## IMPLEMENTASI OHLSON’S MODEL SEBAGAI EARLY WARNING SYSTEM DALAM MEMPREDIKSI FINANCIAL DISTRESS NASABAH KREDIT MODAL KERJA DI BRI
Fida Oktafiani, S,KM, MM STIE YAPAN Surabaya fidaokta@gmail.com

## Abstrak
Debitur  yang  memiliki  kemampuan  untuk  mengembalikan  kredit  tepat  waktu  dan jumlah  yang  sesuai  merupakan  salah  satu  aset  berharga  sebuah  bank.  Kredit  bermasalah merupakan salah satu hal yang sangat rentan terjadi di BRI cabang Pahlawan. Oleh karena itu, diperlukan alat yang bisa  mendeteksi  gejala kebangkrutan sejak  dini. Salah satu alat alternatif yang bisa digunakam sebagai pelengkap dari credit risk rating adalah Ohlson’s model.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  melihat  apakah  teori  model  Ohlson  mampu mendeteksi financial distress debitur pinjaman di BRI cabang Pahlawan  dan  variabel-variabel yang turut memprediksi potensi kebangkrutan dalam proses renewal kredit tersebut. Peneliti menggunakan teknik purposive sampling untuk nasabah kredit modal kerja BRI Pahlawan  periode  2008-2010.  Variabel  independen  yang  digunakan  adalah  SIZE,  TLTA, WCTA, CLCA, OENEG, NITA. FUTL dan INTWO. Data per model  dianalisa menggunakan analisa regresi logistik.
Hasil analisa regresi logistik menunjukkan bahwa teori model Ohlson dapat mendeteksi financial  distress pada  debitur  pinjaman  KMK  BRI  Pahlawan.  Akurasi  masing-masing  model adalah  93.3%  pada  model  1,  83.3%  pada  model  2  dan  73.3%  pada  model  3.  Variabel  SIZE adalah variabel yang berpengaruh di semua model.
Kata kunci : gejala kebangkrutan, kredit, ohlson’s model , regresi logistik.

## Abstract
One  of  valuable  asset  of  a  bank  is  competend  debtors,  ie.  Borrowers  who  have  the capability  to  repay  their  loans  according  to  a  specified  amount  and  on  time.  The  BRI Pahlawan  branch  Surabaya  which  provides  credit facilities  to  them  is  vulnerable  to  potential problems  such  as  non-performing  loans.  Therefore,  their  financial  distresses  if  any  must  be detected  as  early  as  possible.  The  Ohlson’s  model  is  one  of  the  complementing  alternatives available for fixed credit risk rating.
This study has two objectives, namely to determine whether the Ohlson’s model is able to  predict  potential  bankruptcy  of  existing  clients  with  working  capital  loans  from  the  BRI Pahlawan  branch  and secondly,  to  determine  variables  that  could  predict  a  financial  distress in the process of credit renewals.
The sample used here are working capital loan customers of the BRI Pahlawan branch taken  by  purposive  sampling  technique  within  the  period  of  2008-2010.  Nine  variables  are used  here,  they  are  SIZE,  TLTA,  WCTA,  CLCA,  OENEG,  NITA,  FUTL  and  INTWO. Processing of data using logistic regression analysis.
The result were that Ohlson’s is able to predict potential bankruptcy of existing clients with  working  capital  loans  with  accuracy  levels  of  93.3%  in  model  1,  83.3%  in  model  2  and 73.3% in model 3. A significant variable in each model is SIZE.
Key word : credit, financial distress, ohlson’s model, the logistic regression.

## 1. PENDAHULUAN
Bank  sebagai  lembaga  perantara  keuangan  dalam  suatu  perekonomian  negara mempunyai  dua  aktifitas  fungsional  utama  yaitu  aktifitas  pendanaan  ( funding  activity )  dan aktifitas  perkreditan  ( lending  activity ).  Pada  aktifitas  perkreditan,  bank  memerlukan  suatu informasi  yang  lengkap  dan  akurat  berkaitan  dengan  kondisi  debitur  atau  calon  debitur  baik informasi  internal  maupun  eksternal,  yang  memungkinkan  untuk  mengurangi  resiko  kredit. Dengan  adanya  resiko  kredit,  maka  bank  dituntut  untuk  melakukan  analisis  atas  kinerja debitur terutama dalam hal likuiditas debitur serta aturan pembatasan pemberian kredit.
Resiko  kredit  yang  terjadi  di  BRI  bersumber  dari  ketidakmampuan  debitur  memenuhi kewajibannya  sesuai  dengan  perjanjian  kreditnya.  Bank  BRI  sudah  melakukan  penerapan CRR  dalam  usaha  mengurangi  resiko  kredit  yang  akan terjadi  dikemudian  hari.  Akan tetapi, penerapan  CRR  sebagai early  warning  system perlu  diperbaharui  indikator-indikatornya, karena  masih  melibatkan  aspek  kualitatif  dimana  penilaiannya  masih  bersifat  subjektif  dari sudut pandang pemrakarsa kredit.
Kebangkrutan  atau  kegagalan  bisnis  suatu  perusahaan  bisa  terjadi  apabila  semua hutangnya  melebihi semua penilaian wajar dari total kekayaannya. Kebangkrutan terjadi bila manajemen perusahaan terlambat untuk mengantisipasi gejala-gejala kebangkrutan. Salah satu gejala  kebangkrutan  adalah financial  distress .  Rasio  keuangan  yang  diambil  dari  laporan keuangan  untuk  kemudian  dianalisa  dapat  digunakan  sebagai  alat  untuk  mendeteksi  gejala kebangkrutan.
Pentingnya rasio keuangan dalam penilaian kondisi suatu perusahaan menjadikan rasio keuangan  banyak  digunakan  dalam  beberapa  penelitian  untuk  meramal  kelangsungan  suatu usaha. Beberapa penelitian yang menggunakan analisa rasio untuk meramal kegagalan usaha diantaranya  adalah  penelitian  yang  dilakukan  Beaver  (1966,1968),  Altman  (1968,  1984), Blum (1974), Ohlson (1980), dan Zmijewski (1983).
Ohlson (1980) adalah peneliti pertama yang menggunakan analisa logit untuk meramal terjadinya  kebangkrutan.  Penelitian  Ohlson  menggunakan  2163  sampel  perusahaan  yang terdiri  dari  105  sampel  perusahaan  bangkrut  dan  2058  perusahaan  yang  sehat.  Terdapat  7 rasio  keuangan  yang  mampu  mendeteksi  perusahaan  yang  akan  pailit  dengan  akurasi  yang mendekati hasil penelitian Altman.
Krisis  ekonomi  yang  terjadi  di  tahun  1990-an  membuat  banyak  perusahaan  yang mengalami kegagalan sehingga muncul penelitian-penelitan di Indonesia yang menggunakan rasio keuangan sebagai salah satu alat untuk meramal ketidakberhasilan suatu usaha. Surifah
(1999), Aryati dan Manao (2000), Mongid (2000), dan Wilopo (2000) melakukan penelitian terhadap  beberapa  bank  di  Indonesia  sebelum  terjadinya  kegagalan.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  kegagalan  bank  dapat  diramal  beberapa  tahun  sebelumnya  dengan menggunakan rasio keuangan.
Dari  beberapa  hasil  penelitian  diatas,  maka  untuk  meminimalkan  resiko  kredit,  harus dilakukan  analisa  terhadap  rasio  keuangan  debitur  untuk  mendeteksi  lebih  dini  potensi kegagalan  usaha  debitur  yang  sudah  menjadi  nasabah existing di  BRI  cabang  Surabaya Pahlawan. Dengan alasan tersebut, maka peneliti  tertarik untuk menganalisa seberapa akurat kemampuan  Ohlson’s  model  dalam  mendeteksi  gejala  kegagalan  usaha  ( financial  distress ) debitur pinjaman BRI cabang Pahlawan dan variabel-variabel yang turut memprediksi potensi kebangkrutan dalam proses renewal kredit tersebut.

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1 Kredit
Berdasarkan  undang-undang  perbankan  No.  10  tahun  1998  kredit  dapat  diartikan sebagai pendanaan oleh bank kepada suatu unit usaha debitur dengan jumlah pinjaman, jangka waktu dan syarat-syarat tertentu lainnya yang telah disepakati bersama yang dituangkan dalam perjanjian  kredit  yang  berisi  antara  lain  kesanggupan  peminjam  dalam  hal  ini  nasabah  untuk mengembalikan pokok pinjaman beserta bunganya.
Kredit  yang  dijadikan  sampel  pada  penelitian  ini  adalah  kredit  usaha  jangka  pendek yang  diberikan  oleh  pihak  bank  untuk  membiayai  operasional  usaha  debitur  kurang  dari  3 tahun.
Kualitas  kredit  pada  perbankan  dinilai  berdasarkan  tingkat  kolektibilitasnya.  Tolak ukur  kualitas  kredit  adalah  kemampuan  debitur  dalam  mengembalikan  pokok  pinjaman beserta bunganya tepat waktu sesuai dengan perjanjian yang telah disepakati bersama.
Klasifikasi kredit berdasarkan kolektibilitasnya diatur dalam Surat Keputusan Direksi Bank Indonesia No 31/147/KEP/DIR tanggal 12 November 1998 tentang Penentuan Kualitas Aktiva  Produktif.  Berdasarkan  surat  keputusan  tersebut,  kredit  berdasarkan  kolektibilitasnya dibagi  menjadi    kredit  lancar  (tidak  ada  tunggakan  pokok  maupun  bunga),  dalam  perhatian khusus  (menunggak  angsuran  pokok  dan  atau  bunga  kurang  dari  90  hari),  kurang  lancar (menunggak  angsuran  pokok  dan  atau  bunga  antara  90-180  hari),  diragukan  (menunggak angsuran pokok dan atau bunga antara 181-270 hari), dan macet (menunggak angsuran pokok dan atau bunga diatas 270 hari).
Risiko  adalah  kombinasi  probabilita  suatu  kejadian  dengan  konsekuensi  atau akibatnya  (Siahaan,  2007).  Dalam  hal  pemberian  kredit  di  perbankan  tentunya  tidak  akan luput  dari  resiko  yaitu  yang  dinamakan lending  risk dimana  resiko  yang  terjadi  apabila debitur  tidak  sanggup  memenuhi  kewajibannya  baik  dalam  hal  pembayaran  pokok  maupun bunga  sesuai  perjanjian  yang  telah  disepakati.  Risiko  kredit  dapat  diklasifikasikan  sebagai berikut :
a. Lending  risk ,  yaitu  kerugian  yang  diakibatkan  karena  debitur  tidak  sanggup  untuk memenuhi kewajibannya sesuai dengan perjanjian yang telah disepakati.
b. Counterparty  risk merupakan  kerugian  yang  terjadi  apabila  dimana counterpart gagal atau tidak sanggup  melunasi  hutang  yang diberikan oleh pihak bank sebelum atau pada saat tanggal kesepakatan
c. Issuer  risk adalah  kerugian  yang  terjadi  apabila  penerbit  suatu  surat  berharga  tidak sanggup membayar sejumlah nilai surat berharga yang diterbitkan

## 2.2 Financial Distress
Definisi  distress  keuangan  ( financial  distress )  yang  sangat  luas  menyebabkan  ada beberapa  istilah  dengan  pengertian  yang  sama  seperti  kesulitan  keuangan/distress  keuangan ( financial distress ), kegagalan ( failure ), kebangkrutan/pailit ( bankruptcy ) dan insolvent/insolvency .
Menurut  Brigham  and  Gapenski  (1996) financial  distress suatu  usaha  bisa  dilihat apabila terdapat kejadian sebagai berikut :
1. Kegagalan ekonomis ( economic failure ) yaitu kondisi dimana total biaya melebihi total pendapatan yang diperoleh.
2. Kegagalan usaha ( business failure ) yaitu penghentian operasional usaha karena beberapa sebab yang pada akhirnya menyebabkan kerugian pada pemberi kredit.
3. Technical insolvency yaitu kondisi dimana perusahaan tidak likuid yang mengakibatkan perusahaan tidak memiliki dana untuk memenuhi kewajiban atau membayar hutang yang telah jatuh tempo.
4. Insolvency  in  bankruptcy yaitu  kondisi  keuangan  perusahaan  yang  total  nilai  buku kewajibannya  lebih  besar  dari  nilai  aktivanya  atau  model  sendiri  (ekuitas)  perusahaan telah menjadi negatif.
5. Kebangkrutan  legal  ( legal  bankruptcy )  yaitu  kondisi  dimana  suatu  usaha  dinyatakan pailit oleh pengadilan.
Apabilan  suatu  usaha  selama  3  tahun  terus  merugi  atau  terdapat  saldo  rugi  sebesar 50%  atau  lebih  dari  modal  yang  disetor  dalam  periode  neraca  terakhir,  maka  berdasarkan peraturan  pencatatan  Bursa  Efek  Jakarta  No.  1B  tahun  2000  dan  2001  usaha  tersebut dinyatakan bangkrut.

## 2.3 Ohlson’s Model
Ohlson  mencoba  menghilangkan  masalah  MDA  yang  terjadi  pada  beberapa penelitian  sebelumnya  termasuk  yang  dilakukan  oleh  Altman  dengan  menggunakan  model analisa  logit  kondisional.  Variabel  rasio  keuangan  yang  digunakan  oleh  Ohlson  adalah Size {log(total  assets/GNP  price-level  index)},  total  liabilities/total  assets,  working  capital/total assets, current liabilities/current assets, dummy variable (1 if total liabilities > total assets; 0 otherwise), net income/total assets, fund from operations/total liabilities, dummy variable (1 if  net  income  was  negatif,  0  otherwise),  net  incomet,  -/-  net  incomet-1/net  incomet  +  net incomet-1 .  Pemilihan  9  prediktor  (rasio  keuangan)  tidak  berdasarkan  teori  yang  ketat,  akan tetapi hanya berdasarkan kesederhanaan dan kemudahan saja. Enam prediktor pertama dipilih karena prediktor tersebut yang paling sering disebutkan dalam literatur.
Rasio-rasio yang digunakan oleh Ohlson diatas adalah rasio likuiditas, rasio financial leverage dan rasio profitabilitas. Adapun pengaruh  masing-masing  indikator yang digunakan dalam Ohlson’s model terhadap kebangkrutan diuraikan dalam penjelasan dibawah ini :
1. SIZE
Variabel  ini  merupakan  rasio  relative  yang  mengukur  seberapa  besar  aset  perusahaan dibandingkan  dengan  pendapatan  nasional  ( GNP  Price  Level  Index ).  Kaitannya  dengan total aset adalah untuk melihat apakah perubahan tingkat harga berpengaruh terhadap size perusahaan.
Menurut  Yati  Kurniati  dan  Yanfitri  (2010),  makin  kecil  SIZE  perusahaan  maka  semakin rentan  pada  saat  kondisi  ekonomi  yang boom /resesi.  Makin  besar  SIZE  perusahaan  maka akan lebih survive saat kondisi ekonomi boom / bust .
2. TLTA ( Total Liabilities divided by Total Assets )
Variabel  ini  termasuk  dalam  rasio financial  leverage dimana  rasio  ini  digunakan  untuk mengetahui seberapa jauh perusahaan menggunakan pendanaan melalui hutang.
3. WCTA ( Working Capital divided by Total Assets )
Variabel  ini  merupakan  salah  satu  rasio  likuiditas  yang  membandingkan  aktiva  likuid bersih dengan total aktiva ( asset ).

## 4. CLCA ( Current Liabilities devided by Current Assets )
Variabel  ini  salah  satu  rasio leverage yang  menunjukkan  seberapa  besar  sumber pembiayaan aktiva lancar perusahaan yang berasal dari hutang lancarnya.
5. OENEG ( One if total liabilities exceeds total assets, zero otherwise )
Variabel  ini  ditandai  dengan  angka  1  dan  0,  dimana  angka  1  untuk  menunjukkan  apabila total  kewajiban  lebih  besar  daripada  total  aset  dan  angka  0  apabila  sebaliknya.  Semakin besar  total  kewajiban  dibandingkan  total  aset,  maka  semakin  beresiko  suatu  perusahaan mengalami financial distress .
6. NITA ( Net Income divided by Total Assets )
Variabel  ini  digunakan  untuk  melihat  kapabilitas  perusahaan  menghasilkan  laba  bersih menggunakan aset perusahaan.
7. FUTL ( Funds provided by operations divided by total liabilities )
Rasio ini menghitung dana yang diperoleh dari aktivitas operasional dibagi hutang lancar. 8. INTWO ( One if net income was negative for the last two years, zero otherwise )
Variabel  ini  menunjukkan  produktivitas  perusahaan  dalam  mengelola  asetnya  untuk memperoleh  laba  bersih.  Apabila  laba  bersih  semakin  turun  dalam  dua  tahun  terakhir berarti  perusahaan  mengalami  masalah  yang  bisa  diindikasikan  sebagai  selah  satu  ciri financial  distress .  INTWO  diklasifikasikan  dengan  angka  1  apabila net  income adalah negatif selama dua tahun terakhir dan angka 0 apabila sebaliknya.

## 9. CHIN ( Change in net income )
Variabel  ini digunakan untuk melihat perubahan  laba  bersih perusahaan. Perusahaan  yang berkembang  dan  tidak  mengalami financial  distress ,  akan  selalu  menunjukkan  tren pertumbuhan laba bersih yang positif.
Ohlson  menggunakan  3  model  penelitian  yang  kemudian  masing-masing  model dianalisa  dengan  regresi  logistik.  Model  pertama  memprediksi  kebangkrutan  satu  tahun sebelum  terjadinya  kebangkutan.  Model  kedua  memprediksi  kebangkrutan  dua  tahun sebelumnya. Model ketiga memprediksi kebangkrutan dalam periode satu atau dua tahun.
Penelitian Ohlson menggunakan 2163 sampel perusahaan yang terdiri dari 105 sampel perusahaan  bangkrut  dan  2058  perusahaan  yang  sehat  pada  periode  1970  –  1976.  Hasil penelitian  memperlihatkan bahwa keakuratan prediksi untuk seluruh  variabel sebesar 96,3% dan variabel SIZE adalah variabel prediktor terpenting.
Pada  tahun  2010,  Dr.  Ying  Wang  dan  Dr.  Michael  Campbell  melakukan  penelitian dengan penerapan Ohlson model pada perusahaan trading publik di China. Hasil penelitian ini
membuktikan  bahwa  kebangkrutan  adalah  kejadian  yang  bisa  diprediksi.  Tingkat keakuratan prediksi dari model Ohlson ini rata-rata 95% keatas, tergantung dari cut off point yang dipilih.
Variabel yang paling signifikan pada ketiga model adalah OENEG dan INTWO.

## 2.4 Model Analisis
Pengukuran  tingkat  regresi  antara  variabel  independen  dan  dependen  menggunakan analisis regresi logistik.
Persamaan regresi logistik pada penelitian ini adalah :
Y (probabilitas 1,0) = 1+e -(a+b1X1+b2X2+b3X3+….+b9X9) 1
Dimana :
Y = variabel dependen (probabilitas bangkrut, tidak bangkrut)
a = konstanta
e = konstanta eksponensial
X1-9  = variabel independen b1-9 = koefisien parsial regresi

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  pendekatan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  kuantitatif dokumenter. Sumber data yang diperoleh merupakan data sekunder berupa laporan keuangan perusahaan  yang  menjadi  debitur  kredit  modal  kerja  di  BRI  cabang  Pahlawan  dengan kolektibilitas 1 (lancar) sampai dengan kolektibilitas 5 (macet), dalam periode tahun 2008  – 2010. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh debitur kredit modal kerja di BRI cabang Surabaya  Pahlawan  periode  2008-2010.  Pemilihan  60  sampel  debitur  berdasarkan  teknik purposive sampling .

## 3.1 Variabel Penelitian
Variabel  dependen  adalah  variabel  kebangkrutan  yang  dikodekan  dengan  angka  0 dan 1. Debitur yang berpotensi bangkrut atau mengalami gejala  financial distress dikodekan dengan angka 1, sedangkan debitur yang tidak berpotensi  bangkrut dikodekan dengan angka 0.
Tabel 1. Variabel Independen No Variabel Rumus 1. SIZE log dex iceLevelIn GDP s TotalAsset Pr 2. TLTA s TotalAsset lities TotalLiabi 3. NWCA 4. CLCA ets CurrentAss bilities CurrentLia
5. OENEG ditandai  dengan  angka  1  apabila  total  kewajiban melebihi  (lebih  besar)  dari  total  asset  dan  angka  0 apabila sebaliknya. 6. NITA s TotalAsset NetIncome 7. FUTL lities TotalLiabi eration ovidedByOp
Funds Pr 8. INTWO diklasifikasikan  dengan  angka  1  apabila  net  income adalah negatif selama dua tahun terakhir dan angka 0 apabila sebaliknya. 9. CHIN ((Ni t - Ni t - 1 )/(│NI t │+│Ni t - 1 │))

## 3.2 Teknik Analisis Data
Pengolahan  data  menggunakan  analisa  regresi  untuk  mengukur  besarnya  pengaruh variabel  bebas  terhadap  variabel  tergantung  dan  memprediksi  variabel  tergantung  dengan menggunakan variabel bebas.
Teknik analisa data oleh penulis terdiri dari tiga tahap yaitu :
1. Menghitung  rasio-rasio  keuangan  yang  diperlakukan  sebagai  variabel  independen berdasarkan sampel data laporan keuangan perusahaan per tahun periode 2008-2010
2. Menyusun  hasil perhitungan 9 variabel diatas ke dalam sebuah datasheet dimana dibagi menjadi 3 model yaitu :
a. Model 1 dengan data variabel yang menggunakan laporan keuangan 1 tahun sebelum pengumuman kebangkrutan (laporan keuangan tahun 2009).
a TotalAktiv gLancar Hu ar AktivaLanc tan 
b. Model 2 dengan data variabel yang menggunakan laporan keuangan 2 tahun sebelum pengumuman kebangkrutan (laporan keuangan tahun 2008).
c. Model  3  dengan  data  variabel  yang  tidak  mengalami  kebangkrutan  (  laporan keuangan tahun 2008-2010).
Selanjutnya  data  tersebut  dianalisa  dengan  analisa  statistik  regresi  logistik  untuk memperoleh  model  mana  dari  ketiga  model  dalam  penelitian  ini  yang  paling  besar ketepatan prediksinya sebagai indikator kebangkrutan.

## 3. Interpretasi
Model  yang  menunjukkan presentase prediksi paling besar adalah  model  yang  memiliki kemungkinan  mampu  memprediksi  (early  warning  system)  lebih  tepat  suatu kebangkrutan berdasarkan laporan keuangan yang dijadikan dasar pengambilan sampel.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Analisa Statistik Deskriptif
Tabel 2. Deskripsi Variabel Penelitian per Model
Mean Std.dev Mean Std.dev Mean Std.dev SIZE 7.347333 0.8968398 7.147333 0.8968398 7.171667 0.9013947 TLTA 0.670435 0.4408782 0.846558 0.5308922 0.783683 0.4403655 WCTA 0.299607 0.2740003 0.199607 0.2740003 0.498067 0.2503798 CLCA 0.723058 0.4671055 0.579903 0.1685847 0.482533 0.1902116 NITA 0.045165 0.0822856 0.069703 0.0812251 0.029113 0.1044108 FUTL 0.256255 0.3173605 0.090147 0.2013460 0.055122 0.1714257 CHIN 0.078652 0.1943385 0.418250 0.3343118 0.037418 0.1119840
Model 1 Model 2 Model 3 Variabel
Sumber: Data sekunder diolah, 2012
Tabel 3. Deskripsi Variabel Penelitian per Model
OENEG INTWO OENEG INTWO OENEG INTWO Berpotensi Bangkrut 13 12 13 16 16 17 Berpotensi Tidak Bangkrut 47 48 47 44 44 43 Debitur
Model 1
Model 2 Model 3

## Sumber : Data sekunder diolah, 2012
Berdasarkan  data  yang  disajikan  dalam  tabel  2  dan  3,  dapat  dibandingkan  bahwa rata-rata variabel SIZE (X1) berurutan mulai dari yang tertinggi adalah model 3 karena pada model ini debitur sebagian besar tidak mengalami gejala financial distress. Rata-rata variabel TLTA (X2) paling besar terdapat di model 2 karena debitur-debitur pada model 2 mempunyai
rasio  hutang  terhadap  aset  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  debitur-debitur  pada  model  lain. Rata-rata variabel WCTA (X3) paling besar terdapat di model 3 karena debitur pada model 3 memiliki likuiditas yang lebih besar dibandingkan debitur pada model lain. Rata-rata variabel CLCA  (X4)  paling  besar  terdapat  di  model  1  karena  debitur  pada  model  1  memiliki  rasio hutang  lancar  terhadap  aktiva  lancar  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  debitur-debitur  pada model  lain.  Variabel  OENEG  (X5)  pada  model  1  dan  model  2  memiliki  tingkat  frekuensi yang  sama  untuk  debitur  yang  tidak  berpotensi  bangkrut.  Rata-rata  variabel  NITA  (X6) paling  besar terdapat di  model 2 karena  debitur pada  model 2  lebih  besar  menghasilkan  net income  dari  aset  yang  dimiliki  dibandingkan  debitur  pada  model  lain.  Rata-rata  variabel FUTL (X7) paling besar terdapat di  model 1  karena  debitur pada  model 1, rata-rata mampu menghasilkan  dana  yang  diperoleh  dari  aktivitas  operasional  lebih  besar  dibandingkan debitur-debitur pada kondisi  model  lain. Variabel  INTWO (X8) pada  masing-masing  model menunjukkan  berapa  jumlah  debitur  yang  berpotensi  bangkrut  atau tidak.  Rata-rata  variabel CHIN (X9) paling besar terdapat di model 2 karena debitur pada model 2 mempunyai tingkat perubahan pada laba bersih yang lebih tinggi bila dibandingkan pada debitur model lain.

## 4.2 Analisa Regresi Logistik
Tabel 4.  Hasil Uji Regresi Logistik Model 1
SIZE TLTA WCT A CLC A OENE G NITA FUT L INTW O CHIN Model 1 Estimates (B) -1.478 5.380 0.373 2.800 1.457 2.073 0.124  2.238 0.369 p Value (sig) 0.033 0.005 0.541 0.037 0.227 0.150 0.725  0.135 0.543 Odds ratio (ex(B)) 0.228 216.949 - 16.442 - - - - -
Sumber : Data sekunder yang diolah, 2012
Y (probabilitas bangkrut-tidak bangkrut) = 1+e -(4.155-1.478 SIZE + 5.380 T LT A + 2.800 CLCA)

## 1
Berdasarkan  hasil uji regresi  logistik,  variabel  yang signifikan pada  model 1 adalah SIZE, TLTA dan CLCA. Variabel TLTA dan CLCA memiliki koefisien yang bertanda positif artinya  bila  TLTA  dan  CLCA  naik  maka  probabilitas  terjadinya  potensi  kebangkrutan  akan meningkat  pula,  sedangkan  SIZE  memiliki  koefisien  negatif  artinya  bila  SIZE  lebih  besar maka probabilitas terjadinya kebangkrutan akan turun.
Nilai signifikansi pada chi square yang dibawah 0,05 memiliki arti sembilan variabel bebas  dalam  model  ini  mempunyai  pengaruh  bersama-sama  terhadap  potensi  kebangkrutan sehingga model ini dapat digunakan.
Tabel 5. Hasil Uji Regresi Logistik Model 2
SIZE TLTA WCTA  CLCA

## OENEG
NITA FUTL INTWO  CHIN Model 2 Estimates (B) -1.244 0.687 1.063 2.218 3.403 2.011 4.809 1.783 2.237 p Value (sig) 0.017 0.407 0.303 0.136 0.001 0.156 0.023 0.036 0.079 Odds ratio (ex(B)) 0.288 - - - 30.056 - 122.569  5.950 9.368
Sumber : Data sekunder yang diolah, 2012
Y (probabilitas bangkrut-tidak bangkrut) = 1+e -(5.412 - 1.244 SIZE + 3.403 OENEG + 4.809 FUTL + 1.783 INTWO + 2.237 CHIN ) 1
Berdasarkan  hasil  uji  regresi  logistik,  variabel  yang  signifikan  pada  model  2  adalah  SIZE, OENEG,  FUTL,  INTWO  dan  CHIN.  Variabel  OENEG,  FUTL,  INTWO  dan  CHIN berkoefisien  positif,  sedangkan  SIZE  berkoefisien  negatif.  Diantara  keenam  variabel  yang signifikan  mempengaruhi  financial  distress  diatas,  yang  memiliki  nilai  odd  ratio  terbesar berturut-turut  adalah  FUTL  sebesar  122.569,  OENEG  sebesar  30.056,  CHIN  sebesar  9.368, INTWO sebesar 5.950, dan SIZE sebesar 0.288. Semakin besar nilai odd ratio maka semakin besar  faktor  resiko  rasio  tersebut  untuk  menyebabkan  kebangkrutan  maupun financial distress .
Hasil  pengujian    uji Hosmer  Lameshow dengan  pendekatan  metode Chi  square menghasilkan  nilai  5.663  dengan  signifikansi yang  lebih  besar  dari  0,05.  Makna  hasil  ini adalah  tidak  ada  perbedaan  antara  data  observasi  dengan  data  estimasi  model  regresinya sehingga model ini dinyatakan layak.
Hasil  pengujian overall  model  fit dengan  nilai  28.441  dan  signifikansi  tidak  lebih besar dari 0,05 menunjukkan  kesembilan  variable  independen dapat mempengaruhi potensi kebangkrutan secaara bersamaan.
Tabel 6.  Hasil Uji Regresi Logistik Model 3
SIZE TLTA WCTA

## CLCA
OENEG  NITA

## FUTL
INTWO  CHIN Model 3 Estimates (B) -1.216  2.088 -3.790   0.036   2.173 0.423 0.003   1.234 0.290 p Value (sig) 0.006 0.017 0.009 0.849 0.011 0.516 0.956  0.267 0.590 Odds ratio (ex(B)) 0.296 8.067 0.023 - 8.783 - - - -
Sumber : Data sekunder yang diolah, 2012
Y (probabilitas bangkrut-tidak bangkrut) = 1+e -(8.162 - 1.216 SIZE + 2.088 TLTA - 3.790 WCTA + 2.173 OENEG) 1
Berdasarkan  hasil  uji  regresi  logistik,  variabel  yang  signifikan  pada  model  3 adalah SIZE, TLTA, WCTA dan OENEG. Variabel TLTA dan OENEG berkoefisien positif, sedangkan SIZE dan WCTA memiliki berkoefisien negatif. Di antara keempat variabel yang signifikan  mempengaruhi financial distress  di  atas,  yang  memiliki  nilai  odd  ratio  terbesar berturut-turut  adalah  OENEG  sebesar  8.788,  TLTA  sebesar  8.067,  SIZE  sebesar  0.296,  dan WCTA sebesar 0.023. Semakin besar nilai odd ratio maka semakin besar faktor resiko rasio tersebut untuk menyebabkan kebangkrutan maupun financial distress .
Hasil  pengujian    uji Hosmer  Lameshow dengan  pendekatan  metode Chi  square menghasilkan  nilai  5.244  dengan  signifikansi  lebih  besar  dari  0,05.  Makna  hasil  ini  adalah tidak  ada  perbedaan  antara  data  observasi  dengan  data  estimasi  model  regresinya  sehingga model ini dinyatakan layak.
Sedangkan  pada  hasil  uji  lainnya,  nilai chi  square sebesar  22.092  dengan signifikansi  lebih  kecil  dari  0,05  memiliki  arti  kesembilan  variable  independen  dapat mempengaruhi potensi kebangkrutan secaara bersamaan.

## 4.3 Pembahasan
Berdasarkan hasil analisa regresi logistik, Ohlson’s model dapat digunakan untuk memprediksi  risiko  kebangkrutan  nasabah existing (nasabah  perpanjangan)  di  BRI  cabang Pahlawan dengan tingkat signifikansi  yang  berbeda-beda untuk  model 1, 2 dan 3. Sembilan variabel  independen  memberikan  kontribusi  dalam  keakuratan  prediksi  terhadap  masing- masing model. Masing-masing model memberikan hasil persentase keakuratan yang berbeda- beda  karena  kondisi  keuangan  perusahaan  berbeda  setiap  tahunnya.  Tingkat  keakuratan paling  tinggi  ada  di  model  1,  kemudian  model  2  dan  model  3  memiliki  tingkat  keakuratan yang paling rendah. Tingkat keakuratan paling tinggi pada model 1 dikarenakan data terakhir
yaitu  1  tahun  sebelum  kebangkrutan  lebih  mendekati  dalam  memprediksi  kondisi  ke depannya  bila  dibandingkan  data  2  tahun  kebelakang  dan  seterusnya.  Selama  1  tahun sebelum  kebangkrutan,  debitur  tidak  memiliki  cukup  waktu  untuk  memperbaiki  kondisi keuangan  perusahaan.  Pada  model  2  tingkat  keakuratan  prediksi  masih  lebih  rendah dibandingkan  model  1  karena  debitur  masih  memiliki  kesempatan  untuk  memperbaiki kondisi  keuangan  dalam  kurun  2  tahun  tersebut,  terlebih  lagi  Bank  BRI  memberikan kesempatan  untuk  memperbaiki  kolektibilitas  kreditnya  melalui  fasilitas  restrukturisasi pinjaman.
Dalam  rangka  untuk  meningkatkan  efisiensi  model  dan  penerapan  model  yang  lebih mudah,  maka  dilakukan backward  stepwise  selection  procedure terhadap  ketiga  model. Hasilnya  diperoleh  bahwa  ada  beberapa  variabel  yang  sama  pada  masing-masing  model. Variabel  yang  sama  signifikan  pada  model  1  dan  2  adalah  SIZE.  Variabel  yang  sama  pada model 2 dan 3 adalah SIZE dan OENEG. Variabel yang sama signifikan untuk ketiga model adalah  SIZE  karena  variabel  ini  menandakan  kondisi  assets  perusahaan  pada  suatu  kondisi ekonomi  tertentu,  dimana  SIZE  perusahaan  yang  lebih  besar  lebih  survive  pada  kondisi ekonomi  yang boom /resesi.Tren  GDP price  level  index yang  positif,  secara  tidak  langsung akan  berpengaruh  terhadap  kondisi  asset  perusahaan  yang  juga  akan  bertren  positif,  bila perusahaan tersebut dalam kondisi berkembang.
Pada  model  1,  debitur  yang  berpotensi  bangkrut  dalam  satu  tahun  sebelum terjadinya financial  distress dapat  diprediksi  dengan  variabel  TLTA  dan  CLCA  yang berkorelasi  positif,  serta  variabel  SIZE  yang  berkorelasi  negatif  dengan  tingkat  keakuratan Ohlson’s  model  1  sebesar  93.3%. Debitur  pada  model  1  tersebut  berada  dalam  tingkat resistensi yang tinggi terhadap hutang, dapat diketahui dari tingkat leverage yang tinggi, yaitu rata-rata  variabel  CLCA  pada  model  1  lebih  besar  bila  dibandingkan  dengan  model  2  dan model  3.  Variabel  signifikan  yang  memiliki  tingkat  resiko  tertinggi  pada  model  ini  adalah TLTA  dan  CLCA.  Semakin  tinggi  rasio  TLTA  dan  CLCA  maka  kemampuan  debitur  untuk membayar hutang dari aktivanya lebih sedikit atau dengan kata lain kemungkinan terjadinya default atau financial distress semakin tinggi.
Pada  model 2, kelima  variabel  independen  yaitu   OENEG, FUTL, INTWO dan CHIN  memiliki  korelasi  positif  terhadap  terjadinya financial  distress .  Sebaliknya,  SIZE berkorelasi negatif, dengan tingkat keakuratan untuk Ohlson’s model 2 sebesar 83.3%. Pada model  ini,  debitur  berada  dalam  tahap developing dimana  rata-rata  laba  bersih  yang dihasilkan  tinggi,  namun  hampir  sebagian  besar  permodalannya  bersumber  dari  hutang.
Variabel  signifikan  yang  memiliki  tingkat  resiko  tinggi  pada  model  ini  adalah  OENEG. Kondisi  hutang  yang  tinggi  ini  sangat  riskan  bagi  debitur  karena  manajemen  hutang  yang buruk akan mengakibatkan potensi terjadinya financial distress lebih besar.
Pada model 3, sampel penelitian adalah debitur yang tidak bangkrut namun perlu dilakukan pengujian apabila terdapat potensi financial distress . Tingkat keakuratan Ohlson’s model  3  adalah  73.3%,  dengan  variabel  TLTA  dan  OENEG  berkorelasi  positif.  Variabel SIZE dan WCTA berkorelasi negatif dalam memprediksi financial distress . Debitur di model 3 merupakan debitur dengan usaha yang telah stabil namun tetap membutuhkan modal kerja untuk  perluasan  usahanya.  Likuiditas  yang  tinggi  membuat  debitur  memiliki  kemampuan untuk  membayar  hutang  lancarnya  lebih  besar  daripada  debitur  model  1  dan  2.  Pembuktian hal ini dilihat dari nilai rata-rata WCTA pada model 3 paling besar diantara model yang lain dan rasio CLCA yang paling rendah.
Secara  umum,  Ohlson’s  model  pada  satu  tahun  sebelum  terjadi  kebangkrutan dapat digunakan sebagai early  warning  system untuk BRI cabang Pahlawan. Data keuangan pada  satu  tahun  sebelum  terjadinya  kebangkrutan  lebih  bisa  mencerminkan  kondisi perusahaan  pada  tahun  berikutnya  bila  dibandingkan  data  pada  dua  dan  beberapa  tahun sebelumnya.
Hasil  penelitian  ini  menghasilkan  tingkat  keakuratan  dan  variabel  independen berpengaruh,  yang  berbeda  dengan  penelitian  acuan  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Ohlson. Tingkat keakuratan penelitian ini lebih rendah untuk masing-masing model bila dibandingkan dengan hasil penelitian Ohlson. Hal ini disebabkan karena sampel penelitian dilakukan pada tahun  yang  berbeda  dan  perusahaan  yang  berbeda.  Selain  itu  kondisi  ekonomi  Inggris  juga berbeda dengan kondisi ekonomi Indonesia, dimana perekonomian Inggris pada tahun 1970- an  mengalami  perkembangan  yang  pesat  dengan  adanya  ekspansi  besar-besaran  sehingga perusahaan  listing  pada  tahun  itu,  mempunyai  kondisi  keuangan  yang  baik.  Akan  tetapi penelitian  ini  menghasilkan  prediktor  yang  penting  dalam  memprediksi  kebangkrutan  yang sama dengan yang dihasilkan oleh penelitian Ohlson, yaitu variabel SIZE.

## 5. PENUTUP

## 5.1 Kesimpulan
Berdasarkan data yang diperoleh dan hasil analisis  yang dilakukan pada  penelitian ini, maka dapat disimpulkan hal-hal sebagai berikut:
a. Berdasarkan  hasil  uji  regresi  logistik,  Ohlson  Model  mampu  memprediksi  potensi kebangkrutan nasabah existing kredit modal kerja di BRI cabang Pahlawan.
b. Berdasarkan  tabel  kasifikasi,  tingkat  akurasi  masing-masing  model  terhadap  prediksi kebangkrutan berbeda-beda. Model 1 memiliki akurasi yang lebih tinggi bila dibandingkan dengan  model  2  dan  model  3,  karena  debitur  pada  model  1 tersebut  berada  dalam  tingkat resistensi yang tinggi terhadap hutang. Selain itu, data terkini sebelum tahun kebangkrutan ( data 1 tahun sebelum kebangkrutan) lebih akurat dalam memprediksi kondisi perusahaan pada tahun berikutnya.
c. Berdasarkan  hasil  analisa  regresi  logistik  diperoleh  bahwa  kesembilan  rasio  keuangan memiliki pengaruh dalam memprediksi gejala kebangkrutan. Variabel yang sama signifikan pada model 1 dan 2 adalah SIZE. Variabel yang sama pada model 2 dan 3 adalah SIZE dan OENEG. Variabel SIZE merupakan variabel yang paling signifikan untuk ketiga model.
d. Berdasarkan kesimpulan diatas, secara umum Ohlson model dapat diterapkan sebagai early warning system dalam renewal kredit nasabah BRI cabang Pahlawan.

## 5.2 Saran
Bagi  peneliti  selanjutnya  diharapkan    sampel  yang  digunakan  lebih  seragam  dan lebih  banyak.  Selain  itu,  perlu  adanya  penambahan  variabel  lain  agar  tingkat  ketepatan prediksi lebih tinggi.
Bagi  perbankan  diharapkan  agar  lebih  memperhatikan  rasio  leverage  terutama rasio CLCA dan OENEG dalam memproses perpanjangan kredit nasabah modal kerja, segera melakukan treatment terhadap  debitur  yang  mengalami  gejala financial  distress sehingga kolektibilitas debitur tetap pada posisi lancar.

## DAFTAR PUSTAKA
Altman,  Edward  I.  1968. Financial  ratios,  discriminant  analysis  and  the  prediction  of corporation bankruptcy . The Journal of Finance 23 : 589-609
Beaver, W. 1966. Financial ratios as predictors of failure . Empirical research in accounting : selected stu
Brigham, E. F., & Gapenski, Louis C. 1996. Intermediate financial management, 5 th edition .
Sea Harbor Drive. The Dryden Press.
Ohlson, J.A. 1980. Financial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy . Journal of Accounting Research, vol 18, pp.109-131.
Siahaan,  Hinsa.  2007. Manajemen  Risiko  :  konsep,  kasus  dan  implementasi .  Jakarta.  Elex Media Komputindo.
Wang, Ying and Michael Campbell. 2010. Financial ratios and the prediction of bankruptcy :  the  ohlson  model  applied  to  Chinese  publicly  traded  companies .  The  Journal  of Organizational Leadership & Business.
Wilopo. 2001. Prediksi Kebangkrutan Bank . Jurnal Riset Akuntansi Indonesia, Vol 4, No 2, Mei 2001: 184-189.
www.bi.go.id/seki/tabel/TABEL7_5.pdf , diakses tanggal 26 Juni 2012
(http://www.bi.go.id/web/id/Kamus.htm?id=K&start=9&curpage=18&search=False&rule=fo rward), diakses tanggal 12 Desember 2011