## ANALISIS RASIO KEUANGAN SEBAGAI INDIKATOR PREDIKSI KEBANGKRUTAN PADA BANK PEMBIAYAAN RAKYAT SYARIAH DI JAWA TIMUR
Lia Rachmawati 1
Wiwik Fitria Ningsih 2

## STIE MANDALA JEMBER
Email: lia_rachmawati@stie-mandala.ac.id 1 ; wiwik@stie-mandala.ac.id 2

## ABSTRAK
Fenomena  kebangkrutan  bank  di  Indonesia  terlihat  sejak  adanya  deregulasi perbankan  tahun  1983,  dimana  kompetisi  antar  bank  baik  bank  pemerintah, swasta,  joint  venture  maupun  asing  semakin  tinggi.  Bank  yang  memiliki  modal kecil  dan  terbatas,  serta  tidak  memiliki  target  pasar  yang  jelas  akan  mengalami kesulitan  keuangan  yang  akhirnya  akan  dilikuidasi,  atau  di  take  over  oleh pemerintah.  Dengan  adanya  likuidasi,  maka  tingkat  kepercayaan  masyarakat terhadap  perbankan  akan  mengalami  penurunan,  sehingga  masyarakat  lebih memilih untuk berinvestasi di sektor lain. Sehingga diperlukan deteksi lebih awal kondisi  perbankan,  sehingga  dapat  diantisipasi  apabila  bank  tersebut  akan mengalami kebangkrutan. Tujuan dari artikel ini adalah untuk memberikan bukti empiris  rasio  keuangan  mempengaruhi  prediksi  kebangkrutan  BPRS  di  Jawa Timur  dan  untuk  memberikan  bukti  empiris  ketepatan  prediksi  kebangkrutan dengan  menggunakan  Regresi  Logit.  Populasi  BPRS  di  Jawa  Timur  adalah berjumlah  30,  dengan  pengambilan  sampel  20  BPRS.  Hasil  dari  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  22%  BPRS  di  Jawa  Timur  akan  mengalami  kebangkrutan, sedangkan  78%  tidak  akan  mengalami  kebangkrutan,  dan  secara  parsial  rasio keuangan tidak mempengaruhi prediksi kebangkrutan BPRS di Jawa Timur.
Kata Kunci: Financial Distress , Likuidasi, Rasio Keuangan, Take Over

## ABSTRACT
The  phenomenon  of  bank  bankruptcy  in  Indonesia  is  seen  as  a  banking deregulation in 1983, where the competition between banks both state and private banks,  joint  ventures  and  foreign  banks  is  getting  higher.  Banks  that  have  small and  limited  capital,  and  do  not  have  a  clear  target  market  will  experience financial  difficulties  that  will  eventually  be  liquidated,  or  taken  over  by  the government.  With  liquidation,  the  level  of  public  trust  in  banks  will  decline,  so that people prefer to invest in other sectors. For that, early detection of  banking conditions  is  needed,  so  it  can  be  anticipated  if  the  bank  will  go  bankrupt.  The aim  of  this  article  is  to  provide  empirical  evidence  of  financial  ratios  affecting prediction of BPRS bankruptcy in East Java and to provide empirical evidence of the accuracy of bankruptcy predictions using Logit Regression. The population of BPRS  in  East  Java  is  30,  with  a  sample  of  20  BPRS.  The  results  of  this  study indicate  that  22%  of  BPRS  in  East  Java  will  experience  bankruptcy,  while  78% will  not  experience  bankruptcy,  and  partially  the  financial  ratios  do  not  affect BPRS bankruptcy predictions in East Java.
Keywords: Financial Distrees, Financial  Ratio, Liquadated, Take Over.

## A. PENDAHULUAN
Kinerja  suatu  perusahaan  dapat  dinilai  dengan  menggunakan  laporan keuangan.  Laporan  keuangan  tidak  hanya  mencerminkan  kondisi  suatu perusahaan  pada  masa  lalu  tetapi  juga  dapat  digunakan  untuk  memprediksi kondisi keuangan suatu perusahaan pada masa mendatang. Salah satu teknik yang digunakan  untuk  menilai  perusahaan  adalah  analisis  rasio  keuangan.  Indikator kinerja suatu perbankan dapat dilihat dari rasio likuiditas, rasio rentabilitas, rasio risiko  usaha  bank,  rasio  permodalan  dan    rasio  efisiensi  usaha.  Rasio  keuangan tersebut  diharapkan  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  kesulitan  keuangan. Kesulitan keuangan suatu perusahaan dapat tercermin dari indikator kinerja yakni apabila  perusahaan  mengalami  kesulitan  keuangan  jangka  pendek  (likuiditas) yang tidak  segera diatasi akan mengakibatkan kesulitan keuangan jangka panjang (solvabilitas)  sehingga  dapat  berujung  pada  kebangkrutan  suatu  perusahaan (Suharman, 2007).
Kinerja  Perbankan  pada  saat  terjadi  krisis  moneter  di  Indonesia  menurun drastis,  hal  ini  dapat  dilihat  dari  jumlah  gagalnya  bank  dalam  menjalankan usahanya  sehingga  terpaksa  dilikuidasi  oleh  Pemerintah  dan  otoritas  perbankan, karena  bank-bank  itu  sudah  tidak  mampu  lagi  mempertahankan going  concern - nya.  Berdasarkan  keputusan  Menteri  Keuangan,  sebanyak  16  bank  umum  telah dicabut izinnya pada tanggal 1 November 1997, kemudian pada tanggal 13 Maret 1999 sebanyak 38 bank lain dinyatakan tidak boleh lagi meneruskan kegiatannya.
Bank  Indonesia  kantor  wilayah  IV  Jawa  Timur  sebelumnya  memprediksi pertumbuhan  kredit  bank  umum  bisa  mencapai  15%-16%  pada  tahun  2014. Penyaluran  kredit  di  JATIM  pada  tahun  2014  didominasi  sektor  perdagangan, namun dengan menurunnya kondisi perekonomian nasional mempengaruhi sektor perbankan,  sehingga  menyebabkan  timbulnya  kredit  macet.  Menurut  OJK
regional 3, Kredit macet ( Non Performing Loan /NPL) Jatim tahun lalu mengalami peningkatan  4,24%  dari  2,3%  pada  tahun  2013.  Namun,  angka  tersebut  lebih rendah  apabila  dibandingkan  dengan  pertumbuhan  NPL  nasional  pada  level 5,35%  tahun  lalu.  Banyaknya  kredit  macet,  bisa  menjadi  pemicu  terjadinya Likuidasi Perbankan.
Likuidasi  bank  yang  dititik  beratkan  pada  penilaian  kualitatif  dan  hal  ini secara  implisit  tersirat  dalam  Surat  Edaran  Bank  Indonesia  No  32/54l  KEPIDIR tanggal 14  Mei 1999 tentang Tata cara Pencabutan Izin Usaha, Pembubaran dan Likuidasi  Bank Perkreditan Rakyat yang intinya suatu Bank dapat ditutup apabila dalam operasinya membahayakan sistim keuangan.
Upaya  untuk  menghindari  terjadinya  Likuidasi  tersebut,  adalah  program penyehatan  dan  restrukturisasi  terhadap  perbankan  nasional,  yaitu  dengan membuat  kebijakan  antara  lain  1)  Pemberian  jaminan  pembayaran  kewajiban Bank Umum dan Bank Perkreditan Rakyat (BPR), 2) Pendirian Badan Penyehatan Perbankan Nasional (BPPN), 3) Penyelesaian masalah Bank melalui BPPN.
Ketiga  langkah  yang  diambil  oleh  Pemerintah  tersebut  belum  cukup  untuk menyelesaikan  permasalahan  yang  dialami  oleh  perbankan  nasional.  Walaupun tingkat  kepercayaan  mulai    tumbuh,  namun  masalah  intermediasi  bank  belum jalan,  sehingga  Pemerintah  melakukan  kebijakan  tambahan  antara  lain  1) Peningkatan modal Bank (Rekapitulasi), 2) Penggabungan usaha  (Marger) Bank Pesero,  3)  Penyelesaian  penyehatan  lanjutan  Bank  dibawah  BPPN,  4) Penyempurnaan Undang-Undang Perbankan dan Prudential Banking Regulation.
Langkah-langkah yang diambil oleh  Pemerintah  tersebut hanya diperuntukkan Bank Umum, sedangkan kebijakan yang diberlakukan untuk Bank Pembiayaan  Rakyat  Syariah  (BPRS)  adalah  pemberian  jaminan  terhadap pembayaran  kewajiban  saja.  Diharapkan  dengan  upaya  yang  dilakukan  oleh pemerintah tersebut dapat meningkatkan kinerja perbankan. Indikator  yang dapat merepresentasikan  tingkat  kesehatan  bank  adalah  rasio  keuangan.  Rasio  yang sering  dijadikan  acuan  untuk  memprediksi  kebangkrutan  adalah  rasio profitabilitas dan rasio likuiditas. Rasio profitabilitas adalah rasio keuangan yang menunjukkan kemampuan sesuatu bank untuk generate earnings melalui utilisasi resources ; rasio likuiditas adalah rasio keuangan yang menunjukkan kemampuan sesuatu bank untuk dapat memenuhi kewajiban-kewajiban yang segera ditagih. Ini menunjukkan  bahwa  rasio  keuangan  memang  berpotensi  menjadi  alat  deteksi tingkat kesehatan bank.
Berbagai  penelitian  yang  memprediksi  kebangkrutan  bank  telah  banyak dilakukan,  Penelitian  (Altman,  1968)  merupakan  penelitian  awal  yang  mengkaji pemanfaatan  analisis  rasio  keuangan  sebagai  alat  untuk  memprediksi kebangkrutan  perusahaan.  Model  Altman  ini  dikenal  dengan  Z- score yaitu score yang  ditentukan  dari  hitungan  standar  kali  nisbah–nisbah  keuangan  yang menunjukkan  tingkat  kemungkinan  kebangkrutan  perusahaan.  (Ohlson,  1980) menggunakan  9  variabel  untuk  memprediksi  kebangkrutan  bank,  hasil penelitiannya  menunjukkan  4  faktor  dari  laporan  keuangan  dapat  memprediksi kebangkrutan  bank,  yaitu  Size,  TLTA,  NITA,  dan  WCTA.    Machfoedz  (1994) menguji  manfaat  rasio  keuangan  dalam  memprediksi  laba  perusahaan  di  masa yang  akan  datang.  Ditemukan  bahwa  rasio  keuangan  yang  digunakan  dalam
model,  bermanfaat  untuk  memprediksi  laba  satu  tahun  kedepan,  namun  tidak bermanfaat  untuk  memprediksi  lebih  dari  satu  tahun.  (Platt,  2002)  melakukan penelitian  terhadap  24  perusahaan  yang  mengalami financial  distress dan  62 perusahaan yang tidak mengalami financial  distress , dengan menggunakan model logit  mereka  berusaha  untuk    menentukan  rasio  keuangan  yang    paling  dominan untuk  memprediksi  adanya financial  distress .  Temuan  dari    penelitian  adalah variabel    EBITDA/ sales , current  assets/current  liabilities dan cash  flow  growh rate memiliki  hubungan  negative  terhadap  kemungkinan  perusahaan    akan mengalami financial distress dan variabel net fixed asset / total assets, long-term debt/equity dan notes  payable/total  assets memiliki  hubungan  positif  terhadap kemungkinan  perusahaan  akan  mengalami financial  distress .  Penelitian  ini  ingin mengetahui  apakah  rasio  keuangan  yang  digunakan  oleh  Bank  Indonesia  pada BPR  Syari’ah  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  kesulitan  keuangan  yang dialami  oleh  BPR  Syari’ah.  Penyebab  kebangkrutan  bank  bersalah  dari  faktor ekonomi  dan  faktor  non  ekonomi,  dalam  penelitian  ini  menggunakan  indikator keuangan  yang    merupakan  bagian  dari  faktor  ekonomi,  dimana  dalam  laporan keuangan  tersebut  menggambarkan  kondisi  bank  secara  keseluruhan,  sehingga dapat  digunakan  untuk  memprediksi  kebangkrutan  bank.  Apabila  hasil  dalam penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  laporan  keuangan  dapat  secara  efektif memprediksi  bank  yang  mengalami  kesulitan  keuangan  maka  dapat  digunakan untuk  prediksi  kegagalan/kebangkrutan  bank,  sehingga  Bank  Indonesia  dapat lebih  mengoptimalkan  penggunaan  laporan  keuangan  bank-bank  yang  berada dalam wewenangnya sebagai alat pengawasan atau sebagai alat pendeteksi dini. Penelitian  ini  berusaha  menjawab  persoalan  atas  dasar  prediksi kebangkrutan  BPR Syariah  di Jawa  Timur tahun 2012 sampai  tahun 2016 antara lain  apakah  KPMM,  FDR,  NPF,  BOPO,  ROA,  ROE  dan  NIM  berpengaruh terhadap probabilitas kebangkrutan BPRS di Jawa Timur, dan bagaimana tingkat ketepatan  prediksi  yang  dihasilkan  oleh  persamaan  logistik  dalam  melihat kebangkrutan BPRS di Jawa Timur?
Tujuan  yang  ingin  dicapai  dalam  penelitian  ini  adalah  untuk    memberikan bukti  empiris pengaruh yang signifikan KPMM, FDR, NPF, BOPO, ROA, ROE, NIM dengan kebangkrutan BPRS di Jawa Timur, dan memberikan bukti  empiris ketepatan prediksi kebangkrutan dalam  regresi logit.

## B. TINJAUAN PUSTAKA

## Telaah Penelitian Terdahulu
(Altman,  1968)  menguji  manfaat  berbagai  rasio  keuangan  dalam memprediksi    kebangkrutan.    Altman  menggunakan    sampel    sebanyak    66 perusahaan yang terdiri dari 33 perusahaan bangkrut dan 33 perusahaan tidak bangkrut.  Altman  menggunakan multivariate  discriminant dalam  menguji manfaatlima  jenis rasio  keuangan (profitability , liquidity , dan solvency) yang bermanfaat dalam memprediksi kebangkrutan dengan tingkat keakuratan 95% setahun  sebelum  perusahaan  benar  -  benar  bangkrut.  Tingkat  keakuratan tersebut menurun menjadi 72% untuk periode 2 tahun sebelum bangkrut, 48% untuk periode  3tahun  sebelum  bangkrut,  29%  untuk  periode  4tahun  sebelum bangkrut, 36%  untuk  periode  5tahun  sebelum  bangkrut.  Hasil  penelitian
Altman  menunjukkan  bahwa  kekuatan  prediksi  rasio  keuangan  mengalami penurunan untuk periode waktu yang lebih lama.
Thomson (1991) menguji manfaat rasio keuangan dalam memprediksi kebangkrutan  perusahaan  bank.  Thomson  menemukan  bukti  bahwa  rasio CAMEL  sebagai  proksi  variabel  kondisi  keuangan  bank  merupakan  factor signifikan  yang  berkaitan  dengan  kemungkinan  kebangkrutan  bank  untuk periode4 tahun sebelum perusahaan bank bangkrut.
(William  H.  Beaver,  1968)  meneliti  perusahaan-perusahaan  yang mengalami  kebangkrutan.  Perusahaan  dikelompokkan  menurut  industri (selain  industri  pelayananumum,  transportasi,  keuangan)  dan  jumlah  aktiva. Alat prediksi kebangkrutan yang digunakan adalah Dichotomous Classification  Test. Pengambilan  sampel  perusahaan  yang  tidak  gagal dilakukan  dengan  cara  berpasangan,  dan  diperoleh  79  pasang  perusahaan gagal  dan  tidak  gagal.Dari  hasil  analisis  yang  dilakukan  terhadap  30  rasio keuangan  diperoleh  hasil  bahwa  rasio  aliran  kas  terhadap  total  hutang memiliki  kekuatan  diskriminatif  terbesar  se  lama  5  tahun  berturut-turut. Selanjutnya rasio  yang mempunyai kemampuan prediksi terbaik  untuk  masa satu  tahun  sebelum  terjadi  kebangkrutan  adalah  rasio  modlkerja  terhadap hutang.  (Arsena,  2001)  meneliti  probabilitas  kebangkrutan  BPR  bermasalah struktural  di  wilayah  kerja  kantor  BI  Semarang,  jumlah  sampel  yang  di teliti  adalah  53  BPR.  Hasil  penelitian  Arsena  menunjukkan  bahwa  pada  2 tahun pengamatan  menunjukkan  Proxy CAMEL  mempunyai  hubungan  yang signifikan  dengan  kebangkrutan  BPR,  sedangkan  karakteristik  dan  kondisi ekonomi  lokal  tidak  mempunyai  hubungan  yang  signifikan  dengan kebangkrutan BPR.
(Dewi,  2006)  meneliti  analisis  camel  rating  system  sebagai  alat prediksi  kebangkrutan  bank.Dalam  penelitian  ini,  membandingkan  rasio CAMEL  antara    bank    sehat    dan    bank    bangkrut,    hasil    penelitian menunjukkan  bahwa  terdapat  perbedaan  yang  significant  antara  rata-rata rasio CAMEL antara bank sehat dan bank bangkrut.
(Mulyaningrum,  2008)  meneliti  analisis  rasio  keuangan  sebagai indikator  prediksi  kebangkrutan  bank  di  Indonesia.  Hasil  penelirian menunjukkan bahwa kebangkrutan   bank   disebabkan   karena   kredit   yang diberikan      mengalami  penurunan  sehingga  bank  memilih  menginvestasikan dana dalam bentuk aktiva produktif.

## Pengertian Bank
Undang-Undang Republik Indonesia No. 10 Tahun 1998 tentang ”Perbankan” menyebutkan  bank  adalah  badan  usaha  yang  menghimpun  dana  dari masyarakat  dalam  bentuk  simpanan dan  menyalurkannya  kepada  masyarakat dalam  bentuk  kredit  dan/atau  bentuk-bentuk  lainnya  dalam  rangka meningkatkan  taraf  hidup  rakyat    banyak.  Bank  umum  adalah  bank    yang melaksanakan    kegiatan    usaha  secara  konvensional  dan  atau  berdasarkan Prinsip  syariah  yang  dalam  kegiatannya  memberikan  jasa  dalam  lalu  lintas pembayaran

## Manfaat Laporan Keuangan
Berdasarkan  dengan Statement  of  Financial  Accounting  Concepts  No.1 tentang Tujuan  dari  pelaporan  keuangan  untuk  menyediakan  informasi  yang  bermanfaat kepada  investor,  kreditor  dan  pemakai  lainnya,  baik  yang  sekarang  dan potensial  pada  pembuatan  keputusan  investasi,  kredit  dan  keputusan sejenissecara  rasional.  Tujuan  kedua  pelaporan  keuangan  untuk  menyediakan informasi  untuk  membantu  investor,  kreditor,  dan  pemakai  lainnya  baik  yang sekarang maupun yang potensial dalam menilai jumlah, waktu dan ketidakpastian dari prospective penerimaan kas dari deviden atau bunga.

## Istilah Kebangkrutan
Istilah    yang   digunakan   dalam    penelitian    untuk   menunjukkan   bank mengalami  permasalahan  antara  lain  kebangkrutan  bank  (Altman,  1968); (Ohlson,  1980),  kegagalan  bank  atau bank  failure (Pifer,  1970),  bank  yang gagal  usaha  atau problem  bank (Sinkey,  1975), financial  distress (Platt,
2002) . Bank  yang  gagal  usaha memiliki  satu  atau  keduanya  dari  dua kriteria berikut:  pertama,  bank  tersebut  membutuhkan  dukungan  keuangan  dan  atau management  support dari  pemerintah  dalam    menjalankan    operasionalnya. Kedua,  berdasarkan  tingkat  kesehatannya bank tersebut termasuk ke dalam bank  yang  kurang  sehat  dan  tidak  sehat.  Rasio  yang  digunakan  untuk mengukur kesehatan bank, antara lain:
1. KPMM
Penilaian kuantitatif faktor permodalan dilakukan dengan melakukan penilaian terhadap kecukupan pemenuhan Kewajiban Penyediaan Modal Minimum (KPMM). Kewajiban Penyediaan Modal Minimum (KPMM) merupakan perbandingan antara jumlah modal bank terhadap Aktiva Tertimbang menurut risiko
2. Financing to Deposit Rasio (FDR) Adalah    rasio    yang    menunjukkan    jumlah    kredit    yang    diberikan bank  dengan      dana      yang      diberikan      oleh      bank.      FDR      di tentukan   oleh perbandingan  antara  jumlah  pinjaman  yang diberikan dengan  dana  yang  diberikan  yang  dihimpun  yaitu  mencakup  giro, deposito,  dan  tabungan.  FDR  juga  menyatakan  seberapa  jauh kemampuan  bank  dalam  membayar  kembali  penarikan  dana  yang dilakukan oleh deposan.
3. Non Performing Financing
Merupakan    rasio    yang    menunjukkan    jumlah    kredit    bermasalah, yang  terdiri  dari  kredit  yang  berklasifikasi  kurang  lancar,  diragukan dan  macet.  Apabila  terjadi  permasalahan  dalam  proses  persetujuan pembiayaan, atau setelah pembiayaan diberikan maka akan berdampak pada NPF.
4. BOPO
Adalah  rasio  perbandingan  antara  biaya  operasional  dengan pendapatan operasional,  semakin rendah  tingkat rasio BOPO  berarti
semakin    baik  kinerja  bank  tersebut,  karena  lebih  efisien  dalam menggunakan sumber daya yang ada di perusahaan
5. Return On Asset
Rasio  yang  menunjukkan  kemampuan  perusahaan  dalam  mengelola setiap  nilai  aset  yang  dimiliki  untuk  menghasilan  laba  adalah  ROA, rasio  ini  diperoleh  dengan  cara  membagi  antara  laba  bersih  setelah pajak dengan rata-rata aset pada awal periode dan akhir periode.
6. Return On Equity Rasio  ini  menunjukkan  kemampuan  perusahaan  dalam  menghasilkan laba dengan menggunakan modal sendiri
7. Net Interest Margin Adalah    rasio        yang  menunjukkan    ukuran    perbedaan    pendapatan bunga  yang    dihasilkan    oleh    bank    dan    nilai    bunga    yang dibayarkan    kepada  pemberi  pinjaman,  relatif  terhadap  jumlah  aset mereka

## Hipotesis Penelitian
Total    aset    BPR  Syariah  di    seluruh  Jawa    Timur  pada    akhir  triwulan  III tahun 2017 tercatat sebesar  Rp1,69  triliun,  dengan  pencapaian 6,37  persen  dari total      aset  perbankan  syariah  di  Jatim.  DPK  yang  dihimpun  serta  pembiayaan yang  disalurkan  masing-masing  mencapai  4,16  persen  dan  5,22  persen.  Struktur DPK  yang    dihimpun  oleh    BPR  Syariah  di  Jatim  relatif  lebih    efisien,  dengan komposisi  dana    dalam    bentuk  deposito  mencapai  sebesar  53,86  persen,  lebih kecil  dibandingkan  deposito  pada  BPR  Konvensional  di  Jatim  Timur  yang mencapai  sebesar  68,66  persen.  Selanjutnya  pembiayaan  yang  disalurkan  BPR Syariah  di  Jatim  sebagian  merupakan  pembiayaan  produktif  dengan  pencapaian 52,61  persen.  Namun  demikian,  pangsa  tersebut  masih  lebih  kecil  dibandingkan dengan pangsa kredit produktif BPR Konvensional  yang mencapai sebesar 70,16 persen.
Perkembangan  BPR  Syariah  lebih  lambat  dibandingkan  dengan  BPR Konvensional,  untuk  itu    peneliti  memprediksi  kebangkrutan  yang    akan    terjadi pada  BPR Syariah. Adapun hipotesis dalam penelitian ini diantaranya adalah:
Ha 1 = KPMM  berpengaruh  negatif  terhadap  probabilitas  kebangkrutan BPRS Ha 2 = FDR berpengaruh positif terhadap probabilitas kebangkrutan BPRS Ha 3 = NPF berpengaruh positif terhadap probabilitas kebangkrutan BPRS Ha 4 = BOPO berpengaruh positif terhadap probabilitas kebangkrutan BPRS Ha 5 = ROA berpengaruh negatif terhadap probabilitas kebangkrutan BPRS Ha 6 = ROE berpengaruh negatif terhadap probabilitas kebangkrutan BPRS Ha 7 = NIM berpengaruh negatif terhadap probabilitas kebangkrutan BPRS

## C. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  untuk  mengetahui  pengaruh      rasio  KPMM,  FDR,  NPF,  BOPO, ROA, ROE dan Nim terhadap prediksi kebangkrutan Bank.
Gambar 1. Kerangka Pemikiran
Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif deskriptif, yaitu  penelitian yang  hendak membuat  gambaran suatu  peristiwa atau  gejala  secara sistematis dan  faktual  dengan penyusunan  yang  akurat. Penentuan Populasi  dan  sampel dalam  penelitian ini menggunakan metode purposive sampling . Obyek penelitian adalah BPR Syariah di Jawa Timur menggunakan kriteria sampel adalah 1) BPR Syariah yang mempublikasian laporan keuangan secara terus menerus mulai tahun 2012  sampai    dengan  tahun  2016;  2)  BPR  Syariah  yang  melaporkan  laporan keuangan pada OJK

## Identifikasi Variabel dan Pengukuran Definisi Operasional Variabel

## 1. Status Usaha Perbankan
Status usaha perbankan dikelompokkan menjadi dua kategori yaitu kategori bangkrut dan tidak bangkrut. Bank yang  bangkrut  adalah bank yang memperoleh peringkat  kesehatan  berdasarkan  ketentuan  Bank  Indonesia  dinyatakan  sebagai bank  ”kurang  sehat”  dan  ”tidak  sehat”,  sedangkan  bank  yang  tidak  bangkrut adalah  bank      yang  memperoleh  tingkat  kesehatan  berdasarkan  ketentuan  Bank Indonesia  dinyatakan  sebagai    bank  ”cukup  sehat”  dan  ”bank  sehat”.  Tingkat kesehatan  bank  berdasar  peringkat  kesehatan  bank  versi  Biro  Riset  Info  Bank yang berdasarkan atas nilai kredit yang dihitung berdasar kinerja keuangan
2. KPMM
Penilaian  kuantitatif  faktor  permodalan  dilakukan  dengan  melakukan penilaian  terhadap  kecukupan  pemenuhan  Kewajiban  Penyediaan  Modal Minimum  (KPMM).  Kewajiban  Penyediaan  Modal  Minimum  (KPMM) merupakan perbandingan antara jumlah  modal bank terhadap Aktiva Tertimbang menurut risiko
3. Financing to Deposit Rasio (FDR)
Adalah rasio yang menunjukkan jumlah kredit yang diberikan bank dengan dana yang diberikan oleh bank. FDR ditentukan oleh perbandingan antara jumlah pinjaman  yang  diberikan  dengan  dana  yang  diberikan  yang  dihimpun  yaitu mencakup  giro,  deposito,  dan  tabungan.  FDR  juga  menyatakan  seberapa  jauh kemampuan bank dalam membayar kembali penarikan dana yang dilakukan oleh deposan.
4. Non Performing Financing (NPF)
Merupakan rasio yang menunjukkan jumlah kredit bermasalah, yang terdiri dari kredit yang berklasifikasi kurang lancar, diragukan dan macet. Apabila terjadi permasalahan  dalam  proses  persetujuan  pembiayaan,  atau  setelah  pembiayaan diberikan maka akan berdampak pada NPF.
5. BOPO
Adalah  rasio  perbandingan  antara  biaya  operasional  dengan  pendapatan operasional,  semakin  rendah  tingkat  rasio  BOPO  berarti  semakin  baik  kinerja bank tersebut, karena lebih efisien dalam menggunakan sumber daya yang ada di perusahaan. (Riyadi, 2006)
6. Return On Asset
Rasio  yang  menunjukkan  kemampuan  perusahaan  dalam  mengelola  setiap nilai  aset  yang  dimiliki  untuk  menghasilan  laba  adalah  ROA,  rasio  ini  diperoleh dengan cara membagi antara laba bersih setelah pajak dengan rata-rata aset pada awal periode dan akhir periode.
7. Return On Equity
Rasio  ini  menunjukkan  kemampuan  perusahaan  dalam  menghasilkan  laba dengan menggunakan modal sendiri
8. Net Interest Margin
Adalah rasio  yang menunjukkan ukuran perbedaan pendapatan bunga  yang dihasilkan oleh bank dan nilai bunga yang dibayarkan kepada pemberi pinjaman, relatif terhadap jumlah aset mereka.

## D. PEMBAHASAN
Ada  beberapa  model  analisis  yang  biasa  digunakan  untuk  memprediksi kebangkutan suatu Bank yaitu:
1. Ordinary Least Square Multiple Regression
2. Disciminant AnalySsis
3. Logistic Regression Analysis
Dalam  penelitian  ini  akan  digunakan  Model Logistic  Regression Analysis  oleh karena variabel dependen dalam model adalah binary atau dummy ,yaitu
1. Nilai  1(satu)  untuk  BPR  Syariah  bermasalah  yang  berpotensi  bangkrut dengan tingkat kerugian diatas 75% dari modal.
2. Nilai  0  untuk  BPR  Syariah  bermasalah  yang  berpotensi  tumbuh  yang mempunyai kerugian dibawah 75% dari modal.
Disamping  itu, classification  accuracy dari  model logistic  regression ini  lebih baik dibandingkan dari pada model-model lainnya dan juga tidak sensitif terhadap jumlah  sampel  dengan  frekuensi  yang  sama.  Sedangkan  varibel  independen adalah  dengan  menggunakan  rasio    keuangan  sebagai    proxy  pengukuran,  yang terdiri  dari  1)  BPRS  yang  bermasalah,  yang  di  ukur  dari  hasil  analisis  laporan keuangan; 2) Kondisi ekonomi regional.
Secara matematis, model Logistic Regression Analysis dapat diformulasikan sebagai berikut:

## Tehnik Pengujian

## Statistik Deskriptif
Statistik  deskriptif  memberikan  gambaran  atau  deskripsi  suatu  data  yang dilihat dari nilai rata-rata ( mean ), standar deviasi ( standard deviation ), maksimum dan    minimum  (Ghozali,  2011).  Sugiyono  (2009)  menyatakan  statistik  deskriptif berfungsi untuk mendeskripsikan atau memberi gambaran terhadap obyek yang 63 diteliti  melalui  data  sampel  atau  populasi  sebagaimana  adanya,  tanpa  melakukan membuat analisis dan kesimpulan yang umum.

## Menilai Model  FIt
Langkah  pertama  adalah  menilai overall  fit  model terhadap  data.  Beberapa  tes statistik diberikan untuk menilai hal ini. Hipotesis untuk menilai model FIt adalah H 0 :  Model  yang  dihipotesiskan  FIt  dengan  data  H a :  Model  yang  dihipotesiskan tidak Fit dengan data
Fungsi Likelihood
Statistik  yang  digunakan  berdasakan  pada  fungsi likelihood . Likelihood L  dari model adalah probabilitas bahwa model yang dihipotesiskan menggambarkan data input.  Untuk  menguji  hipotesis  nol  dan  alternatif,  L  ditransformasikan  menjadi - 2LogL.  Statistik  -2LogL  kadang-kadang  disebut likelihood rasio  x 2 statistic, dimana x 2 distribusi dengan degree of freedom n – q, q adalah jumlah parameter dalam model.

## Cox dan Snell’s R Square
Merupakan  ukuran  yang  meniru  ukuran  R 2 pada multiple  regression yang didasarkan pada teknik estimasi likelihood dengan nilai maksimum kurang dari 1 sehingga sulit diinterpretasikan.

## Negelkerke’s R square
Merupakan  modifikasi  dari  koefisien Cox dan Snell’s untuk  memastikan bahwa  nilainya  bervariasi  dari  0    (nol)  sampai  1  (satu).  Nilai Negelkerke’s R 2 dapat diinterpretasikan seperti nilai R 2 pada multiple regression .
Hosmer dan Lemeshow’s Goodness of Fit Test
Menguji hipotesis nol bahwa data empiris cocok atau sesuai dengan model. Jika nilai statistik Hosmer dan Lemeshow’s  Goodness  of  Fit  Test lebih besar dari 0.05,  maka hipotesis nol ditolak yang berarti ada perbedaan signifikan antara model dengan nilai observasinya  sehingga Goodnes fit  model tidak baik karena model tidak dapat memprediksi nilai observasinya. Jika nilai Statistik Hosmer and Lemeshow  Goodness  of  fit lebih  besar  dari  0.05,  maka  hipotesis  nol  tidak  dapat ditolak dan berarti model mampu memprediksi nilai observasinya.

## Hasil Penelitian

## Statistik Deskriptif
Analisis  deskriptif  merupakan  analisis  yang  paling  mendasar  untuk menggambarkan  keadaan  data  secara  umum.  Analisis  deskriptif  ini  meliputi beberapa  hal,  yakni  distribusi  frekuensi,  pengukuran  tendensi  pusat,  dan pengukuran  variabilitas  (Wiyono,  2001).  Hasil  analisis  deskriptif  penelitian  ini adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Statistik Deskriptif

## Sumber: Data diolah
Berdasarkan data output statistik KPPM tersebut, berikut analisisnya.
1. N atau  jumlah  data  yang  valid  adalah  100,  sedangkan data  yang hilang  adalah nol.
2. Mean  atau    rata-rata  prosentase  KPPM  adalah    45,9100  dengan standar deviation adalah  82,69563.
3. Data minimum adalah  0,00 dan data maksimum adalah  514,00.
Berdasarkan data output statistik FDR tersebut, Berikut analisisnya.
1. N atau jumlah data yang valid adalah 100, sedangkan data yang hilang adalah nol
2. Mean atau  rata-rata prosentase FDR adalah  87,0300  dengan standar deviation adalah  28,45960.
3. Data minimum adalah  0,00 dan data maksimum adalah  192,00.
Berdasarkan data output statistik NPF tersebut, Berikut analisisnya.
1. N atau jumlah data yang valid adalah 100, sedangkan data yang hilang adalah nol.
2. Mean  atau  rata-rata  prosentase  NPF  adalah  8,6874  dengan  standar deviation adalah  10,85054.
3. Data minimum adalah 0,07 dan data maksimum adalah  50,21.
Berdasarkan data output statistik BOPO tersebut. Berikut analisisnya.
1. N  atau    jumlah    data  yang  valid  adalah  100,  sedangkan  data    yang hilang adalah nol.
2. Mean atau  rata-rata prosentase BOPO adalah  0,9117 dengan standar deviation adalah  0,48763
3. Data minimum adalah 0,00 dan data maksimum adalah  4,17.
Berdasarkan data output statistik ROA tersebut. Berikut analisisnya.
1. N atau jumlah data yang valid adalah 100, sedangkan data yang hilang adalah nol.
2. Mean  atau  rata-rata prosentase ROA adalah 1,8800  dengan standar deviation adalah 7,63469.
3. Data minimum adalah -27,00 dan data maksimum adalah  42,00.
Berdasarkan data output statistik ROE tersebut. Berikut analisisnya.
1. N atau jumlah data yang valid adalah 100, sedangkan data yang hilang adalah nol.
2. Mean  atau  rata-rata  prosentase  ROE  adalah  22,3000  dengan  standar deviation adalah  81,86235.
3. Data minimum adalah -251,00 dan data maksimum adalah 453,00.
Berdasarkan data output statistik NIM tersebut, Berikut analisisnya.
1. N atau jumlah data yang valid adalah 100, sedangkan data yang hilang adalah nol.
2. Mean  atau  rata-rata  prosentase  NIM  adalah  0,0107  dengan  standar deviation adalah 0,05707.
3. Data minimum adalah -0,30 dan data maksimum adalah 0,11.
Berdasarkan data output statistik Y tersebut. Berikut analisisnya.
1. N atau jumlah data yang valid adalah 100, sedangkan data yang hilang adalah nol.
2. Mean atau  rata-rata prosentase BOPO adalah  0,7800 dengan standar deviation adalah  0,41633.
3. Data minimum adalah  0,00 dan data maksimum adalah  1,00.

## Uji Hipotesis

## Analisis Regresi Logistik
Analisis  regresi  logistic  digunakan  untuk  mengetahui  pengaruh  variabel Independen, yaitu KPMM, FDR, NPF, BOPO, ROA, ROE, NIM terhadap varibel dependen. Hasil analisis regresi logistik adalah  sebagai berikut:
Tabel 2. Hasil  Omnibus Test
Sumber: Data di olah
Nilai X 2 105,382 > X 2 tabel pada DF 7 (jumlah variabel independen 7) yaitu 14,07 atau  dengan  signifikansi  sebesar  0,000  (<0,05)  sehingga  menolak  H 0 ,  yang menunjukkan  bahwa  penambahan  variabel  independen  dapat  memberikan pengaruh nyata terhadap model, atau dengan kata lain model dinyatakan FIT.
Tabel 3.Pseudo R Square
Sumber : Data di olah
Diatas  pada  table  Model  Summary:  Untuk  melihat  kemampuan  variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen, digunakan nilai Cox & Snell R Square dan Nagelker ke R Square . Nilai-nilai tersebut disebut juga dengan Pseudo R  Square  atau  jika  pada  regresi  linear  (OLS)  lebih  dikenal  dengan  istilah  R- Square.
Nilai Nagelkerke R Square sebesar 1,000 dan Cox & Snell R Square 0,651, yang  menunjukkan  bahwa  kemampuan  variable  independen  dalam  menjelaskan variable dependen adalah sebesar 1,000 atau 1% dan terdapat 100% – 1% = 99% faktor lain di luar model yang menjelaskan variabel dependen.

## Tabel 4. Variables in The Equation
Sumber : Data di olah
Tabel  Variabel  in  the equation di  atas: semua  variabel  independen nilai  P value uji wald (Sig) > 0,05, artinya masing-masing variabel tidak  mempunyai pengaruh parsial yang signifikan terhadap Y di dalam model.

## Gambaran Umum Objek Penelitian
Sebelum  lahirnya  BPR  Syari’ah  di  Indonesia,  masyarakat  terlebih  dahulu mengenal  adanya  Bank  Perkreditan  Rakyat  (BPR).  Menurut  UU  No.  21  Tahun 2008 disebutkan bahwa BPR adalah bank konvensional yang dalam kegiatannyat tidak memberikan jasa dalam lalu lintas pembayaran. Dimana BPR konvensional masih  menerapkan  sistem  bunga  dalam  operasionalnya.  Maka  dari  itu,  harus dibedakan antara BPR Konvensional dan BPR Syari’ah.
Bank Pembiayaan Rakyat Syari’ah (BPRS) adalah bank yang melaksanakan kegiatan  usaha  berdasarkan  prisnsip  Syari’ah  yang  dalam  kegiatannya  tidak memberikan jasa dalam  lalu lintas pembayaran. Bentuk hukumnya dapat berupa: Perseroan  Terbatas/PT,  Koperasi  atau  Perusahaan  Daerah  (Pasal  2  PBI  No. 6/17/PBI/2004).  Undang-Undang  Nomor  21  Tahun  2008  menyebutkan  Bank Pembiayaan  Rakyat  Syari’ah  (BPRS)  yaitu  Bank  Syari’ah  yang  dalam kegiatannya  tidak  memberikan  jasa  dalam  lalu  lintas  pembayaran.  Yang  perlu diperhatikan  dari  ketentuan  diatas  adalah  kepanjangan  dari  BPR  Syari’ah  yang berupa  Bank  Perkreditan  Syari’ah.  Ini  berarti  semua  peraturan  perundangan- undangan  yang  menyebut  BPR  Syari’ah  dengan  Bank  Perkreditan  Rakyat Syari’ah harus dibaca dengan Bank Pembiayaan Rakyat Syari’ah (BPRS).
Undang-Undang (UU) Nomor 21 Tahun  2008  Tentang Bank Syari’ah telah mengatur  secara    khusus    eksistensi    Bank    Syari’ah    di    Indonesia.    Undang- Undang  tersebut  melengkapi  dan  menyempurnakan  UU  No.  7  Tahun  1992 Tentang  Perbankan sebagaimana telah  diubah  dengan UU No. 10 Tahun  1998 yang  belum    spesifik    sehingga  perlu  diatur  khusus  dalam    Undang    -  Undang tersendiri.  Menurut Pasal  18  UU No. 21 Tahun  2008, Bank  Syari’ah terdiri atas Bank  Umum  Syari’ah dan  Bank  Pembiayaan Rakyat  Syari’ah.Pasal 1 UU No.
21  Tahun  2008  tentang  Ketentuan  Umum  disebutkan  pengertian  dari  Bank Pembiayaan  Rakyat  Syari’ah  (BPRS)  adalah  Bank  Syari’ah  yang  dalam kegiatanya  tidak    memberikan  jasa    dalam    lalu    lintas    pembayaran,  Sedangkan Pasal  2  UU  No.  21  Tahun    2008    dijelaskan  bahwa    Perbankan  Syari’ah  dalam melakukan  kegiatan  usahanya  berasaskan  Prinsip  Syari’ah,  demokrasi  ekonomi, dan prinsip kehati- hatian.
Kegiatan  usaha  BPR  Syari’ah    secara  teknis  operasional  berkaitan  dengan produk-produknya mendasarkan pada Pasal 2 dan Pasal 3 PBI No.9/19/PBI/2007 tentang  pelaksanaan  prinsip  Syari’ah  dalam  kegiatan  penghimpunan  dana  dan penyaluran  dana  serta  pelayanan  jasa  Bank  Syari’ah  sebagaimana  telah  diubah dengan PBI No.10/16/PBI/2008. Lebih teknis lagi mengacu SEBI No.10/14/DPbS Jakarta, 17 Maret 2008 perihal pelaksanaan prinsip dalam kegiatan penghimpunan dana  dan penyaluran dana serta pelayanan jasa Bank Syari’ah.
Objek penelitian ini adalah BPR Syariah di Jatim. Fenomena yang ada yaitu diterbitkannya POJK No.66/POJK.03/2016 tentang Kewajiban Penyediaan Modal Minimum  dan  Pemenuhan  Modal  Inti  Minimum  BPR  Syariah.  Di  mana  seluruh BPRS  dengan  modal  inti  kurang  dari  Rp  3  miliar  wajib  memenuhi  modal  inti minimum sebesar Rp 3 miliar paling lambat pada  tanggal 31 Desember 2020 dan Rp 6 miliar paling lambat pada tanggal 31 Desember 2025, dan terdapat 19 BPRS di Jatim yang harus meningkatkan modal inti minimumnya menjadi sebesar Rp 6 miliar  sampai  dengan  akhir  tahun  2020  maupun  tahun  2025.  Oleh  karena  itu, BPRS  harus  menyusun  rencana  tindak  ( action  plan )  peningkatan  modal  inti dengan  memperhitungkan  proyeksi  pertumbuhan  laba  dan  penambahan  modal disetor  oleh  Pemegang  Saham,  maupun  melalui  upaya merger ,  konsolidasi  dan akuisisi.  Jumlah  sampel  penelitian  ini  adalah  20  BPR  Syariah  dengan  periode penelitian 2012-2016, yang terdiri dari:
Tabel.4.1. Daftar Nama BPR Syariah di JATIM
No Nama BPR Syariah No Nama BPR Syariah 1 BPRS Unawi Barokah
11 BPRS Bumi Rinjani Batu 2 BPRS Daya Artha Mentari 12 BPRS Bhakti Sumekar 3 BPRS Jabal Tsur 13 BPRS Bhakti Haji 4 BPRS Lantabur Tebuireng 14 BPRS Bhakti Makmur Indah 5 BPRS Madinah 15 BPRS Asri Madani Nusantara 6 BPRS Mandiri Mitra Sukses 16 BPRS Annisa Mukti 7 BPRS Kota Mojokerto 17 BPRS Amanah Sejahtera 8 BPRS Rahma Syariah 18 BPRS Mitra Harmoni Kota Malang 9 BPRS Sarana Prima Mandiri
19 BPRS Al Mabrur Babadan 10 BPRS Situbondo 20 BPRS Ummu
Sumber: www.Ojk.go.id
Perkembangan  Bank  Syariah  di  Indonesia  lebih  rendah  daripada perkembangan Bank Konvensional. Hal ini terlihat dari jumlah Bank Syariah yang beroperasi  diberbagai  daerah  di  Indonesia  yang  jumlahnya  lebih  kecil  daripada Bank  Konvensional.  Pangsa  pasar  dari  Bank  Syariah  hanya  terbatas  bagi  calon nasabah  yang  beragama  islam.  Dari  hasil  analisis  diatas,  menunjukkan  bahwa prediksi kebangkrutan BPRS adalah 22%, sedangkan 78% adalah tidak bangkrut. Indikator  KPMM,  FDR,  NPF,  BOPO,  ROE  dan  NIM  tidak  mempengaruhi prediksi  kebangkrutan  Bank,  artinya  factor  di  luar  indikator  tersebut  yang mempengaruhi prediksi kebangkrutan BPRS.
Rendahnya  jumlah  nasabah  BPR  Syari’ah  di  Jawa  Timur  dikarenakan sedikitnya  minat  dari  masyarakat  yang  mau  berinvestasi  di  BPR  Syari’ah,  yang pertama,  penyebabnya  adalah  “bunga”  atau  tingkat  margin murabahah di  bank syariah  lebih  tinggi  daripada  bank  konvensional.  Menggantungkan  tingkat  suku bunga pada mekanisme pasar akan menimbulkan ketidakpastian, hal tersebut bias
menyebabkan  ketidakamanan  pada  nasabah.  Bank  syariah  menetapkan  “bunga” secara fix dan tingginya tingkat margin dalam murabahah tidak lepas dari tingkat suku bunga dan tingkat inflasi sebagai acuan dalam penentuan harga jual produk murabahah.  Sehingga,  apabila  terjadi  pergolakan  inflasi  dan  suku  bunga,  maka cicilan  yang  harus  dibayar  oleh  nasabah  tidak  akan  berubah.  Sama  seperti  yang dicantumkan  pada  saat  akad.  Dengan  demikian,  penetapan  “bunga”  lebih  tinggi pada  dasarnya  untuk  mengantisipasi  kejadian  ekonomi  pada    masa  mendatang. Jika lebih rendah maka  itu adalah  keuntungan bagi bank. Jika lebih tinggi maka kerugian itu menjadi tanggung jawab bank. Yang kedua, fasilitas yang disediakan oleh  bank  syariah,  belum  selengkap  dan  sebagus  bank  konvensional.  Sehingga untuk memperbaiki Market Share, bank syariah harus memperbaiki fasilitas yang disediakan untuk nasabah, dan melakukan inovasi produk.

## E. KESIMPULAN
Di  Indonesia,  perkembangan  bisnis  perbankan  syariah  masih  belum  bias berkembang  pesat.  Hal  ini  disebabkan  karena  masyarakat  beranggapan  bahwa menabung  di  bank  syariah  sama  saja  dengan  menabung  di  bank  konvensional. Persepsi umum ini masih menghinggapi masyarakat, sehingga masyarakat enggan untuk    menjadi  nasabah  dan  mendapatkan  pembiayaan  dari  perbankan  syariah. Hal  ini  bisa  dilihat  dari  lambannya  pertumbuhan  perbankan  syariah,  sedangkan pangsa      pasar  bank  syariah  sebenarnya  cukup  besar  karena  sebagian  penduduk Indonesia  beragama  Islam.  Program  sosialisasi  bank  syariah  belum  optimal  ini yang  menyebabkan  masyarakat  masih  terbiasa  dengan  bank  konvensional, dibandingkan  bank  syariah.  Dengan  adanya  fenomena  tersebut,  penelitian  ini bertujuan  untuk  memprediksi  kemungkinan  terjadinya  kebangkrutan  pada  BPR Syari’ah  di  Jawa  Timur  dengan  menggunakan  indikator  analisa  rasio  keungan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan:
1. Prediksi  Kebangkrutan  BPR  Syari’ah  adalah  22%,  sedangkan  78% prediksinya tidak mengalami kebangkrutan.
2. Rasio  keuangan  yaitu  KPMM,  FDR,  KPMM,  FDR,  NPF,  BOPO,
ROE  dan  NIM  tidak  mempengaruhi    prediksi    kebangkrutan    Bank, artinya  faktor di  luar indikator tersebut yang mempengaruhi prediksi kebangkrutan BPRS.

## DAFTAR PUSTAKA
Altman, E. I. (1968). Financial Ratios, Discriminant Analysis and The Prediction of Corporate Bankcruptcy. The Journal of Finance , 23 (Finance), 22. https://doi.org/https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1968.tb00843.x
Arsena. (2001). Analisis Probabilitas Kebangkrutan Bank Perkreditan Rakyat (BPR) Bermasalah Struktural di Wilayah Kerja Kantor Bank Indonesia Semarang Tahun 1998 sd. 2000 . Diponegoro University. Retrieved from http://eprints.undip.ac.id/8921/
Dewi, D. P. (2006). ANALISIS CAMEL RATING SYSTEM SEBAGAI ALAT PREDIKSI KEBANGKRUTAN BANK . Sebelas Maret University. Retrieved from https://eprints.uns.ac.id/id/eprint/3066
Machfoedz, 1994, Pengaruh Rasio Keuangan Terhadap Perubahan Laba, Jurnal
Riset Ak Jakarta: PT. Gelora Aksara Pratama
Mulyaningrum, P. (2008). PENGARUH RASIO KEUANGAN TERHADAP KEBANGKRUTAN BANK DI INDONESIA . Diponegoro Univesity. Retrieved from http://eprints.undip.ac.id/18682/
Ohlson, J. A. (1980). Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of BankruptcyFinancial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy. Journal of Accounting Research , 18 (1), 109–131. https://doi.org/10.2307/2490395
Otoritas  Jasa  Keuangan,  2016,  Peraturan  Otoritas  Jasa  Keuangan  Nomor 3/Pojk.03/2016  Tentang  Bank  Pembiayaan  Rakyat  Syariah,  Tentang  Bank Pembiayaan Rakyat Syariah
Otoritas  Jasa  Keuangan.  2016.  Peraturan  Otoritas  Jasa  Keuangan  Nomor 3/Pojk.03/2016  Tentang  Bank  Pembiayaan  Rakyat  Syariah,  Tentang Rencana Bisnis  Bank  Perkreditan  Rakyat Dan  Bank  Pembiayaan Rakyat Syariah
Pifer, P. A. M. H. W. (1970). PREDICTION OF BANK FAILURES. The Journal of Finance , 25 (4), 853–868. https://doi.org/https://doi.org/10.1111/j.1540- 6261.1970.tb00558.x
Platt, H. D. P. and M. B. (2002). Predicting Corporate Financial Distress: Reflections on Choice-Based Sample Bias. Journal of Economics and Finance , 26 (2), 184–199. Retrieved from https://link.springer.com/article/10.1007/BF02755985
Sinkey, J. F. (1975). A MULTIVARIATE STATISTICAL ANALYSIS OF THE CHARACTERISTICS  OF  PROBLEM  BANKS. The  Journal  of  Finance ,
30 (1), 21–36. https://doi.org/https://doi.org/10.1111/j.1540-
6261.1975.tb03158.x
Thomson, J. B. 1991. Predicting bank failures in the 1980s. Federal Reserve Bank of Cleveland Economic Review , 27 (1), 9-20.
William H. Beaver, J. W. K. and W. M. V. (1968). Predictive Ability as a Criterion for the Evaluation of Accounting Data. JSTOR , 43 , 9. Retrieved from https://www.jstor.org/stable/243629?seq=1#page_scan_tab_contents