi financial  distress dan  mempunyai prospek  yang  buruk,  manajer  memberi  sinyal  dengan  menyelenggarakan  akuntansi  konservatif. Oleh  karena  itu  manajemen  perusahaan  harus  dapat  menampilkan  kondisi  yang  sebenarnya  dari perusahaan,  agar  pihak  eksternal  atau  investor  dapat  membuat  keputusan  dalam  menyelesaikan masalah  khususnya  masalah  kesulitan  keuangan  (financial  distress)  yang  timbul  disuatu perusahaan. Dan kebangkrutan dapat terhindarkan.

## Agency Theory
Teori keagenan ( agency theory ) dibangun sebagai upaya untuk memahami dan memecahkan masalah yang muncul jika ada ketidak lengkapan kontrak informasi pada saat melakukan kontrak. Kontrak  yang  dimaksud  adalah  kontrak  antara principal dan agent .  Didalam  teori  agency  yang dinyatakan oleh Jensen dan Mackling dalam Prabowo dan Purwanto (2015) bahwa teori keagenan membuat membuat suatu model kontraktual antara dua atau lebih orang (pihak), dimana salah satu pihak disebut agen dan pihak lain disebut prinsipal.
Menurut  Scott  (2012:359)  teori  keagenan  adalah  teori  yang  menggambarkan  hubungan keagenan  yang  berasal  dari  hubungan  adanya  kontrak  dimana  satu  atau  lebih  pemegang  saham ( principal )  melibatkan  manajemen  ( agent )  untuk  melakukan  beberapa  jasa  atas  nama  mereka. Manajemen adalah pihak yang dikontrak oleh pemegang saham untuk bekerja demi kepentingan pemegang  saham  dan  pihak  manajemen  akan  selalu  bertindak  yang  terbaik  bagi  kepentingan pemegang saham. Oleh karena itu, pihak manajemen harus bertanggung jawab kepada pemegang saham.

## Non Performing Loan
Menurut  Kasmir  (2013  :  155 )  Non  Performing Loan adalah  Kredit  bermasalah  atat  kredit yang  didalamnya  terdapat  hambatan  yang  disebabkan  oleh  2  unsur  yakni  dari  pihak  perbankan dalam  menganalisis  maupun  dari  pihak  nasabah  yang  dengan  sengaja  atau  tidak  sengaja  dalam kewajibannya  tidak  melakukan  pembayaran.  Semakin  tinggi Non  Performing  Loan ,  maka  akan semakin  buruk  kualitas  kredit  bank.  Hal  tersebut  menyebabkan  jumlah  kredit  bermasalah  bank semakin meningkat sehingga kemungkinan bank mengalami financial distress semakin besar. Rasio  ini  dirumuskan  sebagai  berikut  (Surat  Edaran  Bank  Indonesia  Nomor 13/24/DPNP/2011) :
𝑁𝑜𝑛 𝑃𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚𝑖𝑛𝑔 𝐿𝑜𝑎𝑛 = 𝐾𝑟𝑒𝑑𝑖𝑡 𝐵𝑒𝑟𝑚𝑎𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐾𝑟𝑒𝑑𝑖𝑡 𝑥 100%

## Loan to Deposit Ratio
Menurut Riyadi (2015:199) Loan to Deposit Ratio (LDR) adalah perbandingan total kredit terhadap Dana Pihak Ketiga (DPK) yang dihimpun oleh bank . Loan to Deposit Ratio menyatakan seberapa jauh kemampuan bank dalam membayar kembali penarikan dana yang dilakukan deposan
dengan mengandalkan kredit yang diberikan sebagai sumber likuiditas. Dengan kata lain, seberapa jauh  pemberian  kredit  kepada  nasabah  kredit  dapat  mengimbangi  kewajiban  bank  untuk  segera memenuhi permintaan deposan  yang ingin menarik kembali  uangnya yang telah digunakan oleh bank  untuk  memberikan  kredit.  Semakin  tinggi  rasio  tersebut  memberikan  indikasi  semakin rendahnya kemampuan likuiditas bank yang bersangkutan.
Loan  to  Deposit  Ratio dapat  di  rumuskan  sebagai  berikut (Surat  Edaran  Bank  Indonesia Nomor 13/24/DPNP/2011) :
𝐿𝑜𝑎𝑛 𝑡𝑜 𝐷𝑒𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑟𝑒𝑑𝑖𝑡 𝑃𝑖ℎ𝑎𝑘 𝐾𝑒𝑡𝑖𝑔𝑎
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑎𝑛𝑎 𝑃𝑖ℎ𝑎𝑘 𝐾𝑒𝑡𝑖𝑔𝑎 𝑥 100%

## Good Corporate Governance
Menurut Hamdani (2016:1) lemahnya Corporate Governance atau Tata kelola menjadi salah satu  penyebab  terjadinya  krisis  ekonomi  di  Indonesia.  Penilaian  faktor Good  Corporate Governance merupakan  penialian  terhadap  kualitas  manajemen  bank  atas  prinsip-prinsip Good Corporate  Governance ,  prinsip  ini  berpedoman  pada  ketentuan  Bank  Indonesia  mengenai pelaksanaan Good Corporate Governance bagi bank umum dengan memperhatikan karakteristik usaha bank.
Good  Corporate  Governance dapat  di  kategorikan  sebagai  berikut (Surat  Edaran  Bank Indonesia Nomor 13/24/DPNP/2011) :
1. Peringkat komposit 1 (PK-1), dengan nilai komposit < 1,5 mencerminkan kondisi bank yang secara umum sangat sehat.
2. Peringkat  komposit  2  (PK-2),  dengan  nilai  komposit  1,5  <  komposit  <  2,5  mencerminkan kondisi bank yang secara umum sehat.
3. Peringkat  komposit  3  (PK-3),  dengan  nilai  komposit  2,5  <  komposit  <  3,5  mencerminkan kondisi bank yang secara umum cukup sehat.
4. Peringkat  komposit  4  (PK-4),  dengan  nilai  komposit  3,5  <  komposit  <  4,5  mencerminkan kondisi bank yang secara umum kurang sehat.
5. Peringkat komposit 5 (PK-5), dengan nilai komposit 4,5 < komposit < 5 mencerminkan kondisi bank yang secata umum tidak sehat.

## Return on Assets
Menurut  Riyadi  (2011:155-158) Return  on  Asset adalah  rasio  profitabiltas  yang menunjukkan perbandingan antara laba sebelum pajak dengan total aset bank . Rasio ini digunakan untuk  mengukur  kemampuan  manajemen  bank  dalam  memperoleh  keuntungan  (laba)  secara keseluruhan. Semakin besar Return on Asset suatu bank, semakin besar pula tingkat keuntungan yang dicapai bank tersebut dan semakin baik pula posisi bank tersebut dari segi penggunaan aset. Dengan demikian semakin tinggi aset bank dialokasikan pada pinjaman dan semakin rendah rasio permodalan, maka kemungkinan bank untuk gagal akan semakin meningkat.
Rasio  ini  dirumuskan  sebagai  berikut  (Surat  Edaran  Bank  Indonesia  Nomor 13/24/DPNP/2011) :
𝑅𝑒𝑡𝑢𝑟𝑛 𝑜𝑛 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡 = 𝐿𝑎𝑏𝑎 𝐵𝑒𝑟𝑠𝑖ℎ 𝑆𝑒𝑡𝑒𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑎𝑗𝑎𝑘
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡 𝑥 100%

## Capital Adequacy Ratio
Menurut  Kasmir  (2014:46) Capital  Adequacy  Ratio adalah  perbandingan  rasio  tersebut antara  rasio  modal  terhadap  aktiva  tertimbang  menurut  resiko  dan  sesuai  ketentuan  pemerintah. Capital Adequacy Ratio adalah rasio yang memperhatikan seberapa jauh seluruh aktiva bank yang mengandung resiko (kredit, penyertaan, surat berharga, tagihan pada bank lain) ikut dibiayai dari
dana  modal  sendiri  bank  disamping  memperoleh  dana-dana  dari  sumber-sumber  di  luar  bank, seperti dana masyarakat, pinjaman, dan lain-lain :
Rasio  ini  dirumuskan  sebagai  berikut  (Surat  Edaran  Bank  Indonesia  Nomor 13/24/DPNP/2011) :
𝐶𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑑𝑒𝑞𝑢𝑎𝑐𝑦 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜  = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑀𝑜𝑑𝑎𝑙 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐴𝑘𝑡𝑖𝑣𝑎 𝑀𝑒𝑛𝑢𝑟𝑢𝑡 𝑅𝑖𝑠𝑖𝑘𝑜 (𝐴𝑇𝑀𝑅) 𝑥 100%

## Financial Distress
Financial  distress didefinisikan  "telah  kehilangan  nilai  pasar  karena  kinerja  yang  buruk, mereka adalah produsen yang tidak efisien, dan cenderung memiliki pengaruh finansial yang tinggi dan  masalah cash  flow .  Dalam  arti  manajerial  bahwa  harga  mereka  cenderung  lebih  sensitif terhadap  perubahan  ekonomi,  dan  mereka  cenderung  untuk  bertahan  hidup  di  kondisi  ekonomi yang memburuk (Bhattacharjee & Han, 2014).
Dalam  penelitian  ini, Financial  Distress diukur  menggunakan  model Altman  Z-score . Z- score telah  memodifikasi  rumusnya  untuk  dapat  digunakan  oleh  semua  jenis  perusahaan  yang sebelumnya banyak digunakan disektor manufaktur. Seiring berjalannya waktu model Altman Z- score ini dapat digunakan di sektor jasa atau perbankan. Berikut persamaan Z-score dimodifikasi yaitu (Sagho dan Merkusiwati, 2015):
Z = 6,56X1 + 3,26X2 + 6,72X3 + 1,05 X4 Keterangan : Z = Z-score index X1 = ( Working Capital )/( Total Asset ) X2 = ( Retained Earnings )/( Total Assets ) X3 = ( Earning before interest and taxes )/( Total Asset ) X4 = ( Market Value of Equity )/( Book value of total Liabilities )
Setelah  menemukan Z-score  index berdasarkan  rumus  yang  ada  diatas,  kemudian  dapat diklasifikasikan perbankan yang sehat dan bangkrut berdasarkan pada nilai Z-score model altman yaitu:
1. Nilai Z < 1,1 maka perbankan masuk kategori Bangkrut.
2. Nilai 1,1< Z < 2,60 maka perbankan masuk dalam kategori Grey Area .
3. Nilai Z > 2,60 maka perbankan masuk dalam kategori Aman.
Karena  Variabel  dependen  dalam  penelitian  ini  menggunakan  skala  pengukuran  variabel dummy yang dibagi menjadi 2 kategori dan hanya menggunakan 2 angka seperti bilangan biner, jadi klasifikasi perbankan yang sehat dan bangkrut yaituseperti berikut :
1. “ Non Financial Distress ” dengan nilai Z-score >1,1 masuk kedalam kategori 0. 2. “ Financial Distress ” dengan nilai Z-score <1,1 masuk kedalam kategori 1.

## Hipotesis
Berdasarkan landasan teori diatas, maka didapatkan hipotesis sebagai berikut : H1 = NPL berpengaruh terhadap Financial Distress . H2 = LDR berpengaruh terhadap Financial Distress . H3 = GCG berpengaruh terhadap Financial Distress . H4 = ROA berpengaruh terhadap Financial Distress . H5 = CAR berpengaruh terhadap Financial Distress . H6 = NPL, LDR, GCG, CAR dan ROA berpengaruh terhadap Financial Distress .

## METODE PENELITIAN
Penelitian  dilaksanakan  dengan  menggunakan  data  sekunder  sebanyak  45  populasi perbankan  yang  tercatat  di  Bursa  Efek  Indonesia  pada  tahun  2016  hingga  2019  melalui  situs www.idx.co.id.  Sampel  yang  dimanfaatkan  adalah  sebanyak  21  perbankan  dimana  data  tersebut
telah memenuhi kriteria/syarat yang dibuat oleh peneliti. Sampel yang dipakai oleh peneliti dipilah dengan memakai metode purposive sampling dengan kriteria/syarat oleh peneliti. Adapun kriteria yang mendasari peneliti dalam pemilihan sampel penelitian adalah :
1. Perbankan  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  secara  berturut-turut  selama  periode pengamatan yaitu periode 2016 - 2019.
2. Perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia secara berturut - turut menerbitkan Laporan Keuangan periode 2016 – 2019.
3. Perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia secara berturut  - turut menerbitkan Annual Report periode 2016 - 2019.
4. Perbankan yang menyajikan data perhitungan Rasio Keuangan ( Non Performing Loan, Loan to Deposits Ratio, Good Corporate Covernance, Return on Assets dan Capital Adequacy Ratio ) secara lengkap dan sesuai dengan Variabel yang akan diteliti selama pengamatan 2016 –2019.
5. Perbankan  yang  mengalami  kondisi financial  distress selama  periode  2016  -  2019  berturut  - turut serta yang tidak mengalami kondisi financial distress selama periode 2016 - 2019 berturut - turut.
Tabel 2. Kriteria Pengambilan Sampel Kriteria Jumlah Perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2016 - 2019 45 Perbankan yang tidak melaporkan Laporan Keuangan dan Annual  Report  secara  konsisten  di  Bursa  Efek  Indonesia periode 2016 - 2019 (18)
Perbankan  yang  tidak  mengalami Financial  Distress dan Non  Financial  Distress berturut  -  turut  selama  periode 2016 - 2019 (6) Total Sampel 21  Financial Distress 6  Non Financial Distress 15 Total Sampel yang digunakan sesuai periode penelitian (21 x 4) 84
Pada tabel 2 menunjukkan bahwa berdasarkan kriteria Purposive Sampling perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia adalah 45 perbankan. Perbankan diseleksi sesuai dengan kriteria yang  sudah  ditetapkan.  Hasil  seleksi  sampel  penelitian  yaitu  sebanyak  21  perbankan,  perbankan yang  mengalami Financial  Distress selama  periode  2016  -  2019  sebanyak  6  perbankan  serta perbankan yang tidak pernah mengalami Financial Distress selama periode 2016 - 2019 sebanyak 15 perbankan.
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  Regresi  logistik  untuk  mengetahui  pengaruh  variabel independen  terhadap  variabel  dependen. Logistic  regression digunakan  untuk  menguji  apakah probabilitas  terjadinya  variabel  dependen  dapat  diprediksi  dengan  variabel  independennya (Ghozali, 2013:333) Untuk pengujian regresi logistik menggunakan rumus sebagai berikut:
Logit FINC_DIS = 𝜷 0 + 𝜷 1NPL + 𝜷 2LDR + 𝜷 3GCG + 𝜷 4ROA + 𝜷 5CAR + 𝜺
Keterangan :
FINC_DIS  =  variabel  dummy  untuk  kemungkinan  financial  distress,  yaitu:  nilai  1  (satu)  untuk perusahaan financial distress dan nilai 0 (nol) untuk perusahaan non financial distress. 𝛽 0 =    Konstanta 𝛽 1-5 =  Koefisien NPL =  Non Performing Loan
LDR =  Loan to Deposits GCG =  Good Corporate Covernance CAR =  Capital Adequacy ROA =  Return on Assets 𝜺 = Error
HASIL
Menilai kelayakan model regresi
Hasil dari kelayakan regresi dinilai dengan goodness of fit yang diukur dengan Chi-Square pada  bagian  bawah  uji Hosmer  and  Lemeshow dengan  ketentuan  jika  nilai  signifikansi  dalam Hosmer  and  Lemeshow >  0,05  maka  model  yang  digunakan  dalam  penelitian  dikatakan  fit  dan layak untuk digunakan dalam analisis selanjutnya.
Tabel 3. Hasil Uji Hosmer and Lemeshowis Hosmer and Lemeshow Test Step Chi-square df Sig. 1 12,308 8 ,138
Sumber: Data diolah penulis dari SPSS 25, 2020
Dari output di atas terlihat bahwa nilai Chi Square adalah sebesar 12,308 dengan nilai sig sebesar 0.138. Dari hasil tersebut terlihat bahwa nilai sig lebih besar daripada 0.05 sehingga model regresi layak untuk digunakan dalam analisis selanjunya, karena tidak ada perbedaan yang nyata antara  klasifikasi  yang  diprediksi  dengan  klasifikasi  yang  diamati.  Atau  dapat  dikatakan  bahwa model mampu memprediksi nilai observasinya.

## Menilai Keseluruhan Model (Overall Model Fit)
Untuk  menilai  keseluruhan  model  ( overall    fit  model) ditunjukkan  dengan  nilai  -2 Log Likehood dimana jika nilai -2 Log Likehood ( block Number=0) lebih besar dibandingkan dengan nilai  -2 Log Likehood  (block  Number=1), maka  keseluruhan  model  menunjukkan  model  regresi yang  baik.  Jika  terjadi  penurunan,  maka  model  tersebut  menunjukkan  model  regresi  yang  baik. Hasilnya dapat di lihat pada tabel berikut :
Tabel 4. Hasil Uji Overall Model Fit Iteration History a,b,c Iteration -2 Log likelihood Coefficients Constant Step 0  1 100,570 -,857 2 100,509 -,916 3 100,509 -,916
Sumber: Data diolah penulis dengan SPSS 25, 2020.
Iteration History a,b,c,d Iteration -2 Log likelihoo d Coefficients Const ant NPL LDR GCG ROA  CAR Step 1  1 70,034  -,069 ,101 -,025 ,676  -,252  -,002 2 64,790  -,215 ,163 -,036 1,026  -,409 ,000 3 64,231  -,196 ,187 -,040 1,155  -,497 ,000 4 64,218  -,160 ,189 -,040 1,168  -,517 ,000 5 64,218  -,158 ,190 -,040 1,168  -,517 ,000 6 64,218  -,158 ,190 -,040 1,168  -,517 ,000
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 5 Nomor 1, Februari 2021 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v5i1.320
Sumber: Data diolah penulis dengan SPSS 25, 2020. Dari output di atas terlihat bahwa nilai -2 Log Likehood (block Number=0) sebesar 100,509 dan  pada  nilai  -2 Log  Likehood  (block  Number=1) sebesar  64,218.  Hasil  tersebut  dapat menunjukkan  model  regresi  logistik  yang  baik  karena,  nilai-2 Log  Likehood  (block  Number=0) lebih besar dibandingkan dengan nilai -2 Log Likehood (block Number=1).

## Regresi Logistik
Uji  regresi  logistik  dilakukan  untuk  mengetahui  besarnya  pengaruh  hubungan  variabel independen terhadap variabel dependen. Besarnya pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen secara bersama-sama dapat dihitung melalui suatu persamaan regresi logistik. Hasil uji regresi logistik dapat dilihat dari tabel berikut:
Tabel 5. Hasil Uji Regresi Logistik
Variables in the Equation
B S.E. Wald  df  Sig.  Exp(B) 95% C.I.for EXP(B) Lower  Upper Step 1 a NPL ,190 ,217 ,763 1  ,383 1,209 ,790 1,849 LDR -,040 ,025  2,544 1  ,111 ,961 ,914 1,009 GCG 1,168 ,733  2,538 1  ,111 3,216 ,764  13,535 ROA -,517 ,242  4,554 1  ,033 ,596 ,371 ,959 CAR ,000 ,042 ,000 1  ,992 1,000 ,921 1,085 Constant -,158 3,043 ,003 1  ,959 ,854
a. Variable(s) entered on step 1: NPL, LDR, GCG, ROA, CAR.
Sumber: Data diolah penulis dengan SPSS 25, 2020.
Dari  hasil  analisis  dengan  bantuan  program  SPSS  25,  maka  dapat  diketahui  persamaan regresi yang terbentuk. Adapun persamaan regresi logistik, sebagai berikut:
Logit FINC_DIS = - 0,158 + 0,190NPL - 0,040LDR + 1,168GCG - 0,517ROA + 0,00CAR + 𝜺
Konstanta  sebesar  -0,158  menunjukkan  bahwa  jika  variabel-variabel  independen  (NPL, LDR,  GCG,  ROA  dan  CAR)  diasumsikan  tidak  mengalami  perubahan  (konstan)  maka  peluang perusahaan mengalami kondisi financial distress sebesar -0,158%.

## Uji Hipotesis Uji Wald
Pengujian  dalam  penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  hubungan    variabel-variabel independen.  Pengujian  dilakukan  menggunakan  nilai  signifikansi  5%  atau  0.05  karena  dianggap cukup memadai dalam pembandingan antar variabel-variabel pengambilan keputusan berdasarkan probabilitas.
Tabel 6. Hasil Uji Wald Variables in the Equation B S.E.  Wald df Sig. Exp( B) 95% C.I.for EXP(B) Lower Upper Step 1 a NPL ,190  ,217 ,763 1 ,383  1,209 ,790 1,849 LDR -,040  ,025  2,544 1 ,111 ,961 ,914 1,009 GCG 1,168  ,733  2,538 1 ,111  3,216 ,764  13,535 ROA -,517  ,242  4,554 1 ,033 ,596 ,371 ,959
CAR ,000  ,042 ,000 1 ,992  1,000 ,921 1,085 Constant -,158  3,04 3 ,003 1 ,959 ,854
a. Variable(s) entered on step 1: NPL, LDR, GCG, ROA, CAR.
Sumber: Data diolah penulis dengan SPSS 25, 2020.
Berdasarkan tabel diatas dapat diambil kesimpulan bahwa : Dari  tabel  di  atas  dapat  dilihat  nilai  beta  sebesar  0,190  dengan  signifikansi  0,383. Karena memiliki  nilai  signifikansi  di  atas  0,05  menunjukkan  bahwa  variabel risk  profile yang  diukur dengan Non Performing Loan (NPL) tidak berpengaruh terhadap financial distress.
Dari tabel di atas dapat dilihat nilai beta sebesar  -0,040 dengan signifikansi 0,111. Karena memiliki  nilai  signifikansi  di  atas  0,05  menunjukkan  bahwa  variabel risk  profile yang  diukur dengan Loan to Deposit Ratio (LDR) tidak berpengaruh terhadap financial distress.
Dari  tabel  di  atas  dapat  dilihat  nilai  beta  sebesar  1,168  dengan  signifikansi  0,111. Karena memiliki nilai signifikansi di atas 0,05 menunjukkan bahwa variabel Good Corporate Governance (GCG) yang di ukur dengan nilai komposit tidak berpengaruh terhadap financial distress. Dari tabel di atas dapat dilihat nilai beta sebesar  -0,517 dengan signifikansi 0,033. Karena memiliki  nilai  signifikansi  di  bawah  0,05  dan  memiliki  nilai  beta  negatif  menunjukkan  bahwa variabel earning yang diukur dengan Return on Asset (ROA) memiliki pengaruh negatif terhadap financial distress.
Dari  tabel  di  atas  dapat  dilihat  nilai  beta  sebesar  0,00  dengan  signifikansi  0,992.  Karena memiliki nilai signifikansi di atas 0,05 menunjukkan bahwa variabel capital yang diukur dengan Capital Adequacy Ratio (CAR) tidak berpengaruh terhadap financial distress.

## Uji Omnibus Test
Pengaruh  RGEC  terhadap financial distress dapat  dilihat  dari  tabel omnibus  test  of  model coefficients (pengujian simultan), dengan  ketentuan adalah  jika nilai signifikansi  lebih  kecil dari 0,05 maka hipotesis dapat diterima.
Tabel 7. Hasil Uji Omnibus Test
Omnibus Tests of Model Coefficients Chi-square df Sig. Step 1 Step 36,292 5 ,000 Block 36,292 5 ,000 Model 36,292 5 ,000
Sumber : Data diolah penulis dengan SPSS 25, 2020.
Berdasarkan  tabel  4.13  dapat  dilihat  bahwa  nilai Chi-square adalah  sebesar  36,292 dan degree of freedom sebesar 5, serta signifikansi sebesar 0,000. Hal ini berarti bahwa (0,000 < 0,05) dengan demikian, kondisi ini berarti bahwa variabel independen yaitu NPL, LDR, GCG, ROA dan CAR secara bersama-sama memiliki pengaruh untuk memprediksi kondisi financial distress pada bank yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2016-2019.

## Koefisien Determinasi
Nagelkerke  R  Square merupakan  modifikasi  dari  koefisien Cox  &  Sn ell  yang  merupakan pengujian  yang  dilakukan  untuk  mengetahui  seberapa  besar  variabel  independen  mampu menjelaskan dan mempengaruhi variabel dependen.
Tabel 8. Uji Koefisien Determinasi
Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 64,218 a ,351 ,503
a. Estimation terminated at iteration number 6 because parameter estimates changed by less than ,001.
Sumber: Data diolah penulis dengan SPSS 25, 2020.
Besarnya koefisien regresi dapat dilihat dalam kolom Cox & Snell R Square dan Nagelkerke R Square. Berdasarkan hasil pengolahan data dengan menggunakan metode regresi logistik, maka didapat koefisien determinasi yang dilihat dari Cox & Snell R Square sebesar 0,351 atau 35,1% dan Nagelkerke  R  Square sebesar  0,503  atau  50,3%.  Hal  ini  menunjukkan  kombinasi  variabel independen yaitu rasio NPL, LDR, GCG, ROA dan CAR mampu menjelaskan variasi dari variabel dependen yaitu financial distress yaitu  sebesar 50,3% sedangkan sisanya 49,7% oleh faktor lain yang tidak diikutsertakan dalam model.

## PEMBAHASAN
Pengaruh Non Performing Loan (NPL) Secara Parsial Terhadap Financial Distress Non  Performing  Loan secara  parsial  tidak  berpengaruh  terhadap financial  distress pada perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2016-2019. Dengan diperoleh nilai beta sebesar  0,190  dengan  signifikansi  0,383,  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  semakin  tinggi  nilai Non Performing Loan tidak dapat mempengaruhi Financial distress. Hasil temuan ini mendukung hasil penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Zahronya  dan  Mahardika  (2018)  bahwa  NPL  tidak berpengaruh signifikan terhadap Financial Distress .
Pengaruh Loan to Deposit Ratio (LDR) Secara Parsial Terhadap Financial Distress Loan  to  Deposit  Ratio secara  parsial  tidak  berpengaruh  terhadap financial  distress pada perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2016-2019. Dengan diperoleh nilai beta sebesar -0,040 dengan signifikansi 0,111, Hal ini menunjukkan bahwa semakin tinggi nilai Loan to Deposit  Ratio tidak  dapat  mempengaruhi Financial  distress. Hasil  temuan  ini  mendukung  hasil penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Sofiasani  dan  Gautama  (2016)  bahwa  LDR  tidak berpengaruh terhadap Financial Distress.
Pengaruh Good Corporate Governance (GCG) Secara Parsial Terhadap Financial Distress Good  Gorporate  Governance secara  parsial  tidak  berpengaruh  terhadap financial  distress pada perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2016-2019. Dengan diperoleh nilai beta sebesar 1,168 dengan signifikansi 0,111, Hal ini menunjukkan bahwa semakin tinggi/rendah nilai Good Corporate Governance tidak dapat mempengaruhi Financial distress . Hasil temuan ini mendukung  hasil  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Sadida  (2018)  bahwa  GCG  tidak berpengaruh terhadap Financial Distress.

## Pengaruh Return on Assets (ROA) Secara Parsial Terhadap Financial Distress
Return  on  Asset secara  parsial  berpengaruh  negatif  terhadap financial  distress pada perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2016-2019. Dengan diperoleh nilai beta sebesar -0,517 dengan signifikansi 0,033. Hal ini menunjukkan bahwa semakin tinggi nilai Return on Asset (ROA) dapat membuat perbankan tidak mengalami Financial distress dan apabila nilai ROA  menurun  dapat  membuat  perbankan  mengalami Financial  Distress .  Hasil  temuan  ini mendukung  hasil  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Andari  dan  Wiksuana  (2017)  bahwa ROA berpengaruh negatif terhadap Financial Distress.
Pengaruh Capital Adequacy Ratio (CAR) Secara Parsial Terhadap Financial Distress Capital  Adequacy  Ratio secara  parsial  tidak  berpengaruh  terhadap financial  distress pada perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2016-2019. Dengan diperoleh nilai beta sebesar 0,00 dengan signifikansi 0,992, Hal ini menunjukkan bahwa semakin tinggi/rendah nilai
Capital  Adequacy  Ratio tidak  dapat  mempengaruhi Financial  distress .  Hasil  temuan  ini mendukung  hasil  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Wijaya,  Wahjoe  dan  Kurnia  (2018) bahwa CAR tidak berpengaruh terhadap Financial Distress.
Pengaruh NPL, LDR, GCG, ROA dan CAR Secara Simultan Terhadap Financial Distress Berdasarkan  hasil  pengujian  dapat  dilihat  bahwa  nilai  signifikansi  sebesar  0,000.  Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa variabel NPL, LDR, GCG, ROA dan CAR secara bersamaan berpengaruh signifikan terhadap Financial Distress pada perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2016-2019. Dan hasil penelitian ini terlihat bahwa pengaruh dari kelima variabel independen yaitu NPL, LDR, GCG, ROA dan CAR dapat merubah kondisi Financial Distress pada perbankan.  Kondisi Financial  Distress dan Non  Financial  Distress bergantung  pada  tinggi  atau rendahnya nilai NPL, LDR, GCG, ROA dan CAR.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  regresi  logistik,  dapat  diungkapkan  bahwa Return  on  Asset berpengaruh  negatif  terhadap Financial  Distress .  Sedangkan Non  Performing  Loan , Loan  to Deposit Ratio , Good Corporate Governance , dan Capital Adequacy Ratio tidak memiliki pengaruh terhadap Financial Distress . Secara simultan Non Performing Loan , Loan to Deposit Ratio , Good Corporate Governance , Return on Asset , Capital Adequacy Ratio berpengaruh terhadap Financial Distress .

## Saran
Bagi pihak perbankan diharapkan lebih memperhatikan serta meningkatkan nilai Return on Asset perbankan dengan cara menurunkan biaya dana dan meningkatkan realisasi kredit berkualitas serta mengelola perbankan dengan tepat karena, semakin tinggi Return on Asset akan semakin kecil perbankan mengalami Financial Distress . Untuk peneliti selanjutnya, penulis menyarankan dapat menggunakan indikator eksternal lainnya agar dapat memperoleh hasil yang lebih bervariatif, misal inflasi,  kurs  dan  sebagainya.  Penulis  juga  menyarankan  agar  menggunakan  metode  penelitian logistik multinominal.
REFERENSI
Andari, N. M., & Wiksuana, I. (2017). Rgec Sebagai Determinasi Dalam Menaggulangi Financial Distress Pada Perusahaan Perbankan Di Bursa Efek Indonesia. E-Jurnal Manajemen Unud, Vol.6, No.1 , 116-145.
Bhattacharjee,  A.,  &  Han,  J.  (2014).  Financial  Distress  of  Chinese  Firm:  Microeconomic, Macroeconomic  and  Institutional  Influences. China  Economic  Review  Volume  30 ,  244- 262.
Diena, B. (2018). Risk Profile, Good Corporate Governance, Earning and Capital (RGEC) Sebagai Prediktor  Terhadap  Kondisi  Financial  Distress  Pada  Perusahaan  Perbankan. Jurnal Manajemen Bisnis Indonesia Edisi 4 .
Ghozali,  I.  (2016). Aplikasi  Analisis  Multivariate  dengan  Program  IBM  SPSS  23. Semarang: Universitas Diponegoro.
Hamdani.  (2016). Good  Corporate  Governance  Tinjauan  Etika  dalam  Praktik  Bisnis. Jakarta: Mitra Wacana Media.
Ismail. (2014). Akuntansi Bank : Teori dan Aplikasi dalam Rupiah Edisi Revisi. Jakarta: Kencana. Kasmir. (2013). Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya. Jakarta: Rajawali Pers. Kasmir.  (2014). Analisis  Laporan  Keuangan,  Edisi  Pertama,  Cetakan  Ketujuh. Jakarta:  PT. Rajagrafindo Persada.
Khadapi, M. (2017). Pengaruh Car, Roa, Bopo dan Fdr Terhadap Financial Distress Bank Umum Syariah di Indonesia Periode 2014-2016. Skripsi .
Prabowo,  D.,  &  Purwanto,  A.  (2015).  Analisis  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  intellectual capital  disclosure  dan  pengaruh  intellectual  capital  disclosure  terhadap  market capitalization. Diponegoro Journal of Accounting .
Riyadi,  S.  (2011). Banking  Assets  and  Liability  Management. Jakarta:  Fakultas  Ekonomi Universitas Indonesia. Riyadi,  S.  (2015). Banking  Asset  and  Liability  Management,  Edisi  keempat. Jakarta:  Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.
Ruslinawati, H. A. (2017). Pengaruh Rasio Keuangan Terhadap Financial Distress pada Perusahaan Manufaktur yang Listing di BEI 2011-2015. Skripsi .
Rustandi, F. (2019). Pengaruh Rgec (Risk Profile, Good Corporate Governance, Earnings, Capital) Terhadap Financial Distress Bank Perkreditan Rakyat di Yogyakarta Periode 2015-2017.
Jurnal .
Sagho, M. F., & Merkusiwati, N. (2015). Penggunaan Metode Altman Z-Score Modifikasi Untuk Memprediksi  Kebangkrutan  Bank  yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia. E-Jurnal Akuntansi Universitas Udayana 11.3 , 730-742.
Sajuri,  A.  S.  (2018).  Analisis  Pengaruh  Rasio  Camel  Terhadap  Prediksi  Financial  Distress  pada Perbankan yang Terdaftar di BEI tahun 2012-2016. Skripsi . Scott, W. R. (2012). Financing Accounting Theory 6th. Toronto: Pearson Education Canada. Septiwardani, D. (2018). Pengaruh Likuiditas dan Ukuran Perusahaan Terhadap Financial Distress.
Skripsi .
Sofiasani,  G., &  Gautama,  B.  (2016).  Pengaruh  Camel  Terhadap  Financial  Distress  pada  Sektor Perbankan  Indonesia  Periode  2009-2013. Journal  of  Business  Management  and Enterpreneurship Education Vol 1 Number 1 , 136-146.
Suwardjono. (2013). Teori Akuntansi Perekayasaan Pelaporan Keuangan. Yogjakarta: BPFE. Theodorus, S., & Artini, L. (2018). Studi Financial Distress Pada Perusahaan Perbankan di BEI. E- Jurnal Manajemen Unud, Vol 7, No.5 , 2710-2732.
Wijaya, R. R., Hapsari, D., & Kurnia. (2018). Pengaruh Rasio Camel Terhadap Financial Distress pada Bank Umum Syariah di Indonesia Periode 2011-2015. E-Proceeding of Management : Vol.5, No.1 , 786.
Zahronyana, B. D., & Mahardika, D. (2018). Assessing Probabilities of Financial Distress of Banks in UAE. International Journal of Managerial Finance , 90-98.