## DETERMINAN PREDIKSI KRISIS PERBANKAN BERBASIS BANKING SECTOR FRAGILITY INDEX
Dian hamida 1 , Nurmala Ahmar 2 , dan Syahril Djaddang 3
1 (Program Studi Akuntansi, Fakultas Ekonomi /Universitas Pancasila, Jakarta)
2 (Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi /Perbanas, Surabaya)
3 (Magister Akuntansi /Universitas Pancasila, Jakarta) E-mail: dheean16@gmail.com

## ABSTRACT
The  unfavorable  condition  of  the  banking  system  has  a  major  impact  on  the  economy  in Indonesia.  The  existence  of  monthly  BSF  (Banking  Sector  Fragility)  index  can  be  used  to  decide whether  the  national  banking  system  is  experiencing  crisis  at  some  point.  This  study  aims  to analyze  how  the  effect  of  capital  ( CAR ),  profitability,  liquidity,  Gross  Domestic  Product  (GDP), inflation and exchange rate against banking crisis based on Banking Sector Fragility Index listed in Indonesia Stock Exchange 2010-2014 period in Indonesia. Data analysis technique in this research is using statistical approach that is descriptive statistic analysis and logistic regression. The results showed  that  capital,  Gross  Domestic  Product,  inflation  and  exchange  rate  did  not  affect  the banking  crisis  based  on  Banking  Sector  Fragility  Index  in  Indonesia  and  profitability.  Meanwhile liquidity had an effect on to banking crisis based on Banking Sector Fragility Index in Indonesia.
Keywords: BSF Index, CAR, Profitability, Liquidity, GDP, Inflation, Exchange Rate

## PENDAHULUAN
Biro  riset  info  bank  (2015),  melakukan kajian  terhadap  118  bank  berdasarkan laporan  keuangan  per  Desember  2014  yang dipublikasikan. Hasilnya, 65 bank berpredikat sangat  bagus.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa industri  perbankan  sebagai  salah  satu penggerak  perekonomian di  Indonesia masih jauh  dari  target  yang  diharapkan  dan tantangan berat pun masih terus menghadang industri perbankan di Indonesia. Dari  118  bank  umum  yang  ada,  86  bank BOPOnya    merangkak    naik,    namun  kendati begitu  sebagian  bank  masih  bisa mencetak kenaikan    laba  dan  bank    yang  menderita penurunan laba ada 54 bank.
Laba  yang  terus  turun  akan  berdampak pada  proses  likuidasi.  Pada  Desember  2013, rasio  kredit  terhadap  simpanan  (LDR) perbankan  telah  mencapai  90%,  level tertinggi  sejak  krisis  1997/1998.  Sepanjang Desember  2012  hingga  Desember  2013,
sistem  perbankan  telah  menyalurkan  dana pinjaman  sebesar  Rp594,2  triliun,  sedangkan DPK  yang  dihimpun  diperiode  yang  sama hanya  Rp438,8  triliun.    Dengan  kata    lain, telah  terjadi net  fund  outflow sebesar Rp155,4  triliun.  Kondisi  ini  jelas  tidak  stabil dan  menimbulkan  potensi  risiko  likuiditas yang  signifikan  bagi  perbankan.  Akibatnya, margin bunga bersih (NIM) akan tergerus dan mempengaruhi  profitabilitas  bank  (LPS, 2014).
Likuiditas  perbankan  di  awal  triwulan  II 2015  mulai  longgar.  Hal  ini  ditandai  dengan penurunan  rasio  kredit    terhadap    simpanan atau    LDR dari  91,7%  pada  April  2014 menjadi  88,8%  pada  April  2015.  Penurunan LDR  ini  disebabkan  oleh pertumbuhan DPK yang  lebih  tinggi  dari  pertumbuhan  kredit. Tekanan  terhadap  kinerja  perbankan  bukan hanya berasal dari melambatnya pertumbuhan  kredit,  tetapi    juga    dari potensi  kenaikan  jumlah  kredit  bermasalah.
Berbagai faktor yang kurang menguntungkan mulai  dari  pelambatan  pertumbuhan  kredit, sumber    daya    yang  tidak  optimal,  tingginya biaya dana serta kenaikan NPL menimbulkan tekanan pada tingkat profitabilitas perbankan (LPS, 2014).
Sejak  2012  perekonomian  Indonesia terus mengalami banyak  gejolak. Pada tahun 2013, pertumbuhan  PDB  turun  menjadi  di bawah  6%    untuk    pertama    kalinya    sejak krisis  keuangan  global,  dan  selama  tahun 2014  pertumbuhan  masih  melambat.  Mata uang  yang  terdepresiasi  akan  membantu mengendalikan  impor  namun  permintaan dalam  negeri  yang  kuat  akan  mendorong kembali  impor  sampai  dengan    tingkat tertentu,  sehingga    defisit  transaksi  berjalan masih  tetap  tinggi  (OECD,  2015).  Kondisi perbankan  yang  tidak  kondusif  tersebut  juga berpengaruh  besar  terhadap  makroekonomi di Indonesia terutama dari sektor pendapatan perkapita pad a Produk Domestik Bruto (PDB), nilai  inflasi,  dan  pengaruh  dari  dampak pertukaran  nilai  mata  uang  asing  terhadap rupiah.
Adapun  penelitian  terdahulu  yang melandasi penelitian ini diantaranya dilakukan  oleh  Budiarti  (2014),  menjelaskan modal,  likuiditas,  Produk  Domestik  Bruto (PDB)  dan  inflasi  tidak  dapat  digunakan sebagai  alat  prediksi  krisis  perbankan. Profitabilitas dan nilai tukar dapat digunakan sebagai  alat  prediksi  krisis  dan  berpengaruh signifikan serta berhubungan negatif
terhadap prediksi krisis perbankan.
Penelitian Kibritcioglu (2002), menjelaskan  jenis  indeks  kerapuhan  sangat berguna  dalam  pengukuran  dan  monitoring kerapuhan sektor perbankan. Hasil penelitian menunjukkan BSF indeks yang diajukan dalam penelitian  ini  sangat  membantu  dalam pemantauan dan identifikasi sektor perbankan yang kesulitan dengan
menggunakan  data  bulanan.  Bank  menjadi bangkrut  secara  eksplisit  apabila  bank terkena  risiko  dalam  hal  nilai  aset  dan kewajiban  berubah  di  pasar  keuangan. Artinya,  semua  bank  berpotensi  terkena berbagai  jenis  risiko  ekonomi,  seperti  risiko likuiditas,  risiko  kredit  dan  risiko exchange rate .  Indeks  BSF  mencerminkan  perubahan iklim  sektoral  yang  tepat  sehingga  secara signifikan mengurangi
kemungkinan terjadinya  krisis  yang  tinggi.  Jika  nilai  indeks berkisar  -0,5  <  BSFI  <  0  maka  sektor perbankan  dianggap  cukup  rapuh,  dan  jika BSFI  <  -0,5  maka  sangat  rapuh.  Setiap penurunan  indeks  BSF  tidak  selalu  berarti bahwa  sistem  perbankan  bergerak  ke  dalam sistemik  krisis.  Pada  lanjutan  penelitian Kibritcioglu  (2003)  yang  menjelaskan  bahwa kondisi Banking  Sector  Fragility di  Indonesia dari  tahun  1981  sampai  1989  cenderung stabil perkembangannya dan tidak menunjukkan  kenaikan  signifikan  namun sampai  akhir  penelitian,  indeks Banking Sector Fragility masih tergolong high fragility
dengan indeks dibawah -0,5 seperti dijelaskan  pada  grafik  di  bawah  ini:
Apr. '02 Jun. '01 Mar. '83 Mar. '84 Oct. '88 Aug. '90 Sep. '91 Jan. '98 Jun. '99 Mar. '89 -3.0 -2.5 -2.0 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 Ja n- 81 Ja n- 82 Ja n- 83 Ja n- 84 Ja n- 85 Ja n- 86 Ja n- 87 Ja n- 88 Ja n- 89 Ja n- 90 Ja n- 91 Ja n- 92 Ja n- 93 Ja n- 94 Ja n- 95 Ja n- 96 Ja n- 97 Ja n- 98 Ja n- 99 Ja n- 00 Ja n- 01 Ja n- 02 High Fragility BSF3 BSF2
Grafik 1. Banking Sector Fragility di Indonesia (1981-2002) (Sumber: Kibritcioglu, 2003)
Adapun  identifikasi  masalah  dalam penelitian ini adalah terjadinya tren perlambatan pertumbuhan laba,
perlambatan kredit dan pelemahan sektor riil, sumber  daya  yang  tidak  optimal,  dan tingginya biaya dana operasional, serta modal kerja  tidak  sebanding  dengan  pendapatan menyebabkan  adanya  isu  beberapa  bank untuk melakukan merger dan dilikuidasi oleh Bank  Indonesia.  Akibatnya,  margin  bunga bersih (NIM) akan tergerus dan mempengaruhi profitabilitas bank, pertumbuhan  PDB  masih  melambat,  inflasi masih  tinggi  dalam  masa  krisis,  dan pelemahan rupiah akan menurunkan penerimaan APBN. Oleh karena itu penelitian ini  bermaksud  untuk  menilai  sejauh  mana permodalan,  profitabilitas,  likuiditas,  Produk Domestik  Bruto  (PDB),  nilai  inflasi  dan perubahan  nilai  tukar  mempengaruhi  krisis perbankan  berbasis Banking  Sector  Fragility
Index di Indonesia.

## KAJIAN  LITERATUR  DAN  PENGEMBANGAN HIPOTESIS

## Kajian literatur
Sinyal  dapat  berupa  informasi  atau promosi  lain  yang  menyatakan  bahwa perusahaan tersebut lebih unggul dibandingkan  perusahaan  lainnya.  Agar terlihat  lebih  unggul  maka  perusahaan  harus sebaik mungkin menjaga kualitasnya (Krisnawati,  2014).  Perusahaan  yang  sehat keuangannya cenderung untuk mengungkapkan  informasi  lebih  banyak daripada  perusahaan  yang  mengalami  krisis. Dalam  penelitian  ini signaling  theory menekankan  kepada  pentingnya  informasi yang  dikeluarkan  bank  terhadap  kondisi keuangan  yang  teidentifikasi  mengalami krisis. Apabila kondisi prediksi krisis diketahui, diharapkan  dilakukan  suatu  tindakan  untuk memperbaiki  situasi  tersebut  sehingga  suatu bank  tidak  akan  masuk  pada  tahap  kesulitan yang lebih berat seperti likuditas.
Teori-teori lain yang memiliki keterkaitan secara  langsung  terhadap  penelitian  ini
adalah Stakeholder Theory.
Menurut Budimanta  (2008), stakeholders adalah individu,  komunitas  atau  masyarakat  baik secara  keseluruhan  maupun  secara  parsial yang  memiliki  hubungan  serta  kepentingan terhadap    perusahaan.  Individu,  kelompok, komunitas, dan masyarakat dikatakan sebagai stakeholders jika  memiliki  karakteristik  yaitu mempunyai  kekuasaan,  legitimasi,  dan kepentingan terhadap perusahaan. Pemerintah dikategorikan sebagai stakeholders bagi  perusahaan  dikarenakan pemerintah  mempunyai  kepentingan  atas aktivitas perusahaan.
Krisis perbankan berbasis Banking Sector Fragility Index di  Indonesia  dipengaruhi  oleh sektor  ekonomi  makro  dan  sektor  ekonomi mikro diantaranya permodalan, profitabilitas, likuiditas, Produk Domestik Bruto (PDB), nilai inflasi dan  perubahan nilai tukar.
1. Permodalan
CAR yang  dimiliki  semakin  rendah berarti  semakin  kecil  modal  bank  yang dimiliki untuk menanggung aktiva berisiko, sehingga  semakin  besar  kemungkinan bank  akan mengalami kondisi bermasalah karena  modal  yang  dimiliki  bank  tidak cukup menanggung penurunan nilai aktiva berisiko.  Berdasarkan  Peraturan  Bank Indonesia  No  6/10/PBI/2004  standar CAR adalah 8%. CAR yang ditetapkan oleh Bank Indonesia mengacu pada standar internasional  yang  dikeluarkan  oleh Banking for International Settlement . 2. Profitabilitas Penelitian Budiarti (2014) menyatakan bank yang memiliki ROA yang rendah  berkinerja  keuangan  yang  kurang baik  dan  tidak  dapat  menghasilkan return bagi perusahaan. Baskoro (2014) berpendapat  bahwa ROE yaitu  rasio  yang mengukur kemampuan perusahaan menghasilkan  laba  berdasarkan  modal saham  tertentu  dan  rasio  ini  terbukti signifikan.  Semakin  rendah  rasio  ROE maka,  kemungkinan  suatu  bank  dalam kondisi bermasalah semakin besar.
Variabel  NIM  merupakan  rasio  yang mengukur  kemampuan  bank  dalam mengelola aktiva produktif untuk menghasilkan  pendapatan  bunga  dari kegiatan  operasional  bank.  Rasio  ini terbukti  signifikan  mempengaruhi  krisis sesuai  dengan  hasil  penelitian  Kibritcioglu (2002) yang menyatakan bahwa pertumbuhan  kredit  yang  berlebihan memicu  kerapuhan  perbankan  dengan adanya  kredit  bermasalah  yang  akan mengurangi sektor laba.
BOPO menggambarkan beban
bunga yang harus dibayar dan pendapatan bank.  Beban  bunga  yang  harus  dibayar sangat tergantung dengan variabel makro. Rakhmawati dan Hermana (2005)
menyatakan  bahwa  semakin  besar  rasio BOPO yang  dimiliki  bank  semakin  rendah tingkat  efisiensi  bank  tersebut  sehingga pendanaan  untuk  pengembangan  usaha semakin  rendah  yang  memicu  terjadinya krisis perbankan.
3. Likuiditas
LDR  merupakan  ukuran    seberapa jauh  kemampuan  bank  dalam  membayar kembali  penarikan  dana  yang  dilakukan deposan  dengan  mengandalkan  kredit yang  diberikan  sebagai  sumber  likuiditas.
Almilia dan Herdinigtyas (2005)
menyatakan  bahwa  rasio  LDR  digunakan untuk  menilai  likuiditas  suatu  bank  yang dengan  cara  membagi  jumlah  kredit  yang diberikan  oleh  bank  terhadap  dana  pihak ketiga. Menurut Kanya dan Tri (2015) NPL dapat  digunakan  untuk  memprediksi potensi  terjadinya  kondisi  bermasalah bank.  Semakin  tinggi  rasio  ini  maka  akan semakin  buruk  kualitas  kredit  bank  yang menyebabkan  jumlah  kredit  bermasalah semakin besar dan menurunkan kemampuan  dalam  pencapaian  rasio keuntungan.  Hal  ini  dikarenakan  jenis risiko  ini  merupakan  risiko  terbesar (sistemik) dalam sistem perbankan
Indonesia  dan  dapat  menjadi  penyebab utama kegagalan bank.
4. Produk Domestik Bruto (PDB PDB  merupakan  indikator  makro ekonomi yang mempengaruhi profitabilitas  bank.  Jika  PDB  tinggi  maka akan meningkatkan daya simpan masyarakat  dan  kemampuan  memimjam bagi  pengusaha  besar,  begitu  sebaliknya penurunan  PDB  akan  berimplikasi  pada penurunan pendapatan, kesempatan kerja dan standar hidup produk domestik bruto rill  tidaklah  selalu  meningkat  atau menurun,  tetapi  naik  dan  turun  secara bergantian  membentuk  fluktuasi  yang tidak  tetap  dan  berubah-ubah  sepanjang waktu.  Aviliani, dkk (2015)  berpendapat bahwa  variabel  makroekonomi  dari  PDB berpengaruh  terhadap    prediksi  krisis perbankan.
5. Inflasi Inflasi yang tinggi akan menyebabkan  pendapatan  riil masyarakat akan  terus  turun  sehingga  standar  hidup dari  masyarakat.  Menurut  Aviliani, dkk (2015) peningkatan inflasi dapat menyebabkan peningkatan biaya operasional bank, sehingga dengan asumsi pendapatan  operasional  tetap  maka  nilai
BOPO  akan  meningkat.  Inflasi  juga  dapat meningkatkan  risiko  kredit  dan  potensi macetnya pembayaran pinjaman,
sehingga  NPL  meningkat.  Inflasi  yang diakibatkan  oleh  perkembangan  siklus bisnis  akan  menyebabkan  perekonomian mengalami booming . 6. Nilai tukar Fluktuasi perubahan nilai tukar akan
menimbulkan  risiko.  Semakin  tinggi fluktuasinya maka risikonya akan semakin besar,  dan  sebaliknya  semakin  rendah fluktuasinya maka risikonya akan semakin kecil.  Nilai  tukar  akan  mata  uang  asing menjadi  perhatian    bank  karena  mampu mempengaruhi tingkat profitabilitas bank. Dengan  terjadinya  fluktuasi  akan  nilai tukar  mata  uang  asing,  bank  dapat memperoleh  pendapatan  berupa fee dan selisih kurs (Budiarti, 2014).

## Pengembangan Hipotesis
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  yang dilakukan  oleh  Almilia  dan  Herdinigtyas ( 2005 ),  CAR  mempunyai  pengaruh  negatif artinya  semakin  rendah  rasio  ini  maka semakin  besar  kemungkinan  suatu  bank dalam kondisi bermasalah. Hasil penelitian ini didukung  oleh  Cihak  dan  Poghosyan  (2009) dan  Gunsel  (2007)  yang  menemukan  bahwa modal  yang  tidak  memadai  merupakan variabel penting yang menentukan kegagalan bank.
Penelitian-penelitan  terdahulu  menguji pengaruh  profitabilitas  pada  empat  variabel uji  ( ROA,  ROE,  NIM dan  BOPO)  terhadap prediksi  krisis  perbankan.  Pada  variabel ROA penelitian  dilakukan  Budiarti  (2014)  yaitu bank  yang  memiliki  ROA  yang  rendah menunjukkan bahwa bank tersebut berkinerja  keuangan  yang  kurang  baik  dan tidak  dapat  menghasilkan return bagi perusahaan. ROA signifikan terhadap prediksi krisis  perbankan.  Kanya  dan  Tri  (2015) menyatakan  bahwa ROA dapat  memprediksi terjadinya kondisi bermasalah bank. Rendahnya  kemampuan  perbankan  dalam peningkatan keuntungan bank atas penggunaan  aktiva  yang  dimiliki  menjadikan kemampuan bank juga mengalami penurunan dan  kemungkinan  terjadinya  permasalahan perbankan juga tinggi. Hasil penelitian lainnya juga  mengemukakan  hal  yang  sama  bahwa ROA berpengaruh  signifikan  terhadap  nilai krisis perbankan, seperti yang dilakukan oleh Gunsel  (2007),  Domaç  dan  Peria  (2000), Rakhmawati  dan  Hermana  (2005),  Baskoro (2014)  dan Cihak dan Poghosyan (2009). Baskoro (2014) dan Cihak dan Poghosyan (2009)  juga  melakukan  pengujian  pada variabel  ROE,  semakin  rendah  rasio  ROE maka kemungkinan suatu bank dalam kondisi bermasalah  semakin  besar.  Pendapat  yang sama  didukung  oleh  Degryse, et  al. (2013). Pengujian  variabel  NIM  dijelaskan  oleh Aviliani, dkk (2015). NIM merupakan variabel yang memiliki hubungan paling lemah dengan hampir semua variabel makro dan
Kibritcioglu (2002)  menyatakan  bahwa pertumbuhan kredit yang berlebihan memicu kerapuhan  perbankan  dengan  adanya  kredit bermasalah  yang  akan  mengurangi  sektor laba.    Aviliani,  dkk  (2015)  juga  menjelaskan variabel  uji  BOPO  yakni  secara  rata-rata BOPO  merupakan  indikator  perbankan  yang memiliki respon terbesar terhadap guncangan  yang  terjadi  pada  variabel makroekonomi.  Dengan  asumsi  pendapatan operasional  konstan  maka  rasio  BOPO  akan mengalami  kenaikan.  Penelitian  ini  didukung oleh    Rakhmawati  dan  Hermana  (2005) semakin besar rasio BOPO yang dimiliki  bank semakin  rendah  tingkat  efisiensi  bank tersebut sehingga pendanaan untuk pengembangan  usaha  semakin  rendah  yang memicu terjadinya krisis perbankan. Kemudian  Almilia  dan  Herdinigtyas  ( 2005 ) mengemukakan  rasio  BOPO  mempunyai pengaruh  positif  artinya  semakin  tinggi  rasio ini  maka  kemungkinan  suatu  bank  dalam kondisi bermasalah semakin besar. Pengaruhnya  terhadap  kondisi  bermasalah adalah signifikan.
Penelitian  pengaruh  likuiditas  pada  2 variabel  uji  (LDR  dan  NIM)  terhadap  prediksi krisis  perbankan  untuk  variabel  uji  LDR dilakukan oleh Kibritcioglu (2002),
Bruinshoofd, et  al. (2008),  Degryse, et  al .,
(2013)  Gunsel  (2007),  Domaç  dan  Peria (2000),  Rakhmawati  dan  Hermana  (2005), Mulyaningrum  (2008)  dan  Almilia  dan Herdinigtyas  (2005),  mereka  menyimpulkan LDR berpengaruh signifikan terhadap prediksi krisis  perbankan.  Semakin  besar  rasio  ini menunjukkan  semakin  rendahnya  tingkat likuiditas  yang  dimiliki  bank  sehingga  dapat meningkatkan  potensi  terjadinya  kondisi bermasalah bank, karena bank tidak memiliki cukup dana untuk memenuhi penarikan dana pihak ketiga dan terlalu banyak menyalurkan kredit  yang  bisa  meningkatkan  risiko  gagal bayar dan berdampak sistemik.
Adapun untuk variabel uji NPL penelitian juga  dilakukan  oleh  Kibritcioglu  (2002), Bruinshoofd, et  al .  (2008),  Rakhmawati  dan
Hermana  (2005)  dan  Aviliani,  dkk  (2015), penelitian  tersebut  menyimpulkan  nilai  NPL mempunyai  berpengaruh  signifikan  terhadap prediksi  krisis  perbankan.  Kanya  dan  Tri (2015)  berpendapat  semakin  tinggi  rasio  ini maka  akan  semakin  buruk  kualitas  kredit bank  yang  menyebabkan  jumlah  kredit bermasalah  semakin  besar  dan  menurunkan kemampuan dalam pencapaian rasio keuntungan.  Hal  ini  dikarenakan  jenis  risiko ini  merupakan  risiko  terbesar  (sistemik) dalam sistem perbankan Indonesia dan dapat menjadi penyebab utama kegagalan bank.
Penelitian  pengaruh  PDB  terhadap prediksi  krisis  dilakukan  oleh  Kanya  dan  Tri (2015),  Bruinshoofd, et  al (2008),  Cihak  dan Poghosyan  (2009),  Domaç  dan  Peria  (2000), Aviliani,  dkk  (2015)  dan  Oktavia  (2008)  yang menyimpulkan bahwa variabel makroekonomi dari PDB berpengaruh terhadap  prediksi krisis perbankan.
Penelitian  pengaruh  inflasi  terhadap prediksi krisis perbankan dilakukan oleh Cihak dan  Poghosyan  (2009),  Domaç  dan  Peria (2000) dan Aviliani, dkk (2015) menyimpulkan bahwa  variabel  makroekonomi  dari    inflasi berpengaruh  terhadap    prediksi  krisis perbankan.  Aviliani,  dkk (2015) menyatakan bahwa peningkatan inflasi dapat menyebabkan peningkatan biaya operasional bank,  sehingga  dengan  asumsi  pendapatan operasional  tetap  maka  nilai  BOPO  akan meningkat.  Inflasi  juga  dapat  meningkatkan risiko kredit dan potensi macetnya pembayaran pinjaman, sehingga NPL meningkat.  Inflasi  yang  diakibatkan  oleh perkembangan siklus bisnis akan
menyebabkan perekonomian mengalami booming .  Inflasi  yang  terjadi  karena  hal tersebut  biasanya  berpengaruh  lebih  besar terhadap  sisi  penerimaan  dibandingkan  dari sisi biaya manajemen bank tidak mengantisipasi  perubahan  inflasi,  maka  suku bunga mengalami penyesuaian yang lamban, sehingga  peningkatan  biaya  lebih  cepat dibandingkan  peningkatan  pendapatan,  dan
akhirnya  inflasi  berdampak  negatif  terhadap profitabilitas.
Penelitian pengaruh nilai tukar terhadap prediksi  krisis dilakukan oleh (Budiarti, 2014) dan Kanya dan Tri (2015) menemukan bahwa dengan  terjadinya  fluktuasi  akan  nilai  tukar mata  uang  asing,  bank  dapat  memperoleh pendapatan  berupa fee dan  selisih  kurs.
Berdasarkan  kajian  teoritis  dan  empiris maka  dalam  penelitian  ini  dapat  dirumuskan hipotesis sebagai berikut :
H 1 : Permodalan  (CAR)  diduga  dapat digunakan  sebagai  alat  prediksi  krisis perbankan  berbasis Banking  Sector
Fragility Index di Indonesia.
H 2 :      Profitabilitas  diduga  dapat  digunakan sebagai  alat  prediksi  krisis  perbankan berbasis Banking Sector Fragility Index di Indonesia.
H 3 :    Likuiditas  diduga  dapat  digunakan sebagai  alat  prediksi  krisis  perbankan berbasis Banking Sector Fragility Index di Indonesia.
H 4 :   Produk  Domestik  Bruto  diduga  dapat digunakan  sebagai  alat  prediksi  krisis perbankan  berbasis Banking  Sector Fragility Index di Indonesia.
H 5 : Inflasi  diduga  dapat  digunakan  sebagai alat  prediksi  krisis  perbankan  berbasis
Banking  Sector  Fragility Index di
Indonesia. H 6 : Nilai  tukar  diduga  dapat  digunakan sebagai  alat  prediksi  krisis  perbankan berbasis Banking Sector Fragility Index di Indonesia.

## Metodologi Penelitian Populasi dan Teknik Penarikan Sampel
Dalam  penelitian  ini  yang  menjadi populasi  adalah  bank  umum  nasional  yang terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  dengan periode  pengamatan  tahun  2010-2014. Teknik  pengambilan  sampel  menggunakan teknik purposive  sampling  methods dengan kriteria yaitu bank memiliki data yang lengkap terkait  dengan  variabel  yang  digunakan
dalam  penelitian  dengan  mata  uang  rupiah dalam  laporan  keuangan  lengkap  dan memiliki ukuran Bank Sector Fragility dengan nilai  indeks    < – 0.5  sampai  >  0.  Kemudian data  yang  digunakan  adalah  data  sekunder yang merupakan data laporan keuangan yang dijadikan sampel tersedia di halaman website Bursa Efek Indonesia (www.idx.co.id), www.bi.co.id, dan www.bps.go.id. Operasionalisasi Variabel Dalam  penelitian  ini  yang  menjadi variabel independen adalah modal profitabilitas, likuiditas, PDB,  inflasi dan  nilai tukar . Sedangkan  yang  menjadi  variabel dependen  adalah  prediksi  krisis  perbankan.
Tabel 1. Operasionalisasi Variabel Variabel Formula Dependent Variable (Y) Prediksi Krisis Perbankan  dalam hal nilai indeks berkisar -0,5 <BSFI <0 = sektor perbankan dianggap cukup rapuh,
 dalam hal BSFI < -0,5 = sangat rapuh. sehingga yang   < 0 dinilai tidak sehat terindikasi krisis >   0 dinilai sehat.
Dengan rumus sebagai berikut:
Keterangan: LCPS      =  Pinjaman pada sektor swasta, kredit disalurkan; LFL         =  Kewajiban hutang luar negeri sektor perbankan; LDEP      =  Total simpanan atau dana pihak ketiga; CPS         =  Perubahan tahunan (kredit yang disalurkan bank); FL            =  Perubahan tahunan kewajiban hutang luar negeri ; DEP         =  Perubahan tahunan dalam tabungan;
μ dan σ - =  Mean dan deviasi standar (Kibritcioglu , 2002).
Independent Variable (X) Modal (X1) CAR =        Modal Bank x 100% Aktiva tertimbang menurut risiko (ATMR) (Sumber: Lampiran SE BI No 3/30/DPNP/2001) Profitabilitas (X2) X2.1=ROA ROA =  Laba sebelum pajak   x 100% Rata- rata total asset (Sumber: Lampiran SE BI 13/24/DPNP/2011) X2.2=ROE ROE  = Laba setelah pajak    x 100% Rata-rata modal inti
(Sumber: Lampiran SE BI 13/24/DPNP/2011) X2.3=NIM NIM =    Pendapatan bunga bersih      x 100% Rata-rata aktiva produktif (Sumber: Lampiran SE BI 13/24/DPNP/2011) X2.4=BOP O BOPO  =  Total beban operasional      x 100% Total pendapatan operasional (Sumber: Lampiran SE BI 13/24/DPNP/2011) Likuiditas (X3) X3.1=LDR LDR =             Kredit x  100% Dana pihak ketiga (Sumber: SE BI 13/24/DPNP/2011) X3.2=NPL NPL = Kredit bermasalah x 100% Total Kredit (Sumber: SE BI 13/24/DPNP/2011) Pdb (X4) PDB Riil = Output Fisik Tahun Sekarang x Harga Pada Tahun Basis (www.bi.go.id) Inflasi (X5) Indeks Harga Konsumen (IHK) =   Harga Sekarang X 100% Harga Tahun Dasar (www.bi.go.id) Nlai tukar (X6) Q = S P P* Q   =  Nilai tukar riil. S    =  Nilai tukar nominal.
P    =  Tingkat harga domestik dan
P*  =  Tingkat harga di luar negeri (Simorangkir dan Suseno, 2004)

## Teknik Analisis Data
Teknik  analisis  data  dalam  penelitian  ini menggunakan  pendekatan  statistik  yaitu analisis statistik deskriptif dan regresi logistic. Pengujian  statistik  dalam  penelitian  ini  akan menggunakan  bantuan software  Statistical Product  and  Service  Solution ( SPSS )  versi  23. Model  regresi  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  ditunjukkan  dalam  persamaan sebagai berikut:
Y  = β 0 + β 1 (modal)  + β 2 (likuiditas)  + β 3 (profitabilitas)  +  β 4 (PDB  )    +    β 5 (inflasi)  + β 6 (nilai tukar)  + e
Keterangan: Y  = Prediksi krisis β 0 = Konstanta β = Koefisien regresi model X n = Rasio-rasio keuangan dipilih secara statistik E  = Eror

## Hasil penelitian dan Pembahasan
Berdasarkan hasil uji keseluruhan maka diperoleh  hasil  penelitian  sebagai  berikut:
Tabel 4.1 Rangkuman Uji Kelayakan dari Model Regresi Logistik Model Pengujian Hasil uji kelayakan Kesimpulan Log likehood 512,513 Model baik Hosmer and Lemeshow goodness of fit test . 0,271 Model regresi layak untuk analisa selanjutnya. Omnibus Test of Model Coefficient 0,000 Model fit. Cox & Snell’ s R Square 0,218 Variabel dependen mampu menjelaskan pengaruh variabel independen. Nagelkerke’s R Square 0,357 Variabel dependen mampu menjelaskan pengaruh variabel independen. Ketepatan prediksi dalam model 85,4% Cukup baik ketepatan mode regresi logistic. Sumber: Data sekunder yang telah diolah, 2016 Tabel 4.1 Rangkuman Hasil Uji  Penelitian Variabel Signifikasi hasil uji Kesimpulan Modal (X1) CAR 0,164 > 0,05 CAR tidak berpengaruh terhadap krisis perbankan berbasis Banking Sector Fragility Index di Indonesia. Profitabilitas (X2) X2.1=ROA 0,217 > 0,05 ROA tidak berpengaruh terhadap krisis perbankan berbasis Banking Sector Fragility Index di Indonesia. X2.2=ROE 0,000 < 0,05 ROE berpengaruh terhadap krisis perbankan berbasis Banking Sector Fragility Index di Indonesia. X2.3=NIM 0,000 < 0,05 NIM berpengaruh terhadap krisis perbankan berbasis Banking Sector Fragility Index di Indonesia. X2.4=BOP O 0,001 < 0,05 BOPO berpengaruh terhadap krisis perbankan berbasis Banking Sector Fragility Index di Indonesia. Likuiditas (X3) X3.1=LDR 0,000 < 0,05 LDR berpengaruh terhadap krisis perbankan berbasis Banking Sector Fragility Index di Indonesia. X3.2=NPL     0,506 > 0,05 NPL  tidak  berpengaruh  terhadap  krisis perbankan berbasis Banking Sector Fragility Index di Indonesia. Pdb (X4) 0,900 >  0,05 PDB tidak berpengaruh terhadap krisis perbankan berbasis Banking Sector Fragility Index di Indonesia.
Inflasi (X5) 0,917 >  0,05 Inflasi tidak berpengaruh terhadap krisis perbankan berbasis Banking Sector Fragility Index di Indonesia. Nilai tukar (X6) 0,164 >  0,05 Nilai tidak berpengaruh terhadap krisis perbankan berbasis Banking Sector Fragility Index di Indonesia.
Sumber: Data sekunder yang telah diolah,2016
Dari  hasil  penelitian  tersebut  di  atas  dapat diketahui  pengaruh  dari  masing  masing variabel yaitu:
1. Pengaruh  modal  sebagai  alat  prediksi krisis  perbankan  berbasis Banking  Sector Fragility Index di Indonesia Tidak  ditemukan  pengaruh  yang signifikan antara modal terhadap probabilitas  krisis  perbankan  disebabkan karena  keseluruhan  bank  yang  menjadi sampel  telah  mempunyai  CAR  yang  tinggi selama  pengamatan  dengan  rata-rata sebesar 14,35%. Hal ini disebabkan jumlah modal  yang  dimiliki  bank  lebih  besar  dari jumlah  Aktiva  Tertimbang  Menurut  Risiko (ATMR),  sehingga  menyebabkan  bank memiliki  CAR  yang  lebih  tinggi  dan    CAR tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap krisis perbankan karena adanya peraturan Bank  Indonesia  tentang  CAR  bank  umum minimal  8%.  Hasil  penelitian  yang  tidak konsisten  dengan  hipotesis  ini  didukung oleh Mulyaningrum (2008)
yang menyatakan  bahwa  variabel  CAR  tidak ditemukan  bukti  adanya  pengaruh  CAR terhadap  probabilitas  kebangkrutan  bank di Indonesia. Penelitian lain mempertegas hal yang sama, yaitu Kanya dan Tri (2015), Bruinshoofd, et al . (2008), Degryse, et al., (2013),  Rakhmawati  dan  Hermana  (2005) dan  Baskoro  (2014)  yang  menyatakan bahwa  CAR  tidak  berpengaruh  terhadap prediksi  krisis  perbankan.  CAR  yang dimiliki oleh perbankan di Indonesia sudah memenuhi  ketentuan  modal  minimum yang ditetapkan oleh Bank Indonesia.
2. Pengaruh profitabilitas sebagai alat prediksi krisis perbankan berbasis Banking Sector Fragility Index di Indonesia Profitabilitas  dapat  digunakan  alat sebagai prediksi krisis perbankan berbasis Banking Sector Fragility Index di Indonesia.  Dari  4  variabel  uji  yang dilakukan hanya ROA saja tidak berpengaruh  terhadap  krisis  perbankan berbasis Banking  Sector  Fragility Index di Indonesia.  Tidak  berpengaruhnya  ROA secara  signifikan  terhadap  probabilitas krisis  perbankan  berbasis Banking  Sector Fragility Index di Indonesia mengindikasikan hampir semua manajemen bank berupaya untuk meningkatkan  laba.  Oleh  sebab  itu  setiap perbankan berupaya mematuhi peraturan perundangan  yang  berlaku  untuk  bisa dikatagorikan  dalam  bank  sehat.  Semakin besar  ROA,  semakin  besar  pula  tingkat keuntungan  yang  dicapai    bank  sehingga kemungkinan    suatu    bank    dalam    krisis semakin
kecil, sehingga dapat disimpulkan  pengaruh  profitabilitas pada variabel ROA tidak dapat dijadikan sebagai alat  penentu  prediksi  krisis  perbankan berbasis Banking  Sector  Fragility Index di Indonesia.  Hasil  penelitian  ini  sesuai dengan  Almilia  dan  Herdinigtyas  ( 2005 ) Semakin  besar  ROA,  semakin  besar  pula tingkat  keuntungan  yang  dicapai  bank sehingga  kemungkinan  suatu  bank  dalam kondisi bermasalah semakin kecil.
Pengaruhnya terhadap kondisi bermasalah tidak  signifikan  karena  tingkat  signifikansi di  atas  0,05.  Ketidakkonsistenan  hasil penelitian  ini  dengan  hipotesis  didukung juga oleh penelitian Mulyaningrum (2008)
yang  menemukan  bahwa  ROA  menjadi positif  disebabkan  laba  yang  dimiliki  bank tinggi  namun  kredit  yang  diberikan  bank sedikit dan Aviliani, dkk (2015) menyimpulkan  ROA  tidak  berpengaruh signifikan terhadap probabilitas kebangkrutan bank di Indonesia .
ROE berpengaruh signifikan terhadap prediksi krisis perbankan berbasis Banking Sector Fragility Index di Indonesia. Dengan banyaknya  sampel    bank  bernilai  ROE rendah    di  bawah  standar  minimum menunjukkan rata-rata bank dalam penelitian  ini  memiliki  kinerja  keuangan yang  kurang  baik  dengan  tidak  dapat menghasilkan  laba  baik bagi  perusahaan maupun  bagi  pemegang  saham  dan adanya ROE yang tidak mempertimbangkan  risiko  bagi  investor memberi  celah  terhadap  terjadinya  krisis perbankan  bila    tidak    berimbang    antara laba  atas    pengelolaan  Dana  Pihak  Ketiga (DPK) dan kredit macet yang ditimbulkan. Dengan  demikian  dapat  disimpulkan pengaruh  profitabilitas  pada  variabel  ROE dapat  dijadikan  sebagai  alat  penentu prediksi krisis perbankan berbasis Banking Sector  Fragility Index di  Indonesia.  Hal  ini konsisten  dengan  penelitian    Baskoro (2014) Return on  Equity (ROE) yaitu  rasio yang  mengukur  kemampuan  perusahaan menghasilkan    laba    berdasarkan  modal saham  tertentu    dan  rasio  ini  terbukti signifikan.  Semakin  rendah  rasio  ROE maka,  kemungkinan  suatu  bank  dalam kondisi bermasalah semakin besar. Pendapat    yang    sama    juga    didukung oleh  penelitian    Degryse, et  al .  (2013),
Cihak  dan  Poghosyan  (2009)  yang menyatakan    rasio  ROE    berpengaruh signifikan terhadap prediksi krisis perbankan.
NIM  rendah  di  bawah  standar minimum  menunjukkan  rata-rata  bank dalam  penelitian  ini  berkinerja  keuangan kurang baik sehingga tidak dapat menghasilkan  laba  baik bagi  perusahaan.
Maka dapat disimpulkan pengaruh profitabilitas  pada  variabel  NIM  dapat dijadikan  sebagai  alat  penentu  prediksi krisis  perbankan . Hasil    analisis  penelitian ini konsisten dengan penelitian
Kibritcioglu  (2002)  yang    menyatakan bahwa    pertumbuhan  kredit    yang berlebihan memicu kerapuhan
perbankan    dengan    adanya    kredit bermasalah    yang    akan    mengurangi pendapatan  bunga bersih sebagai  bagian dari sektor dan untuk sektor makroekonomi. Pengaruh  nilai  NIM lebih dipertegas    oleh  Aviliani, dkk (2015) bahwa  NIM  merupakan    variabel  yang memiliki hubungan paling  lemah  dengan hampir    semua  variabel  makro  yang berarti    nilai  NIM  mampu    memicu  krisis perbankan    karena    rendahnya  laba  yang akan    mempengaruhi    penurunan  nilai inflasi,  PDB  dan  nilai  tukar  dari  kredit valas.
Besarnya nilai BOPO dalam penelitian ini  dimungkinkan  karena  adanya  proses pengembangan  usaha  perbankan  dengan banyaknya  bank  melakukan  pembukaan cabang  operasional  baru  di  seluruh Indonesia,  sehingga  biaya  operasional besar tidak diikuti oleh pertumbuhan laba yang  besar,  akhirnya  memberi  peluang terhadap terjadinya krisis.  Hasil penelitian konsisten  dengan  penelitian  Aviliani, dkk (2015)  bahwa  secara  rata-rata  BOPO merupakan  indikator  perbankan  yang memiliki respon terbesar terhadap guncangan  yang  terjadi  pada  variabel makroekonomi.  Hasil  ini  didukung  oleh Rakhmawati  dan  Hermana  (2005)  bahwa semakin  besar  rasio  BOPO  yang  dimiliki bank  semakin  rendah  tingkat  efisiensi bank  tersebut  sehingga  pendanaan  untuk pengembangan  usaha  semakin  rendah yang  memicu  terjadinya  krisis  perbankan dan  Almilia  dan  Herdinigtyas  ( 2005 ) memperjelaskan  rasio  BOPO  mempunyai pengaruh  positif  artinya  semakin  tinggi rasio  ini  maka    kemungkinan  suatu    bank
dalam kondisi bermasalah  semakin besar. Pengaruhnya terhadap kondisi bermasalah adalah signifikan.
3. Pengaruh  likuiditas  sebagai  alat  prediksi krisis  perbankan  berbasis Banking  Sector
Fragility Index di Indonesia Hasil  ini  mengindikasikan  rata-rata keseluruhan  bank  nilai  LDR  tinggi  dengan nilai  rata-rata  sebesar  84.4136%.  Kondisi ini  dapat  terjadi  karena  kredit  yang diberikan  oleh  sebagian  bank  terbilang cukup  tinggi  jika  dibandingkan  dengan dana  pihak  ketiga  yang  diperoleh, sehingga rasio LDR yang dimiliki oleh bank ikut tinggi. Dengan masih banyaknya bank yang  memiliki  nilai  LDR  di  atas  standar minimum yang menunjukkan bank tersebut  memiliki  kinerja  keuangan  yang kurang  baik  sehingga  tidak  mampu mengelola  risiko  likuditas  maka  dapat disimpulkan  pengaruh  likuiditas    pada variabel  LDR  dapat  dijadikan  sebagai  alat penentu prediksi krisis perbankan berbasis
Banking Sector Fragility Index di Indonesia . Hasil  penelitian  ini  konsisten dengan  penelitian  Mulyaningrum  (2008), LDR  berpengaruh  signifikan  terhadap probabilitas kebangkrutan bank di Indonesia dengan nilai signifikansi sebesar 0,049.  Nilai  koefisien  yang  negatif  tidak sesuai dengan hipotesis yang diajukan. Hal ini  disebabkan  karena  jumlah  kredit  yang diberikan  bank  relatif  rendah  sedangkan dana  yang  dihimpun  bank  tinggi  yang menyebabkan biaya bunga yang ditanggung  relatif  lebih  tinggi  dari pendapatan  bunga  sehingga  probabilitas bank  mengalami  kebangkrutan  menjadi tinggi.
Hasil  penelitian  ini  bertentangan dengan  kerangka  pemikiran  dan  hipotesis yakni  rasio  likuiditas  diduga  dapat digunakan  sebagai  alat  prediksi  krisis perbankan, yang konsisten dengan penelitian  Kibritcioglu  (2002),  Kanya  dan Tri  (2015),  Bruinshoofd, et  al (2008),
Rakhmawati  dan  Hermana  (2005),  dan Aviliani, dkk (2015)  menyatakan  nilai  NPL mempunyai berpengaruh signifikan terhadap  prediksi  krisis  perbankan.Tidak berpengaruhnya  NPL  secara  signifikan terhadap prediksi krisis perbankan berbasis Banking  Sector  Fragility Index di Indonesia mengindikasikan rata-rata keseluruhan  bank  memiliki  NPL  rendah dengan  rata-  rata  nilai  NPL  sebesar 2,8784%. Dengan demikian dapat dikatakan  bahwa  rata-rata  bank  yang dijadikan  sampel  telah  memiliki  NPL  yang baik.Dalam  hal  ini  rata-rata  bank  sudah menerapkan peraturan pemerintah tentang  besarnya  rasio  NPL  maksimum sebesar  5%  sehingga    setiap  bank  selalu berusaha memegang prinsip kehati-hatian dalam  mengelola  likuiditasnya.  Kondisi  ini dapat  terjadi  karena  pengalaman  krisis ekonomi  Indonesia  tahun  1996  telah mengajarkan  industri  perbankan  untuk berhati-hati dalam mengatur likuiditasnya. Analisa  dari  penelitian    ini  didukung  oleh
Mulyaningrum (2008) NPL tidak berpengaruh  secara  signifikan  terhadap probabilitas kebangkrutan bank di Indonesia  mengindikasikan    rata-rata sampel  penelitian  sudah memenuhi  batas maksimal NPL sebesar 5%, sehingga dapat disimpulkan  pengaruh  likuiditas  pada variabel NPL tidak dapat dijadikan sebagai alat penentu prediksi krisis perbankan.
4. Pengaruh  Produk  Domestik  Bruto  sebagai alat  prediksi  krisis  perbankan  berbasis Banking Sector Fragility Index di Indonesia Hasil  penelitian  ini  bertentangan dengan kerangka pemikiran dan hipotesis. Tidak berpengaruhnya PDB secara signifikan terhadap prediksi krisis perbankan berbasis Banking Sector Fragility Index di Indonesia mengindikasikan nilai PDB selama
penelitian  kecenderungan  meningkat. Pengaruh  nilai  PBD  ini  terhadap  sektor perbankan  terkait  dengan  penyaluran
kredit  yang  dilakukan  perbankan  yang memberikan kontribusi terhadap
perekonomian.  Berdasarkan  data  Badan Pusat  Statistik  di  Indonesia,  kontribusi pengeluaran  konsumsi  rumah  tangga memiliki  porsi  yang  paling  besar  dalam menyumbang  PDB  dibandingkan  dengan komponen  yang  lain.  Secara  umum kontribusi  dari  pengeluaran  konsumsi rumah  tangga  ini  menyumbang  rata-rata 54,35%  pada  lima  tahun  terakhir.
Tingginya kontribusi pengeluaran konsumsi rumah tangga terhadap pembentukan PDB Indonesia mengindikasikan  kecenderungan  untuk mengkonsumsi masyarakat Indonesia cenderung  tinggi.  Berdasarkan  analisa tersebut  diketahui  kenaikan  PDB  lebih digunakan  untuk  konsumsi  dari  pada menabung  atau  investasi,  sehingga  PDB
tidak mempengaruhi masyarakat
berinvestasi  dan  melakukan  permintaan kredit  dan  dampak  yang  diberikan  oleh penurunan dan kenaikan PDB tidak terlalu dirasakan  oleh  bank-bank  di  Indonesia maka  dapat  disimpulkan  variabel  PDB tidak dapat dijadikan sebagai alat penentu prediksi krisis perbankan.
Analisa  dari  penelitian  ini  sama dengan  Budiarti (2014) variabel PDB tidak signifikan  didukung  dengan  fakta    angka PDB  pada  tahun  2008  sampai  dengan tahun  2012  terus  mengalami  kenaikan dengan  rasio  kredit  perbankan  terhadap PDB pada tahun 2012 hanya sebesar 32%. Cukup  rendahnya  rasio  kredit  perbankan terhadap  PDB  membuat  kemungkinan terjadinya kredit macet juga semakin kecil sehingga  dampak  yang  diberikan  oleh penurunan dan kenaikan PDB tidak terlalu dirasakan oleh bank-bank di Indonesia.
5. Pengaruh inflasi sebagai alat prediksi krisis perbankan berbasis Banking Sector
Fragility Index di Indonesia
Hasil  penelitian  ini  bertentangan dengan kerangka pemikiran dan hipotesis.
Tidak  berpengaruhnya  inflasi  terhadap krisis  perbankan  berbasis Banking  Sector Fragility Index di Indonesia,
mengindikasikan  nilai  laju  inflasi  selama pengamatan  tergolong  rendah  masih dibawah  10%  dengan  rata-rata  tingkat inflasi    sebesar  0,5140%.  Inflasi  tertinggi terjadi  pada  triwulan  ke  4  tahun  2014 sebesar 1,48 %, angka ini tergolong dalam inflasi  rendah  yang  masih  dibawah  10%. Kendatipun begitu pengaruh inflasi terhadap krisis perbankan bersifat negatif yang  menunjukkan  semakin  tinggi  tingkat inflasi  menyebabkan  semakin  rapuh (semakin  rendah  nilai  BSF)  kondisi  bank. Inflasi  yang  tinggi  memicu  masyarakat untuk  membelanjakan  uangnya.  Hal  ini menyebabkan sebagian besar pendapatan yang  dimiliki  masyarakat  akan  digunakan untuk  berkonsumsi  daripada  disimpan (ditabung dalam bank).
Kondisi ini menyebabkan bank kekurangan  tabungan  karena  nasabah akan cenderung untuk melakukan pengambilan uang daripada penyimpanan uang sehingga pada akhirnya menyebabkan  kondisi  keuangan  bank semakin buruk dengan penurunan profitabilitas.  Adanya  kebijakan  moneter Bank  Indonesia  untuk  mengelola  tekanan harga agar laju inflasi dapat dipertahankan pada  tingkat  yang  rendah  dan  stabil menjadikan  pengaruh  inflasi  tersebut tidak  berdampak  buruk  terhadap  kondisi keuangan.  Hasil  penelitian  konsisiten dengan  penelitian  Budiarti  (2014)  yang menyatakan  inflasi  tidak  berpengaruh terhadap  prediksi  krisis  dikarenakan  Bank Indonesia  telah  menggunakan Inflation
Targetting Framework (ITF) untuk
penetapan  target  inflasi  dan pengambilan kebijakan  yang  tepat  dalam  menekan angka  inflasi.  Salah  satu  keuntungan penerapan  ITF  adalah  arah  kebijakan moneter lebih mudah dipahami dan tepat sasaran.  Dengan  diterapkannya  ITF,  laju inflasi di Indonesia semakin terkendali dan
pada  saat  laju  inflasi  tinggi  peran kebijakan moneter yang diambil oleh Bank Indonesia juga meningkat.
6. Pengaruh  nilai  tukar  sebagai  alat  prediksi krisis  perbankan  berbasis Banking  Sector Fragility Index di Indonesia Hasil  penelitian  ini  bertentangan dengan kerangka pemikiran dan hipotesis. Tidak berpengaruhnya nilai tukar terhadap krisis perbankan karena nilai tukar berada pada  pasar  uang  yang  bersifat  jangka pendek,  sehingga  pengaruh  nilai  tukar terhadap  laba  perusahaan  ikut  bersifat fluktuatif.  Hasil  penelitian  konsisten dengan penelitian Aviliani, dkk (2015) hasil analisis  korelasi,  nilai  tukar  merupakan variabel  makro  yang  memiliki  hubungan paling  lemah  dengan  semua  indikator kinerja bank. Nilai tukar tidak berpengaruh signifikan terhadap ROA.

## PENUTUP Kesimpulan
Dari  hasil  analisis  data  antara  variabel bebas  dan  variabel  terikat  diketahui  hanya  6 bank  dari  37  bank  sampel  penelitian  yang dikatagorikan  sehat  berbasis Banking  Sector Fragility Index di Indonesia dalam
menjalankan  usahanya  yaitu  PT  Bank  Rakyat Indonesia  (Persero)  Tbk,  PT  Bank  Negara Indonesia  (Persero)  Tbk,  PT  Bank  Tabungan Pensiun  Nasional,  PT  Bank  Tabungan  Negara (Persero)  Tbk,    PT  Bank  OCBC  NISP  Tbk,    PT Bank Cimb Niaga, Tbk.
Dari  hasil  analisis  data  antara  variabel bebas  dan  variabel  terikat  dapat  diketahui dari  37  bank  sampel  penelitian  yang dikatagorikan  tidak  sehat  berbasis Banking Sector  Fragility Index di  Indonesia  dalam menjalankan  usahanya  dari  variabel  modal, ROA,  ROE,  NIM,  BOPO,  LDR,  dan  NPL  adalah PT  Bank  Pundi  Indonesia  dan  Bank  JTrust Indonesia yang tergolong tidak sehat berbasis Banking  Sector  Fragility Index di  Indonesia dalam  menjalankan  usahanya  dari  variabel modal, NIM dan LDR.
Adapun hasil analisis dari masing masing variabel  bebas  dan  variabel  terikat  terhadap 37  sampel  penelitian  dapat  disimpulkan sebagai berikut:
1. Modal tidak dapat digunakan alat sebagai prediksi krisis perbankan berbasis Banking Sector Fragility Index di Indonesia. 2. Profitabilitas dapat digunakan alat sebagai prediksi krisis perbankan berbasis Banking Sector Fragility Index di Indonesia. 3. Likuiditas  dapat  digunakan  sebagai  alat prediksi krisis perbankan berbasis Banking Sector Fragility Index di Indonesia. 4. PDB  tidak  dapat  digunakan  sebagai  alat prediksi krisis perbankan berbasis Banking Sector Fragility Index di Indonesia. 5. Inflasi tidak dapat digunakan alat sebagai prediksi krisis perbankan berbasis Banking Sector Fragility Index di Indonesia. 6. Nilai tukar tidak dapat digunakan sebagai alat  prediksi  krisis  perbankan  berbasis Banking Sector Fragility Index di Indonesia.

## Saran
Dengan  melihat  manfaat  penelitian  dan berdasarkan  hasil  penelitian  sebelumnya, maka penulis dalam hal ini dapat menyampaikan  beberapa  saran  sebagai berikut: 1. Untuk pemimipin bank sebaiknya memperhatikan faktor-faktor internal perbankan seperti profitabilitas, mengingat profitabilitas memiliki
pengaruh  signifikan  terhadap  prediksi perbankan  di  Indonesia.  Hal  ini  dapat dilakukan  dengan  cara  terus  melakukan evaluasi  terhadap  tingkat  profitabilitas yang dapat dicapai.
2. Untuk  pemerintah  perlu  melakukan perhatian  yang  tinggi  terhadap  faktor eksternal terutama tingkat inflasi dan nilai
tukar  dan  variabel  lainnya  yang  rentan terhadap  tidak  stabilnya  kondisi  makro dan  mikro  ekonomi.  Hal  ini  dapat dilakukan  dengan  cara  terus  memonitor perubahan-perubahan kedua variabel tersebut dan variabel lain yang mempengaruhi  ketidakstabilan  ekonomi serta  mengambil  tindakan  antisipasi  jika variabel tersebut terjadi perubahan.
3. Untuk  investor  perlu  memperhatikan manajemen  risiko  dalam  berinvestasi sehingga  mampu  menghasilkan  nilai profitabilitas  yang  tinggi  bagi  pemilik saham dan perusahaan.
4. Untuk  akademisi  perlunya  melakukan penelitian  lebih  lanjut  dengan  cara memasukan  variabel  lain  yang  juga  dapat berpengaruh  terhadap  prediksi  krisis perbankan.

## DAFTAR PUSTAKA
Almilia  and  Herdinigtyas,  Winny.  2005. Analisis Rasio CAMEL Terhadap Prediksi Kondisi  Bermasalah  pada  Lembaga Perbankan  Perioda  2000-2002.  Jurnal Ekonomi  Akuntansi  dan  Keuangan, Vol.7, (No.2): 131-14. Aviliani, et  al. 2015.  "The  Impact  of Macroeconomic  Condition  on  The
Banks  Performance  in  Indonesia."
Buletin Ekonomi Moneter dan Perbankan 17.4 (2015): 379-402. Bank  Indonesia,  2001.  “Surat  Edaran  Bank Indonesia  Nomor  3/30/DPNP  Tentang Laporan  Keuangan  Publikasitriwulan Dan Bulanan Bank Umum ” 14
Desember  2001.  http://www.bi.go.id.
____________,  2011.  “Surat  Edaran  Bank
Indonesia  Nomor  13/24/DPNP  Perihal Penilaian  Tingkat  Kesehatan  Bank
Umum” http://www.bi.go.id.
Baskoro,  Agus.  2014.  Analisis  Rasio-rasio Keuangan untuk Memprediksi Financial distress Bank  devisa  Periode  2006 – 2011. Journal of Business  and Banking , Vol. 4 No.1, 105-116. Budiarti, 2014. Identifikasi Modal, Profitabilitas,  Likuiditas,  Pdb,  Inflasi Dan  Nilai  Tukar  Sebagai  Prediksi  Krisis Perbankan Di Indonesia. Jurnal Mahasiswa Teknologi Pendidikan. Jurnal Ilmu Manajemen Vol 2 Nomor 4. Budimanra, 2008. Corporate Social Responsibility Alternative Bagi Pembangunan  Indonesia  Centre  For Substanbility Development (ICSD) Jakarta.
Bruinshoofd,  et  al.  2008. Banking  Sector Fragility  and  the  Transmission  of Currency  Crises. research  article  doi
10.1007/s11079-008-9078-4 Department of Macroeconomics Research, Rabobank Nederland, Utrecht, The Netherlands. Caprio and klingebiel, 1996. Bank Insolvencies
Cross-Country  Experience .  The  World Bank Policy Research Working Paper No 1620 Juli 1996.
Cihak, M., dan Poghosyan, T. 2009. Distress in European banks: An analysis based on a new data  set. IMF Working Paper.
Domaç,  I.  and  Peria,  M.S.M.,  2000. Banking Crises  And  Exchange  Rate  Regimes:  Is There  A  Link? Journal  of  International Economics, 61(1), pp.41-72. Degryse, et al., 2013 Determinants of Banking System  Fragility A Regional Perspective Working  Paper  SerieS  NO  156  /  july 2013.
Gunsel,  Nil,  2007. Financial  Ratios  and  the Probabilistic  Prediction  of  Bank  Failure in  North  Cyprus. European  Journal  of Scientific  Research  Vol.18  No.2  (2007), pp.191-200
Himawan, Adhitya. “Rise t Info Bank: 65 bank berpredikat  sangat  bagus”  3  Juli  2015. http://keuangan.kontan.co.id.
Https://www.bps.go.id Https://www.idx.co.id
Kajian  Stabilitas  Keuangan  Bank  Indonesia, 2003. http://www.bi.go.id.
Kanya Prasidh, Diana dan Tri, Setyo Wahyudi, 2015. Dampak  Nilai  Tukar  Dan  Risk- Based  Bank  Rating  Terhadap  Prediksi Kondisi  Perbankan  Indonesia  (Studi Pada  Bank  Umum  Swasta  Nasional  Go Public  Tahun  2009-2013 )  Universitas Brawijaya. Malang. Krisnawati,  2014. Analisis  Faktor  Penentu
Profitabilitas Bank di Indonesia Dengan Metode  Risk  Based  Bank  Rating  (Studi Pada  Bank-Bank  Umum  Go  Public  di Indonesia Periode 2008-2013) . Universitas Diponegoro.
Kibritcioglu,  2002 Excessive  Risk  Talking, Banking  Sector  Fragility  And  Banking Crises
http://www.business.uiuc.edu/Working
_Papers/papers/02−0114.pdf
_________,  2003  Monitoring  Banking  Sector Fragility BankingIntroduction Management  The  Arab  Bank  Review Vol. 5, No. 2 October 2003 pp 51-66 LPS,  2014.  “Analisis  Stabilitas  dan  Sistem Perbankan  Triwulan  I  2014  Likuiditas Perbankan  Permasalahan,  Risiko  dan Kebijakan” https://www.lps.go.id ____,  2015.  “Perekonomian  dan  Perbankan Me i 2015” https://www.lps.go.id
Mulyaningrum,  Penny.  2008. Analisis  Rasio Keuangan  Sebagai  Indikator  Prediksi Kebangkrutan Bank di Indonesia . Thesis
S2  Magister  Akuntansi  Universitas
Diponegoro OECD  Economic  Surveys  Indonesia,  2015. www.oecd.org/eco/surveys/economic- surveyindonesia
Oktavilia,  Shanty  2008. Deteksi  Dini  Krisis Perbankan Indonesia: Identifikasi Variabel  Makro  Dengan  Model  Logit , JEJAK, Volume 1, Nomor 1, September,
2008  Fakutas  Ekonomi  Universitas
Negeri Semarang Rakhmawati  dan  Hermana,  2005, Evaluasi Kinerja Keuangan Bank dalam Kerangka Arsitektur Perbankan Indonesian Perbandingan Kredit Bermasalah, Kecukupan Modal, Likuiditas Dan Rentabilitas . In Proceeding,  Seminar  Nasional  Pesat 2005. Universitas Gunadarma.
Simorangkir,  Iskandar  dan  Suseno.  2004.
Sistem  dan  Kebijakan  Nilai  Tukar ,  Seri Kebanksentralan  No  12.  Jakarta:  Pusat Pendidikan  dan  Studi  Kebanksentralan Bank Indonesia (PPSK BI).