JURNAL RISET ILMU EKONOMI www.jrie.feb.unpas.ac.id ISSN 2776-4567

## Model Prediksi Kebangkrutan Bank Perekonomian Rakyat di Indonesia
Sotarduga Napitupulu 1 , Devy Mawarnie Puspitasari 2 *
Afiliasi Universitas Hayam Wuruk Perbanas Surabaya 1 Universitas Mercu Buana 2 Email devy.mawarnie@mercubuana.ac.id *
DOI doi.org/10.23969/jrie.v3i2.69 Sitasi Napitupulu, S., & Puspitasari, D. M. (2023). Model Prediksi Kebangkrutan Bank Perekonomian Rakyat di Indonesia. Jurnal Riset Ilmu Ekonomi, 3(3), 130 – 146. https://doi.org/10.23969/jrie.v3i3.69
Copyright (c) 2023 Jurnal Riset Ilmu Ekonomi Creative Commons License This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

## ABSTRACT
This research aims to form a prediction model for BPR bankruptcy in Indonesia. The method  used  in  this  research  uses  logit  analysis.  The  data  used  is  secondary  data obtained from published bank reports for the period 2008 - 2019. The population used in this research is BPR in East Java and the sample selection was based on purposive sampling. The initial step of this research is to build a dependent variable prediction model using in-sample, review its validity, then test the validity of the model based on out-of sample data. The research results show that CAR, LDR, CG, NPL, OR and OBS have  a  significant  effect  on  bankruptcy.  Meanwhile,  NIM  and  CR  do  not  have  a significant effect on bankruptcy. BPR must pay attention to variables that are indicators of bankruptcy. This research is useful for providing a different perspective in building bankruptcy models, especially in BPR, with methods that have never been done before.
Keywords: Rural, Banking, Logit Analysis .
JEL Classification: C5, G2, R0

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membentuk  model  prediksi  kebangkrutan  BPR  di Indonesia. Metode yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan analisis logit. Data yang digunakan merupakan data sekunder yang diperoleh dari laporan publikasi bank periode 2008 – 2019. Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah BPR
di Jawa Timur dan pemilihan sampel berdasarkan purposive sampling. Langkah awal penelitian  ini  adalah  membangun  model  prediksi  variabel  dependen  dengan menggunakan  in-sample,  meninjau  validitasnya,  kemudian  menguji  validitas  model berdasarkan data out-of sample. Hasil penelitian menunjukkan bahwa CAR, LDR, CG, NPL, OR dan OBS berpengaruh signifikan terhadap kebangkrutan. Sedangkan NIM dan CR tidak berpengaruh signifikan terhadap kebangkrutan. BPR harus memperhatikan variabel-variabel  yang  menjadi  indikator  kebangkrutan.  Penelitian  ini  bermanfaat untuk memberikan sudut pandang berbeda dalam membangun model kebangkrutan khususnya pada BPR dengan metode yang belum pernah dilakukan sebelumnya.
Kata Kunci: Pedesaan, Perbankan, Analisis Logit. Klasifikasi
JEL: C5, G2, R0

## PENDAHULUAN
Dalam dunia bisnis, risiko kebangkrutan sangat penting. Prediksi yang tepat sangat berharga bagi perusahaan untuk mengevaluasi risiko atau mencegah kebangkrutan. Penelitian tentang prediksi kebangkrutan ini dimulai oleh Beaver pada tahun 1966, dan dilanjutkan oleh Edward Altman pada tahun 1968 dan 1977. Kejadian kebangkrutan banyak  perusahaan  di  negara  asal  mereka,  Amerika  Serikat,  mendorong  penelitian Altman dan Beaver. Teori prediksi kebangkrutan terus dikembangkan baik di Amerika Serikat maupun di negara lain. Contohnya termasuk model Springate oleh Gordon L.V. Springate  (1978)  dari  Kanada;  Model  Datastream  oleh  Marais  (Inggris  Raya,  1979); Fulmer  Model  (Amerika  Serikat,  1984);  Ca-score  (Kanada,  1987);  model  logistical regression oleh Ohlson (1980); model artificial neural network oleh Thomaidis et al. (1998); Hsieh et al. (2006), dan lainnya. Bentuk, formula, sistem analisis, dan sampel model prediksi kebangkrutan terus berubah.
Penelitian  serupa  dilakukan  di  Indonesia  terutama  setelah  perusahaan-perusahaan bermasalah  muncul  sebagai  akibat  dari  krisis  ekonomi  dan  moneter  1990-an. Penelitian  tentang  prediksi  kebangkrutan  di  Indonesia  diantaranya  Devi  dan Firmansyah  (2018)  serta  Pratiwi et  al.  (2019),  yang  menggunakan  CAMEL  untuk memprediksi kebangkrutan bank.
Dalam  beberapa  kasus,  masalah  kegagalan  bank  telah  diakui  sebagai  salah  satu masalah  penting  di  tingkat  internasional. Bank  for  International  Settlement  (BIS) membuat sejumlah peraturan yang mengatur perbankan. Indonesia adalah salah satu negara berkembang yang telah mengikuti rekomendasi dan menerapkan pedoman tersebut;  negara  ini  bahkan  mengeluarkan  peraturan  yang  mengatur  pelaksanaan pengawasan  pada  industri  perbankan.  Namun  demikian,  masih  banyak  bank  yang berguguran atau bangkrut, terutama Bank Perekonomian Rakyat (BPR).
Berdasarkan  Undang-Undang  Republik  Indonesia  Nomor  4  Tahun  2023  tentang Pengembangan  dan  Penguatan  Sektor  Keuangan  per  12  Januari  2023,  Bank Perkreditan Rakyat berubah menjadi Bank Perekonomian Rakyat menjadi istilah baru
untuk  BPR.  Satu  dekade  terakhir  menunjukkan  jumlah  BPR  semakin  menurun.  Dari tahun  2008  hingga  2018,  terdapat  90  BPR  menjadi  langganan  Lembaga  penjamin Simpanan (LPS) untuk dilikuidasi. Tahun 2015 tercatat 1.800 BPR, namun November 2021 terdapat 1.631 BPR yang terdaftar dan beroperasi seperti terlihat pada Gambar 1.
Dicabutnya izin usaha BPR menyebabkan gap saving-investment yang semakin lebar dan  usaha  mikro,  kecil,  dan  menengah  (UMKM)  semakin  sulit  untuk  mendapatkan pinjaman. Hal ini berdampak pada stagnasi pertumbuhan perekonomian lokal, yang mengakibatkan  peningkatan  kesejahteraan  UMKM,  penyerapan  tenaga  kerja,  dan produktivitas  terganggu  serta  meningkatnya  biaya  penyelamatan  (Setiawan,  et  al., 2021; Djulius, et al., 2022; Rostiana, et al., 2022; Nurhayati et al., 2023). Oleh karena itu, diperlukan  alat  yang  dapat  memberikan  sinyal  peringatan  dini  kondisi  BPR  yang relevan  menjelang  kesulitan  keuangan  dan  studi  untuk  menemukan  faktor-faktor risiko yang meningkatkan kemungkinan kebangkrutan bank.

## Gambar 1. Jumlah BPR Tahun 2008 s.d 2021
Penelitian ini menggunakan sampel BPR di Jawa Timur. Pemilihan BPR di Jawa Timur dikarenakan  propinsi  ini  memiliki  jumlah  BPR  terbanyak  di  Indonesia  sehingga diharapkan  dapat  menjadi  representasi  dari  BPR  di  Indonesia.  Beberapa  indikator kinerja BPRmenunjukkan bahwa rasio modal dalam bentuk CAR sudah cukup tinggi berkisar antara 34%-45%. Namun tingginya rata-rata CAR ditujukan untuk menutupi kinerja kualitas kredit yang belum baik. Rata-rata NPL bergerak naik dari angka 5,02% pada Tahun 2014 hingga 8,23% pada Tahun 2019. Tingginya angka NPL ini hampir sama dengan rata-rata NPL di beberapa provinsi lain dengan rata-rata masih diatas 5%.  Sementara  dari  sisi Net  Interest  Margin  (NIM)  memang  masih  relatif  tinggi  di kisaran 17% dan ini memang umum terjadi pada BPR. Dilihat dari fungsi intermediasi perbankan,  sebetulnya  telah  berjalan  baik  (diatas  80%),  namun  pada  Tahun  2019 sebesar 75,13% sehingga yang perlu diperhatikan adalah tingginya NPL berdampak terhadap  kemampuan  menyalurkan  kredit  BPR  berikutnya.  Berdasarkan  penjelasan tersebut dan data rasio keuangan BPR di Jawa Timur dari tahun 2015 hingga tahun 2019  sebagaimana  pada  Grafik  2,  mengindikasikan  bahwa  manajemen  BPR  belum
cukup tepat dalam mengelola banknya dan belum andal dalam mengelola keuangan sehingga menjadi sinyal kecenderungan kegagalan BPR.
Studi  empiris  menunjukkan  bahwa  penelitian  sebelumnya  hanya  melihat kebangkrutan  bank  dengan  menggunakan  pendekatan  CAMELS  dan  perspektif variabel  Altman,  khususnya  dengan  memperluas  Teori  Kebangkrutan  (Theory  of Bankcruptcy). Selain itu, ditemukan bahwa penelitian mengenai kebangkrutan dalam konteks  subjek  BPR  tidak  cukup.  Penelitian  ini  berbeda  dari  penelitian  sebelumnya karena  menggunakan  indikator  faktor  risiko  yang  terkait  dengan  perbankan  dan mengadaptasinya  dengan  aturan  otoritas  yang  berlaku  untuk  menghasilkan  model prediksi  yang  akurat  yang  sesuai  dengan  lingkungan  negara  berkembang  seperti Indonesia.

## Gambar 2. Rerata Rasio Keuangan BPR di Jawa Timur Tahun 2014 s.d 2019
(Sumber OJK, 2023)
Faktor lain yang membedakan penelitian ini adalah mempertimbangkan tingkat risiko. Ini harus dilakukan karena tujuan penelitian adalah memprediksi kejadian, yang berarti perlu mengukur kinerja model dengan membandingkannya dengan empiris. Tujuan dari  penelitian  ini  adalah  untuk  memberikan  penjelasan  model  prediksi  risiko kebangkrutan BPR.
Konsep Teori agen (Agency Theory) menjelaskan hubungan kontraktual antara agen dan prinsipal. Prinsipal adalah orang yang memberikan perintah kepada agen untuk melakukan segala sesuatu atas nama prinsipal dalam peran pengambil keputusannya (Sinkey, 1992; Jensen dan Smith, 1984). Sinkey (1992) menyatakan bahwa bank, atau peminjam simpanan, adalah salah satu hubungan prinsipal-agen yang paling penting dalam industri keuangan dan jasa keuangan. Kedua belah pihak memiliki kepentingan yang  dapat  menyebabkan  konflik.  Hubungan  prinsipal-agen  terdiri  dari  dua  jenis masalah: perilaku yang tidak diketahui atau informasi yang tidak diketahui.
Penelitian  kebangkrutan  sebelumnya  terintegrasi  dengan  penelitian  umum  dan analisis prediksi bencana. Beaver (1966) dan Altman (1968) memulai penelitian analisis
34.78 35.89 39.19 45.26 45.89
33.77 5.02 6.04 7.13 7.53
7.88 8.23 19.1 18.44 18.07 17.86 17.42 16.96 85.17 83.17 80.21 80.07 76.07 75.13 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 2014 2015 2016 2017
2018 2019 CAR NPL NIM LDR
prediksi bencana. Hubungan antara perusahaan yang bangkrut dan yang tidak. Altman (1968) menggunakan istilah "kebangkrutan" untuk menggambarkan suatu perusahaan yang  bangkrut  secara  hukum,  baik  ditempatkan  di  bawah  perwalian  atau  memiliki jaminan  untuk  ditata  kembali  sesuai  dengan  Undang-Undang.  Untuk  mempelajari prediksi  kebangkrutan  perusahaan  manufaktur,  Altman  menggunakan  analisis diskriminan  multivariat  (MDA),  yang  menghasilkan  lima  faktor  untuk  memprediksi kebangkrutan  perusahaan  manufaktur.  Model  Altman  dikenal  dengan  skor  Z,  yang sangat  penting  untuk  pengembangan  model  Beaver  sebelumnya.  Prediksi kebangkrutan  Altman  berbentuk  persamaan  (Z  =  0,717X1  +  0,847X2  +  3,107X3  + 0,420X4 + 0,998X5). Rasio-rasio ini sangat akurat tentang likuiditas, profitabilitas, dan aktivitas bisnis. Untuk menghasilkan metode Z-Score, Altman (1968) mengambil 66 sampel  perusahaan  go  public,  terdiri  dari  33  perusahaan  yang  mengalami kebangkrutan  selama  20  tahun  terakhir  dan  33  perusahaan  yang  tidak.  Sampel  ini diambil  secara random.  Hasil  penelitian  Altman  memungkinkan  untuk  memperoleh tingkat akurasi prediksi sebesar 95 persen pada tahun sebelum kebangkrutan dan 72 persen pada dua tahun sebelum kebangkrutan atau kegagalan.
Informasi  indikator  bank  berisiko  bangkrut  diperlukan  untuk  mengetahui  faktor penentu kebangkrutan BPR. Kegagalan bank dalam memenuhi tanggung jawab dan operasinya  dikenal  sebagai  risiko  kebangkrutan  bank.  Hal  ini  dapat  menimbulkan bahaya  bagi  seluruh  sistem  keuangan.  Industri  perbankan  pasti  tidak  boleh  lengah dalam  menangani  risiko  utama  yang  akan  datang.  Untuk  menghindari  risiko kebangkrutan  bank,  berbagai  studi  dilakukan.  Kondisi  kebangkrutan  bank memengaruhi  sektor  perbankan  karena  menimbulkan  risiko  sistemik  bagi  stabilitas sistem keuangan (Napitupulu et al., 2020).
Rasio  keuangan  berfungsi  sebagai  alat  untuk  mengumpulkan  informasi  tentang tingkat  kesehatan  bank,  yang  menunjukkan  seberapa  tangguh  bank.  Ini  sangat penting  bagi  bank  untuk  meningkatkan  efisiensi  dalam  menjalankan  kegiatan operasional, meningkatkan kemampuan profitabilitas mereka, dan mengurangi risiko kegagalan  bank.  Semua  pihak  yang  terlibat  dalam  bank,  termasuk  nasabah,  akan menderita kerugian jika bank gagal. Rasio keuangan digunakan untuk memprediksi model kebangkrutan Altman (2000).
Jumlah  penelitian  yang  cukup  telah  dilakukan  mengenai  indikator  kebangkrutan sektor perbankan umum, tetapi tidak banyak penelitian yang dilakukan mengenai BPR. Bank  BPR  mengumpulkan  deposito  dan  tabungan  masyarakat  dan  kemudian membagikannya kembali kepada masyarakat. BPR memprioritaskan penyaluran dana kepada usaha  mikro,  kecil,  dan  menengah  (MKK)  dan  publik  melalui kredit.  Karena kedekatannya dengan masyarakat, BPR dikenal sebagai jenis bank pemberi layanan perbankan kepada UMKM. Studi tentang industri BPR di Indonesia termasuk penelitian yang  dilakukan  oleh  Rachmawati  dan  Ningsih  (2018)  tentang  objek  BPR  dengan prinsip Syariah (BPRS). Hasil penelitian menunjukkan bahwa rasio kecukupan modal (CAR), rasio pinjaman untuk deposito (LDR), rasio pinjaman yang tidak lancar (NPL), efisiensi (BOPO), dan return on asset (ROA) tidak merupakan indikator kebangkrutan
pada BPRS. Bertentangan dengan penelitian Pratiwi et al. (2019), yang menemukan bahwa LDR dan efisiensi adalah faktor utama yang memprediksi kebangkrutan BPRS di  Indonesia.  Oleh  karenanya  dibutuhkan  manajemen  dana  yang  baik  agar  bank terhindar dari risiko kebangkrutan sebagaimana hasil temuan penelitian Haque dan Shadid (2016).
Di  tahun  2018,  Devi  dan  Firmansyah  juga  melakukan  studi  tambahan  tentang kemungkinan kebangkrutan BPRS di Indonesia. Studi ini menunjukkan bahwa BPRS di Indonesia harus memprioritaskan non-performing financing (NPF). Efisiensi yang teruji sangat  berpengaruh  terhadap  kesulitan  keuangan  BPRS,  yang  dapat  menyebabkan kebangkrutan  atau  kegagalan.  NPL yang  besar  dapat  mengakibatkan  hilangnya kepercayaan para deposan dan investor yang berpotensi memicu terjadinya pelarian dana  “ run  on  banks ”  dan  pada  akhirnya  meni mbulkan  permasalahan  risiko kebangkrutan.  Untuk  itu  NPL  memiliki  dampak  positif  terhadap  risiko default  bank (Puspitasari et al., 2019).  Studi Pratiwi (2019), Rachmawati dan Ningsih (2018), dan Devi dan Firmansyah (2018) menunjukkan bahwa mereka hanya melakukan estimasi, tetapi tidak melakukan perbandingan empiris. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hasilnya tidak konsisten. Puspitasari et al. (2020a) melakukan kajian BPR konvensional dengan pendekatan logit di Indonesia, menggunakan model Altman. Hasil penelitian Puspitasari et al. (2020a) menunjukkan bahwa LDR, ROA, peningkatan kredit, dan CAR memengaruhi risiko kebangkrutan BPR. Studi lain oleh Raz (2018) menyatakan bahwa profitabilitas  yang  menurun  terus-menerus  akan  menggerus  modal  bank  dan menyebabkan bank berpotensi mengalami kegagalan atau kebangkrutan. Puspitasari et al. (2020b) dan Giordana dan Schumacher (2017) menemukan bahwa off balance sheet (OBS) memengaruhi kesehatan bank. Hal ini disebabkan oleh fakta bahwa OBS memiliki kemampuan untuk membuat laporan keuangan terlihat seperti apa. Hal ini menimbulkan risiko karena manajemen akan cenderung menggunakan transaksi OBS untuk  menutup  keuangan.  karena  tujuan  manajemen  adalah  untuk  menunjukkan kinerja kepada stakeholder dan tujuan lainnya financial shenanigans, yaitu tindakan yang diambil untuk mendistorsi keadaan keuangan suatu bank, akan disebabkan oleh transaksi OBS yang tidak diungkap.
Studi  sebelumnya  oleh  Indrajati  et  al.,  (2020)  menyelidiki  faktor-faktor  yang menentukan  financial  distress  pada  BPR.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  solvabilitas, profitabilitas, dan produktivitas adalah faktor-faktor yang menentukan stres keuangan pada  BPR.    Dalam  studi  Puspitasari  et  al.  (2021)  menguji  faktor  penentu keberlangsungan BPR dengan menggunakan kriteria composit index yang terdiri dari CAR, Cash Ratio, dan Off Balance Sheet. Dalam pembentukan composit index, masing- masing variabel diberi bobot dengan menggunakan Teknik Delphi untuk mencapai kesepakatan di antara pakar yang terdiri dari asosiasi perbankan, industri, akademisi, praktisi  perbankan,  dan  otoritas  pengawas.  Bank  harus  memperhatikan  kecukupan pemenuhan  modal,  karena  hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  CAR  adalah  faktor penentu yang paling akurat dalam memprediksi kegagalan BPR.
Studi Puspitasari  dan  Utami (2021)  menunjukkan bahwa  BPR  tidak  dapat  dianggap kecil  dan  memiliki  peran  yang  signifikan  di  tingkat  nasional  dibandingkan  dengan kelompok  bank  lain.  Ini  terutama  karena  tujuannya  untuk  membantu  UMKM  dan masyarakat kurang terjangkau serta memperluas akses ke layanan perbankan umum. Masyarakat rentan terhadap pinjol ilegal karena tingkat literasi keuangan yang rendah, yang menyebabkan akses layanan perbankan belum maksimal (Hertina et al., 2021). Puspitasari et al. (2022) menunjukkan bahwa sebagai sumber dukungan utama bagi UMKM, BPR harus memperbaiki strategi pengelolaan bisnisnya, termasuk yang terkait dengan  pertumbuhan  kredit  (CG)  dalam  menjalankan  fungsi  intermediasinya  dan efisiensi bisnis. Untuk meningkatkan kinerjanya, BPR harus menghindari kredit macet (NPL) dan mengoptimalkan efisiensi (BOPO), serta memberi perhatian pada transaksi OBS. Hasil penelitian Puspitasari et al. (2023) menyatakan bahwa credit growth atau pertumbuhan  kredit  berpengaruh  signifikan  terhadap  likuiditas  bank.  Dimana  hasil kajian  tersebut  memperkuat  kajian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  oleh  Jan  dan Marimuthu (2015).
Hasil  penelitian  sebelumnya  menunjukkan  metode  untuk  memodelkan  risiko kebangkrutan pada industri perbankan, khususnya bank umum. Namun, fenomena ini muncul  saat  masih  ada  ruang  lingkup  penelitian  yang  belum  diteliti  mengenai penyelidikan memodelkan risiko kebangkrutan BPR, khususnya dalam konteks negara berkembang  seperti  Indonesia  agar  dapat  diketahui  lebih  awal.  Hipotesis  yang dibangun dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
H 1 :  1 < 0 Capital  Adequacy  Ratio  (CAR)  berpengaruh  negatif  terhadap  risiko terjadinya kebangkrutan
H 2 :  2 < 0 Net  Interest  Margin  (NIM)  berpengaruh  negatif  terhadap  risiko terjadinya kebangkrutan
H 3 :  3 > 0 Non-Performing  Loan  (NPL)  berpengaruh  positif  terhadap  risiko terjadinya kebangkrutan
H 4 :  4 < 0 Return on Asset (ROA) berpengaruh negatif terhadap risiko terjadinya kebangkrutan
H 5 :  5 > 0 Biaya  Operasional  terhadap  Pendapatan  Operasional  (BOPO)
berpengaruh positif terhadap risiko terjadinya kebangkrutan
H 6 :  6 < 0
Cash  Ratio  (CR)  berpengaruh  negatif  terhadap  risiko  terjadinya kebangkrutan
H 7 :  7 > 0 Loan  to  Deposit  Ratio  (LDR  berpengaruh  positif  terhadap  risiko terjadinya kebangkrutan
H 8 :  8 <0
Off-Balance  Sheet  (OBS)  berpengaruh  negatif  terhadap  risiko terjadinya kebangkrutan
H 9 :  9 < 0 Credit  Growth  (CG)  berpengaruh  negatif  terhadap  risiko  terjadinya kebangkrutan

## METODE
Data dianalisis menggunakan analisis logit, dimulai pemaparan deskriptif statistik dan dilanjutkan  analisis  dan  perhitungan  regresi  logistik.  Ada  6  langkah  analisis,  yaitu menentukan  tujuan  penelitian,  mendesain  penelitian,  pemenuhan  asumsi,  estimasi dan uji keseluruhan model, interpretasi hasil, dan validasi model akhir (Hair et al., 2012; Manik, et al., 2023). Langkah awal penelitian ini adalah membangun model prediksi variabel  dependen,  meninjau  validitasnya,  kemudian  menguji  validitas  model berdasarkan data out-of sample. Uji verifikasi, yang membandingkan data nyata untuk menemukan kesalahan tipe I dan tipe II, dapat digunakan untuk menentukan tingkat kesalahan.  Menurut  Hair  et  al.  (2012),  model  prediksi  yang  baik  memiliki  tingkat kesalahan paling rendah. Metode verifikasi empiris lebih sesuai untuk menguji model regresi  pada  sampel  populasi  baru.  Penelitian  ini  membagi  sampel  menjadi  dua kelompok:  subsampel  desain  yang  digunakan  untuk  membuat  model  prediksi,  dan subsampel retensi/validasi yang digunakan untuk menguji atau memvalidasi/verifikasi model prediksi.
Untuk  menghasilkan  model  prediksi  yang  akurat  yang  sesuai  dengan  lingkungan negara  berkembang  seperti  Indonesia,  indikator  faktor  risiko  yang  terkait  dengan perbankan digunakan dan disesuaikan dengan peraturan otoritas yang berlaku. Selain itu, perbedaan lain termasuk mempertimbangkan risiko elemen perilaku manajemen yang  menunjukkan  informasi  tersembunyi  (seperti  off  balance  sheet)  yang  terjadi dalam praktik perbankan serta melakukan pengukuran kinerja model sebagai syarat untuk  memverifikasi  pembuatan  model  prediksi.  Ini  harus  dilakukan  karena  tujuan penelitian adalah memprediksi kejadian, yang berarti perlu mengukur kinerja model dengan  membandingkannya  dengan  empiris.  Dilanjutkan  dengan  pengujian  Model prediksi kebangkrutan.
Penelitian  ini  berfokus  pada  Bank  Perekonomian  Rakyat  di  Jawa  Timur,  Indonesia. Propinsi Jawa Timur memiliki jumlah BPR terbesar, yang diharapkan dapat mewakili BPR di Indonesia. Data sekunder yang digunakan adalah laporan keuangan bulanan bank yang disusun secara berkala dari Januari 2008 hingga Desember 2019. Sebagai populasi  untuk  desain  model,  data  bulan  Januari  2019  hingga  Desember  2019 digunakan untuk menilai akurasi prediksi model. Kriteria bank sebagai variabel terikat dihitung dengan skala nominal. Bank yang memenuhi kriteria tidak bangkrut diberi kode  0  dan  bank  yang  memenuhi  kriteria  bangkrut  diberi  kode  1.    Kriteria  bank  0 sebagai variabel terikat diukur dengan skala nominal berdasarkan kriteria bank yang memiliki status tingkat kesehatan Sehat. Sedangkan kriteria bank 1 adalah bank yang memiliki status tingkat kesehatan Cukup Sehat, Kurang Sehat dan Tidak Sehat. Variabel bebas  pada  penelitian  ini  adalah  rasio  modal,  risiko  keuangan,  risiko  kredit,  risiko operasional, risiko likuiditas dan risiko elemen perilaku manajemen yang menunjukkan
informasi tersembunyi (seperti off balance sheet). Model prediksi yang dibangun pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
𝐿𝑛 ( 𝑃 1 − 𝑃 ) =   𝛽 0 +   𝛽 1 𝐶𝐴𝑅 𝑖𝑡 +   𝛽 2 𝑁𝐼𝑀 𝑖𝑡 +   𝛽 3 𝑁𝑃𝐿 𝑖𝑡 + 𝛽 4 𝑅𝑂𝐴 𝑖𝑡 + 𝛽 5 𝐵𝑂𝑃𝑂 𝑖𝑡 + 𝛽 6 𝐶𝑅 𝑖𝑡
+ 𝛽 7 𝐿𝐷𝑅 𝑖𝑡 + 𝛽 8 𝑂𝐵𝑆 𝑖𝑡 + 𝛽 9 𝐶𝐺 𝑖𝑡 + 𝑒 𝑖 (1)
Dimana :
𝐿𝑛 ( 𝑃 1−𝑃 ) = Probabilitas risiko kebangkrutan bank
𝛽 0 = intercept CAR= Capital Adequacy Ratio NIM = Net Interest Margin NPL = Net Performing Loan ROA = Return on Assets BOPO  = Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional CR = Cash Ratio LDR = Loan to Deposit Ratio OBS = Off Balance Sheet CG = Credit Growth

## HASIL
Model  dibangun  selama  tiga,  enam,  sembilan,  dan  dua  belas  bulan  sebelum  bank dinyatakan  menghadapi  risiko  bangkrut,  model  prediksi  dibangun  berdasarkan indikator rasio modal dan risiko keuangan bank seperti model empirik yang dibagun oleh Hadad (2004) dan Mongid (2000). Dipilihnya rentang waktu ini karena gaya bisnis industri perbankan yang lebih menekankan kepercayaan. Bank akan ditinggalkan oleh nasabahnya jika kehilangan kepercayaan masyarakat. Bank akan terancam bangkrut jika  deposit  ditarik,  kreditur  mengurangi  atau  menghentikan  pinjamannya,  dan investor melakukan divestasi. Fenomena  ini dapat terjadi  kapan saja. Bank  tersebut mungkin beroperasi dengan baik saat ini, tetapi pada hari berikutnya, karena terjadi lonjakan yang dipicu sentimen negatif yang merusak kepercayaan pasar, bank tersebut mengalami bangkrut. Untuk mencapai hal ini, diperlukan alat yang dapat memberikan peringatan dini tentang kondisi bank yang bersangkutan sebelum pailit.
Hasil  penelitian  empirik  yang  dilakukan  oleh  Hadad  (2004)  dan  Mongid  (2000) menunjukkan bahwa  tingkat  kesalahan  klasifikasi bank  bangkrut  semakin  kecil  saat bangkrut. Model yang dibangun terdiri dari:
1. Model Prediksi 3 bulan sebelum risiko bangkrut disingkat MP3.
2. Model Prediksi 6 bulan sebelum risiko bangkrut, disingkat MP6.
3. Model Prediksi 9 bulan sebelum risiko bangkrut, disingkat MP9.
4. Model Prediksi 12 bulan sebelum risiko bangkrut, disingkat MP12.
Untuk tahap pembentukan model prediksi dan validasinya dipisahkan antara sampel untuk modeling  dan  sampel  untuk  validasi.  Menurut  Sumarno (1994), suatu  model seharusnya  dievaluasi  dengan  menguji  akurasi  prediksinya  berdasarkan design  dan validation sample. Selama data yang digunakan untuk akurasi validasi berbeda dengan data yang digunakan untuk membentuk fungsi klasifikasi (atau prediksi) maka error rate  yang  diperoleh  adalah  unbiased  (Rencher,  1995).  Pada  penelitian  ini  estimasi model dengan menggunakan kelompok in-sample, dengan menggunakan data tahun 2009 sampai dengan tahun 2019 terdiri dari sampel bank bangkrut (Bank Tidak Sehat) dan sampel bank tidak bangkrut (Bank Sehat) dan model validasi menggunakan data tahun  2019.  Pembagian  kelompok  sampel  terdiri  dari  Bank  Sehat  dan  kelompok sampel Bank Tidak Sehat menunjukkan terdapat 237 BPR Bank Sehat dan 67 BPR Bank Tidak Sehat, serta terdiri dari 23.972 data bulanan bank. Pada Tabel 1 menggambarkan karakteristik variabel dari setiap kelompok sampel bank.

## Tabel 1. Statistik Deskriptif Variabel Sampel Bank
Y1 N Mean (%) Std. Deviation  Z  CAR Tidak Sehat 953 29.71 21.85 14.986 ** Sehat 23019 37.84 22.26 NIM Tidak Sehat 953 15.84 7.16 13.032 ** Sehat 23019 18.09 6.42 NPL Tidak Sehat 953 12.68 7.58 30.547 ** Sehat 23019 5.55 4.17 BOPO Tidak Sehat 953 101.09 27.80 35.316 ** Sehat 23019 78.15 14.17 ROA Tidak Sehat 953 0.48 6.68 33.380 ** Sehat 23019 6.10 4.46 LDR Tidak Sehat 953 83.70 13.91 3.009 ** Sehat 23019 81.97 13.25 CR Tidak Sehat 953 23.49 20.52 3.784 ** Sehat 23019 25.63 40.60 OBS Tidak Sehat 953 1.77 22.55 7.855 ** Sehat 23019 5.35 67.29 CG Tidak Sehat 953 5.89 0.44 6.717 ** Sehat 23019 6.00 0.48
Keterangan : *** )signifikan alpha 0.01 ** )signifikan alpha 0.05
* )signifikan alpha 0.10

## N : data bulanan bank
Berdasarkan Tabel 1 rata-rata CAR BPR untuk sampel bank sehat atau not tend to bank default  default  (37,84%)  dan  sampel  bank  tidak  sehat  atau  tend  to  bank  default (29,71%)  memperlihatkan  perbedaan  pada  signifikansi  <  5% .  Nilai  CAR  kedua kelompok  sampel  bank  telah  memenuhi  jumlah  minimum  kecukupan  modal  yang ditetapkan oleh OJK, yaitu minimum 12%. Rata-rata NIM untuk kedua sampel bank masih  tinggi  diatas  14%  yang  menunjukkan spread  suku  bunga  yang  cukup  besar. Tingginya  angka  NPL dengan  rata-rata  kedua  sampel  diatas  5%  menunjukkan  NPL masih tinggi yang berdampak pada menurunnya laba yang diperoleh bank sehingga
kemungkinan  atau  peluang  bank  akan  menghadapi  masalah  keuangan  meningkat. Kelompok Bank Tidak Sehat, rata-rata mengalami ROA dibawah 1% yang mana hasil ini menginterpretasikan bahwa pengelolaan asetnya tidak mampu menghasilkan laba dan  tentunya  menghambat  kinerja  bank.  Sampel  bank not  tend  to  bank  default menunjukkan lebih efisien (mean BOPO = 78,15%) dibanding sampel bank tend to bank default (mean BOPO = 101,09%). Tingkat efisiensi yang rendah ini disebabkan oleh  BPR  melakukan  “ jemput  bola ”  kepada  debitur sehingga  biaya  operasional menjadi tinggi.
Dalam upaya menjaga trust dari masyarakat bahwa bank dalam keadaan sehat, BPR selalu menjaga kecukupan stock cash-nya untuk kecukupan alat likuid. Hal ini terlihat dari nilai rata-rata CR yang tidak terlalu jauh berbeda diantara kedua kelompok bank, dimana 23,49% untuk sampel bank Tidak Sehat dan 25,63% sampel bank Sehat. Dari sisi  fungsi  intermediasi  perbankan  untuk  kedua  kelompok  bank  telah  berjalan  baik (LDR diatas 80%) sehingga penyaluran kredit dinilai cukup baik. Variabel OBS antara kedua  kelompok  sampel  ini  menunjukkan  adanya  perbedaan  nilai  rata-rata  pada signifikasi  < 5%, dimana rata-rata OBS sampel bank Sehat sebesar 67,29% dan nilai rata-rata  OBS  sampel  bank Tidak  Sehat  sebesar  22,55%.  CG  kedua  kelompok  bank menunjukkan nilai rata-rata 5 % hingga 6 %. Terlihat bahwa nilai CG dari kedua sampel bank berhubungan dengan menjalankan perannya sebagai intermediary.
Dari hasil statistic regresi logistik dan ukuran populasi desain 1.736 data bank, MP3 memiliki Hosmer and Lemeshow 457.475 dengan probabilitas signifikansi 0,030 ( α = 1%),  yang  berarti  tidak  ditemukan  perbedaan  antara  klasifikasi  hasil  observasi  dan prediksi bank tidak sehat – bank sehat. Implikasinya, sebagaimana ditampilkan pada Tabel  2  bahwa  MP3  secara  statistik  layak  dipergunakan  sebagai  model  prediksi kebangkrutan  BPR  di  Indonesia  untuk  rentang  waktu  3  bulan  akan  mengalami kebangkrutan pada level of significance kurang dari 1%.
Dengan prosedur yang sama, MP6 memiliki Hosmer and Lemeshow 1015.235 dengan probabilitas signifikansi 0,000, MP9 memiliki Hosmer and Lemeshow 1544.338 dengan probabilitas signifikansi 0,000, dan MP12 memiliki Hosmer and Lemeshow 1950.850 dengan probabilitas signifikansi 0,000. Berdasarkan goodness of fit test Hosmer and Lemeshow, ketiga nilai tersebut lebih kecil daripada α (= 1%), artinya, ada perbedaan antara klasifikasi hasil observasi dan prediksi bank tidak sehat – bank sehat.
Dengan demikian, dari keempat model yang berhasil dibangun (MP3, MP6, MP9 dan MP12) pada Tabel 2, MP3 dinyatakan paling layak digunakan sebagai model prediksi kebangkrutan . Sebab MP3 memiliki correct estimates lebih tinggi (98.86%) daripada ketiga  model  prediksi  lainnya  (97.12%,  97.19%  dan  96.96%).  Pada  tataran  validasi model  berdasarkan  sampel  validasi  (tahun  2018)  membandingkan error  type-nya, dimana error type pada MP3 ternyata lebih rendah (kisaran 5%) daripada pada MP6, MP9 maupun MP12. Model MP3 dinyatakan sebagai model prediksi yang lebih baik daripada  MP6,  MP9  dan  MP12,  sehingga  MP3  layak  dipergunakan  sebagai  model prediksi kebangkrutan BPR di Indonesia.
Tabel 2. Hasil Empiris Model Prediksi Kebangkrutan BPR
Expected Sign MP3 MP6 MP9 MP12 Variable Coefficient CAR (-) negatif -0.029 *** -0.024 *** -0.024 *** -0.025 *** LDR (+) positif 0.003 *** 0.012 ** 0.017 *** 0.021 *** ROA (-) negatif -0.026 * -0.021 -0.015 -0.040 * CG (-) negatif -0.718 *** -0.730 *** -0.707 *** -0.687 *** NIM (-) negatif -0.003 -0.002 -0.001 -0.001 NPL (+) positif 0.168 *** 0.182 *** 0.181 *** 0.180 *** BOPO (+) positif 0.020 ** 0.028 *** 0.034 *** 0.027 *** CR (-) negatif -0.006 -0.006 -0.005 -0.001 OBS (-) negatif -0.045 *** -0.049 *** -0.006 *** -0.010 *** C -0.751 ** -2.632 ** -3.748 *** -3.685 *** Specifikasi cut-off point 0.7699 0.7703 0.7734 0.7763 McFadden R 2 0.9203 0.902 0.902 0.8872 AIC 0.221 0.233 0.235 0.2254 SIC 0.212 0.230 0.233 0.2291 % Correct 98.86 97.12 97.19 96.96 % Incorrect 1.14 2.88 2.81 3.04 Data Bank 1736 3505 5332 6797 Goodness of Fit (  = 1%) Layak Layak Layak Layak Uji Validasi Data Bank 597 1194 2383 2383 Correct Estimates 94.14 93.63 93.45 93.6 Error Type I (%) 5.88 5.99 6.38 6.02 Error Type II (%) 5.55 11.84 8.75 11.87
***) Significant at the 1percent level.
**)Significant at the 5 percent level. *) Significant at the 10 percent level

## PEMBAHASAN
Hasil uji pada Tabel 2 menunjukkan CAR, LDR, CG, NPL, OR, ROA dan OBS berpengaruh terhadap terjadinya kebangkrutan. Sedangkan NIM dan CR terbukti tidak berpengaruh terhadap  terjadinya  kebangkrutan  atau  H2  dan  H6  ditolak.  Hasil  penelitian  ini memperkuat studi yang dilakukan Indrajati et al. (2020) dan Puspitasari et al. (2020). Hal  ini  disebabkan  oleh  BPR  pada  umumnya  memiliki  rasio  LDR  sesuai  dengan ketentuan  otoritas.  Akan  tetapi  tidak  diiringi  dengan  kualitas  kredit  yang  baik. Tingginya Kualitas kredit yang tidak baik atau kredit macet akan menurunkan tingkat pendapatan bank dan jika dibiarkan dapat mengurangi permodalan bank.
Beberapa  kajian  telah  mengemukakan  bahwa  rasio  kecukupan  modal  berpengaruh terhadap  risiko  kecenderungan  kegagalan  bank  sebagaimana  yang  dikemukakan Puspitasari et al. (2020a) bahwa untuk memitigasi risiko tersebut perlu permodalan yang  memadai.  Rachmawati  dan  Ningsih  (2018)  melakukan  studi  pada  Bank Perkreditan Rakyat dengan prinsip Syariah di Indonesia. Sedangkan Puspitasari et al. (2020) dan Indrajati et al. (2020) melakukan riset pada BPR konvensional di Inonesia. Indrajati et al. (2020) menyimpulkan bahwa kecukupan modal merupakan prediktor risiko  kebangkrutan  bank.  Dalam  penelitiannya  membuktikan  modal  menjadi parameter bank tahan terhadap risiko yang dihadapinya. Ini berarti bahwa H1 diterima. Kecukupan  permodalan  akan  menambah  keyakinan  para  deposan  atas  keamanan dananya dan menunjukkan bank memiliki kemampuan menyerap risiko.
Hasil uji menunjukkan H3 diterima. Berdasarkan model prediksi, penelitian ini sejalan dengan beberapa penelitian  diantaranya Puspitasari et al. (2021) yang  menjelaskan bahwa  terdapat  pengaruh  yang  signifikan  antara  NPL  dan  risiko  kecenderungan kebangkrutan bank. Penelitian ini menyimpulkan bahwa NPL yang terlalu tinggi diatas ambang  batas  maka  keberlangsungan  bank  tersebut  terancam.  Substansi  ini  juga diperkuat oleh hasil penelitian Giordana dan Schumacker (2017) bahwa kebangkrutan berhubungan  erat  dengan  risiko  kredit  dimana  risiko  kredit  mengacu  pada kemungkinan  kerugian  karena  kegagalan  peminjam  untuk  melakukan  pembayaran. Pada subjek BPR, hasil penelitian ini sejalan dengan riset yang dilakukan Puspitasari et al. (2020), Devi dan Firmansyah (2018), dan Pratiwi et al. (2018). Penelitian tersebut menjelaskan bahwa hal yang menjadi fokus utama kredit macet seringkali terjadi di kalangan para debitur. Oleh karenanya diperlukan analisis kredit yang baik saat proses pengajuan kredit.
Peningkatan profitabilitas dicapai dari likuiditas yang terkelola dengan baik dengan tingkat LDR yang selalu berada dalam ambang batas regulasi. Temuan penelitian ini menunjukkan H4 diterima. Dengan kata lain sejalan dengan Khairunnisa et al. (2022) bahwa peningkatan laba akan menambah modal bank sehingga risiko kecenderungan kegagalan  bank  akan  menurun.  Studi  lain  oleh  Raz  (2018)  menyatakan  bahwa profitabilitas  yang  menurun  terus-menerus  akan  menggerus  modal  bank  dan menyebabkan  bank  berpotensi  mengalami  kegagalan  atau  kebangkrutan.  ROA menunjukkan  rasio  probabilitas  antara  laba  dengan  total  asset  sehingga menggambarkan tingkat efisiensi pengelolaan asset bank.
Temuan penelitian ini menunjukkan H5 diterima. Hal ini sejalan  dengan studi yang dilakukan  Pratiwi et  al.  (2019)  yang  menyimpulkan  bahwa  bank  yang  tidak  efisien disebabkan  oleh  ketidakmampuan  bank  menekan  biaya  operasionalnya  sehingga rentabilitas  bank  akan  menurun.  Kondisi  rentabilitas  yang  menurun  secara  terus- menerus  akan  menggerus  modal  sehingga  meningkatkan  risiko  kegagalan  atau kebangkrutan bank.
Pada  penelitian  ini  menemukan  LDR  terbukti  berpengaruh  signifikan  dan  positif terhadap risiko kebangkrutan. Hal ini berarti bahwa H6 diterima. Pratiwi et al. (2019) menyatakan  bahwa  LDR  yang  terus  meningkat  hingga  melampaui  ambang  batas
ketentuan  dari  otoritas  akan  menghantam  keberadaan  bank  yang  berarti  akan menghadapi  risiko  kecenderungan  kegagalan  bank.  Sebagaimana  hasil  penelitian Haque  dan  Shadid  (2016)  bahwa  manajemen  dana  dan  strategi  yang  buruk  akan membahayakan kesehatan bank.
Variabel Off Balance Sheet Ratio (OBS) merupakan faktor penentu kebangkrutan bank. Dengan koefisien regresi negatif menunjukkan semakin besar Off Balance Sheet Ratio (OBS), maka semakin kecil terjadinya risiko kebangkrutan bank. Temuan penelitian ini menunjukkan H8 diterima. Hasil pengujian pada penelitian ini sesuai dengan beberapa penelitian diantaranya Giordana dan Schumacker (2017) yang menemukan bahwa Off Balance  Sheet  Ratio  (OBS)  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  risiko kecenderungan  kegagalan  bank.  Saat  kredit  mengalami  pertumbuhan,  dan  kredit macet  masih  dalam  ambang  batas  sehat,  maka  bank  akan  masih  memperoleh pendapatan.  Hasil  temuan  pada  studi  ini  menunjukkan  H8  diterima.  Temuan  ini memperkuat  studi  yang  dilakukan  Jan  dan  Marimuthu (2015) dan  Puspitasari  et  al. (2023) yang menyatakan bahwa semakin tinggi Credit Growth (CG) dengan kualitas kredit yang baik, maka semakin tinggi kesempatan bank untuk menyalurkan kembali dana tersebut kepada masyarakat sehingga peluang memperoleh laba semakin besar. Ketika laba bank meningkat secara terus-menerus maka akan memperkuat modal dan terhindar dari risiko kebangkrutan bank.
Berdasarkan hasil uji dari keempat model yang berhasil dibangun (MP3, MP6, MP9 dan MP12) pada Tabel 2, MP3 dinyatakan paling layak digunakan sebagai model prediksi bangkrut – tidak bangkrut . Sebab MP3 memiliki correct estimates lebih tinggi (98.86%) daripada ketiga  model  prediksi  lainnya  (97.12%,  97.19%  dan  96.96%).  Pada  tataran validasi model berdasarkan sampel validasi (tahun 2018) membandingkan error type- nya, dimana error type pada MP3 ternyata lebih rendah (kisaran 5%) daripada pada MP6, MP9 maupun MP12. Atas dasar paparan tersebut, maka MP3 dinyatakan sebagai model prediksi yang lebih baik daripada MP6, MP9 dan MP12, sehingga MP3 layak dipergunakan sebagai model prediksi kebangkrutan atau kegagalan BPR di Indonesia. Model prediksi ini dapat digunakan sistem peringatan dini risiko kebangkrutan BPR. Model ini relevan dalam berbagai situasi pengelolaan BPR, termasuk dalam kondisi- kondisi krisis (termasuk Covid-19). Hal ini mengingat representasi kondisi usaha BPR (termasuk  di  dalamnya  Covid-19)  tercermin  pada  kondisi  keuangan  bank  yang dilaporkan  pada  laporan  rasio  keuangan  bank  yang  dijadikan  acuan  pada pembentukan kriteria kelompok bank pada penelitian ini.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil studi ini mengungkapkan bahwa BPR perlu memperhatikan faktor- faktor  yang  menyebabkan  kebangkrutan  bank.  BPR  perlu  memperhatikan  faktor kecukupan  permodalan,  risiko  kredit,  risiko  likuiditas,  risiko  operasional,  strategi manajemen  dana,  kemampulabaan  bank,  pertumbuhan  kredit  dan  transaksi off balance-sheet.  Studi  ini  menegaskan  bahwa  BPR  perlu  menyempurnakan  strategi
pengelolaan  bisnisnya  termasuk  yang  terkait  dengan credit  growth  (CG)  dalam menjalankan fungsi intermediasinya dan efisiensi bisnis. BPR perlu mengoptimalkan efisiensi (BOPO) dan menghindari kredit macet (NPL) serta memberi perhatian pada transaksi OBS dalam meningkatkan kinerja BPR. NIM dan stock cash yang dimiliki BPR tidak menjadi faktor yang menentukan potensi kebangkrutan bank. BPR yang menjadi sumber  dukungan  utama  bagi  Usaha  Kecil  Menengah  (UKM)  perlu  untuk  dapat bertahan dalam persaingan industri perbankan melalui penerapan prinsip kehatian- hatian dan pemenuhan asas perbankan yang sehat. Kajian ini berguna bagi BPR agar memberi  perhatian  terhadap  risiko  inherent  yang  diteliti  pada  riset  ini  dan mengoptimalkan  perannya  dalam  meningkatkan  perekonomian  lokal  dan  UMKM. Studi  selanjutnya  untuk  pengembangan  penelitian  mengenai  Bank  Perekonomian Rakyat dapat menggunakan metodologi, variabel, data, atau proxy yang berbeda.

## REFERENSI
Altman, E. I. 1968. Financial ratios discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy.
The Journal of Finance, 23(4), 589-609. http://dx.doi.org/10.1111/j.1540-6261.1968.tb00843.x
Altman, E. I. 2000. Predicting financial distress of companies: Revisiting the Z-score and Zeta Models . Journal of Banking and Finance.
Basel Committee on Banking Supervision, 1999, A New Capital Adequacy Framework, consultative paper issued by Basel Committee on Banking Supervision usually meets at The Bank for international Settlements in Basel, June.
Beaver, William H, JW. Kennelly, WM. Voss, 1968, “Predictive Ability as a Criterion for the Evaluation of Accounting Data”, The Accounting Review, Oktober, pp.675- 683.
Devi, A. and Firmansyah, I., 2018. Solution to Overcome the Bankruptcy Potential of Islamic  Rural  Bank  in  Indonesia. Journal  of  Islamic  Monetary  Economics  and Finance, 3, pp.25-44.
Djulius, H., Lixian, X., Lestari, A. N., & Eryanto, S. F. (2022). The Impact of a Poor Family Assistance Program on Human Development in Indonesia. Review of Integrative Business and Economics Research, 11(4), 59 – 70.
Engida,  A.  M.,  Faika,  S.,  Nguyen-Thi,  B.  T.,  &  Ju,  Y.  H.  2015.  Analysis  of  major antioxidants  from  extracts  of  Myrmecodia  pendans  by  UV/visible spectrophotometer,  liquid  chromatography/tandem  mass  spectrometry,  and high-performance  liquid chromatography/UV techniques. Journal of food and drug analysis, 23(2), 303-309.
Giordana, G. A., & Schumacher, I. 2017. An empirical study on the impact of Basel III standards on banks’ default risk: The case of Luxembourg. Journal of Risk and Financial Management, 10(2), 8.
Hair,  Joseph  F,  Jr,  RE.  Anderson,  RL.  Tatham,  WC.  Black,  1998,  Multivariate  Data Analysis (International Edition), 5th edition, Prentice Hall, New Jersey.
Haque,  F.,  &  Shahid,  R.  2016.  Ownership,  risk-taking  and  performance  of  banks  in emerging economies: Evidence from India. Journal of Financial Economic Policy.
Indrajati,  V.,  Yuvita,  Y.,  Putri,  N.  A.,  Rismawati,  F.  O.,  &  Puspitasari,  D.  M.  2020. Determinants  of  Financial  Distress  Rural  Bank  in  Indonesia:  A  Logit Approach. Solid State Technology, 63(3), 5069-5075.
Jan,  A.,  &  Marimuthu,  M.  2015.  Altman  model  and  bankruptcy  profile  of  Islamic banking industry: A comparative analysis on financial performance. International Journal of Business and Management, 10(7), 110-119.
Khairunnisa, Z. S., Theresia, A., Saputra, D. P., Fadilah, E. A., & Puspitasari, D. M. 2022. Determinants  Of  Rural  Bank's  Rentability  In  Indonesia:  Data  Panel Approach. Baltic Journal of Law & Politics, 15(7), 696-705.
Manik,  E.,  Affandi,  A.,  Priadana,  S.,  Hadian,  D.,  &  Puspitaningrum,  D.  A.  (2023). Comparison of normality testing with chi quadrat calculations and tables for the statistical  value  departement  of  elementary  school  education  student  at  the University of Jember. AIP Conference Proceedings, 2679(1), 020018.
NAPITUPULU, S., PRIMIANA, I., NIDAR, S. R., EFFENDY, N., & PUSPITASARI, D. M. 2020. The  effect  of  management  capabilities  in  implementing  good  corporate governance:  A  study  from  indonesia  banking  sector. The  Journal  of  Asian Finance, Economics, and Business, 7(1), 159-165.
Nurhayati, S., Kusdiana, D., & Suryaman, R. A. (2023). Does The Minimum Wage Policy Have an Effect on Welfare?(Case Study in West Java Province). Proceedings of the 5th International Public Sector Conference, IPSC 2023, October 10th-11th 2023, Bali, Indonesia.
Pratiwi,  A.,  Puspita,  B.N.D.  and  Wahyudi,  S.,  2019.  Pengujian  Potensi  Kebangkrutan Grup  Bank  Pembiayaan  Rakyat  Syariah  di  Indonesia. Jurnal  Economia, 15(1), pp.114-134.
Puspitasari, D. M., Febrian, E., Anwar, M., Sudarsono, R., & Napitupulu, S. 2020. An Empirical Study on Influence of Specific Bank's Variable and Macroeconomics on Bank's  Default  Risk:  The  Case  of  Foreign  Exchange  Banks  in Indonesia. International Journal of Psychosocial Rehabilitation, 24(2).
Puspitasari, D. M., Napitupulu, S., Roespinoedji, D., Amaliawiati, L., & Nugraha, N. M.
2021. Developing a Predictive  Model About Bankruptcy in the  Rural Areas of Indonesia. Review of International Geographical Education Online, 11(3).
Puspitasari,  D.  M.,  Roespinoedji,  D.,  &  Napitupulu,  S.  2020.  Applicability of  Altman Model in Predicting Financial Distress: Evidence from Rural Bank in Indonesia.
Puspitasari, D. M., Sihite, H. R., & Napitupulu, S. 2023. Determinants Of Profitability In Regional  Development  Banks:  Case  Study  In  2019 – 2021. JHSS  (JOURNAL  OF HUMANITIES AND SOCIAL STUDIES), 7(2), 374-379.
Rachmawati,  L.  and  Ningsih,  W.F.,  2018.  Analisis  Rasio  Keuangan  sebagai  Indikator Prediksi  Kebangkrutan  pada  Bank  Pembiayaan  Rakyat  Syariah  di  Timur. JABE (Journal of Applied Business and Economic), 5(1), pp.1-17
Raz,  A.  F.  2018.  Risk  and  capital  in  Indonesian  large  banks. Journal  of  Financial Economic Policy, 10(1), 165-184.
Rencher,  Alvin  C,  1995,  Methods  of  Multivariate  Analysis, John  Wiley  &  Sons,  Inc., Canada.
Rostiana, E., Djulius, H., & Sudarjah, G. M. (2022). Total Factor Productivity Calculation of the  Indonesian Micro and  Small Scale Manufacturing  Industry. Ekuilibrium: Jurnal Ilmiah Bidang Ilmu Ekonomi, 17(1), 54 – 63.
Setiawan, M., Indiastuti, R., Hidayat, A. K., & Rostiana, E. (2021). R&D and Industrial Concentration  in  the  Indonesian  Manufacturing  Industry.  Journal  of  Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 7(2), 112.
Sinkey, J; JV Terza and R Dince, 1987, “A Zeta Analysis of Failed Comercial Banks”, Quarterly Journal of Business & Economics, vol.28 Autumn, pp.35- 49.
Sinkey, Joseph F, 1992, Commercial Bank Financial Management in Financial Services Industry,  3th  edition,  Macmillan  Publishing  Company,  Englewood  Cliffs,  New York.
Sumarno  Zain,  1994,  “Failure  Prediction:  An  Artificial  Intelligence  Approach”, Accountancy  Development  in  Indonesia,  Publication  No.21,  Tim  Koordinasi Pengembangan Akuntansi, Jakarta.