p- ISSN 1978-3108, e-ISSN 2623-0879 Vol. 16 No. 3, 2022, Hal. 183 - 187
Bisma: Jurnal Bisnis dan Manajemen
https://jurnal.unej.ac.id/index.php/BISMA
Vol. 16 No. 3, 2022, Hal. 183 - 187

## ANALISIS PREDIKSI KEBANGKRUTAN BANK SWASTA NASIONAL YANG TERDAFTAR DI BEI (Periode Tahun 2015 – 2019)
Siti Khayatun 1 , Yunita Try Ambarwati 2
Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Semarang, Semarang
Abstrak
Penelitian  ini  membahas  mengenai  kebangkrutan  perbankan  pada  Bank  Swasta Nasional  Devisa  yang  terdaftar  pada  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI).  Penelitian  ini berangkat  dari  fakta  bahwa  banyak  masyarakat  yang  menggunakan  jasa  perbankan sebagai alat pembayaran, sehingga bank harus selalu dalam keadaan sehat agar mampu menjalankan  fungsinya  dengan  baik  dan  terhindar  dari  kebangkrutan.  Metode  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  kuantitatif.  Populasi  penelitian  ini adalah  44  bank  yang  terdaftar  di  BEI  tahun  2015 – 2017.  Sampel  yang  diambil sebanyak  17  bank  swasta  nasional  devisa.  Variabel  dependen  dalam  penelitian  ini adalah  kesehatan  bank.  Sedangkan  variabel  independen  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  CAR,  NPL,  ROE,  ROA,  LDR,  dan  BOPO.  Analisis  data  dilakukan dengan  Metode  Regresi  Linear  Berganda  menggunakan  SPSS  23.  Hasil  menunjukkan bahwa  variabel  NPL,  ROA,  dan  BOPO  berpengaruh  terhadap  kebangkrutan  bank.
Sedangkan  variabel  CAR,  ROE,  dan  LDR  ditemukan  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap kebangkrutan bank.
Kata Kunci: Bank, Kebangkrutan Bank, Rasio CAMEL, Regresi Logistik
Abstract This study discusses bankruptcies at National Foreign Exchange Private Banks listed on the Indonesia Stock Exchange (IDX). This research departs from the fact that many people use banking services as a means of payment, so  banks must always be in good health in order to be able to carry out their functions properly and avoid bankruptcy. The method used in this research is a quantitative method. The population of this study was 44 banks listed on the IDX in 2015 – 2017. Samples were taken from 17 national foreign exchange private banks. The dependent variable in this study is the soundness of the bank. While the independent variables used in this study are CAR, NPL, ROE, ROA, LDR, and BOPO. Data analysis was carried out using the Multiple Linear Regression Method using SPSS 23. The results showed that the NPL, ROA, and BOPO variables had an effect on bank bankruptcy. Meanwhile, the CAR, ROE, and LDR variables were found to have no significant effect on bank bankruptcy.
Keywords:
Banks, Bank Bankruptcy, CAMEL Ratio, Logistic Regression
Alamat Korespondensi Jl. Menoreh Utara Raya No.11, Sampangan, Gajahmungkur, Kota Semarang, Jawa Tengah 50232 E-mail : siti.khayatun@stiesemarang.ac.id

## Pendahuluan
Pada  era  globalisasi  pertumbuhan  dan perkembangan  perekonomian  begitu  pesat. Tumbuh  dan  berkembangnya  perekonomian disertai  dengan  berkembangnya  berbagai macam lembaga keuangan. Salah satu lembaga keuangan  yang  berperan  besar  dalam perekonomian  adalah  lembaga  keuangan perbankan.  Bank  disebutkan  sebagai  badan usaha yang menghimpun dana dari masyarakat  dalam  bentuk  simpanan  dan menyalurkannya  kepada  masyarakat  dalam bentuk kredit dan atau bentuk-bentuk lainnya dalam  rangka  meningkatkan  taraf  hidup masyarakat  (UU  No.  10  Tahun  1998).  Bank menjadi salah satu roda penggerak perekonomian, salah satunya adalah perannya dalam  melancarkan  mekanisme  sistem pembayaran  untuk  semua  sektor  ekonomi (Khaddafi, et al., 2017). Oleh karena itu, Bank diharuskan dalam kondisi  sehat yaitu mampu menjalankan  fungsinya  dengan  baik.  Dengan kata  lain,  bank  yang  sehat  adalah  bank  dapat menjaga dan  memelihara  kepercayaan masyarakat, dapat menjalankan fungsi intermediasi,  dapat  membantu  kelancaran pembayaran  serta  dapat  digunakan  oleh pemerintah untuk berbagai kebijakan terutama  kebijakan  moneter.  Kontrol  modal yang  baik  dapat  mencegahan  keruntuhan perbankan (Hilo dan Mkalaf, 2022)
Indonesia  pada  tahun  2007  mengalami keterpurukan  perekonomian  dikarenakan imbas  dari  krisis  ekonomi  yang  melanda Kawasan  Asia.  Akibatnya  terdapat  salah  satu bank  yang  tidak  mampu  melanjutkan usahanya.  Tahun  2009  salah  satu  bank  di Indonesia  yaitu  Bank Century mengalami kesulitan  keuangan  dan  telah  dilikuidasi. Selain itu, di tahun yang sama Bank Indonesia juga  mencabut  ijin  usaha  Bank  IFI  ( Indonesia Finance  and  Investement  Company )  karena bank  tersebut  tidak  mampu  membenahi permasalahan yang dihadapi.
Penurunan  kondisi  suatu  bank  secara  terus menerus  disebut financial  distress atau kesulitan  keungan.  Kesulitan  keuangan diartikan sebagai ketidakmampuan perusahaan  untuk  membayar  kewajiban keuangannya  pada  saat  jatuh  tempo  yang menyebabkan  kebangkrutan  perusahaan.
Financial  distress akan  berakibat  pada hilangkan kepercayaan dari nasabah. Lemahnya sistem perbankan kan menyebabkan ketidakstabilan ekonomi makro (Wahyu, 2013) Kebangkrutan  merupakan  faktor  yang  perlu diwaspadai  oleh  setiap  perusahaan  termasuk perbankan.
Ketika suatu perusahaan mengalami financial  distress ,  maka  dapat dikatakan  perusahaan  tersebut  sebenarnya gagal  dalam  usahanya.  Oleh  karena  itu, perusahaan  harus  melakukan  berbagai analisis  sedini  mungkin,  terutama  analisis timbulnya  kebangkrutan.  Dengan  melakukan analisis  akan  memberikan  manfaat  dalam mengantisipasi, menghindari, dan mengurangi resiko kebangkrutan (Khaddafi, dkk, 2017)
Salah  satu  indikator  untuk  mengetahui financial  distress adalah  laporan  keuangan. Laporan keuangan merupakan hasil akhir dari suatu  proses  akuntansi  sebuah  perusahaan untuk  memberikan  informasi  keuangan  dan kinerja  suatu  perusahaan.  Upaya  mengetahui kinerja keuangan dapat dihitung menggunakan  dengan  menganalisis  rasio – rasio  keuangan,  yaitu Capital,  Assets  quality, Management, Earning, Liquidity and Sensitivity Market  Risk (CAMEL).  Rasio  ini  digunakan  di Indonesia  sebagai  idikator  untuk  mengukur kesehatan  bank.  Rasio  CAMEL  biasanya diproxykan  menjadi capital  adequacy  ratio (CAR), non  performing  loan (NPL), net  profit margin (NPM), loan  to  deposit  ratio (LDR), return on assets (ROA), return on equity (ROE), biaya  operasional  terhadap  pendapatan operasional  (BOPO), net  interst  margin (NIM) (Surat  Edaran  Bank  Indonesia  Nomor 3/30/DPNP  tanggal  14  Desember  2001). Selain menggunakan CAMEL dalam memprediksi  juga  dapat  menggunakan metode Altman  Z  Score .  Hasil  dari  penilaian Altman Z Score ada memperoleh bank “Sehat” dan “Tidak Sehat.”
Hasil  penelitian  terdahulu,  Sari  dan  Mawardi (2021)  menyatakan  CAR  berpengaruh  negatif signifikan  terhadap  kebangkrutan  bank, sedangkan  penelitian  Ismawati  dan  Istria (2015)  menyatakan  CAR  positif  tidak signifikan. Bestari (2013) menyatakan pengaruh  NPL  negatif  signfikan  terhadap kebangkrutan  bank.  Ismawati  dan  Istria
(2015)  menyatakan  NPL  berpengaruh  positif signifikan  terhadap  kebangkrutan  bank. Namun  pada  penelitian  Bestari  (2013)  NPL tidak  berpengaruh  signifikan.  Penelitian Ismawati  dan  Istria  (2015)  menyatakan  ROA berpengaruh  positif  tidak  signifikan  terhadap kebangkrutan  bank,  sedangkan  Kuncoro  dan Agustin (2017) menyatakan ROA berpengaruh negative signifikan. Namun penelitian Sistiyarini  dan  Supriyono  (2017)  ROA  tidak berpengaruh  secara  signifikan.  Ismawati  dan Istria  (2015)  menyatakan  ROE  berpengaruh negatif  signifikan.  Namun  pada  penelitian Widyanty  dan  Oktasari  (2020)  ROE  tidak signifikan.  Rasio  NIM  berpengaruh  negatif signifikan  pada  penelitian  Pristianti  dan Musdholifah (2020), sedangkan pada penelitian  Sistiyarini  dan  Supriyono  (2017) NIM  tidak  signifikan.  Rasio  BOPO  positif signifikan  pada  penelitian  Yusrizal  dan Fransisca  (2018),  sedangkan  BOPO  tidak signifikan  pada  penelitian  Pristianti  dan Musdholifah  (2020).  Rasio  LDR  dinyatakan tidak signifikan di dalam penelitian Sistiyarini dan  Supriyono  (2017),  sedangkan  Pristianti dan  Musdholifah  (2020)  menyatakan  LDR negatif  signifikan.  Oleh  karena  terjadi ketidakkonsistenan  dari  hasil  penelitian terdahulu,  peneliti  kembali  mengangkat  tema financial  distress dengan  menggunakan  rasio keuangan  CAMEL  dengan  proxy  CAR,  NPL, ROA, ROE, LDR, dan BOPO.

## Gambar 1. Kerangka teoritis
Berdasarkan  kerangka  pemikiran  teoritis, maka  hipotesis  yang  dirumuskan  dalam penelitian ini sebagai berikut :
H1:CAR berpengaruh negatif terhadap prediksi kondisi bermasalah pada Perbankan Swasta Nasional Devisa H2:NPL berpengaruh positif terhadap prediksi kondisi  bermasalah  pada  PT  Perbankan Swasta Nasional Devisa H4:ROE berpengaruh negatif terhadap prediksi kondisi bermasalah pada Perbankan Swasta Nasional Devisa H4:ROA berpengaruh negatif terhadap prediksi kondisi bermasalah pada Perbankan Swasta Nasional Devisa H5:LDR berpengaruh positif terhadap prediksi kondisi  bermasalah  pada  Perbankan Swasta Nasional Devisa H6:BOPO  berpengaruh  positif  terhadap prediksi kondisi bermasalah pada Perbankan Swasta Nasional Devisa

## Metode
Jenis  penelitian  ini  merupakan  penelitian kuantitatif.  Populasi  dalam  penelitian  ini adalah  bank  swata  nasional  devisa  yang terdaftar  di  BEI  periode  tahun  2015 – 2019. Sedangkan  sampel  dalam  penelitian  adalah bank  swasta  nasional  devisa  yang  memenuhi laporan  keuangan  secara  berkala  pada  BEI periode  2015 – 2019.  Objek  dalam  penelitian ini menggunakaan bank swasta yang terdaftar di  Bursa  Efek  Indonesia  periode  2015-2019. Berdasarkan  pemilihan  sampel  menggunakan purposive  sampeling  dari  25  bank  swasta nasional  devisa  yang  terdaftar,  terdapat beberapa  bank  yang  tidak  memenuhi  syarat dalam  kriteri  penelitian  ini,  sehingga  sampel yang didapatkan berjumlah 17 bank.
Tabel 1. Daftar Bank yang digunakan sebagai sampel No Nama Bank Kode 1 PT Bank Central Asia, Tbk BBCA 2 PT Bank CIMB Niaga, Tbk BNGA 3 PT Bank OCBC NSIP, Tbk NSIP 4 PT Bank Danamon Indonesia, Tbk BDNM 5 Bank Permata, Tbk BNLI 6 PT Bank Maybank, Tbk BNII 7 PT Bank Bukopin, Tbk BBKP 8 PT Nusantara Prahayangan, Tbk BBNP 9 Bank Bumi Arta, Tbk BNBA 10  Bank Mega, Tbk MEGA 11  PT Bank Panin, Tbk PNBS 12  PT Bank Rakyat Indonesia Agoniaga, Tbk AGRO 13  PT Bank Ganesha, Tbk BGTG 14  PT Bank Capital Indonesia, Tbk BACA 15  Bank Sinarmas, Tbk BSIM 16  PT Bank Mestika Dharma, Tbk BBMD 17  PT Bank Maspion Indonesia, Tbk BMAS
Penelitian  ini  menggunakan  variabel  yang terdiri  dari  variabel  terikat  ( dependen variable ) dan variabel tidak terikat ( Independent  variabel )  dimana  variabel  tidak terikat  adalah  Rasio  Camel  yang  di  proksikan dalam  beberapa  rasio  yaitu  CAR,  NPL,  ROA, ROE,  BOPO,  dan  LDR.  Variabel  terikatnya adalah  prediksi  kondisi  bermasalah  pada perusahaan  perbankan.  Variabel  dependen yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah prediksi  kondisi  bermasalah  pada  sektor perbankan  dengan  menggunakan  metode Altman  model Z  Score .  Suatu  bank  dikatakan mengalami  kondisi  bermasalah  yaitu  apabila laba  bersih  bank  ( net  income )  negatif  selama minimal  2  tahun  berturut-turut  atau mengalami kebangkrutan.  Variabel dependen yang  digunakan  merupakan  variabel  kategori (dikotomi  variabel),  0  untuk  perusahaan perbankan  yang  tidak  mengalami  kondisi bermasalah  dan  1  untuk  perusahaan  yang mengalami kondisi bermasalah.
Metode  pengumpulan  data  dalam  penelitian ini  menggunakan  data  sekunder.  Data sekunder  dalam  penelitian  ini  berupa  rasio – rasio  keuangan  dalam  laporan  keungan Perbankan  Swasta  Nasional  Devisa  yang tercatat  dalam  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI) pada  periode  2015 – 2019  dan  sumber  - sumber  lain  yang  relevan  baik  dari  melalui media elektronik maupun media masa.
Metode  analisis  dalam  penelitian  ini  yaitu analisis  deskriptif  dan  Analisis  Regresi Logistik.  Statistik  deskriptif  memberikan gambaran  atau  dekripsi  suatu  data  yang dilihat  dari  nilai  rata – rata  (mean),  standar deviasi, kurtosis dan skewness . Analisis Regresi Logistik  digunakan  karena  variabel  dependen dalam  penelitian  ini  merupakan  variabel  non metrik.  Karena  variabel  dalam  penelitian merupakan  campuran  antara  variabel  metrik dan  non  metrik  maka  asumsi  normalitas multivariet  tidak  dapat  dipenuhi,  sehingga dalam analisis regresi logistik tidak memerlukan  asumsi  normalitas  pada  datanya (Ghozali, 2018).
Persamaan  regresi  yang  digunakan  adalah sebagai berikut :
Y = 𝖰 𝟎 + 𝖰 𝟏 CAR + 𝖰 𝟐 NPL + 𝖰 𝟑 ROA + 𝖰 𝟒 ROE + 𝖰 𝟓 LDR + 𝖰 𝟔 BOPO (1)
Keterangan : Y =  Probabilitas  kondisi  keuangan bermasalah β0 = Konstan β1 – β6 = Koefisien Regresi CAR = Capital Adequacy Ratio NPL = Non Performing Loan ROA  = Return on Asset ROE = Return on Equity LDR = Loan to Depocite Ratio BOPO  = Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional

## Hasil dan Pembahasan
Analisis  data  disajikan  dalam  bentuk  analisis statistik  desktriptif.  Statistik  deskriptif memberikan  gambaran  atau  dekripsi  suatu data yang dilihat dari nilai rata – rata (mean), standar  deviasi, kurtosis dan skewness (Kemencengan  distribusi)  varian,  maksimum, minimum, sum dan range (Ghozali,  2018). Statistik deskriptif menyajikan ukuran ukuran numerik  yang  sangat  penting  bagi  data sampel.

## Tabel 3. Analisis Statistik Deskriptif
N Minimu m Maximu m Mean Std. Deviati on Statist ic Statisti c Statistic Statist ic Std. Error Statisti c CAR 85 10,52 38,60 21,60 56 ,6295 1 5,8037 5 NPL 85 ,03 8,83 3,063 8 ,1914 0 1,7646 3 ROA 85 -4,89 4,02 1,451 9 ,1369 1 1,2622 2 ROE 85 -38,33 21,86 7,361 0 ,7517 5 6,9308 0 LDR 85 50,61 107,92 85,64 73 1,320 80 12,177 22 BOPO 85 58,20 150,77 85,92 88 1,419 65 13,088 52 Valid N (listwis e) 85

## Sumber: Data Sekunder diolah SPSS 23
Variabel pertama yaitu Capital Adequecy Ratio (CAR)  memiliki  nilai  minimum  sebesar  10,52 dan  nilai  maksimum  sebesar  38,60.  Variabel CAR  memiliki  nilai  rata-rata  sebesar  21,6056 dan  nilai  standar  devisiasi  sebesar  5,80375 dalam  hal  ini  dapat  dikatakan  variabel  CAR dalam  keadaan  baik  karena  nilai  rata-  rata lebih besar dari nilai standar devisiasi.
Variabel  kedua  yaitu Non  Perfoming  Loan (NPL)  memiliki  nilai  minimum  sebesar  0,03 dan  nilai  maksimum  sebesar  8,83.  Variabel
NPL  memiliki  nilai  rata-  rata  sebesar  3,0638 dan  nilai  standar  devisiasi  sebesar  1,76463 dalam  hal  ini  dapat  dikatakan  variabel  NPL dalam  keadaan  baik  karena  nilai  rata-rata lebih besar dari nilai standar devisiasi.
Variabel  ketiga  yaitu Return  on  Assets (ROA) memiliki nilai minimum sebesar -4,89  an nilai maksimum  sebesar  4,02.  Variabel  ROA memiliki  nilai  rata-rata  sebesar  1,4519  dan nilai standar devisiasi sebesar 1,26222 dalam hal  ini  dapat  dikatakan  variabel  ROA  dalam keadaan baik karena nilai rata-rata lebih besar dari nilai standar devisiasi.
Variabel  keempat  yaitu Return  on  Equity (ROE) memiliki nilai minimum sebesar -38,33 dan  nilai  maksimum  sebesar  21,86.  Variabel ROE  memiliki  nilai  rata-rata  sebesar  7,3610 dan  nilai  standar  devisiasi  sebesar  6,93080 dalam  hal  ini  dapat  dikatakan  variabel  ROA dalam keadaan kurang baik karena nilai  rata- rata lebih kecil dari nilai standar devisiasi.
Variabel  kelima  yaitu Loan  to  Deposit  Ratio (LDR)  memiliki  nilai  minimum  sebesar  50,61 dan nilai maksimum sebesar 107,92. Variabel LDR  memiliki  nilai  rata-rata  sebesar  85,6473 dan  nilai  standar  devisiasi  sebesar  12,17722 dalam  hal  ini  dapat  dikatakan  variabel  LDR dalam  keadaan  baik  karena  nilai  rata-rata lebih besar dari nilai standar devisiasi.
Variabel  terakhir  yaitu  Beban  Operasional Terhadap  Pendapatan  Operasional  (BOPO) memiliki  nilai  minimum  sebesar  58,20  dan nilai  maksimum  sebesar  150,77.  Variabel BOPO memiliki nilai rata-rata sebesar 85,9288 dan  nilai  standar  devisiasi  sebesar  13,08852 dalam  hal  ini  dapat  dikatakan  variabel  BOPO dalam  keadaan  baik  karena  nilai  rata-rata lebih besar dari nilai standar devisiasi.
Pengujian  hipotesis  dalam  penelitian  ini menggunakan  model  analisis  regresi  logistik. Model  regresi  ini  dipilih  karena  karena variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan  data  dummy.  Pengujian  hipotesis dengan  analisis  regresi  logistik  dalam penelitian  ini  dilakukan  dengan  bantuan program  komputer  SPSS  23.  Pengujian  ini dilakukan  dengan  membandingkan  nilai antara  -2  log  likelihood  (-2LL)  blok  pertama (Blok  Number=0)  dengan  -2LL  blok  kedua
(Blok  Number=1).  Penurunan  likelihood  (- 2LogL) menunjukkan model regresi yang lebih baik  atau  dengan  kata  lain  model  yang dihipotesiskan fit dengan  data.  Hasil  uji fit dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 4. -2 Log Likelihood Block Number = 0 Iteration -2 log likelihood Coefficients Constant Step 0            1 90,621 -1,106 2 90,328 -1,240 3 90,328 -1,245 4 90,328 -1,245 a. constant is include in the model b. initial -2 Log Likelihood: 90,328 c.  Estimation  terminated  at  iteration  number  4 because parameter estimates changed by less than ,001 Sumber: Data Sekunder diolah SPSS 23
Tabel 5. -2 Log Likelihood Block Number = 1 Iterati on -2 Log likeli hood Coefficients Cons tant C A R N PL RO A R O E L D R BO PO St ep 1 1  79,32 4 9,67 4 ,0 8 1 ,3 8 6 - 1,5 51 ,0 4 8 - ,0 0 4 - ,13 3 2  76,74 8 18,2 77 ,1 0 5 ,5 6 0 - 2,4 53 ,0 5 3 - ,0 1 1 - ,22 7 3  76,59 3 22,2 15 ,1 0 9 ,6 0 8 - 2,8 02 ,0 4 9 - ,0 1 5 - ,26 7 4  76,59 2 22,6 19 ,1 0 9 ,6 1 2 - 2,8 40 ,0 4 9 - ,0 1 5 - ,27 1 5  76,59 2 22,6 23 ,1 0 9 ,6 1 2 - 2,8 40 ,0 4 9 - ,0 1 5 - ,27 1 6  76,59 2 22,6 23 ,1 0 9 ,6 1 2 - 2,8 40 ,0 4 9 - ,0 1 5 - ,27 1 a. Method: Enter b. Constant is include in the model
c. Initial -2 log Likelihood; 90,328 d. Estimation terminated at iteration number 6 because parameter estimates changed by less than 0,001.

## Sumber: Data Sekunder diolah SPSS 23
Berdasarkan  hasil  pengujian  -2  log  likelihood terdapat  dua  tahap,  dimana  tahap  pertama tidak  memasukan  variabel  independen  ke
dalam  model  regresi  dan  tahap  kedua memasukan  variabel  independen  kedalam model regresi. Pada awal memiliki angka nilai sebesar  90,621  dan  setelah  memasukan seluruh  variabel  independen  memiliki  nilai sebesar  79,324.  Hal  ini  menunujukan  adanya penurunan  selisih  sebesar  11,297  berarti bahwa  dengan  adanya  tambahan  model seluruh  variabel  independen  menunjukkan sebagai model yang baik atau dengan kata lain model yang dihipotesiskan fit dengan data.
Nagelkereke’s R Square merupakan modifikasi dari koefisien Cox and Snell untuk memastikan bahwa nilainya bervariasi dari 0 (nol) sampai 1  (satu).  Hal  ini  dilakukan  dengan  cara membagi nilai Cox and Snell’s R Square dengan nilai  maksimumnya.  Nilai  yang  kecil  berarti kemampuan  variabel-variabel  independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen amat  terbatas.  Nilai  yang  mendekati  satu berarti variabel-variabel independen memberikan  hampir  semua  informasi  yang dibutuhkan  untuk  memprediksi  variasi variabel dependen.
Berdasarkan tabel 6 hasil koefisien determinasi  menunjukan  nilai Nagelkerke  R Square sebesar  0,228  (22,8%)  dan  hasil cox and  snell  R  square sebesar  0,149  (14,9%). Seluruh  variabel  yang  digunakan  dalam penelitian ini berpengaruh 22,8%.
Tabel 6. Koefisien determinasi Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 76,592 a ,149 ,228
a.  Estimation  terminated  at  iteration  number  6 because parameter estimates changed by less than 0,001.
Sumber: Data Sekunder diolah SPSS 23
Kelayakan  model  regresi  dinilai  dengan menggunakan Hosmer  and  Lemeshow’s Goodness  of  Fit  Test . Hosmer  and  Lemeshow’s Goodness  of  Fit  Test menguji  hipotesis  nol bahwa data empiris cocok atau sesuai dengan model  (tidak  ada  perbedaan  antara  model dengan  data  sehingga  model  dapat  dikatakan fit).  Berdasar  tabel  7  hasil  uji Hosmer  and Lemeshow’s  Goodness  of Fit  Test nilai Chi- Square sebesar  5,887  dengan  signifikansi sebesar  0,554.  Berdasarkan  hasil  tersebut,
karena  nilai  signifikansi  lebih  besar  dari  0,05 maka  model  dapat  disimpulkan  mampu memprediksi nilai observasinya.
Tabel 7. Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test Step Chi-square df Sig. 1 5,877 7 ,554 Sumber: Data Sekunder diolah SPSS 23
Tabel  klasifikasi  2  x  2  digunakan  untuk menghitung nilai estimasi yang benar ( correct ) dan  salah  ( incorrect ).  Pada  model  yang sempurna,  maka  semua  kasus  akan  berada pada  diagonal  dengan  tingkat  ketepatan peramalan  100%.  Jika  model  logistik mempunyai homoskedastitas, maka prosentase  yang  benar  ( correct )  akan  sama untuk  kedua  baris.  Tabel  klasifikasi  2  x  2 digunakan  untuk  menghitung  nilai  estimasi yang  benar  ( correct )  dan  salah  ( incorrect ). Pada  model  yang  sempurna,  maka  semua kasus  akan  berada  pada  diagonal  dengan tingkat  ketepatan  peramalan  100%.  Jika model  logistik  mempunyai  homoskedastitas, maka  prosentase  yang  benar  ( correct )  akan sama untuk kedua baris.
Tabel 8. Matriks Klasifikasi
Observed Predicted ZSCORE Percenta ge correct Ban k seh at Bank bermasal ah Ste p 1 ZSCO RE Bank sehat 62 4 93,9 Bank bermasal ah 16 3 15,8 Overall percentage 76,5 a. the cut value is 500 Sumber: Data Sekunder diolah SPSS 23

## Tabel 9. Hasil regresi logistik
B S.E. Wa ld d f Si g. Exp(B) 95%  C.I.for EXP(B) Lo wer Up per St ep 1 CAR ,109 ,062 3,0 93 1 ,0 79 1,115 ,98 8 1,2 60 NPL ,612 ,260 5,5 41 1 ,0 19 1,843 1,1 08 3,0 68 ROA - 2,84 0 1,21 4 5,4 75 1 ,0 19 ,058 ,00 5 ,63 1 ROE ,049 ,106 ,21 3 1 ,5 44 1,050 ,85 3 1,2 92 LDR - ,015 ,027 ,30 6 1 ,5 80 ,985 ,93 3 1,0 39
BOP O - ,271 ,130 4,3 66 1 ,0 37 ,763 ,59
1 ,98 3 Cons 22,6 13,8 2,6 1 ,1 668447
tant 23 83 55 03 8378
a.  Variable(s) entered on step 1: CAR, NPL ROA, ROE, LDR, BOPO.

## Sumber: Data Sekunder diolah SPSS 23
Uji  regresi  logistik  dengan  program  SPSS  23 digunakan  untuk  mengetahui  pengaruh masing-  masing  variabel  dependen.  Nilai signifikansi yang kurang dari 0,05 menunjukkan  bahwa  variabel  tersebut berpengaruh  secara  signifikan.  Apabila  nilai signifikansi  lebih  besar  dari  0,05  maka variabel  tersebut  tidak  berpengaruh  secara signifikan.
Berdasarkan  tabel  9  hasil  uji  regresi  logistik maka dapat dirumuskan sebagai berikut:
Logit  Y  =  22,623  +  0,109CAR  +  0,612NPL  - 2,840ROA + 0,049ROE -0,015LDR -0,271BOPO (2) Pengujian  hipotesis  1  menunjukan  bahwa variabel Capital Adequecy Ratio memiliki nilai signifikan 0,079 lebih besar dari 0,05. Dengan demikian H0 diterima  dan  H1  ditolak, maka variabel Capital  Adequecy  Ratio  tidak berpengaruh terhadap prediksi kebangkrutan. Perubahan  variabel Capital  Adequecy  Ratio memiliki nilai koefisien negatif artinya variabel Capital  Adequecy  Ratio  tidak  berpengaruh terhadap prediksi kebangkrutan.
Hal ini menunjukan bahwa semakin kecil nilai CAR  atau  semakin  kecil  modal  bank  dalam menanggung  aktiva  berisiko  tidak  berarti memungkinkan terjadinya prediksi kebangkrutan yang semakin tinggi begitu pula sebaliknya,  semakin  tinggi  CAR  atau  semakin tinggi  modal  bank  untuk  menanggung  aktiva berisiko tidak berarti memungkinkan terjadinya  financial  distress  semakin  rendah. Tidak  signifikan  karena  rasio  CAR  juga menunjukkan  kemampuan  bank  untuk menampung risiko yang kemungkinan dihadapi  oleh  bank.  Meningkatnya  CAR  maka menunjukkan semakin baik kemampuan bank tersebut dalam menanggunglangi risiko setiap kredit/aktiva produktif berisiko.
Hal  ini  di  dukung  oleh  penelitian  yang dilakukan  Hutahuruk  (2017);  Salim  dan Indrawati  (2021)  yang  menyatakan  bahwa variabel  Capital  Adequacy  Ratio  (CAR)  tidak
berpengaruh terhadap prediksi kebangkrutan. Berbeda  dengan  hasil  penelitian  yang dilakukan  oleh  Kristanti  (2014)  yang menyatakan bahwa variabel Capital Adequacy Ratio  (CAR)  berpengaruh  negatif  signifikan terhadap prediksi kebangkrutan.
Pengujian  hipotesis  2  menunjukan  bahwa variabel  Non  Perfoming  Loan  memiliki  nilai signifikan  0,019  lebih  kecil  dari  0,05.  Dengan demikian  H0  ditolak  dan  H2  diterima,  maka variabel  Non  Perfoming  Loan  berpengaruh terhadap  prediksi  kebangkrutan.  Perubahan variabel  Non  Perfoming  Loan  memiliki  nilai koefisien  positif  artinya  variabel  Non Perfoming Loan berpengaruh positif signifikan terhadap prediksi kebangkrutan.
Hal  ini  menunjukkan  bahwa  NPL  (Non Performing  Loan)  merupakan  kemampuan manajemen  bank  dalam  mengelola  kredit bermasalah  yang  diberikan  oleh  bank  (SE Bank  Indonesia  No.3/30/DPNP).  Rasio  NPL menunjukan  tingginya  angka  kredit  macet pada  bank,  seemakin  besar  NPL  menunjukan semakin  tinggi  resiko  kredit  yang  harus dihadapi  bank,  sehingga  semakin  besar  bank menghadap kondisi bermasalah. NPL berpengaruh  positif,  karena  apabila  kondisi NPL  suatu  bank  tinggi  maka  akan memperbesar  biaya  pencadangan  aktiva produktif  maupun  biaya  lainnya  sehingga berpotensi  terhadap  kerugian  bank.  Hal  ini menunjukan  bahwa  rasio  NPL  mempunyai pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap prediksi tingkat kesehatan bank.
Hal  ini  di  dukung  oleh  penelitian  yang dilakukan  oleh  Novita  (2018)  menyatakan bahwa  variabel Non  Performing  Loan (NPL) berpengaruh  positif  signifikan  terhadap prediksi  kebangkrutan.  Berbeda  dengan penelitian yang dilakukan oleh Bestari (2013) yang  menyatakan  bahwa  variabel Non Performing  Loan (NPL)  tidak  berpengaruh terhadap prediksi kebangkrutan.
Pengujian  hipotesis  3  menunjukan  bahwa variabel Return  on  Asset memiliki  nilai signifikan  0,019  lebih  kecil  dari  0,05.  Dengan demikian  H0  ditolak  dan  H3  diterima,  maka variabel Return  on  Asset berpengaruh
terhadap  prediksi  kebangkrutan.  Perubahan variabel Return  on  Asset memiliki  nilai koefisien  negatif  artinya  variabel Return  on Asset berpengaruh negatif signifikan terhadap prediksi kebangkrutan.
Hal  ini  dikarenakan  ROA  adalah Return  on Asset merupakan  rasio  profitabilitias  yang mendeteksi  atau  mengukur  kemampuan perusahaan  dalam  menghasilkan  keuntungan dalam  periode  tertentu  dan  yang  mengatur akumulasi laba selama perusahaan beroperasi. Kemampuan  tersebut  kemudian  digunakan sebagai  alat  indikator  dalam  mengukur kesehatan  dan  efisiensi  suatu  perusahaan. Perusahaan  yang  memiliki  nilai  profit  yang tinggi  menunjukkan  bahwa  perusahaan tersebut efektif dalam menggunakan assetnya untuk  menghasilkan  laba  bagi  perusahaan, sehingga kemungkinan perusahaan mengalami financial  distress sangat kecil.  Tetapi  apabila perusahaan memiliki nilai profit yang rendah, besar  kemungkinan  perusahaan  tersebut mengalami financial  distress karena  hal  ini menunjukkan  bahwa  perusahaan  tersebut tidak  efektif  dalam  menggunakan  dan mengelola  assetnya  untuk  memperoleh  laba bagi perusahaan.
Hal  ini  didukung  oleh  penelitian  yang dilakukan oleh Putri (2021) yang menyatakan bahwa variabel Return on Assets berpengaruh terhadap  prediksi  kebangkrutan  ( financial distress ). Berbeda dengan hasil penelitian yang dilakukan  oleh  Hutahuruk  (2017);  Safitri  dan Yiliana  (2021) yang  menyatakan  bahwa variabel Return  On  Assets tidak  berpengaruh terhadap prediksi kebangkrutan.
Pengujian  hipotesis  4  menunjukan  bahwa variabel Return on Equity (ROE) memiliki nilai signifikan 0,644 lebih besar dari 0,05. Dengan demikian  H0  diterima  dan  H4  ditolak,  maka variabel Return  On  Equity tidak  berpengaruh terhadap  prediksi  kebangkrutan.  Perubahan variabel Return  On  Equity memiliki  nilai koefisien  positif  artinya  variabel Return  On Equity  tidak berpengaruh  terhadap  prediksi kebangkrutan.
Hal  ini  menunjukan  variabel  rasio  keuangan ROE  menunjukkan  nilai  ROE  kurang  efektif dalam  mengukur  prediksi  kebangkrutan. Semakin rendah rasio ROE semakin  kecil  pula
tingkat  keuntungan  yang  dicapai  bank, sehingga  kemungkinan  bank  mengalami kebangkrutan  akan  semakin  besar.  Hal  ini berarti bahwa pengelolaan modal sendiri yang tersedia  untuk  menghasilkan  laba  setelah pajak  belum  dapat  digunakan  untuk memprediksi  kebangkrutan  bank  karena semakin  tinggi  laba,  kewajiban  menyedikan modal minimal semakin besar.
Hasil  penelitian  ini  didukung  oleh  penelitian yang  dilakukan  oleh  Hutahuruk  (2017) yang menyatan  bahwa  variabel Return  on  Equity tidak berpengaruh terhadap prediksi kebangkrutan. Berbeda dengan hasil penelitian  yang  dilakukan  oleh  Sari,  dkk (2020)  yang  menyatakan  bahwa  variabel Return  on  Equity berpengaruh  terhadap financial distres.
Pengujian  hipotesis  5  menunjukan  bahwa variabel Loan  to  Deposit  Ratio (LDR) memiliki nilai signifikan 0,580 lebih besar dari 0,05.  Dengan  demikian  H0  diterima  dan  H5 ditolak,  maka  variabel Loan  to  Deposit  Ratio tidak berpengaruh terhadap prediksi kebangkrutan.  Perubahan  variabel Loan  to Deposit  Ratio memiliki  nilai  koefisien  negatif artinya  variabel Loan  to  Deposit  Ratio tidak berpengaruh terhadap prediksi kebangkrutan.
Hal  ini  menunjukkan  bahwa  nilai  LDR  yang tinggi  dapat  menurunkan  kemungkinan terjadinya financial  distress .  LDR  bank  yang tinggi  menunjukkan  bahwa  bank  telah melaksanakan fungsi perantara secara optimum. Dengan kata lain bahwa seluruh dana yang  dihimpun  dari  masyarakat  dapat disalurkan  oleh  bank  dan  tidak  terjadi pembiayaan  bermasalah  yang  kemudian  akan meningkatkan laba dan probabilitas terjadinya kebangkrutan semakin kecil.
Hasil  penelitian  ini  sejalan  denganpenelitian yang  dilakukan  oleh  Hutahuruk  (2017) yang menyatakan  bahwa  variabel Loan  to  Deposit Ratio (LDR)  tidak  berpengaruh  terhadap prediksi kebangkrutan.  Berbeda  dengan  hasil penelitian  yang dilakukan  oleh  Pristianti  dan Musdholifah  (2020) yang  menyatakan  bahwa Loan  to  Deposit  Ratio (LDR)  berpengaruh signifikan.
Pengujian  hipotesis  6  menunjukan  bahwa variabel Beban Operasional Terhadap
Pendapatan  Operasional  (BOPO)  memiliki nilai  signifikan  0,037  lebih  kecil  dari  0,05. Dengan demikian H0 ditolak dan H6 diterima, maka  variabel  beban  operasional  terhadap pendapatan operasional berpengaruh terhadap  prediksi  kebangkrutan.  Perubahan variabel beban operasional terhadap pendapatan  operasional memiliki nilai koefisien  negatif  artinya  variabel  beban operasional terhadap pendapatan operasional berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap prediksi kebangkrutan.
Hal ini dikarenakan variabel BOPO merupakan rasio  yang  berhubungan  dengan  kemampuan bank dalam mengelola keefisienan bank dalam menjalankan  operasionalnya.  BOPO  selama periode  penelitian  mempengaruhi  kondisi prediksi  kebangkrutan  secara  signifikan.  Hal ini  menunjukkan  bahwa  peningkatan  BOPO akan  diikuti  dengan  peningkatan  prediksi kebangkrutan, sebaliknya jika BOPO mengalami penurunan prediksi kebangkrutan pada bank swasta mengalami penurunan yang dapat  menyebabkan  kebangkrutan  atau  grey area  selama  periode  penelitian.  Dengan  rasio BOPO yang terus meningkat dapat memperlihatkan manajemen beban yang tidak terkontrol,  dengan  beban  operasional  yang besar yang tidak diimbangi dengan pendapaan operasional akan menyebabkan bank mengalami  kesulitan  keuangan  sebagai pengantar bank mengalami kebangkrutan.
Hasil penelitian didukung oleh penelitian yang dilakukan  oleh  Asyikin,  dkk  (2018) variabel Beban  Operasional  Terhadap  Pendapatan Operasional  (BOPO)  berpengaruh  terhadap financial  distress .  Berbeda  dengan  hasil penelitian  yang dilakukan  oleh  Pristianti  dan Musdholifah  (2020) yang  menyatakan  bahwa variabel Beban Operasional Terhadap Pendapatan Operasional (BOPO) tidak berpengaruh signifikan.

## Kesimpulan
Berdasarkan dari hasil analisis dan pembahasan  penelitian,  maka  dapat  ditarik kesimpulan  mengenai  pengaruh  rasio  camel ( Capital  Adequecy  Ratio,  Non  Perfoming  Loan, Return  on  Assets,  Return  on  Equity,  Loan  to
Deposit  Ratio dan  Beban  Operasional Terhadap  Pendapatan  Operasional)  terhadap prediksi  kebangkrutan,  sebagai  berikut:  (1) Variabel Capital  Adequecy  Ratio (CAR)  tidak berpengaruh  signifikan  terhadap  prediksi kebangkrutan;  (2)  Variabel Non  Perfoming Loan (NPL)  berpengaruh  terhadap  prediksi kebangkrutan;  (3)  Variabel Return  On  Assets (ROA) berpengaruh terhadap Prediksi kebangkrutan;  (4)  Variabel Return  On  Equity (ROE)  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap prediksi  kebangkrutan;  (5)  Variabel Loan  to Deposit  Ratio (LDR)  tidak  berpengaruh terhadap  prediksi  kebangkrutan;  dan  (6) Variabel Beban Operasional Terhadap Pendapatan Operasional (BOPO) berpengaruh signifikan terhadap prediksi kebangkrutan.
Pihak  Bank  Swasta  Nasional  harus  memiliki manajemen bank  yang baik, efektif dan efisien agar  bank  tidak  mengalami Financial  distress yang nantinya menjadikan kebangkrutan. Salah satu  cara  mengelola  manajemen  yang  baik yaitu dengan menetapkan strategi pemasaran, mencari  investor  untuk  pendanaan,  dan memberikan  pelayanan  yang  maksimal kepada  nasabah.  Memberikan  pelayanan khusus  bagi  nasabah  priorotas.  Selain  itu, perbankan  harus  memiliki  Sumber  Daya Manusia  (SDM)  yang  berkualitas  dan berintegritas.  Manajemen  perbankan  harus bisa  mengelola  transaksi  operasional nasabah seperti  kliring,  transfer  dan  inkaso  dengan cepet  dan  tepat.  Perbankan  juga  harus mengembangakan internet banking agar dapat diakses nasabah dimanapun mereka berada.

## Daftar Referensi
Asyikin,  J.,  Chandrarin,  G.,  &  Harmono,  H.  (2018). Analysis  of  financial  performance  to predict  financial  distress  in  sharia commercial banks in Indonesia.
International  Journal  of  Accounting, Finance, and Economics, 1 (2), 11-20. Bestari,  A.  R.  (2013).  Pengaruh  Rasio  Camel  Dan Ukuran  Bank  Terhadap  Prediksi  Kondisi Bermasalah Pada Sektor Perbankan (Studi Pada Perusahaan Perbankan yang
Terdaftar  Di  Bursa  Efek  Indonesia  Tahun. Diponegoro Journal Of Accounting, 2 (3), 1 -
9.
Ghozali,  I.  (2018). Aplikasi  Analisis  Multivariate dengan  program  IBM  SPSS  25 .  Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Hilo,  S.,  &  Mkalaf,  K.  (2022,  January).  Bankruptcy Prediction: Evidence-based Experiences in the Banks. In Proceedings of 2nd International  Multi-Disciplinary Conference Theme: Integrated Sciences and Technologies, IMDC-IST 2021, 7-9 September 2021, Sakarya, Turkey . Hutahuruk,  M.  (2017).  Analysis  Of  Bankruptcy Possibility  And  Performance  Influence Using  Altman’s  Z -Score  Model  And Springate  Model  On  Sharia  Banks  Listed On  Indonesia  Stock  Exchange. Bilancia 1 (4), 410.
Ismawati,  K.,  &  Istria,  P.  C.  (2015).  Detektor financial  distress perusahaan  perbankan indonesia. Jurnal  Ekonomi  Bisnis  dan Kewirausahaan , 4 (1).
Khaddafi,  M.,  Heikal,  M.,  &  Nandari,  A.  (2017). Analysis  Z-score  to  predict  bankruptcy  in banks  listed  in  Indonesia  stock  exchange. International Journal  of  Economics  and Financial Issues, 7 (3), 326-330. Kristanti,  F.  T.  (2014).  Prediksi  Kebangkrutan Bank-Bank. Jurnal Keuangan dan Perbankan, 18 (1).
Kuncoro,  S.,  &  Agustina,  L.  (2017).  Factors  to
Predict The Financial Distress Condition of the Banking Listed in The Indonesia Stock Exchange. Accounting  Analysis  Journal,
6 (1), 39-47. Novita, N., Akbar, A. S., &  Handayani, P. D. (2018).
Analisis  Kebangkrutan  Bank  melalui
Rentabilitas,  Capital  dan  Bankometer: Studi  Pada  Bank  Umum  Indonesia  dan Malaysia. Jurnal Ekonomi, Manajemen dan Perbankan. Journal of Economics,
Management and Banking, 2 (1), 11-17.
Pristianti,  R.,  &  Musdholifah,  M.  (2020).  Pengaruh
Risk  Based  Bank  Rating  Terhadap Financial  Distress  Dengan  Bankometer Model  Pada  Busn  Non  Devisa. Jurnal  Ilmu Manajemen, 8 (3), 717-733. Putri,  R.  (2021).  Pengaruh  Rasio  Keuangan  Dalam Memprediksi Financial Distress Pada Bank Umum  Syariah. Fidusia:  Jurnal  Keuangan
Dan Perbankan, 4 (2). Safitri, M. A., & Yuliana, I. (2021). Pengaruh Return on  Assets,  Current  Ratio  dan  Firm  Size Terhadap  Prediksi  Kebangkrutan  Dengan Struktur Modal sebagai Variabel Moderasi. Jurnal  Akuntansi  dan  Bisnis:  Jurnal Program Studi Akuntansi, 7 (1), 90-99.
Salim,  U.,  &  Indrawati,  N.  K.  (2021).  Bankruptcy risk  of  Shariah  banks  in  Indonesia.
Academy of Strategic Management Journal,
20 (3), 1-7.
Sari,  D.  K.,  &  Mawardi,  W.  (2021).  Pengaruh  Fee
Based Income, Cost Inefficiency, CAR, LDR,
Dan Firm Size Terhadap Risiko
Kebangkrutan  (Studi  pada  Bank  Umum Konvensional  di  Indonesia  yang  Terdaftar di  BEI  Periode  2014-2018). Diponegoro Journal of Management, 9 (1).
Sari, Y., Nofinawati, S. B., &  Alfadri, F. (2020). The Effect  Of  profitability  Ratios  On  financial distress  in  Islamic  commercial  Banks  in Indonesia. Journal Sharia of Banking , 14. Sistiyarini,  E.,  &  Supriyono,  S.  E.  (2017).  The application  of  risk  based  bank  rating  on bankruptcy  prediction  of  banks  in indonesia. Jurnal Keuangan dan
Perbankan, 21 (2), 302-311. Wahyu,  D.  S.  (2013).  Analisis  Z-score  pada  Bank yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia pada  tahun  2013. Jurnal  Akuntansi
Universitas Negeri Surabaya, 2 , 730-742. Widyanty,  W.,  &  Oktasari,  D.  P.  (2020,  February). Financial  Ratio  Analysis  as  a  Prediction Tool of Bankruptcy on Banking Companies Listed in Indonesia Stock Exchange. In 4th International  Conference  on  Management, Economics and Business (ICMEB 2019) (pp.
180-184). Atlantis Press. Yusrizal,  Y.,  &  Fransisca,  L.  (2018).  Analisis  Rasio Keuangan untuk Memprediksi Kebangkrutan Bank Umum yang Terdaftar di  Bursa  Efek  Indonesia  Periode  2012- 2016. Kurs: Jurnal Akuntansi, Kewirausahaan Dan Bisnis, 3 (2), 194-206.