## ANALISIS RASIO-RASIO KEUANGAN UNTUK MEMPREDIKSI FINANCIAL DISTRESS BANK DEVISA PERIODE 2006 – 2011

## Agus Baskoro Adi
STIE Perbanas Surabaya E-mail : agung_baskoroadi@yahoo.com Jalan Nginden Semolo 34-36 Surabaya 60118, Indonesia

## ABSTRACT
There are some studies describing prediction models of bank’s bankruptcy, but only few have sought to predict bank’s financial distress which happens before bankruptcy. This study ex- amines the factors affecting financial distress condition of foreign banks in the periods of 2006 – 2011. The tested factors are the changes of median value of Equity, the changes of median value of Net Interest Margin and the changes of median value of Return on Equity. Variables used in this study consist of CAR, NPL, ROA, NIM, ROE, LDR, and IRR. The sam- ple consists of 166 banks categorized as foreign banks in Indonesia in the periods of 2006 – 2011, collected by purposive sampling. The logistic regression was used for analyzing the data and backward stepwise technique is used to gain a model that has the highest classifica- tion power, by removing the most insignificant variable in a model. The results show that Return on Asset (ROA), Return on Equity (ROE) and Net Interest Margin are significant variable. The insignificant variables are CAR, NPL, LDR and IRR. This research also indi- cates that not all the variables tested can predict the financial distress of foreign bank.
Key words: Financial Distress, Foreign Bank, and Bankruptcy.

## ABSTRAK
Ada beberapa studi yang mendeskripsikan model prediksi kebangkrutan bank, tetapi hanya sedikit yang memprediksi kondisi financial distress bank yang terjadi sebelum kebangkrutan. Penelitian ini meneliti faktor-faktor yang mempengaruhi kondisi financial distress bank de- visa pada periode tahun 2006 - 2011. Faktor yang diuji pada adalah perubahan nilai median dari Ekuitas, perubahan nilai rata-rata Net Interest Margin, dan perubahan nilai median Kembali Ekuitas. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari CAR, NPL, ROA, NIM, ROE, LDR, dan IRR. Sampel terdiri dari 166 bank dikategorikan sebagai bank devisa di Indonesia pada periode 2006 - 2011, didapatkan secara purposive sampling. Regresi lo- gistik digunakan untuk menganalisis data dan teknik stepwise Backward digunakan untuk mendapatkan model yang memiliki daya klasifikasi tertinggi, dengan menghapus variabel yang paling signifikan dalam hasil model. Hasilnya menunjukkan bahwa Return on Asset (ROA), Return on Equity (ROE) dan Net Interest Margin adalah variabel yang signifikan. Variabel yang tidak signifikan adalah CAR, NPL, LDR dan IRR. Penelitian ini juga menun- jukkan bahwa tidak semua variabel yang diuji dapat memprediksi financial distress bank devisa.
Kata Kunci: Financial Distress, Foreign Bank, and Bankruptcy.

## PENDAHULUAN
Dalam dekade terakhir, terutama setelah krisis perbankan, perhatian pemerintah di berbagai negara termasuk Indonesia terha- dap kebijakan pengaturan dan pengawasan bank semakin besar. Kegagalan suatu bank khususnya yang bersifat sistemik akan men- gakibatkan terjadinya krisis yang dapat mengganggu kegiatan suatu perekonomian. Ada beberapa penyebab menurunnya kinerja bank (Almilia dan Herdiningtyas, 2005), antara lain : 1) Semakin meningkat- nya kredit bermasalah perbankan, 2) Dam- pak likuidasi bank-bank 1 November 1997 yang mengakibatkan turunnya kepercayaan masyarakat terhadap perbankan dan pemer- intah, 3) Dengan demikian ini memicu penarikan dana secara besar-besaran, 4) Semakin turunnya permodalan bank-bank dan bahkan diantaranya negative net worth , karena adanya kebutuhan pembentukan cadangan, negative spread , unprofitable , dan lainnya, 5) Banyak bank tidak mampu menutup kewajibannya terutama karena menurunnya nilai tukar rupiah, 6) Pelang- garan BMPK (Batas Maksimum Pemberian Kredit), 7) Modal bank atau Capital Ade- quacy Ratio (CAR) belum mencerminkan kemampuan riil untuk menyerap berbagai risiko kerugian, dan 8) Manajemen tidak bersikap professional. Kebangkrutan adalah kesulitan keuangan yang sangat parah se- hingga perusahaan tidak mampu untuk menjalankan operasional bank dengan baik.
Titik Aryati dan Hekinus Manao (2002) menguji rasio keuangan sebagai prediktor bank bermasalah di Indonesia, dengan tujuan untuk melihat apakah rasio-rasio keuangan yang diukur dengan rasio CAMELS berbeda secara signifikan antara bank yang sehat dan bank yang gagal. Hasil pengujian Titik Ary- ati dan Hekinus Manao (2002) menunjukkan bahwa CAR, RORA, ROA, Rasio kewajiban bersih call money terhadap aktiva lancar, dan Rasio kredit terhadap dana yang diter- ima sebagai rasio keuangan yang dapat digunakan sebagai prediktor bank berma- salah di Indonesia.
Penelitian yang dilakukan oleh Luciana
Spica Almilia dan Winny Herdiningtyas (2005) membahas analisis rasio CAMELS terhadap prediksi kondisi bank bermasalah pada lembaga perbankan periode 2000- 2002, dengan tujuan untuk memberikan bukti empiris tentang faktor-faktor yang mempengaruhi kondisi kebangkrutan dan kesulitan keuangan perusahaan. Hasil Penelitian Luciana Spica Almilia dan Winny Herdiningtyas (2005) memberikan bukti bahwa CAR, APB, NPL, PPAP, ROA, NIM dan BOPO secara statistik ber- beda untuk kondisi bank bangkrut dan mengalami kesulitan keuangan dengan bank yang tidak bangkrut dan tidak mengalami kondisi kesulitan keuangan.
Penelitian ini bertujuan untuk menguji kembali manfaat rasio keuangan untuk memprediksi finanial distress perusahaan. Kontribusi penelitian yang dilakukaan saat ini adalah penggunaan prediktor financial disstress dengan mengembangkan pengu- kuran financial distress yang Zaki dkk. (2011). Tujuan khusus penelitian ini adalah menganalisis dapatkah rasio-rasio keuangan seperti CAR, NPL, ROA, NIM, ROE, LDR, IRR untuk memprediksi finan- cial distress bank devisa periode 2006- 2011. Hasil akhir penelitian ini diharapkan dapat memberikan bukti empiris tentang rasio-rasio keuangan yang dapat digunakan sebagai Early Warning System untuk se- buah bank sebelum mengami financial dis- tress bahkan kejadian terburuk sekalipun kebangkrutan.

## RERANGKA TEORITIS DAN HIPO- TESIS
Kinerja keuangan adalah penentuan ukuran-ukuran tertentu yang dapat mengu- kur keberhasilan suatu perusahaan dalam menghasilkan laba. Kinerja keuangan me- rupakan hasil dari banyak keputusan indi- vidual yang dibuat secara terus menerus oleh manajemen. Oleh karena itu, untuk menilai kinerja keuangan, perlu dilibatkan analisis dampak keuangan kumulatif dan ekonomi dari keputusan dan mempertim- bangkannya dengan menggunakan ukuran
komparatif.
Plat dan Plat (2002) menyatakan kegunaan informasi jika suatu perusahaan mengalami financial distress adalah:
1. Membantu manajemen untuk memper- cepat mengambil tindakan untuk mencegah masalah sebelum terjadinya kebangkrutan serta pihak manajemen juga dapat mengambil tindakan merger atau takeover agar perusahaan lebih mampu untuk membayar hutang dan mengelola perusahaan dengan lebih baik.
2. Memberikan tanda peringatan awal adanya kebangkrutan dimasa yang akan datang. Sesuai dengan penjelasan Plat dan Plat tersebut maka model financial distress perlu untuk dikembangkan, karena dengan mengetahui kondisi fi- nancial distress sejak dini perusahaan diharapkan dapat melakukan tindakan- tindakan untuk mengantisipasi kondisi yang mengarah pada kebangkrutan. Hasil-hasil penelitian tentang preditor financial distress pada beberapa negara menunjukkan hasil yang berbeda. Turetsky dan McEwen (2001) menguji model finan- cial distress pada perusahaan di Amerika Serikat. Hasil penelitian Turetsky dan McE- wen (2001) menunjukkan bahwa arus kas operasional dapat digunakan untuk mem- prediksi kondisi financial distress pada pe- rusahaan di Amerika Serikat. Gruszczynski (2004) menguji faktor-faktor penentu kondisi financial distress perusahaan di Po- landia. Hasil penelitian Gruszczynski (2004) menunjukkan bahwa variabel likuiditas, profitabilitas dan leverage adalah variabel yang dapat memprediksi kondisi financial distress perusahaan di Polandia. Laitinen (2005) menguji kondisi finan- cial distress dengan menggunakan survival analysis pada perusahaan di Finlandia. Hasil penelitian Laitinen (2005) bahwa proses fi- nancial distress dipengaruhi oleh faktor ukuran perusahaan, jenis industri dan umur perusahaan. Pindado dam Rodrigues (2005) menguji model financial distress pada peru- sahaan di Amerika Serikat, Inggris dan Jer-
man. Hasil penelitian Pindado dam Rodri- gues (2005) menunjukkan bahwa likuiditas aset berpengaruh negatif terhadap kemung- kinan perusahaan mengalami kondisi finan- cial distress.
Sharpe dan Stadnik (2007) mengem- bangkan dan menguji model statistik peru- sahaan Asuransi di Australia yang men- galami Financial Distress dari tahun 1999 – 2001. Hasil penelitian Sharpe dan Stadnik (2007) menunjukkan bahwa semakin tinggi ekuitas perusahaan asuransi maka semakin rendah kemungkinan perusahaan asuransi di Australia mengalami financial distress. Wang dan Li (2007) menguji model finan- cial distress pada perusahaan di Cina. Hasil penelitian Wang dan Li (2007) menunjukkan bahwa faktor-faktor yang dapat digunakan untuk memprediksi kondisi financial distress perusahaan di Cina adalah rasio pertumbu- han ekuitas, ROA, interest coverage, koe- fisien konsentrasi kepemilikan, net profit margin, rasio laba ditahan dan total asets turnover.
Li dkk. (2008) menguji model financial distress pada perusahaan di Cina. Hasil penelitian Li dkk. (2008) menunjukkan bahwa konsentrasi kepemilikan, kepemilikan oleh negara, kepemilikan ultimate, direksi independen dan opini auditor berpengaruh negatif terhadap probabilitas financial dis- tress perusahaan di Cina. Hui dan Jing-Jing (2008) juga menguji model financial distress pada perusahaan di Cina. Hasil penelitian Hui dan Jing-Jing (2008) menunjukkan bahwa tata kelola yang baik akan mening- katkan kondisi kesehatan keuangan perusa- haan.
Zaki dkk. (2011) menguji kondisi finan- cial distress perusahaan perbankan di Uni Emirat Arab. Hasil penelitian Zaki dkk. (2011) menunjukkan bahwa cost income ratio, ROE, pertumbuhan total aset dan rasio cadangan kerugian dibandingkan pinjaman kotor adalah variabel penentu kondisi finan- cial distress perusahaan perbankan di Uni Emirat Arab. Beberapa hasil penelitian diatas menunjukkan keberagaman hasil penelitian tentang faktor penentu kondisi
financial distress pada beberapa negara. Perbedaan hasil penelitian dapat disebabkan juga karena perbedaan karakteristik masing- masing negara.
Penelitian kondisi financial distress dan kondisi kesehatan keuangan di Indonesia juga menunjukkan hasil yang beragam ber- dasarkan karakteristik industri. Luciana Spica Almilia dan Winny Herdiningtyas (2005) menguji variabel CAMEL yang da- pat memprediksi kondisi bermasalah pada industri perbankan periode 2000 – 2002. Hasil penelitian Luciana Spica Almilia dan Winny Herdiningtyas (2005) menunjukkan bahwa CAR dan BOPO dapat memprediksi kondisi bermasalah pada industri per- bankan. Luciana Spica Almilia (2006) menguji kondisi finanial distress pada peru- sahaan go publik. Hasil penelitian Luciana Spica Almilia (2006) menunjukkan bahwa rasio keuangan yang berasal dari laporan arus kas dapat digunakan untuk mem- prediksi kondisi finanial distress pada peru- sahaan go publik.
Luciana Spica Almilia dan Riski Aprilia Nita (2009) menguji faktor-faktor yang ber- pengaruh terhadap financial sustainability ratio pada Bank Umum Devisa. Hasil penelitian Luciana Spica Almilia dan Riski Aprilia Nita (2009) memberikan bukti em- piris bahwa CAR berpengaruh terhadap fi- nancial sustainability ratio pada Bank Umum Devisa. Luciana Spica Almilia dkk. (2009) menguji faktor-faktor yang berpenga- ruh terhadap financial sustainability ratio pada Bank Umum Non Devisa. Hasil peneli- tian Luciana Spica Almilia dkk. (2009) menunjukkan bahwa CAR berpengaruh ter- hadap financial sustainability ratio pada Bank Umum Non Devisa.
Pengaruh CAR terhadap Financial Dis- tress Capital Adequacy Ratio merupakan indika- tor terhadap kemampuan bank untuk menutupi penurunan aktivanya sebagai aki- bat dari kerugian-kerugian bank yang dise- babkan oleh aktiva yang berisiko. Bank In- donesia mensyaratkan apabila bank men-
galami penurunan CAR < 8, maka dapat dis- impulkan bank mengalami Financial Dis- tress . Dengan demikian, semakin tinggi nilai CAR maka kemungkinan bank mengalami Financial Distress akan semakin kecil dan CAR berpengaruh negatif terhadap Finan- cial Distress.
Hasil penelitian Hasil pengujian Titik Aryati dan Hekinus Manao (2002) dan Luci- ana Spica Almilia dan Winny Herdiningtyas (2005) menunjukkan bahwa CAR dapat digunakan sebagai prediktor bank berma- salah. Berdasarkan penjelasan diatas maka hipotesis penelitian adalah :
H1: CAR dapat digunakan untuk mem- prediksi Financial distress
Pengaruh NPL terhadap Financial Dis- tress
NPL mencerminkan risiko kredit, semakin kecil NPL maka semakin kecil pula risiko kredit yang ditanggung pihak bank. NPL berpengaruh positif, karena apabila kondisi NPL suatu bank tinggi maka akan memper- besar biaya baik biaya pencadangan aktiva produktif maupun biaya lainnya sehingga berpotensi terhadap kerugian bank.
Semakin tinggi rasio NPL maka akan semakin buruk kualitas kredit bank yang menyebabkan jumlah kredit bermasalah se- makin besar maka kemungkinan suatu bank dalam kondisi bermasalah semakin be- sar.Kredit dalam hal ini adalah kredit yang diberikan kepada pihak ketiga tidak terma- suk kredit kepada bank lain. Dengan demikian dapat dirumuskan bahwa NPL berpengaruh positif terhadap terhadap Fi- nancial distress . Berdasarkan penjelasan diatas maka hipotesis penelitian adalah : H2: NPL dapat digunakan untuk mem- prediksi Financial distress
Pengaruh ROA terhadap Financial Dis- tress
Rasio ini digunakan untuk mengukur ke- mampuan manajemen dalam memperoleh keuntungan (laba) secara keseluruhan. Se- makin besar Return On Asstes (ROA) suatu bank, maka semakin besar pula tingkat ke-
untungan yang dicapai bank tersebut dan semakin baik pula posisi bank tersebut dari segi penggunaan aset.
Secara teoritis, laba yang diperhitung- kan adalah laba setelah pajak, sedangkan dengan sistem CAMELS laba yang diper- hitungkan adalah laba sebelum pajak. Dengan demikian semakin tinggi asset bank dialokasikan pada pinjaman dan se- makin rendah rasio permodalan maka ke- mungkinan bank untuk gagal akan semakin meningkat; sedangkan semakin tinggi ROA maka kemungkinan bank akan gagal akan semakin kecil. Dengan demikian da- pat dirumuskan bahwa ROA berpengaruh negatif terhadap Financial Distress . Ber- dasarkan penjelasan diatas hipotesis penelitian adalah,
H3: ROA dapat digunakan untuk mem- prediksi financial distress
Pengaruh ROE terhadap Financial Dis- tress Rasio ROE ( Return On Equity ) digunakan untuk mengetahui tingkat laba setelah pajak dalam 12 bulan terakhir apabila dibanding- kan dengan tingkat equity yang dimiliki bank. Semakin besar ROE, semakin besar pula tingkat keuntungan yang dicapai bank sehingga kemungkinan suatu bank dalam kondisi bermasalah semakin kecil.
Semakin rendah rasio ROE maka, ke- mungkinan suatu bank dalam kondisi ber- masalah semakin besar. Dengan demikian dapat dirumuskan bahwa ROE berpengaruh negatif terhadap Financial Distress . Ber- dasarkan keterangan diatas hipotesis peneli- tian adalah,
H4: ROE dapat digunakan untuk mem- prediksi financial distress
Pengaruh NIM terhadap Financial Dis- tress
Rasio ini mengukur kemampuan bank dalam mengelola aktiva produktif untuk mengha- silkan pendapatan bunga dari kegiatan op- erasional bank. Pendapatan bunga bersih ini diperoleh dari pendapatan bunga dikurangi dengan beban bunga.
Luciana Spica Almilia dan Winny Herdiningtyas (2005) mengemukakan bahwa rasio NIM (Net Interest Margin) mempunyai pengaruh negatif dan signifi- kan terhadap tingkat kesehatan bank. Arti- nya semakin rendah rasio ini maka, ke- mungkinan suatu bank dalam kondisi ber- masalah semakin kecil. NIM berpengaruh negatif karena semakin besar rasio ini maka meningkatnya pendapatan bunga atas aktiva produktif yang dikelola bank se- hingga kemungkinan suatu bank dalam kondisi bermasalah semakin kecil. Dengan demikian dapat dirumuskan bahwa NIM berpengaruh negatif terhadap Financial Distress . Berdasarkan keterangan diatas hipotesis penelitian adalah,
H5: NIM dapat digunakan untuk mem- prediksi financial distress
Pengaruh LDR terhadap Financial Dis- tress
Rasio LDR ( Loan to Deposit Ratio ) diguna- kan untuk menilai likuiditas suatu bank yang dengan cara membagi jumlah kredit yang diberikan oleh bank terhadap dana pihak ketiga. Semakin tinggi rasio ini, semakin rendahnya kemampuan likuiditas bank yang bersangkutan sehingga kemungkinan suatu bank dalam kondisi bermasalah akan se- makin besar. Semakin rendah nilai LDR yang juga menunjukkan rendahnya pengha- silan bank, maka akan memotivasi bank un- tuk melakukan manajemen laba dengan meningkatkan laba.
LDR adalah ukuran likuiditas yang mengukur besarnya dana yang ditempatkan dalam bentuk kredit yang berasal dari dana yang dikumpulkan oleh bank (dana dari pihak ketiga atau masyarakat). Semakin tinggi LDR menunjukkan semakin riskan kondisi likuiditas bank, sebaliknya semakin rendah LDR menunjukkan kurangnya efek- tifitas bank dalam menyalurkan kredit. Se- makin tinggi LDR maka kesehatan bank dalam semakin menurun (kondisi likuiditas terancam). Dengan demikian dapat diru- muskan bahwa LDR berpengaruh negatif terhadap Financial distress . Berdasarkan
keterangan diatas hipotesis penelitian di atas adalah,
H6: LDR dapat digunakan untuk mem- prediksi financial distress.
Pengaruh IRR terhadap Financial Dis- tress
Dalam hubungannya dengan risiko suku bunga, maka suatu bank dikatakan tidak menghadapi risiko suku bunga jika IRR = 100%. Jika nilai IRR semakin menjauh dari nilai 100%, baik melebihi maupun dibawah 100% maka risiko suku bunga yang dihadapi oleh bank semakin tinggi. Dengan demikian hubungan IRR terhadap Financial Distress adalah positif. Berikut adalah penjelasan detailnya 1. IRSA > IRSL , pada kondisi suku bunga meningkat, hal ini menandakan bahwa kenaikan pendapatan bunga lebih besar daripada kenaikan beban bunga sehingga NIM akan meningkat juga. Dengan demikian kinerja bank akan mengalami peningkatan.
2. IRSA > IRSL , pada kondisi suku bunga menurun, hal ini menandakan bahwa pe- nurunan pendapatan bunga lebih besar daripada penurunan beban bunga se- hingga NIM akan menurun juga. Dengan demikian maka kinerja bank akan men- galami penurunan.
3. IRSA < IRSL , pada kondisi suku bunga meningkat, hal ini menandakan bahwa kenaikan pendapatan bunga lebih kecil daripada kenaikan beban bunga sehingga NIM akan menurun juga. Dengan demikian maka kinerja bank akan men- galami penurunan.
4. IRSA < IRSL , pada kondisi suku bunga menurun, hal ini menandakan bahwa pe- nurunan pendapatan bunga lebih kecil daripada penurunan beban bunga se- hingga NIM akan meningkat juga. Den- gan demikian maka kinerja bank men- galami peningkatan. Berdasarkan argumentasi diatas hipote- sis penelitian adalah:
H7: IRR dapat digunakan untuk mem- prediksi financial distress

## METODE PENELITIAN Populasi dan Sampel Penelitian
Populasi dalam penelitian ini adalah Bank yang termasuk dalam kategori Bank Devisa dengan pembatasan penelitian pada 8 Varia- bel independen yaitu CAR, PPAP, NPL, ROA, ROE, NIM,LDR, dan IRR dengan periode waktu penelitian 2006 – 2011.
Populasi yang dipilih dalam penelitian ini adalah bank Devisa yang terdaftar di Direktorat Perbankan Indonesia. Sampel atau unit analisis adalah bank Devisa pe- riode 2006-2011. Teknik pengambilan sampel menggunakan metode purposive sampling agar hasil yang diperoleh bisa maksimal sampel urposivesampling agar hasil yang diperoleh bisa maksimal. Krite- ria purposive sampling yang dilakukan adalah memilih bank devisa yang menyaji- kan lengkap laporan keuangan selama tiga tahun berturut-turut, hal ini disebabkan karena dalam penentuan financial distres peneliti menggunakan data perubahan ekui- tas, NIM dan ROE (penggunaan data 2 ta- hun) dan data variabel independen yang digunakan adalah setelah data perubahan (penggunaan data 1 tahun). Karakteristik data penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
1. Penentuan financial distress tahun 2007 dan data CAMELS yang digunakan ta- hun 2006.
2. Penentuan financial distress tahun 2008 dan data CAMELS yang digunakan ta- hun 2007.
3. Penentuan financial distress tahun 2009 dan data CAMELS yang digunakan ta- hun 2008.
4. Penentuan financial distress tahun 2010 dan data CAMELS yang digunakan ta- hun 2009.
5. Penentuan financial distress tahun 2011 dan data CAMELS yang digunakan ta- hun 2010.

## Identifikasi Variabel
Variabel yang digunakan dalam penelitian ini terdiri atas:
Variabel Dependen
Y = Financial Distress Y=1 Æ Jika  bank  mengalami financial dis- tress . Kriteria financial distress dalam peneli- tian ini dengan mengacu dan mengembang- kan penelitian yang dilakukan oleh Zaki dkk. (2011). Penelitian ini menggunakan 7 kriteria untuk menentukan apakah perusa- haan mengalami financial distress, jika:
1. Nilai perubahan ekuitas bank dibawah nilai median perubahan ekuitas seluruh observasi.
2. Nilai perubahan NIM bank dibawah nilai median perubahan NIM seluruh obser- vasi.
3. Nilai perubahan ROE bank dibawah nilai median perubahan ROE seluruh obser- vasi.
4. Nilai perubahan ekuitas dan perubahan NIM bank dibawah nilai median peruba- han ekuitas dan perubahan NIM seluruh observasi.
5. Nilai perubahan ekuitas dan perubahan ROE bank dibawah nilai median peruba- han ekuitas dan ROE seluruh observasi.
6. Nilai perubahan NIM dan perubahan ROE bank dibawah nilai median peruba- han NIM dan perubahan ROE seluruh observasi.
7. Nilai perubahan ekuitas, perubahan NIM dan perubahan ROE bank dibawah nilai median perubahan ekuitas, perubahan NIM dan perubahan ROE seluruh obser- vasi.
Y=0 Æ Jika  perusahaan tidak mengalami financial distress . Penelitian ini mengguna- kan 7 kriteria untuk menentukan apakah pe- rusahaan tidak mengalami financial dis- tress, jika:
1. Nilai perubahan ekuitas bank diatas nilai median perubahan ekuitas seluruh obser- vasi.
2. Nilai perubahan NIM bank diatas nilai median perubahan NIM seluruh obser- vasi.
3. Nilai perubahan ROE bank diatas nilai median perubahan ROE seluruh obser- vasi.
4. Nilai perubahan ekuitas dan perubahan
NIM bank diatas nilai median perubahan ekuitas dan perubahan NIM seluruh ob- servasi.
5. Nilai perubahan ekuitas dan perubahan ROE bank diatas nilai median perubahan ekuitas dan ROE seluruh observasi.
6. Nilai perubahan NIM dan perubahan ROE bank diatas nilai median perubahan NIM dan perubahan ROE seluruh obser- vasi.
7. Nilai perubahan ekuitas, perubahan NIM dan perubahan ROE bank diatas nilai median perubahan ekuitas, perubahan NIM dan perubahan ROE seluruh obser- vasi.
Variabel Independen terdiri dari: X1 = CAR X2 = NPL X3 = ROA X4 = ROE X5 = NIM X6 = LDR X7 = IRR

## Model Analisis dan Teknik Analisis Data
Penelitian ini menggunakan analisis regresi logistik.Persamaan regresi yang diharapkan terbentuk pada penelitian ini adalah sebagai berikut :
Tingkat Kesehatan Bank
X p p Log p Logit ' 1 1 1 1 ) 1 ( β α + = − = . (1)
Keterangan : α = Konstanta β = Koefisien regresi ei = Faktor Pengganggu

## ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
Dalam Penelitian ini populasi untuk obyek penelitian adalah bank Devisa di Indonesia periode 2006 - 2011. Alasan dipilihnya in- dustri perbankan adalah peran perbankan sebagai lembaga intermediasi dan juga seba- gai salah satu penggerak roda ekonomi dalam hal pembiayaan sektor riil. Industri perbankan berbeda secara struktur dan sifat usaha dengan jenis industri yang lain, meli- puti manajemen permodalan yang tidak
sama serta pola dan penggunaan sumber dana.
Metode penelitian ini adalah purposive sampling, dimana metode pengumpulan data populasi yang didasarkan pada kriteria- kriteria tertentu. Setelah melalui proses se- leksi, terhadap batasan-batasan sampel yang bisa dimasukan dalam penelitian ini, maka jumlah sampel akhir bank Devisa yang ma- suk dalam kriteria sampel adalah sebanyak 166 bank. Tabel 1 mendeskripsikan kriteria seleksi sampel dalam penelitian ini.
Penelitian menggunakan 7 persamaan regresi logit . Setiap persamaan regresi logit selalu mengkombinasikan rasio-rasio keuan- gan yaitu Ekuitas, NIM dan ROE. Adapun nilai HosmerLemeshow’s Goodness of Fit
Test dan Nagel Kerke dapat dilihat pada Ta- bel 2 dan Tabel 3.
Variabel CAR dalam penelitian tidak terdukung pada semua persamaan. Secara statistik hasil dari variabel CAR ini diatas nilai 1%, 5% dan 10%. Hasil ini tidak sesuai dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Tatik Aryati dan Hekinus Manao (2002) serta penelitian Luciana Spica Almilia dan Winny Herdiningtyas (2005). Dalam dua penelitian tersebut variabel CAR terbukti signifikan secara statistik.
Variabel NPL tidak terdukung pada se- mua persamaan.Secara statistic hasil varia- bel NPL ini diatas nilai 1%, 5% dan 10%. Hasil ini mendukung penelitian terhadulu, TItik Aryati dan Hekinus Manao (2002),
Tabel 1 Kriteria Seleksi Sampel Kriteria Sampel Jumlah Jumlah Bank Devisa Tahun 2006 43 Bank Devisa yang tidak mempublikasikan Laporan Keuangan secara lengkap tahun 2005-2007 (15) Jumlah Sampel tahun 2006 28 Jumlah Bank Devisa Tahun 2007 42 Bank Devisa yang tidak mempublikasikan Laporan Keuangan secara lengkap tahun 2006-2008 (17) Jumlah Sampel tahun 2007 25 Jumlah Bank Devusa Tahun 2008 41 Bank Devisa yang tidak mempublikasikan Laporan Keuangan secara lengkap tahun 2007-2009 (13) Jumlah Sampel tahun 2008 28 Jumlah Bank Devisa Tahun 2009 41 Bank Devisa yang tidak mempublikasikan Laporan Keuangan secara lengkap tahun 2008-2010 (14) Jumlah Sampel tahun 2009 27 Jumlah Bank Devisa Tahun 2010 41 Bank Devisa yang tidak mempublikasikan Laporan Keuangan secara lengkap tahun 2009-2011 (12) Jumlah Sampel tahun 2010 29 Jumlah Bank Devisa Tahun 2011 41 Bank Devisa yang tidak mempublikasikan Laporan Keuangan secara lengkap tahun 2009-2011 (12) Jumlah Sampel tahun 2011 29 Jumlah Total Sampel 166
serta Luciana Almalia dan Winny Herdin- ingtyas (2005), dimana variabel NPL juga tidak signifikan terhadap penelitian tersebut. Dalam tabel analisis deskriptif, juga tersaji, nilai rata-rata untuk variabel NPL ini diatas ketentuan yang telah disyaratkan oleh Bank Indonesia, yaitu 5%.
Variabel ROA dalam penelitian ini se- cara Statistik terdukung sebagian pada per- samaan yaitu persamaan 1, 3, 5, 6 dan 7. Hal ini mendukung penelitian Titik Aryati dan Hekinus Manao (2002) yang meneliti tentang rasio-rasio keuangan sebagai prediktor bank-bank bermasalah di Indone- sia. Hasil peneltian Titik Aryati dan Heki- nus Manao menunjukan bahwa variabel ROA adalah salah satu variabel yang ter- bukti signifikan secara statistik dalam peneltian tersebut. Namun hasil dalam penelitian ini berbeda dengan hasil peneli-
tian yang dilakukan oleh Luciana dan Winny, dimana, variabel ROA tidak signi- fikan dalam penelitan tersebut.
Variabel LDR tidak terdukung pada penelitian ini. Hal ini mendukung penelitian terdahulu, Titik Aryati dan Hekinus Manao (2002). Dalam penelitian tersebut masih menggunakan istilah Rasio Kredit terhadap dana yang diterima. Dalam penelitian Luci- ana dan Winny, variabel LDR juga tidak terdukung atau tidak signifikan dalam memprediksi Financial Distress. Dalam tabel analisis deskriptif, nilai rata-rata LDR bank yang termasuk dalam sampel, sesuai dengan nilai yang di persyaratkan oleh BI, yaitu di kisaran 70% -100%. Dalam keten- tuan Bank Indonesia melarang nilai LDR sebuah bank lebih dari angka yang diper- syaratkan.
Variabel ROE dalam penelitian ini ter
Tabel 2 Nilai Hosmer & Lemeshow’s Goodness of Fit Test dan Nagel Kerke -R2
Hosmer & Lemeshow’s Goodness of Fit Test
Persamaan Chi-Square Signifikansi Nagel Kerke -R2 Persamaan 1 12,806 0,119 1,290 Persamaan 2 18,635 0,017 0,059 Persamaan 3 7,205 0,515 0,186 Persamaan 4 9,052 0,338 0,130 Persamaan 5 8,001 0,433 0,113 Persamaan 6 7,150 0,521 0,128 Persamaan 7 15,460 0,051 0,095 Keterangan : 1. Kriteria financial distress persamaan 1 adalah nilai perubahan ekuitas bank dibawah nilai median perubahan ekuitas seluruh observasi.
2. Kriteria financial distress persamaan 2 adalah nilai perubahan NIM bank dibawah nilai median perubahan NIM seluruh observasi.
3. Kriteria financial distress persamaan 3 adalah nilai perubahan ROE bank dibawah nilai median perubahan ROE seluruh observasi.
4. Kriteria financial distress persamaan 4 adalah nilai perubahan ekuitas, perubahan NIM dan perubahan ROE bank dibawah nilai median perubahan ekuitas, perubahan NIM dan perubahan ROE seluruh observasi.
5. Kriteria financial distress persamaan 5 adalah nilai perubahan ekuitas dan perubahan NIM bank dibawah nilai median perubahan ekuitas dan perubahan NIM seluruh observasi.
6. Kriteria financial distress persamaan 6 adalah nilai perubahan ekuitas dan perubahan ROE bank dibawah nilai median perubahan ekuitas dan perubahan ROE seluruh observasi.
7. Kriteria financial distress persamaan 7 adalah nilai perubahan NIM dan perubahan ROE bank dibawah nilai median perubahan NIM dan perubahan ROE seluruh observasi.
bukti terdukung sebagian. Dalam per- samaan 1, persamaan 3, persamaan 5, dan persamaan 7. Dalam empat persamaan tersebut variabel ROE signifikan terhadap rasio-rasio keuangan untuk memprediksi Financial Distress. Namun hasil ini tidak sesuai dengan hasil penelitan terdahulu, baik itu penelitian yang dilakukan oleh Titik dan Hekinus serta Luciana dan Winny. Dalam dua penelitian terdahulu tersebut, variabel ROE tidak signifikan secara statistik. Dalam tabel analisis desk- tiptif, rata-rata nilai ROE diatas 12%.Semakin besar nilai ROE makan se- makin besar bank bisa memaksimalkan penggunaan modal untuk memperoleh laba.
Variabel NIM dalam penelitian ini ter- bukti terdukung sebagian yaitu pada per- samaan 3. Dalam persamaan tersebut varia- bel NIM signifikan terhadap rasio-rasio keuangan untuk memprediksi Financial Dis- tress. Hasil ini sesuai dan mendukung den- gan dengan penelitian yang dilakukan oleh T itik dan Hekinus serta Luciana dan Winny. Dalam dua penelitian terdahulu tersebut, variabel NIM tidak signifikan secara statis- tic.Dalam tabel analisis desktiptif, rata-rata nilai NIM diatas 12%.Semakin besar NIM, makan semakin besar bank akan mem- peroleh laba bersih.
Variabel IRR tidak terdukung pada penelitian ini.Hal ini mendukung penelitian terdahulu, Titik Aryati dan Hekinus Manao (2002) dan juga Luciana dan Winny.dalam memprediksi Financial Distress. Dalam ta-
bel analisis deskriptif, nilai rata-rata bank untuk IRR diatas nilai 90%.

## SIMPULAN, IMPLIKASI, SARAN, DAN KETERBATASAN
Berdasarkan perhitungan dan analisis yang telah dilakukan maka dapat ditarik kesimpu- lan bahwa dari ketujuh persamaan regresi yang dibentuk diatas menunjukkan hasil bahwa beberapa rasio terbukti signifikan dan terdukung sebagian untuk beberapa per- samaan. Hal tersebut membuktikan bahwa rasio-rasio tersebut dapat digunakan untuk memprediksi Financial distress perbankan, rasio-rasio tersebut adalah:
Return On Asset (ROA) yaitu rasio yang mengukur kemampuan bank di dalam mem- peroleh laba dan efisiensi secara keseluru- han. Rasio ini terbukti signifikan dan terdu- kung sebagian pada beberapa persamaan, yaitu persamaan 1, persamaan 3, persamaan 4, persamaan 5, persamaan 6 dan per- samaan 7.
Return On Equity (ROE) yaitu rasio yang mengukur kemampuan perusahaan menghasilkan laba berdasarkan modal sa- ham tertentu. Rasio ini terbukti signifikan dan terdukung sebagian pada beberapa persamaan, yaitu sebagai berikut : Per- samaan 1, persamaan 3, persamaan 5 dan persamaan 7.
Net Interest Margin (NIM) yaitu rasio yang mengukur kemampuan bank dalam mengelola aktiva produktif untuk mengha- silkan pendapatan bunga dari kegiatan op- erasional bank. Rasio ini terbukti signifi-
Tabel 3 Daftar Variabel yang Signifikan dan Tidak Signifikan Persamaan Variabel yang Signifikan Variabel yang Tidak Signifikan Persamaan 1 ROA & ROE CAR, NPL, LDR, NIM, IRR Persamaan 2 Nihil CAR, NPL, LDR, ROE, ROA, NIM, IRR Persamaan 3 ROA, ROE & NIM CAR, NPL, LDR, IRR Persamaan 4 ROA CAR, NPL, LDR, IRR, ROE, IRR Persamaan 5 ROE & ROA CAR, NPL, LDR, IRR, NIM Persamaan 6 ROA CAR, NPL, LDR, IRR, NIM, ROE Persamaan 7 ROA & ROE CAR, NPL, LDR, IRR, NIM
kan dan terdukung sebagian pada per- samaan 3.
Dalam penelitian ini, peneliti berusaha untuk menyajikan hasil yang maksimal. Akan tetapi ada beberapa keterbatasan yang diluar control peneliti. Keterbatasan tersebut antara lain.
Bank yang tidak menyediakan laporan keuangan pada periode pengamatan tidak dimasukkan ke dalam subyek penelitian. Bank yang baru go public , merger, dan akuisisi tidak dimasukkan ke dalam subyek penelitian.
Variabel PPAP sebagai variabel independen tidak dimasukkan karena ada perbedaan isti- lah dalam pos-pos laporan keuangan. Unsur manajemen tidak dimasukkan ke dalam komponen variabel independen karena data dalam penelitia ini mengguna- kan data-data sekunder.

## DAFTAR RUJUKAN
Gruszczynski, Marek, 2004, ‘Financial Distress of Companies in Poland’ , International advance in Economic Research, Vol. 10, No. 4, hal. 249 – 256.
Hui, Huang & Jing-jing, Zhao, 2008, ‘Rela- tionship between Corporate Govern- ance and Financial Distress: An Em- pirical study of Distressed Companies in China’, International Journal of Management, Vol. 25 No. 3, hal. 654 – 664.
Latinen, Erkki K 2005, ‘Survival Analysis &
Financial Distress Prediction: Finnish Evidence’, Review of Accounting and Finance , Vol. 4 No. 4, hal. 76 – 90.
Li, Hong-xia, Zong-jun Wang & Xio-Ian Deng, 2008, ‘Ownership, Independ- ent Directors, Agency Cost and Fi- nancial Distress: evidence from Chi- nese Listed Companies’, Corporate Governance, Vol. 8 No. 5, hal. 622 - 636.
Luciana Spica Almilia, 2006, ‘Prediksi Kondisi Financial Distress Perusahaan Go Public dengan menggunakan Anal- isis Multinomial Logit’, Jurnal Eko-
nomi dan Bisnis, Vol. XII No. 1, hal. 88 - 107.
Luciana Spica Almilia & Winny Herdin- ingtyas, 2005, ‘Analisis Rasio CAMEL terhadap Prediksi Kondisi Bermasalah pada Lembaga Perbankan Periode 2000 – 2002’ , Jurnal Akun- tansi Keuangan , Vol. 7, No. 1, hal. 131 - 147.
Luciana Spica Almilia & Riski Aprilia Nita, 2009, ‘Analisis Faktor-faktor yang Memprediksi Kinerja Keuangan pada Bank Umum Devisa Pasca Kri- sis Ekonomi’, Modus Jurnal Eko- nomi dan Bisnis, Vol. 21 No. 1, 34 – 47.
Luciana Spica Almilia, Nanang Shonhadji & Angraeni, 2009, ‘Faktor-faktor yang Mempengaruhi Financial Sustainabil- ity Ratio pada Bank Umum Swasta Nasional Non Devisa Periode 1995 – 2005’, Jurnal Akuntansi dan Keuan- gan, Vol. 11 No. 1, 45 – 52.
Pindado, Julio & Luis Rodrigues, 2005, ‘De- terminants of Financial Distress Costs’, Financial Markets and Portfo- lio Management, Vol. 19 No. 4, hal.
343 - 359.
Platt, H & MB Platt, 2002, ‘Prediting Finan- cial Distress’, Journal of Financial Service, Vol. 56, hal. 12 – 15.
Sharpe, Ian G & Andrei Stadnik, 2007, ‘Fi- nancial Distress in Australian General Insurance’, The Journal of Risk and Insurance , Vol. 74, No. 2, hal. 377 - 399.
Titik Aryati & Hekinus Manao, 2002, ‘Rasio Keuangan sebagai Prediktor Bank Bermasalah Indonesia’, Jurnal Riset Akuntansi Indonesia , Vol. 5 No. 2:
137-147.
Turetsky, Howard & McEwen Ruth Ann, 2001, ‘An Empirical Investigation of Firm Longevity : A Model of the Ex Ante Predictors of Financial Distress’ , Review of Quantitative Finance & Ac- counting , Vol. 16 No. 4, hal. 323 – 343.
Wang, Zongjun & Hongxia Li, 2007, ‘Fi-
nancial Distress Prediction of Chinese Listed Companies: A Rough set Meth- odology’ , Chinese Management Stud- ies, Vol. 1 No. 2, hal. 93 – 110.
Zaki, Ehab, Rahim Bah & Ananth Rao,
2011, ‘Assesing Probabilities of Fi- nancial Distress of Banks in UAE’, International Journal of Managerial Finance, Vol. 7, No. 3, hal. 304 – 320.