p-ISSN 2621-797X ; e-ISSN 2746-6841 DOI:10.32493 Jurnal Disrupsi Bisnis , Vol.7, No.2, Maret 2024 (446-458) http://openjournal.unpam.ac.id/index.php/DRB/index
Analisis Tingkat Kesehatan Bank Umum Konvensional di ASEAN dengan Metode RGEC Pasca Pandemi Covid-19
Cynthia Wulandari 1 *, Amir Indrabudiman 2
Program Studi Magister Akuntansi    Fakultas Ekonomi Dan Bisnis Universitas Budi Luhur, Jakarta 2232600037@student.budiluhur.ac.id 2 *, amir.indrabudiman@budiluhur.ac.id
Received 01 Maret 2024 | Revised 20 Maret 2024 | Accepted  29 Maret 2024 *Korespondensi Penulis

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  perbedaan Risk  Profile,  Good  Corporate  Governance, Earning dan Capital pada  Bank  di  Indonesia,  Malaysia,  Singapura, Thailand,  Filipina,  dan  Vietnam selama tahun 2022 dengan jumlah sampel penelitian adalah 80 Bank Umum Konvensional yang dipilih melalui  metode purposive sampling . Teknik analisa menggunakan uji beda ANOVA dengan software Microsoft Excel 2019,  Jamovi versi 2.3.28 dan SPSS versi 22. Hasil penelitian ini menemukan bahwa tidak  terdapat  perbedaan  rata-rata  tingkat Risk  Profile,  Good  Corporate  Governance,  Earning dan Capital yang cukup signifikan pada masing-masing Bank di Indonesia, Malaysia, Singapura, Thailand, Filipina, dan Vietnam.
Kata Kunci: Bank; Risk Profile; Good Corporate Governance; Earning; Capital

## Abstract
This study aims to analyze the differences in Risk Profile, Good Corporate Governance, Earning and Capital  in  Banks  in  Indonesia,  Malaysia,  Singapore,  Thailand,  the  Philippines,  and  Vietnam  during 2022 with the number of research samples being 80 Conventional Commercial Banks selected through the  purposive  sampling  method.  The  analysis  technique  uses  ANOVA  difference  test  with  software Microsoft Excel 2019, Jamovi version 2.3.28 and SPSS version 22. The results of this study found that there were not significant differences in the average level of Risk Profile, Good Corporate Governance, Earning and Capital in each Bank in Indonesia, Malaysia,  Singapore,  Thailand,  the  Philippines,  and Vietnam.

## Keywords: Bank; Risk Profile; Good Corporate Governance; Earning; Capital

## PENDAHULUAN
Risiko  perekonomian  global  yang  kembali  meningkat  tahun  2022   memberikan  tantangan  bagi upaya  mempercepat  pemulihan  ekonomi  nasional.  Risiko  global  tersebut  dipicu  oleh  perang  antara Rusia dan Ukraina yang kembali meningkatkan fragmentasi politik dan ekonomi dunia. Secara umum terdapat 5 (lima) permasalahan yang mengemuka dan saling berkaitan sehingga perlu diwaspadai karena dapat  memberikan  tekanan  terhadap  perekonomian  nasional.  Pertama,  pertumbuhan  ekonomi  dunia menurun sejalan dengan kenaikan fragmentasi politik dan ekonomi dunia tersebut, bahkan dengan risiko resesi di Amerika Serikat dan Eropa yang makin meningkat ( slow growth ). Kedua, inflasi meningkat sangat  tinggi  di  negara-negara  maju  akibat  gangguan  pasokan  komoditas  energi  dan  pangan  ( high inflation ). Ketiga, suku bunga acuan kebijakan moneter global meningkat tajam dan diprakirakan terjadi dalam periode yang lama sebagai respons atas kenaikan tajam inflasi tersebut, seperti yang terjadi pada Fed Funds  Rate atau  FFR  ( higher  for  longer ).  Keempat,  mata  uang  dolar  AS  menguat tajam  seiring dengan kenaikan FFR dan ketidakpastian pasar keuangan global, sehingga memberikan tekanan pada
banyak  mata  uang  dunia,  termasuk  Rupiah  ( strong  dollar ).  Kelima,  fenomena cash  is  the  king juga terjadi sejalan dengan persepsi risiko investor global yang tinggi dan membuat investor menarik dananya dari  negara  berkembang,  termasuk  Indonesia,  ke  instrumen  investasi  yang  dipandang  likuid  dan mendekati cash (Sofiyanti et al., 2022).
Kepercayaan  investor  dan  terkendalinya  penanganan  kasus  Covid-19  varian  Omicron  di Indonesia telah mendorong IHSG menguat. Volatilitas di pasar keuangan domestik yang mulai mereda mendorong  meningkatnya  aktivitas  investor  asing  di  pasar  saham  maupun  surat  utang/SBN  ditandai dengan  kepemilikan  asing  yang  meningkat  secara  ytd.  Sepanjang  Februari  2022,  indeks  saham cenderung menguat seiring optimisme pelonggaran PPKM. IHSG menguat sebesar 3,88% mtd dan relatif lebih  tinggi  dari  negara  emerging  market  lainnya.  Investor  nonresiden  mencatatkan  net  buy  sebesar Rp17,51 triliun, terutama ke saham sektor perbankan dan komoditas. Fungsi intermediasi perbankan pada bulan Januari 2022 mencatatkan tren peningkatan dengan kredit tumbuh sebesar 5,79% yoy. Kemudian, sektor  usaha  yang  mengalami  pertumbuhan  tertinggi  antara  lain  pertambangan  26,83%,  transportasi 11,14% dan pengolahan 8,98%. Berdasarkan segmentasi, terdapat peningkatan kredit kategori debitur korporasi  sebesar  5,23% yoy  dan  konsumsi  4,98%  yoy.  Sementara  itu,  Dana  Pihak  Ketiga  (DPK) mencatatkan pertumbuhan sebesar 12,07%
Sebagaimana disampaikan IDX melalui laman IDX Channel Jadi Pilar Ekonomi Enam Negara, Ini  Daftar  Bursa  Efek  ASEAN  (idxchannel.com)  dan  dilakukan  pemeriksaan  kembali  pada  website resmi  ASEAN  Exchange  ASEAN  EXCHANGES  –  Empowering  Investment  Opportunities  for Sustainable Growth yang merupakan kolaborasi antara bursa di negara-negara ASEAN dengan tujuan mempromosikan  integrasi  pasar  modal  ASEAN  yang  lebih  besar,  meningkatkan  visibilitas  ASEAN sebagai  kelas  aset,  dan  memperkuat  ASEAN  sebagai  tujuan  investasi  yang  menarik  bagi  investor ASEAN  dan  global.  Bursa  ASEAN  yang  berpartisipasi  saat  ini  ("Bursa  Anggota")  adalah  Bursa Malaysia  Berhad,  Bursa Efek Indonesia, Bursa Efek Filipina, Bursa Singapura, Bursa Efek Thailand, dan Bursa Vietnam.
Faktor pertama untuk mengukur tingkat kesehatan Bank dalam penelitian ini adalah risk profile (profil  risiko)  yang  merupakan  penilaian  terhadap  risiko  inheren dan kualitas penerapan manajemen risiko pada aktivitas operasional Bank. Dalam menilai profil risiko, Bank mengacu pada Surat Edaran Otoritas  Jasa  Keuangan  Nomor  14/SEOJK.03/2017  terdapat  8  jenis  risiko  yaitu  risiko  kredit,  risiko pasar,  risiko  likuiditas,  risiko  operasional,  risiko  hukum,  risiko  reputasi,  risiko  stratejik  dan  risiko kepatuhan. Adapun dalam penelitian ini peneliti menggunakan 2 indikator yaitu risiko kredit dan risiko likuiditas. Penelitian Putra (2022) menunjukan bahwa risk profile tidak menunjukan adanya perbedaan yang signifikan  antara  Bank  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia,  Malaysia,  Singapura,  Thailand, Filipina.  Namun  berbeda  dengan  penelitian  Nugraha  (2023)    yang  menunjukan  bahwa risk  profile menunjukan  adanya  perbedaan  antara  masing-masing  Bank  yang  terdaftar  di  Bursa Efek  Indonesia, Malaysia, Singapura, Thailand,  Filipina.  Kemudian menurut  Febrianti  (2021) untuk  laporan keuangan Bank periode 2012-2014 menunjukan bahwa aspek risk profile berada dalam kondisi sehat dengan rata- rata nilai NPL berturut-turut sebesar 2,55%, 2,35%, dan 2,35%, serta LDR sebesar 85,50%, 90,94%, dan 90,59%. Namun, menurut  Andriyani et al. (2018)  menunjukan  bahwa risk  profile yang  di  proxy dengan Non-Performing Loan (NPL) tidak pengaruh signifikan terhadap implementasi RGEC. Good  Corporate  Governance (GCG)  yang  merupakan  faktor  kedua  dengan  definisi  yakni penilaian  terhadap  kualitas manajemen Bank atas implementasi prinsip-prinsip GCG. Bank Indonesia mewajibkan seluruh Bank untuk melakukan self-assessment secara berkala atas kesesuaian Bank dalam menerapkan  tata  kelola  perusahaan  yang baik  dengan memperhatikan  karakteristik  dan  kompleksitas usaha perbankan, sehingga dapat diterapkan pada ketentuan perbankan Indonesia tentang Bank umum. Ditinjau dari kinerja keuangan Bank, hasil   penelitian Juanariso dan Astika (2022) menunjukan bahwa GCG  pada  periode  2016-2020  dikategorikan  sebagai  "sehat".  Kemudian  penelitian  Febrianti  (2021) menunjukan bahwa aspek GCG pada tahun 2012 berada dalam kondisi sangat sehat dengan rata-rata nilai  sebesar  1,36,  namun  pada  tahun  2013  dan  2014  menurun menjadi 2,07 dan 1,78 dengan kriteria sehat. Namun, menurut Andriyani et al. (2018) menunjukan bahwa Good Corporate Governance (GCG) memiliki pengaruh signifikan terhadap implementasi RGEC.
Faktor ketiga untuk mengukur tingkat kesehatan Bank dalam penelitian ini adalah Earning yang merupakan alat ukur efektifitas manajemen dan/atau operasional Bank, serta menganalisa kemampuan Bank dalam menghasilkan laba dalam kurun waktu tertentu. Penelitian Putra (2022) menunjukan bahwa earning tidak menunjukan adanya perbedaan yang signifikan antara Bank yang terdaftar di Bursa Efek
Indonesia,  Malaysia,  Singapura,  Thailand,  Filipina.  Namun  hasil  penelitian  tersebut  tidak  sejalan dengan  penelitian  Nugraha  (2023)  yang  menunjukan  bahwa earning menunjukan  adanya  perbedaan antara  masing-masing Bank  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia,  Malaysia,  Singapura,  Thailand, Filipina. Adapun apabila dilihat dari kinerja keuangan Bank, hasil penelitian Juanariso dan Astika (2022) menunjukan  faktor earning yang  diukur  melalui  rasio ROA  pada  periode  2016-2019  dikategorikan sebagai "sangat sehat", dan ROA pada periode 2020 dikategorikan sebagai "sehat".
Faktor keempat yani capital (modal) merujuk pada penelitian Nugraha (2023) yang menunjukan bahwa  tidak  terdapat  perbedaan  capital  pada  masing-masing  Bank  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia, Malaysia, Singapura, Thailand, Filipina. Adapun apabila dilihat dari kinerja keuangan Bank, hasil  penelitian  Juanariso  dan  Astika  (2022)  menunjukan  dari  sisi capital (permodalan)  yang  diukur melalui  rasio  CAR  periode  2016–2020  dikategorikan  sebagai  "sangat  sehat".  Kemudian  penelitian Febrianti  (2021)  menunjukan  untuk laporan  keuangan  Bank  periode  2012-2014  menunjukan  bahwa aspek capital berturut-turut  berada  dalam  kondisi  sangat  sehat  dengan  rata-rata  nilai  CAR  sebesar 16,70%, 15,66%, dan 16,44%. Namun, menurut Andriyani et al. (2018) menunjukan bahwa capital yang di proxy dengan Capital Adequacy Ratio (CAR) memiliki pengaruh signifikan terhadap implementasi RGEC. Berdasarkan literatur tersebut tujuan penelitian ini untuk melakukan analisa tingkat kesehatan Bank Umum Konvensional Di ASEAN dengan metode RGEC Pasca Pandemi Covid.

## METODE
Tipe  penelitian  yaitu  kualititatif  dengan  prosedur  pengambilan  sampel  menggunakan  metode nonprobability sampling dengan teknik purposive sampling dimana jumlah kesuluran emiten Bank yang menjadi sampel penelitian adalah 80 Bank. Indonesia memiliki jumlah sampel penelitian dengan emitan Bank paling banyak yaitu 40 Bank dan Singapura memiliki jumlah sampel penelitian dengan emitan Bank paling sedikit yaitu 2 Bank . Analisis data dimulai dengan menggunakan Microsoft Office Excel 2019, selanjutnya dilakukan pengujian data dengan menggunakan Jamovi versi 2.3.28 dan SPSS  v22 dengan uji ANOVA ( Analysis of Variance ). Data penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder berupa laporan keuangan perusahaan sektor perbankan dari masing-masing negara di Asia Tenggara yang memiliki Bursa Efek, secara keseluruhan terdapat 105 perusahaan sektor perbankan.

## HASIL dan PEMBAHASAN
Pada penelitian ini peneliti menggunakan uji ANOVA. Data penelitian yang sudah dikumpulkan kemudian diolah dengan menggunakan Microsoft Excel 2019 dan diuji melalui software Jamovi 2.3.28 dan SPSS versi 22. Berikut disajikan hasil uji Normalitas.
Tabel 1 Hasil Uji Normalitas NPL LDR GCG 1  GCG 2  GCG 3  GCG 4  GCG 5  ROA CAR N 80 80 80 80 80 80 80 80 80 Missing 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Shapiro-Wilk 0.540 0.646 0.672 0.581 0.353 0.147 0.147 0.612  0.538

## Sumber: Data diolah peneliti
Dari tabel 1 hasil uji Normalitas diketahui nilai P masing-masing indikator pengujian lebih besar dari 0.05 (> 0.05) sehingga dapat disimpulkan H0 diterima atau data terdistribusi secara normal. Berikut disajikan  hasil  uji  ANOVA  untuk  rasio  NPL  pada  masing- masing negara selama tahun 2022.
Tabel 2 Hasil Uji ANOVA Untuk NPL Tukey Post-Hoc Test – NPL INA MYS PHL SGP VNM THA INA Mean difference t-value df p-value - - - - 0.0201 1.34 74 0.762 0.00971 0.746 74 0.975 0.02625 0.889 74 0.948 0.03292 1.845 74 0.444 0.01025 0.7113 74 0.98 MYS Mean difference t-value df p-value - - - - -0.01043 -0.59 74 0.991 0.00611 0.192 74 1 0.01278 0.595 74 0.991 -0.00989 -0.5281 74 0.995 PHL Mean difference t-value df - - - 0.01654 0.534 74 0.02321 1.154 74 5.38E.04 0.0314 74
p-value - 0.995 0.857 1 SGP Mean difference t-value df p-value - - - - 0.00667 0.2 74 1 -0.016 -0.5-68 74 0.996 VNM Mean difference t-value df p-value - - - - -0.02267 -1.077 74 0.889 THA Mean difference t-value df p-value - - - -

## Sumer : Data diolah peneliti
Dari tabel 2 di atas menunjukan perbedaan nilai rasio NPL di Indonesia, Malaysia, Singapura, Thailand, Filipina dan Vietnam pada tahun 2022 melalui t-value (f hitung) dan p-value (nilai Sig.). Nilai f tabel pada penelitian ini adalah 2.34 (df1 adalah 5, df2 adalah 74 dan nilai probabilitas adalah 0.05). Berikut disajikan hasil uji ANOVA untuk rasio LDR pada masing- masing negara selama tahun 2022.
Tabel 3 Hasil Uji ANOVA Untuk LDR Tukey Post-Hoc Test – NPL INA MYS PHL SGP VNM THA INA Mean difference t-value df p-value - - - - 0.128 0.654 74 0.986 0.1984 1.174 74 0.848 0.1122 0.2927 74 1 0.0289 0.125 74 1 0.1532 0.8189 74 0.963 MYS Mean difference t-value df p-value - - - - 0.0706 0.308 74 1 -0.0156 -0.0376 74 1 -0.0989 -0.354 74 0.999 0.0254 0.1046 74 1 PHL Mean difference t-value df p-value - - - - -0.0862 -0.2143 74 1 -0.1695 -0.649 74 0.987 -0.0452 0.2028 74 1 SGP Mean difference t-value df p-value - - - - -0.0833 -0.193 74 1 -0.041 0.1 74 0.996 VNM Mean difference t-value df p-value - - - - 0.1243 0.4548 74 0.997 THA Mean difference t-value df p-value - - - -
Sumer : Data diolah peneliti
Dari tabel 3 di atas menunjukan perbedaan nilai rasio LDR di Indonesia, Malaysia, Singapura, Thailand, Filipina dan Vietnam pada tahun 2022 melalui t-value (f hitung) dan p-value (nilai Sig.). Nilai f tabel pada penelitian ini adalah 2.34 (df1 adalah 5, df2 adalah 74 dan nilai probabilitas adalah 0.05). Berikut disajikan hasil uji ANOVA untuk GCG pada masing-masing negara selama tahun 2022.
Tabel 4 Hasil Uji ANOVA Untuk GCG Tukey Post-Hoc Test – NPL INA MYS PHL SGP VNM THA INA Mean difference t-value df p-value - - - - 0.0444 0.199 74 1 -0.0923 -0.478 74 0.997 0.6 1.37 74 0.744 -0.233 -0.882 74 0.95 -0.2 -0.936 74 0.936 MYS Mean difference - -0.1368 0.556 -0.278 -0.2444
t-value df p-value - - - -0.522 74 0.995 1.18 74 0.847 -0.872 74 0.952 -0.88 74 0.95 PHL Mean difference t-value df p-value - - - - 0.692 1.51 74 0.66 -0.141 -0.473 74 0.997 -0.1077 -0.424 74 0.998 SGP Mean difference t-value df p-value - - - - -0.833 -1.689 74 0.543 -0.8 -1.709 74 0.53 VNM Mean difference t-value df p-value - - - - 0.0333 0.107 74 1 THA Mean difference t-value df p-value - - - -
Sumer : Data diolah peneliti
Dari  tabel  4  di  atas  menunjukan  perbedaan  nilai  GCG  di  Indonesia, Malaysia,  Singapura, Thailand, Filipina dan Vietnam pada tahun 2022 melalui t-value (f hitung) dan p-value (nilai Sig.). Nilai f tabel pada penelitian ini adalah 2.34 (df1 adalah 5, df2 adalah 74 dan nilai probabilitas adalah 0.05).
Berikut disajikan hasil uji ANOVA untuk rasio ROA pada masing- masing negara selama tahun 2022.
Tabel 5 Hasil Uji ANOVA Untuk ROA Tukey Post-Hoc Test – NPL INA MYS PHL SGP VNM THA INA Mean difference t-value df p-value - - - - 0.00281 0.192 74 1 0.00417 0.3295 74 0.999 0.00725 0.252 74 1 -0.0461 -2.65 74 -0.097 0.00125 0.0891 74 1 MYS Mean difference t-value df p-value - - - - 0.00137 0.0795 74 1 0.00444 0.143 74 1 -0.0489 -2.34 74 0.192 -0.00156 -0.0853 74 1 PHL Mean difference t-value df p-value - - - - 0.00308 0.102 74 1 -0.0503 -2.57 74 0.119 -0.00292 -0.1752 74 1 SGP Mean difference t-value df p-value - - - - -0.0533 -1.65 74 0.571 -0.006 -0.1952 74 1 VNM Mean difference t-value df p-value - - - - 0.04733 2.3104 74 0.203 THA Mean difference t-value df p-value - - - -
Sumber : Data diolah peneliti
Dari tabel 5 di atas menunjukan perbedaan nilai rasio ROA di Indonesia, Malaysia, Singapura, Thailand, Filipina dan Vietnam pada tahun 2022 melalui t-value (f hitung) dan p-value (nilai Sig.). Nilai f tabel pada penelitian ini adalah 2.34 (df1 adalah 5, df2 adalah 74 dan nilai probabilitas adalah 0.05). Berikut  disajikan  hasil  uji  ANOVA  untuk  rasio  CAR  pada  masing- masing negara selama tahun 2022
Tabel 6 Hasil Uji ANOVA Untuk CAR
Tukey Post-Hoc Test – NPL INA MYS PHL SGP VNM THA INA Mean difference t-value df p-value - - - - 0.2 1.55 74 0.631 0.206 1.8454 74 0.444 0.171 0.675 74 0.984 0.2277 1.487 74 0.673 0.204 1.6502 74 0.569 MYS Mean difference t-value df p-value - - - - 0.00556 0.0366 74 1 -0.0294 -0.108 74 1 0.0272 0.148 74 1 0.00356 0.0221 74 1 PHL Mean difference t-value df p-value - - - - -0.035 -0.132 74 1 0.0217 0.126 74 1 -0.002 -0.0136 74 1 SGP Mean difference t-value df p-value - - - - 0.0567 0.198 74 1 0.033 0.1218 74 1 VNM Mean difference t-value df p-value - - - - -0.02367 -0.1311 74 1 THA Mean difference t-value df p-value - - - -
Sumber : Data diolah peneliti
Dari tabel 6 di atas menunjukan perbedaan nilai rasio CAR di Indonesia, Malaysia, Singapura, Thailand, Filipina dan Vietnam pada tahun 2022 melalui t-value (f hitung) dan p-value (nilai Sig.). Nilai f tabel pada penelitian ini adalah 2.34 (df1 adalah 5, df2 adalah 74 dan nilai probabilitas adalah 0.05).

## Pembahasan
Perbedaan Risk Profile yang diukur melalui Non-Peforming Loan Ratio (Risiko Kredit) pada Bank di Indonesia, Malaysia, Singapura, Thailand, Filipina, dan Vietnam
Berdasarkan  hasil  uji  hipotesis  melalui  uji  beda  ANOVA  diketahui  bahwa  secara  keseluruhan Risk Profile yang  diukur  dengan  rasio  NPL  di  Indonesia,  Malaysia,  Singapura,  Thailand,  Filipina  dan Vietnam  tidak memiliki  perbedaan  rata-rata  yang  signifikan.  Hal  ini  dibuktikan  dengan  tabel  2  yang menyajikan  hasil  uji  ANOVA  paling  tinggi  adalah  1,845  dengan  p-value  (nilai  Sig.)  sebesar  0.444, dimana  Indonesia  dengan  Vietnam  memiliki  perbedaan  rata-  rata  NPL  paling  tinggi  dan  signifikan. Rasio  NPL  di  Indonesia  memiliki  tingkat  NPL  paling  tinggi,  akan  tetapi  masih  termasuk  predikat “Cukup Sehat”. Berikut  disajikan  grafik  rata-rata  rasio  NPL  pada  masing-masing negara selama tahun 2022
Rata-Rata Rasio NPL 0.0 45 0.0 4
0.0 35 0.0 INA MYS PHL SGP THA
VNM NPL Rata-Rata NPL
Gambar  1  menunjukkan  rata-rata  rasio  NPL  pada  masing-masing  negara,  dimana  Indonesia memiliki  rasio  NPL  tertinggi  dengan  nilai  0,04127  (atau  4,13%)  dan  Vietnam  memiliki  rasio  NPL terendah dengan nilai 0,00798 (atau 0,80%). Berikut disajikan tabel predikat komponen rasio NPL pada masing- masing negara selama tahun 2022.
Tabel 7 Predikat Komponen NPL Negara Rasio NPL Predikat INA 4.13% Cukup Sehat MYS 2.01% Sehat PHL 3.22% Sehat SGP 1.38% Sangat Sehat THA 3.15% Sehat VNM 0.80% Sangat Sehat

## Sumber: Data diolah peneliti
Berdasarkan  pada  tabel  7  dapat  disimpulkan  bahwa  Bank  di  Indonesia,  Malaysia,  Singapura, Thailand, Filipina dan Vietnam masih mampu menjaga rasio NPL di bawah 5%, sebab apabila sebuah Bank memiliki rasio NPL di atas 5% sudah termasuk ke predikat “Kurang  Sehat”  dan  “Tidak Sehat”. Rata-rata  rasio  NPL  Bank di  Indonesia memiliki rata-rata  paling  tinggi  yaitu sebesar 4,13%.  Hal ini disebabkan  oleh  banyak  faktor  salah  satunya  adalah  jumlah  penduduk,  dimana  seiring  dengan bertambahnya jumlah penduduk maka akan berdampak pada kebutuhan sehari-hari. Dalam  memenuhi kebutuhannya  masyarakat  Indonesia  cenderung meminjam dana/mengajukan kredit ke Bank, namun tidak diimbangi dengan komitmennya dalam melakukan pelunasan, sehingga kredit tersebut masuk ke dalam  kategori  kredit  bermasalah.  Menurut  Statistik  Perbankan  Indonesia  Desember  2022  (2023), pertumbuhan penyaluran dana (kredit) di tahun 2022 meningkat 9,41% dimana total penyaluran kredit pada tahun 2021 sebesar 10.114.135 dan tahun 2022 sebesar 11.065.740. Hal ini juga sejalan dengan pertumbuhan kredit bermasalah di tahun 2022 yang meningkat 11,35% dimana total kredit bermasalah di tahun 2021 sebesar 5.768.585 dan tahun 2022 sebesar 6.423.564.
Sesuai  teori sinyal,  faktor Risk  profile yang merupakan  penilaian  terhadap  risiko  inheren  dan kualitas  penerapan  manajemen risiko  pada aktivitas  operasional  Bank.  Dalam  menilai  profil  risiko, Bank  mengacu  pada  Surat  Edaran  Otoritas  Jasa  Keuangan  Nomor  14/SEOJK.03/2017  dimana pada penelitian ini menggunakan 2 indikator yaitu risiko kredit dan risiko  likuiditas.  Dari  hasil  penelitian, tingkat risk  profile yang  diukur  melalui  rasio  NPL  (risiko  kredit)  pada  masing-masing  negara  dapat disimpulkan sebagai sinyal baik (positif) bagi investor sebab secara keseluruhan rasio NPL  masih di bawah  5%.  Hasil  penelitian  ini  tidak  konsisten  dengan  penelitian  yang  dilakukan oleh  Amalia  et  al. (2021); Justita Dura (2022); Mandavani et al. (2022) yang menyatakan bahwa NPL memiliki perbedaan pada masing-masing negara di ASEAN.
Perbedaan Risk Profile yang diukur melalui Loan to Debt Ratio pada Bank di Indonesia, Malaysia, Singapura, Thailand, Filipina, dan Vietnam
Berdasarkan  hasil  uji  hipotesis  melalui  uji  beda  ANOVA  diketahui  bahwa Risk  Profile yang diukur  dengan  rasio  LDR  di  Indonesia,  Malaysia, Singapura,  Thailand,  Filipina  dan  Vietnam  tidak memiliki perbedaan rata- rata yang signifikan. Hal ini dibuktikan dengan tabel 3 yang menyajikan hasil uji ANOVA dimana nilai t-value (f hitung) paling tinggil adalah 1.174 dengan p-value (nilai Sig.) adalah 0.848. Hal ini menunjukan bahwa Indonesia dengan Filipina memiliki perbedaan rata-rata LDR paling tinggi dan signifikan. Risk Profile diukur dengan rasio LDR yang merupakan perbandingan total kredit dengan dana pihak ketiga. Dana pihak ketiga adalah dana yang berasal dari nasabah berupa tabungan, deposito, ataupun giro. Semakin besar rasio LDR artinya Bank menjadi tidak lancar dan likuiditas Bank semakin bergantung pada sumber dana non-deposit . Berikut disajikan grafik rata-rata rasio LDR pada masing-masing negara selama tahun 2022
Gambar 2 Grafik Rata-Rata Rasio LDR

## Sumber: Data diolah peneliti
Gambar  2  menunjukan  rata-rata  rasio  LDR  pada  masing-masing  negara,  dimana  Indonesia memiliki  rasio  LDR  tertinggi  dengan  nilai  0.922026 (atau 92,20%) dan Filipina memiliki rasio LDR terendah dengan nilai 0,724746 (72,47%). Berikut disajikan tabel predikat komponen LDR pada masing- masing negara selama tahun 2022.
Tabel 8 Predikat Komponen LDR Negara Rasio LDR Predikat INA 92.20% Cukup Sehat MYS 79.53% Sehat PHL 72.47% Sangat Sehat SGP 81.06% Sehat THA 76.93% Sehat VNM 89.10% Cukup Sehat

## Sumber: Data diolah peneliti
Tabel  8  menjelaskan  predikat  komponen  LDR  pada  masing-  masing  negara  di  tahun  2022. Indonesia  memiliki  tingkat  LDR  paling  tinggi  yaitu  92,20%,  artinya  sebanyak  92,20%  dari  jumlah simpanan  dana pihak  ketiga  di  Bank  digunakan  untuk  mendanai  penyaluran  pinjaman/kredit  kepada debitur, akan tetapi masih termasuk predikat “Cukup Sehat”. Rata-rata rasio LDR Bank di Indonesia memiliki perbedaan paling tinggi yaitu sebesar 92,20%. Hal ini disebabkan oleh banyak faktor antara lain  kondisi  masyarakat  Indonesia,  peneirmaan  dana  pihak  ketiga,  tingkat  suku  bunga  dan  lain sebagainya. Menurut Statistik Perbankan Indonesia Desember 2022 (2023), pertumbuhan penyaluran dana (kredit) di tahun 2022 meningkat 9,41% dimana total penyaluran kredit pada tahun 2021 sebesar 10.114.135 dan tahun 2022 sebesar 11.065.740. Pertumbuhan dana piahk  ketiga  di  tahun  2022  yang meningkat  9,79%  dimana  total  kredit bermasalah di tahun 2021 sebesar 8.129.720 dan tahun 2022 sebesar 8.925.472.
Dari  penjelasan  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  rasio  LDR  Bank  di  Indonesia  masih  dapat dikatakan ideal, kecuali Bank di Indonesia. Menurut Ketentuan Bank Indonesia, LDR dikatakan ideal apabila berada berkisar di antara 78% sampai dengan 92%. LDR Bank yang tinggi menunjukan aktivitas pinjaman/kredit  yang  lebih  kuat  dengan  potensi pengembalian  yang  lebih  tinggi  (termasuk  dengan bunga). Akan tetapi di sisi lain, hal tersebut juga memiliki risiko likuiditas bagi Bank  apabila debitur tidak  melunasi  pinjamannya  tepat  waktu  sesuai  dengan  perjanjian  atau  jika  nasabah  menarik simpanannya di Bank. Dari hasil penelitian, tingkat risk profile yang diukur melalui rasio LDR pada masing-masing negara dapat disimpulkan sebagai sinyal baik (positif) bagi investor. Hal ini disebabkan rasio LDR pada Bank di Indonesia, Malaysia, Singapura, Thailand, Filipina dan  Vietnam  masih  dapat dikatakan ideal yakni rasionya berada di rentang 50% - 75%. Hasil penelitian ini tidak konsisten dengan penelitian yang dilakukan oleh Amalia et al. (2021); Justita Dura (2022); Mandavani et al. (2022); Theja et al. (2021) yang menyatakan bahwa LDR memiliki perbedaan pada masing-masing negara di ASEAN.

## Perbedaan Good Corporate Governance pada Bank di Indonesia, Malaysia, Singapura, Thailand, Filipina, dan Vietnam
Berdasarkan  hasil  uji  hipotesis  melalui  uji  beda  ANOVA  diketahui  bahwa Good  Corporate Governance di  Indonesia,  Malaysia,  Singapura,  Thailand,  Filipina  dan  Vietnam  tidak  memiliki

## Rata-Rata Rasio LDR
1
0.9 0.8 INA MY S PH L SGP TH A VN M LDR Rata-Rata LDR
perbedaan  rata-rata  yang signifikan.  Hal  ini  dibuktikan  dengan  tabel  4  yang  menyajikan  hasil  uji ANOVA  dimana nilai t-value (f hitung) paling tinggi adalah 1.510 dengan p-value (nilai Sig.)  adalah 0.660. Hal ini menunjukan bahwa Filipina dengan Singapura memiliki perbedaan rata-rata GCG paling tinggi  dan  signifikan.
Good  Corporate  Governance merupakan  hal  penting  karena  penerapan tata  kelola  yang  baik menggambarkan  kinerja  manajemen  dan  perusahaan  yang  baik  juga,  sehingga  dapat  meningkatkan profitabilitas perusahaan atau dengan kata lain dapat meningkatkan kinerja perusahaan (Yani & Santosa, 2020). Ab-Rahim et al. (2018) mengungkapkan bahwa setiap negara di ASEAN-5 memiliki perbedaan dalam  tingkat  kesehatan  perbankan,  dimana  setiap  negara  mempunyai  keunggulan  di  aspek-aspek kinerja tertentu. Berikut  disajikan  grafik  rata-rata  nilai Good  Corporate  Governance pada masing- masing negara selama tahun 2022.

## Gambar 3 Grafik Rata-Rata GCG Sumber: Data diolah peneliti
Gambar  3  menunjukan  rata-rata  GCG  pada  masing-masing  negara,  dimana  Vietnam  memiliki nilai GCG tertinggi dengan nilai 0.96 dan Singapura memiliki nilai GCG terendah dengan nilai 0,80. Berikut disajikan tabel predikat komponen nilai GCG pada masing- masing negara selama tahun 2022.
Tabel 9 Predikat Komponen GCG Negara GCG Predikat INA 0.92 Sangat Baik MYS 0.91 Sangat Baik PHL 0.93 Sangat Baik SGP 0.80 Sangat Baik THA 0.96 Sangat Baik VNM 0.96 Sangat Baik Sumber: Data diolah peneliti
Tabel  9  menjelaskan  predikat  komponen  GCG  pada  masing-masing negara  di  tahun  2022. Indonesia,  Singapura,  Malaysia,  Thailand,  Filipina  dan Vietnam  memiliki  predikat  “Sangat  Baik” dengan masing-masing rasio yaitu 0,92, 0,91, 0,93, 0,8, 0,96 dan 0,96. Berdasarkan teori sinyal, dimana tingkat Good  Corporate  Governance Bank  mampu  memberikan  sinyal  baik  atau  tidak  baik  dengan meminimalisir  adanya  asimetri  informasi  dalam  internal  perusahaan  bagi  investor  dalam  mengambil keputusan. Dalam hal ini tingkat GCG pada masing-masing negara dapat disimpulkan sebagai sinyal baik bagi investor. Hal ini disebabkan Bank di Indonesia, Malaysia, Singapura, Thailand, Filipina dan Vietnam masih mampu menjaga nilai komposit GCG di bawah 1,5%. Hasil penelitian ini tidak konsisten dengan penelitian yang dilakukan oleh Ab-Rahim et al. (2018); Mentari et al. (2019); Theja et al. (2021); Wahyuni & Sukirno (2016) yang menyatakan bahwa GCG memiliki perbedaan di Indonesia, Malaysia, Singapura, Thailand, Filipina dan Vietnam.
Perbedaan  Earnings  pada  Bank  di  Indonesia,  Malaysia,  Singapura, Thailand,  Filipina,  dan Vietnam
Berdasarkan hasil uji hipotesis melalui uji beda ANOVA diketahui bahwa Earning yang diukur dengan rasio Return On Asset (ROA) di Indonesia, Malaysia, Singapura, Thailand, Filipina dan Vietnam tidak memiliki perbedaan rata-rata yang signifikan. Hal ini dibuktikan dengan tabel  5, dimana nilai t- value (f hitung) paling tinggi adalah 2.3104 dengan p-value (nilai Sig.) adalah 0.203. Hal ini menunjukan bahwa Vietnam dengan Thailand memiliki perbedaan rata-rata ROA paling tinggi dan signifikan.

## Rata-Rata GCG
1.025 0.875 IN A MY S
PH L
SG P TH A VN
M GCG Rata-Rata GCG
Earnings merupakan kemampuan Bank dalam meningkatkan keuntungan dan efisiensi usaha, atau dengan kata lain memaksimalkan profitabilitas yang diperoleh (Widyawati & Musdholifah, 2018). Dalam penelitian ini earnings diukur menggunakan rasio ROA dimana rasio ini mengukur profitabilitas Bank dari keefektifan pengelolaan manajemen Bank melalui aset yang tersedia (Wahyuni & Sukirno, 2016). ROA ini dapat diperoleh dari hasil perbandingan laba bersih dengan rata-rata total aset. Semakin besar ROA, semakin besar pula profitabilitas yang dicapai Bank, yang artinya kinerja perbankan pun semakin meningkat. Berikut disajikan grafik rata-rata rasio ROA pada masing-masing negara selama tahun 2022
Gambar 4 Grafik Rata-Rata Rasio ROA

## Sumber: Data diolah peneliti
Gambar  4  menunjukan  rata-rata  rasio  ROA  pada  masing-masing  negara,  dimana  Indonesia memiliki rasio ROA tertinggi dengan nilai 0.01671 (atau  1,67%)  dan  Singapura  memiliki  rasio  ROA terendah dengan nilai 0,011932 (1,19%). Berikut disajikan tabel predikat komponen ROA pada masing- masing negara selama tahun 2022.
Tabel 10 Predikat Komponen ROA Negara Rasio ROA Predikat INA 1.67% Sangat Sehat MYS 1.42% Sehat PHL 1.31% Sehat SGP 1.19% Cukup Sehat THA 1.53% Sangat Sehat VNM 1.35% Sehat

## Sumber: Data diolah peneliti
Tabel  10  menjelaskan  predikat  komponen  ROA  pada  masing-masing negara  di  tahun  2022. Indonesia  dan  Thailand  memiliki  tingkat  ROA  paling  tinggi yaitu 1,67%, artinya mayoritas Bank di Indonesia dan Thailand mampu menghasilkan laba sebelum pajak ( earning before tax ) sebesar 1,67% dari total aset, sehingga Bank di Indonesia dan Thailand dalam hal ini memiliki predikat “Sangat Sehat”. Malaysia, Filipina dan Vietnam masing-masing memiliki tingkat ROA yaitu 1,42%, 1,31% dan 1,35% yang  termasuk  predikat “Sehat”.  Selanjutnya,  Singapura  memiliki  tingkat  ROA  yaitu  1,19%  yang merupakan predikat “Cukup Sehat”.
Berdasarkan teori sinyal dimana tingkat earning (rentabilitas) Bank mampu memberikan sinyal baik atau tidak baik dengan menyajikan hasil analisa kemampuan atau kinerja Bank dalam menghasilkan laba  pada  kurun  waktu  tertentu.  Dalam  hal  ini  tingkat earning pada  masing-masing  negara  dapat disimpulkan  sebagai  sinyal baik  bagi  investor.  Hal  ini  disebabkan  Bank  di  Indonesia,  Malaysia, Singapura,  Thailand,  Filipina  dan  Vietnam  masih  mampu  menjaga  rasio  ROA di  atas  0,5%.  Hasil penelitian ini konsisten dengan penelitian yang dilakukan oleh Ab-Rahim et al. (2018); Mentari et al. (2019);  Theja  et  al.  (2021);  Wahyuni  &  Sukirno  (2016);  Widyawati  &  Musdholifah  (2018)  yang menyatakan bahwa ROA memiliki perbedaan di Indonesia, Malaysia, Singapura, Thailand, Filipina dan Vietnam.

## Rata-Rata Rasio ROA
0.017 0.016 0.015 0.014 INA MYS PHL
SGP THA VNM ROA Rata-Rata ROA
Perbedaan Capital pada Bank di Indonesia, Malaysia, Singapura, Thailand, Filipina, dan Vietnam Berdasarkan hasil uji hipotesis melalui uji beda ANOVA diketahui bahwa Capital yang  diukur dengan rasio Capital Adequacy Ratio (CAR) di Indonesia, Malaysia, Singapura, Thailand, Filipina dan Vietnam  tidak  memiliki perbedaan rata-rata yang signifikan. Hal ini dibuktikan dengan tabel  6 yang menyajikan hasil uji ANOVA dimana nilai t-value (f hitung) paling tinggi adalah 1.8454 dengan p-value (nilai Sig.) adalah 0.444. Hal ini menunjukan bahwa Indonesia dengan Filipina memiliki perbedaan rata- rata CAR paling tinggi dan signifikan.
Rasio CAR adalah perbandingan antara total modal dengan total aktiva tertimbang menurut risiko (ATMR), atau dapat diartikan rasio ini merupakan kemampuan Bank dalam menggunakan modalnya untuk  menanggung  risiko  atas  kredit  atau  aset  produktif  yang bermasalah (Chairunesia, 2021). Tingkat CAR ini dapat mencerminkan kinerja perusahaan, hal ini bisa terjadi karena dengan tingginya persentase CAR membuktikan bahwa modal yang dimiliki cukup besar, dengan modal yang mencukupi ini  bisa  memaksimalkan  ekspansi  usaha,  melindungi  investor,  dan  pastinya  mendukung  kegiatan operasionalnya.  Berikut disajikan grafik rata-rata rasio CAR pada masing-masing negara selama  tahun 2022.

## Gambar 5 Grafik Rata-Rata Rasio CAR Sumber: Data diolah peneliti
Gambar  5  menunjukan  rata-rata  rasio  CAR  pada  masing-masing  negara,  dimana  Indonesia memiliki rasio CAR tertinggi dengan nilai 0.445568 (atau  44,55%)  dan  Vietnam  memiliki  rasio  CAR terendah  dengan  nilai  0,21765  (21,76%).  Berikut  disajikan  tabel  predikat  komponen  CAR  pada masing-masing negara selama tahun 2022.
Tabel 11 Predikat Komponen CAR Negara Rasio CAR Predikat INA 44.56% Sangat Sehat MYS 24.68% Sangat Sehat PHL 24.00% Sangat Sehat SGP 27.20% Sangat Sehat THA 24.09% Sangat Sehat VNM 21.76% Sangat Sehat

## Sumber: Data diolah peneliti
Tabel  11menjelaskan  predikat  komponen  CAR  pada  masing-masing negara  di  tahun  2022. Indonesia,  Singapura,  Malaysia,  Thailand,  Filipina  dan Vietnam  memiliki  predikat  “Sangat  Sehat” dengan masing-masing rasio yaitu 44,56%,  27,20%,  24,68%,  24,09%,  24,00%  dan  21,76%.  Bank  di Indonesia memiliki rasio CAR paling tinggi dibandingkan dengan negara yang lain dimana sacara umum perbedaan rasionya signifikan. Semakin tinggi tingkat CAR cenderung mampu bertahan apabila terjadi guncangan  kondisi  ekonomi tanpa  intervensi  pihak  manapun.  Tingginya  rasio  CAR  juga  dapat mendorong biaya pinjaman (kredit) yang lebih rendah dan peringkat kredit yang lebih tinggi. Namun di sisi lain, CAR yang terlalu tinggi tidak selalu menjamin kondisi Bank, sebab terdapat beberapa faktor lain yang dapat mempengaruhi kondisi Bank seperti kualitas asset, keputusan manajemen, perubahan regulasi, dan kondisi ekonomi di masing-masing negara.

## Rata-Rata Rasio CAR
0.50000
0.45000
0.40000 0.35000
0.30000
0.25000 INA MYS PHL SGP THA VNM CAR Rata-Rata CAR
Berdasarkan  teori  sinyal  dimana Capital merupakan  evaluasi  terhadap  kecukupan  permodalan dan  kecukupan  pengelolaan  permodalan.  Dalam  melakukan  perhitungan  permodalan,  termasuk mengaitkan  kecukupan  modal  dengan profil  risiko,  Bank  mengacu  pada  ketentuan  Otoritas  Jasa Keuangan  (OJK)  yang  mengatur  mengenai  Kewajiban  Penyediaan  Modal  Minimum  Bank Umum. Semakin tinggi Risiko Bank, semakin besar modal yang harus disediakan untuk mengantisipasi Risiko tersebut.  Tingkat capital Bank  mampu memberikan sinyal baik atau tidak baik dengan meminimalisir adanya asimetri informasi dalam internal perusahaan bagi investor dalam mengambil keputusan. Hal ini disebabkan Bank di Indonesia, Malaysia, Singapura, Thailand, Filipina dan Vietnam memiliki rata-rata CAR di atas 11%. Hasil penelitian ini tidak konsisten dengan penelitian yang dilakukan oleh Theja et al. (2021); Wahyuni & Sukirno (2016) yang menyatakan bahwa CAR memiliki perbedaan di Indonesia, Malaysia, Singapura, Thailand, Filipina dan Vietnam.

## SIMPULAN
Tidak  terdapat  perbedaan  tingkat  Risiko  Kredit  yang  diukur  dengan  rasio  NPL pada  Bank  di Indonesia,  Malaysia,  Singapura,  Thailand,  Filipina  dan  Vietnam.  Tidak  terdapat  perbedaan  tingkat Risiko Likuiditas yang diukur dengan rasio LDR pada Bank di Indonesia, Malaysia, Singapura, Thailand, Filipina  dan  Vietnam.  Tidak  terdapat  perbedaan  tingkat  GCG  namun tidak  signifikan  pada  Bank  di Indonesia,  Malaysia,  Singapura,  Thailand, Filipina  dan  Vietnam.  Tidak  terdapat  perbedaan  tingkat Earnings yang  diukur  dengan Return  on  Asset (ROA) pada Bank di Indonesia, Malaysia, Singapura, Thailand, Filipina dan Vietnam. Tidak terdapat perbedaan tingkat Capital yang diukur dengan rasio CAR pada  Bank  di  Indonesia,  Malaysia,  Singapura,  Thailand,  Filipina  dan  Vietnam.  Pengamatan  hanya dilakukan  pada  Bank  Umum  Konvensional  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  negara  masing-masing sedangkan  masih  terdapat  Bank  lain  yang dapat  menjadi  sampel  penelitian.  Peneliti  selanjutnya diharapkan  dapat  melakukan  pengamatan  dalam  beberapa tahun  agar  dapat  menggambarkan  kondisi kesehatan Bank pada kurun waktu tertentu.

## DAFTAR PUSTAKA
Ab-Rahim, R., Kadri, N., Ee-Ling, A.-C., & Dee, A. A. (2018). CAMEL Analysis on Performance of ASEAN Public Listed Banks.
International Business Research , 11 (4), 96. https://doi.org/10.5539/ibr.v11n4p96
Amalia, S. R., Bahar, A., Suhartiningsih, & Soeyono, R. D. (2021). Faktor Penentu Pemilihan Produk Pangan Beku (Frozen Food) Pada Generasi Y Dan Z Di Masa Pendemi Covid-19. Jurnal Tata Boga , 10 (1), 213–222.
Andriyani, I., Mayasari, R. P., & Aryani, D. S. (2018). Soundness Rating of Commercial Banks Before and  After  Implementation  of  RGEC  Method  In  Indonesia. Jurnal  Keuangan  Dan  Perbankan ,
22 (1). https://doi.org/10.26905/jkdp.v22i1.1549
Febrianti,  A.  Y.  (2021).  Analisis  Penilaian  Tingkat  Kesehatan  Bank  dengan  Menggunakan  Metode RGEC  pada  Bank  Umum  BUMN  yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  Tahun  2012-2014. Jurnal Pendidikan Dan Ekonomi , 5 (2), 114–123. Justita Dura. (2022). Pengungkapan Kinerja Ekonomi, Sosial, Lingkungan Pada Financial Performance Perusahaan Manufaktur . 1.
Mandavani, T. A., Prasetyo, T. J., & Putri, W. R. E. (2022). Kinerja keuangan perusahaan pada saat pandemi  covid-19  dan  saat  pemulihan  pasca  pandemi  covid-19. Fair  Value:  Jurnal  Ilmiah Akuntansi Dan Keuangan , 4 (12), 5707–5716. https://doi.org/10.32670/fairvalue.v4i12.2038 Mentari, D., Amah, A., & Jamiah, Y. (2019). Kemampuan Penalaran Adaptif Ditinjau Dari Gaya Belajar Dalam Materi Barisan Dan Deret Aritmetika. Jurnal Pendidikan Dan Pembelajaran Khatulistiwa , 8 (9), 1–13. http://jurnal.untan.ac.id/index.php/jpdpb/article/view/36085
Nugraha, A. A. (2023). Analisis Kompratif Tingkat Kesehatan Bank di Indonesia, Malaysia, Singapura,
Thailand dan Filipina. วารสารวิชาการมหาวิทยาลัยอีสเทิร ์นเอเชีย , 4 (1), 88–100.
Putra, O. (2022). Studi Komparatif Tingkat Kesehatan Bank Nasional Dan Bank Swasta Di Indonesia.
Jurnal Manajemen Terapan Dan Keuangan , 11 (01), 91–104.
https://doi.org/10.22437/jmk.v11i01.17271
Sofiyanti, N., Fitmawati, D. I., & Roza, A. A. (2022). Laporan Perekonomian Indonesia. Bangladesh Journal of Plant Taxonomy , 22 (2), 137–141. www.freepik.com
Theja,  S.,  Safriansyah,  &  Septiana  Amalia,  H.  (2021).  Analisis  Perbandingan  Kinerja  Keuangan
Perbankan  di  ASEAN  Dengan  Metode  RGEC. Spread , 10 (1),  60–71.  http://journal.stiei- kayutangi-bjm.ac.id/
Wahyuni, A., & Sukirno, S. (2016). Analisis Perbandingan Kinerja Keuangan Perbankan Asean (Studi Pada Bank Umum Indonesia, Thailand Dan Filipina). Nominal, Barometer Riset Akuntansi Dan Manajemen , 5 (2). https://doi.org/10.21831/nominal.v5i2.11720 Widyawati,  W.,  &  Musdholifah.  (2018).  Analisis  Komparatif  Tingkat  Kesehatan  Perbankan  Dengan Metode Camels Di Asean (Studi Pada Bank Umum Indonesia, Malaysia, Singapura, Thailand, Dan Filipina Tahun 2012-2016). Jurnal Ilmu Manajemen (JIM) , 6 (4), 531–541.
Yani, A., & Santosa, I. Z. (2020). Tingkat Kesehatan Bank Dan Struktur Modal Terhadap Return Saham.
JIAFE (Jurnal Ilmiah Akuntansi Fakultas Ekonomi) , 6 (2), 209–218.