## ANALISIS FINANCIAL DISTRESS DAN BEBERAPA VARIABEL PREDIKTORPADA SEKTOR PERBANKAN DI INDONESIA

## Sumani
Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Jember sumani.feb.mgt.d3ak@gmail.com

## Andri Setiawan
Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Jember
Abstract:  The  Purpose of  this  study  is  (1)  to  analyze  financial  distress  as  predictor variables of financial difficulty levels banking which is listing on the Stock Exchange (BEI),  and  (2)  determine  the  financial  ratios,  including  CAR,  ROE,  NPL,  NIM,  LDR, ROA,  BOPO,  and  the  primary  reserve  as  predictor  variables  of  financial  distress  in banking sector which is listing on the BEI. The population of this study were 38 banks which is listed on the  BEI until December 31th, 2014.   Number of samples were 30 banks  by  purposive  sampling  technique.  The  analysis  tool  of  study  used  Logit regression because of dependent variable was dummy variable and the independent variables were a combination of metric and non-metric. The results showed (1) banks were listed on the BEI has good performance (financial difficulties at low levels), the analysis result of financial distress by using multiple predictor variables, such as CAR, ROE, NPL, NIM, LDR, BOPO and reserves' primary GWM has good average value where is level of accuracy (97.2) in classifying the bank's financial difficulties; (2) The hypothesis testing showed a number of variables such as CAR, ROE, NIM, LDR, and BOPO were not significant as a predictor of financial distress in banking where listed on the BEI. However, NPL and reserves' primary GWM were significant  variable as predictor of financial distress in banking where listed on the BEI.

## Keywords: Reserves' primary GWM, Non-Performing Loan, Financial Distress
Abstrak :  Penelitian  ini  bertujuan,  yaitu:  (1)  menganalisis  variabel  prediktor  tingkat kesulitan keuangan ( financial distress ) perbankan yang listing di BEI; (2) mengetahui rasio  keuangan,  meliputi  CAR,  ROE,  NPL,  NIM,  LDR,  BOPO,  dan  GWM  primer sebagai  variabel  prediktor  terhadap  kesulitan  keuangan  ( financial  distress )  sektor perbankan yang listing di BEI. Populasi penelitian ini adalah bank yang terdaftar di BEI sampai tanggal 31 Desember 2014, yaitu sebanyak 38 bank. Penentuan pengambilan dalam penelitian ini menggunakan metode purposive sampling dengan  jumlah sampel sebanyak  30  bank. Alat  analisis  yang  digunakan  adalah  regresi  logit  dikarenakan variabel terikatnya berupa variabel dummy (non-metrik) dan variabel bebasnya berupa kombinasi antara metrik dan non-metrik. Hasil penelitian: (1) perbankan yang listing di BEI  memiliki  kinerja  yang  baik  (kesulitan  keuangan  pada  level  rendah),  sebab berdasarkan  analisis  financial  distress    dengan  menggunakan  beberapa  variabel predictor yang meliputi : CAR, ROE, NPL, NIM, LDR, BOPO dan GWM primer memiliki nilai rata-rata yang bagus, dengan tingkat akurasi dalam mengklasifikasikan kesulitan keuangan  bank  hingga  97,2  (baik);  (2)  Pengujian  hipotesis  menunjukkan  bahwa variabel CAR, ROE, NIM, LDR, dan BOPO  tidak  signifikan sebagai prediktor terhadap financial distress perbankan yang listing di BEI. Namun variabel NPL dan GWM primer signifikan sebagai prediktor financial distress perbankan yang listing di BEI.
Kata Kunci: Giro Wajib Minimum, Non-Performing Loan , Financial Distress .

## Pendahuluan
Dunia perbankan nasional memiliki tingkat pertumbuhan dan kompleksitas usaha yang sangat tinggi, sejalan dengan hal tersebut maka risiko yang dihadapi akan semakin meningkat.  Risiko  yang  dihadapi  perbankan  secara  signifikan  memengaruhi  tingkat kesehatan perbankan, khususnya kondisi kesulitan keuangan bank. Dalam situs Otoritas Jasa Keuangan,risiko perbankan di Indonesia antara lain yakni: risiko kredit, risiko pasar, risiko likuiditas, risiko operasional, risiko hukum, risiko reputasi, risiko strategik, dan risiko kepatuhan.  Semakin  banyaknya  risiko  pada  bank,  dapat  membuat  peluang  bank mengalami kesulitan keuangan atau financial distress . Financial distress merupakan gejala awal  dari  kebangkrutan  perusahaan  (Kurniasari,  2013).  Laporan  keuangan  merupakan sumber informasi yang dapat dijadikan prediktor dalam menilai kondisi kesehatan bank dan kesulitan  keuangan  bank.  Oleh  karena  itu  diperlukan  suatu  sistem  untuk  menganalisis kinerja keuangan melalui laporan keuangan untuk mengetahui adanya kemungkinan bank tersebut  mengalami  kesulitan  keuangan  atau financial  distress yang  berakibat  pada kebangkrutan (Kurniasari, 2013).
Pengukuran prediktor kesulitan keuangan pada perbankan dapat dilakukan dengan cara menganalisis laporan yang dikeluarkan oleh bank yang bersangkutan. Analisis laporan keuangan merupakan suatu cara untuk mengetahui  posisi keuangan beserta hasil  yang telah dicapai dari strategi – strategi manajemen perbankan pada masa yang telah tercapai. Melalui  laporan  keuangan  yang  dianalisis  publik  dapat  melihat,  menilai  dan  dasar pengambilan keputusan dengan hasil analis.
Peraturan Bank Indonesia No. 14/14 /PBI/2012 tentang transparansi dan publikasi laporan  bank  menetapkan  bahwa  beberapa  manfaat  yang  dapat  dicapai  melalui transparansi  informasi  kondisi  keuangan  dan  kinerja  bank  kepada  publik,  antara  lain:  (i) sebagai  dasar  penetapan  keputusan  oleh  pelaku  pasar  dan  publik;      (ii)  meningkatkan kredibilitas  bank  dan  kepercayaan  masyarakat  atas  lembaga  perbankan  nasional;  (iii) memperlihatkan  kemampuan  bank  untuk  memantau  dan  mengelola  risiko;  dan  (iv) mengurangi  ketidakpastian  pasar  ( market  uncertainty )  serta  kesenjangan  informasi ( assymetric information ).
Ramadhani  dan  Lukviarman  (2009:17)  mengatakan  bahwa, financial  distress merupakan situasi  dimana arus kas operasi perusahaan  tidak memadai  untuk melunasi kewajiban – kewajiban lancar (seperti hutang dagang atau beban bunga) dan perusahaan terpaksa  melakukan  tindakan  perbaikan.  Analisis  laporan  keuangan  diberlakukan  guna mendapatkan tanda – tanda potensi kebangkrutan pada perbankan, sehingga dapat segera diatasi oleh pihak manajemen bank.
Pelopor  studi  kesulitan  keuangan  ( financial  distress )  adalah  Beaver  (2006),  dan beberapa  tahun  kemudian  dilanjutkan  oleh  Altman  (1968).  Beaver  dan  Altman
menggunakan data – data akuntansi dari neraca dan laporan rugi laba perusahaan,  dalam bentuk  rasio-rasio  keuangan  sehingga  digunakan  sebagai  variabel    prediktor financial distress .  Di  Indonesia  beberapa  peneliti  yang  melakukan  penelitian  terhadap financial distress seperti  Wilopo  (2011),  Santoso,  Hadad,  dan  Sarwedi  (2008),  Almilia  &  Winny Herdiningtyas  (2005), Penny  Mulyaningrum (2008), Lestari  (2009), Prasetyo  (2011), dan Vidyarto Nugroho (2012).
Penelitian kesulitan keuangan dan menganalisis rasio keuangan dapat dilakukan dengan memperhatikan: Capital Adequacy Ratio (CAR), Return On Equity (ROE), Non Performing Loan  (NPL), Net  Interst  Margin (NIM), Loan  To  Deposit  Ratio (LDR),    biaya operasional terhadap pendapatan operasional (BOPO), dan Giro Wajib Minimum (GWM) Primer.  Hal  ini  diperkuat  dengan  beberapa  peneliti  yang  meneliti  kesulitan  keuangan diantaranya:  Almilia  dan  Herdiningtyas  (2009)  meneliti    menggunakan  rasio –  rasio keuangan  yaitu  CAR,  ATTM,  APB,  NPL,  PPAP  terhadap  Aktiva  Produktif,  Pemenuhan PPAP,  ROA,  ROE,  NIM,  BOPO,  LDR.  Hasil  penelitian  tersebut  memperlihatkan  CAR, BOPO  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  prediksi  kondisi  bermasalah.  Penni Mulyaningrum (2008) meneliti sejumlah variabel rasio keuangan bank, yaitu: CAR, LDR, NPL,BOPO,  ROA,  ROE,  NIM  untuk  memprediksi  kebangkrutan  bank  di  Indonesia. Menggunakan alat analisis regresi logit. Hasil uji multivarian memperlihatkan bahwa rasio LDR berpengaruh signifikan terhadap profitabilitas kebangkrutan.
Tujuan Penelitian dalam penelitian ini , yaitu:  (1) menganalisis  variabel prediktor financial distress perbankan  yang listing di BEI;  (2) mengetahui  rasio  keuangan, meliputi variabel CAR, ROE , NPL , NIM,  LDR , BOPO,  dan GWM  primer sebagai prediktor terhadap financial distress sektor perbankan yang listing di BEI

## Metodologi

## Rancangan Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  jenis  penelitian  diskriptif  kuantitatif  yang  menganalisis kausalitas antara rasio – rasio keuangan yaitu Capital Adequacy Ratio (CAR), Return On Equity (ROE), Non Performing Loan (NPL), Net Interst Margin (NIM), Loan To Deposit Ratio (LDR),  biaya  operasional  terhadap  pendapatan  operasional  (BOPO),  dan  Giro  Wajib Minimum (GWM) Primer terhadap kesulitan keuangan bank yang terdaftar di BEI.

## Populasi dan Sampel
Populasi dalam penelitian ini adalah bank yang terdaftar di BEI periode 2010 – 2014. Jumlah bank yang terdaftar di BEI sampai tanggal 31 Desember 2014 sebanyak 36 bank. Penentuan pengambilan jumlah sampel  yang digunakan dalam penelitian  ini didasarkan pada metode purposive sampling , artinya teknik pengambilan sampel dengan melakukan
pertimbangan  dan  kriteria  tertentu  yang  disesuaikan  tujuan  penelitian.    Jumlah  sampel dalam penelitian ini sebanyak 30 bank.

## Definisi Operasional Variabel dan Skala Pengukuran Variabel
1. Variabel Terikat ( Dependent variable )
Variabel terikat dalam peneitian ini adalah  kesulitan keuangan ( financial distress ). Penilaian yang digunakan dalam memprediksi kesulitan keuangan suatu bank diwakili oleh bank yang ijinnya dicabut oleh Bank Indonesia, atau bank yang melakukan merger, dan atau bank yang mengalami kerugian berturut – turut selama minimal dua tahun (Almilia dan Kristijadi, 2003). Variabel terikat yang digunakan dalam penelitian ini merupakan variabel dummy poin 1 untuk bank dalam kondisi kesulitan keuangan ( financial distress ) dan 0 untuk bank yang tidak dalam kondisi kesulitan keuangan ( financial distress ). Skala pengukurannya menggunakan skala nominal karena merupakan variabel dummy.
2. Variabel Bebas ( Independent Variable)
a.  C apital Adequacy Ratio (CAR)
Capital adequacy ratio (CAR) adalah rasio yang memperlihatkan seberapa besar jumlah seluruh aktiva bank yang mengandung risiko (kredit, penyertaan, surat berharga, tagihan pada bank lain) ikut dibiayai dari modal sendiri disamping memperoleh dana dari sumber-sumber di luar bank. Skala pengukuran variabel CAR menggunakan skala rasio . b.  Return On Equity (ROE)
Return  on  Equity (ROE)  adalah  perbandingan  antara  laba  bersih  bank  dengan modal  sendiri.  ROE  adalah  indikator  penting  yang  perlu  di  cermati  investor  yang keterkaitannya dalam memperoleh laba bersih dan mengenai deviden. Skala pengukuran variabel ROE menggunakan skala rasio.
c.  Non Performing Loan (NPL)
Non  performing loan  (NPL)  merupakan  rasio  yang  menunjukkan  kemampuan manajemen  bank  dalam  mengelola  kredit  bermasalah  yang  diberikan  oleh  bank.  Skala pengukuran variabel NPL menggunakan skala rasio.
d.  Net Interst Margin (NIM)
Net  interst  margin (NIM)  merupakan  rasio  yang  digunakan  sebagai  pengukur manajemen bank dalam mengelola aktiva  produktifnya untuk menghasilkan pendapatan bunga bersih. Skala pengukuran variabel NIM menggunakan skala rasio.
e.  Loan To Deposit Ratio (LDR)
Loan to Deposit Ratio (LDR)adalah rasio digunakan untuk menilai likuiditas suatu bank dengan cara membagi jumlah kredit yang diberikan oleh bank terhadap dana pihak ketiga. Skala pengukuran variabel LDR menggunakan skala rasio.
f.  Biaya Operasional Terhadap Pendapatan Operasional (BOPO)
Biaya Operasional Terhadap Pendapatan Operasional (BOPO) adalah rasio yang digunakan  untuk  mengukur  kemampuan  manajemen  bank  dalam  mengendalikan  biaya operasional  terhadap  pendapatan  operasional.  Skala  pengukuran  variabel  BOPO menggunakan skala rasio.
g.  Giro Wajib Minimum (GWM) Primer
GWM Primer adalah simpanan minimum yang wajib dipelihara oleh Bank dalam bentuk  saldo  Rekening  Giro  pada  Bank  Indonesia.  Bank  Indonesia  menetapkan  GWM Primer dalam rupiah sebesar 8% (delapan persen) dari DPK dalam rupiah.

## Metode Analisis Data
1. Statistik Deskriptif
Statistik  deskriptif  menjelaskan  besarnya  nilai  rata-rata,  deviasi  standar,  nilai minimum, dan nilai maksimum untuk variabel-variabel kecuali variabel dummy. Nilai rata- rata menunjukkan jumlah nilai seluruh observasi dibanding dengan jumlah observasi dari masing-masing dari rasio yang digunakan. Nilai minimum adalah nilai terendah dari seluruh observasi  dan  nilai  maksimum  adalah  nilai  tertinggi  dari  seluruh  observasi.  Sedangkan deviasi  standar  yang  menunjukkan  ukuran  penyebaran  data  dari  seluruh  observasi (Ghozali, 2005).
2. Uji Kelayakan Model Regresi Logit
Kelayakan  model  regresi  logit  di  uji  dengan  menggunakan Homer  and Lemeshow’sGoodness of Fit Test menguji  hipotesis nol  bahwa data empiris cocok  atau sesuai dengan model  (tidak ada perbedaan antara model dengan data sehingga model dapat dikatakan fit). Jika nilai Homer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test sama dengan atau  kurang  dari  0,05  maka  ada  perbedaan  yang  signifikan  antara  model  dengan  nilai observasinya  sehingga  Goodness  fit  model  tidak  baik  karena  model  tidak  dapat memprediksi nilai observasinya. Jika nilai statistic Homer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test >  0,05  maka  model  mampu  memprediksi  nilai  observasinya  atau  dapat  dikatakan model diterima karena cocok dengan data observasinya (Ghozali, 2005).
3. Uji Koefisien Determinasi
Uji  Koefisien  Determinasi  digunakan  untuk  mengetahui  seberapa  besar  semua variabel  independen  secara  bersamaan  memengaruhi  variabel  dependen.  Uji  koefisien determinasi pada analisis regresi logit ini menggunakan uji Nagelkerke R Square (Ghozali, 2006).  Nilai Nagelkerke  R  Square berada  diantara  0  sampai  1.  Semakin  tinggi  nilai Nagelkerke  R  Square ,  maka  semakin  besar  variasi  variabel  independen  mampu menjelaskan variabel dependen dalam model regresi.
) ( ) 1 ( 1 1 1 ) | 1 (         t i X i i i e X Y E p  

## 4. Analisis Regresi Logit
Menurut Ghozali  (2009), Pengujian   hipotesis  dalam penelitian  ini menggunakan regresi logit karena variabel terikatnya berupa variabel dummy (non-metrik) dan variabel bebasnya berupa kombinasi antara metrik dan non-metrik. Persamaan regresi logitdapat dinyatakan sebagai berikut:
keterangan:
P i : peluang bank ke-i kesulitan keuangan (Y=1); 0 ≤ P i ≤ 1
Xi: variabel prediktor bank ke-i
Zi : fungsi linier variabel; - ∞ ≤ Z i ≤ + ∞ e  : logaritma natural; e = 2,71828 n  : jumlah bank anggota popuasi survei
𝛽 : koefisien regresi logit

## 5. Uji Hipotesis
Uji  hipotesis  penelitian  ini  menggunakan  uji  Wald.  Uji  Wald  dalam  regresi  logit digunakan  untuk  menguji  masing-masing  parameter  secara  parsial.  Langkah-langkah pengujian hipotesis adalah sebagai berikut :
a.  Menentukan tingkat signifikansi
Tingkat signifikansi yang digunakan 95% dan α= 5%
b.  Menentukan kriteria pengujian
Jika p-value > α , maka H0 diterima
Jika p-value <α , maka H0 ditolak

## Hasil dan Pembahasan

## Hasil Analisa Data
a.  Uji Kelayakan Model Regresi Logit
Nilai statistik Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test sebesar  6,560 dan dengan  signifikansi  sebesar  0,585.  Dalam  output  perhitungan  sebesar  0,585  >  0,05 menunjukkan bahwa tidak adanya perbedaan model dengan nilai observasinya hal ini juga berarti Ho diterima, sehingga model dapat  memprediksi hasil  berupa nilai dari observasi
penelitian.  Dengan  kata  lain  bahwa  model  dapat  diterima  karena  dapat  memprediksi pengaruh antar variabel bebas terhadap variabel terikat dengan tingkat keyakinan 95%.
b.  Uji Koefisien Determinasi
Uji koefisien determinasi dalam penelitian ini menggunakan Nagelkerke R Square. Pada tabel Nagelkerke R Square diketahui memililiki nilai sebesar 0,373. Nilai yang dapat dilihat  pada  kolom Nagelkerke  R  Square memiliki  makna  bahwa  variabilitas  variabel dependen  yang  dapat  dijelaskan  oleh  variabilitas  variabel  independen  sebesar  37,3%. Dijelaskan pula bahwa 62,7% variabilitas variabel dependen dijelaskan atau dipengarui oleh variabel independen lainnya.
c.  Uji Model Statistik

## Tabel 1 Signifikasi dan Koefisien Regresi
B S.E. Wald Df Sig. Exp(B) Step 1 a CAR ,025 ,104 ,056 1 ,813 1,025 ROE -,025 ,043 ,337 1 ,561 ,975 NPL ,480 ,194 6,089 1 ,014 1,616 NIM -,266 ,226 1,388 1 ,239 ,766 LDR ,024 ,042 ,336 1 ,562 1,024 BOPO ,036 ,070 ,257 1 ,612 1,036 GWM -,900 ,390 5,332 1 ,021 ,407 Constant  -1,355 7,926 ,029 1 ,864 ,258
a. Variable(s) entered on step 1: CAR, ROE, NPL, NIM, LDR, BOPO, GWM.

## Sumber: data diolah
Pada  tabel  1  dapat  dilihat  variabel  NPL  dan  GWM  primer  yang  tingkat signifikansinya dibawah tingkat α= 5%, yaitu sebesar 0,014 untuk variabel NPL, dan 0,021 untuk  variabel  GWM  primer.  Tingkat  signifikansi  kedua  variabel  tersebut  menjadikan Variabel  NPL  dan  GWM  primer  dapat  secara  signifikan  berpengaruh  terhadap  tingkat kesulitan  keuangan.  Variabel  bebas  lainnya  belum  cukup  untuk  memenuhi  tingkat signifikansi yang ditentukan, sehingga hanya variabel NPL dan GWM primer yang dapat difungsikan  dalam  sebuah  model  regresi  logit.      Sebuah  persamaan  regresi  logit  dapat diperoleh melalui tabel 1 yakni sebagai berikut.
) 9 , 0 48 , 0 355 , 1 ( ) 1 ( ) 1 ( 1 1         t t GWM NPL i e p
Pengujian  model  logit  berdasarkan  persamaan  guna  mengetahui  atau  menguji bagaimana hasil dari suatu sampel, jika diketahui estimator atau nilai konstannya. Model
regresi yang telah diketahui dapat diketahui nilai estimatornya Bo = -1,355; NPL = 0,48; dan GWM Primer= -0,9. Model Formula  tersebut  mempunyai nilai Chi-square sebesar 6,560, dengan nilai  signifikansi  sebesar  0,585  yang  lebih besar dari  α= 5%.  Artinya,  tidak ada perbedaan antara model  dengan nilai  observasinya sehingga  dapat dikatakan model  ini layak  untuk  digunakan.  Keakuratan  model  regresi  dapat  mengklasifikasikan  kesulitan keuangan  atau financial  distress bank  hingga  97,2%.  Tingkat  akurasi  tersebut  dapat dikatakan baik.
Kondisi Financial Distress Bank di BEI (Sampel Penelitian)
Sampel  penelitian sebanyak 30  perusahaan perbankan  yang  terdaftar pada BEI periode 2010 – 2014, rata – rata mempunyai rasio CAR yang cukup baik karena berada di atas standarisasi OJK (Otoritas Jasa Keuangan). Artinya bank yang listing di BEI memiliki modal  sendiri  yang  cukup  terhadap  aktiva  tertimbang  menurut  resiko.  Rasio  ROE  dari sampel yang diteliti memiliki rata – rata laba bersih positif. Artinya rata-rata bank (sampel penelitian) mampu menghasilkan laba yang cukup atas rata-rata ekuitas. Rasio NPL relatif rendah, hal itu menunjukkan bahwa bank tersebut memiliki sedikit kredit bermasalah.
Rasio LDR cukup baik,  hal ini mengindikasikan bahwa perbankan tersebut memiliki likuiditas yang baik, dikarenakan prosentase kredit yang diberikan terhadap dana pinjaman pihak ketiga rendah.  Rasio BOPO cukup baik, hal ini mengindikasikan bahwa bank tersebut memiliki kemampuan meminimalisir pengeluaran. Rasio ini merupakan perbandingan biaya operasional    dengan  pendapatan  operasional,  lain  halnya  jika  biaya  operasional  besar namun tidak diimbangi dengan pendapatan operasionalnya maka prosentase rasio ini akan semakin tinggi.  Rasio GWM Primer relative banyak, berarti bahwa cadangan Giro Wajib pada bank sentral tersebut relatif banyak.

## CAR sebagai prediktor  kesulitan keuangan bank yang listed di BEI
Variabel bebas CAR memiliki tingkat signifikansi lebih besar dari 0,05 yakni 0,813, hal ini berarti variabel CAR  tidak segnifikan sebagai prediktor  kesulitan keuangan pada perbankan yang terdaftar pada BEI (H0 diterima, Ha 1 ditolak). Hal ini tidak konsisten dengan penelitian  dari  Almilia dan Winny Herdiningtyas  (2005) serta   Dendawijaya  (2009),  yang menyatakan rasio CAR mempunyai pengaruh signifikan terhadap kesulitan keuangan pada perbankan.
Rasio CAR memiliki koefisien regresi 0,025 hal ini menunjukkan bahwa rasio CAR berpengaruh positif terhadap kondisi kesulitan keuangan yang artinya semakin tinggi rasio CARkemungkinan  bank  dalam  kondisi  bermasalah  semakin  besar.  Nilai  positif  pada koefisien  regresi  CAR  tidak  konsisten  dengan  penelitian  dilakukan  Almilia  dan  Winny Herdiningtyas (2005), tanda koefisien variabel CAR juga tidak sesuai dengan hipotesis yang
diajukan (positif).Penelitian dengan rentang waktu yang lebih banyak atau jumlah sampel yang lebih banyak kemungkinan dapat memberikan hasil uji yang lebih akurat.

## ROE sebagai prediktor negatif kesulitan keuangan bank yang terdaftar di BEI
Variabel bebas ROE memiliki tingkat signifikansi lebih besar dari 0,05, yakni 0,561. Hal ini berarti bahwa tidak signifikannya pengaruh ROE terhadap kesulitan keuangan pada perbankan yang terdaftar pada BEI (H0 diterima, Ha 2 ditolak). Rasio ROE memiliki koefisien regresi  -0,025  hal  ini  menunjukkan  bahwa  semakin  rendah  rasio  ROE  pada perbankankemungkinan bank dalam kondisi bermasalah semakin besar. Tanda koefisien variabel ROE  sesuai dengan hipotesis yang diajukan (negatif), dan juga sesuai dengan penelitian dari Penny Mulyaningrum (2008) dan Dendawijaya (2009).
Implikasi  ROE  terhadap  pihak  manajemen  perbankan  diharapkan  tetap memperhatikan ROE meskipun dalam penelitian ini ROE tidak signifikan, namun memiliki kesamaan  koefisien  tanda  negatif.  ROE  digunakan  untuk  melihat  efektifitas  perusahaan dalam menghasilkan laba melalui modal sendiri.

## NPL  sebagai prediktor positif kesulitan keuangan bank yang terdaftar di BEI
Variabel bebas NPL memiliki tingkat signifikansi lebih rendah dari 0,05, yakni 0,014. Hal  ini  berarti  bahwa  signifikannya  pengaruh  NPL  terhadap  kesulitan  keuangan  pada perbankan  yang  terdaftar  pada  BEI  (Ho  ditolak,  Ha 3 diterima).  Hal  ini  konsisten  dengan penelitian dari Prasetyo (2011), yang menyatakan bahwa rasio NPL mempunyai pengaruh positif dan signifikan terhadap probabilitas tingkat kesehatan bank.
NPL  adalah  rasio  untuk  mengukur  kualitas  kredit  dengan  menggunakan perbandingan  antara  kredit  bermasalah  dengan  total  kredit  menurut  Ganiarto  dan  Ibad dalam Penny Mulyaningrum (2008). Dahlan Siamat (2006:174) mengartikan NPL sebagai pinjaman yang mengalami kesulitan pelunasan akibat adanya faktor kesenjangan dan atau karena faktor eksternal dari luar kendali calon debitur, NPL dapat diukur dari kolektibilitasnya yaitu  merupakan  gambaran  kondisi  pembayaran  pokok  dan  bunga  pinjaman  serta kemungkinan diterimanya kembali dana yang ditanamkan. Semakin tinggi rasio ini maka akan  semakin  buruk  kualitas  kredit  bank  yang  menyebabkan  jumlah  kredit  bermasalah semakin  besar  karena  tingkat  kesehatannya  menurun.  Kemungkinan  suatu  bank  dalam kondisi bermasalah semakin besar (Almilia dan Winny Herdiningtyas, 2005)

## NIM  sebagai prediktor negatif kesulitan keuangan bank yang terdaftar di BEI
Variabel bebas NIM memiliki tingkat signifikansi lebih besar dari 0,05 yakni 0,239. Berarti  bahwa  tidak  signifikannya  pengaruh  NIM  terhadap  kesulitan  keuangan  pada perbankan yang terdaftar pada BEI (Ho diterima, Ha 4 ditolak). Hal ini tidak konsisten dengan penelitian  dari  Almilia  dan  Winny  Herdiningtyas  (2005)  yang  menyatakan  rasio  NIM mempunyai  pengaruh  signifikan  terhadap  kesulitan  keuangan  pada  perbankan.  Penny
Mulyaningrum(2008) menyatakan, NIM yang negatif mengindikasikan terdapat bank yang memiliki margin bunga bersih sangat rendah
Rasio NIM memiliki koefisien regresi -0,266 hal ini menunjukkan bahwa rasio NIM berpengaruh  negatif  terhadap  kondisi  kesulitan  keuangan  yang  artinya  semakin  rendah rasio NIMkemungkinan bank dalam kondisi bermasalah semakin besar. Nilai negatif pada koefisien  regresi  NIM  konsisten  dengan  penelitian  dilakukan  Almilia  dan  Winny Herdiningtyas (2005) , tanda koefisien variabel NIM juga telah sesuai dengan hipotesis yang diajukan (negatif).

## LDR sebagai prediktor positif kesulitan keuangan bank yang terdaftar di BEI
Variabel  bebas  LDR  memiliki  tingkat  signifikansi  lebih  besar  dari  0,05,  yakni 0,562.Berarti bahwa tidak signifikannya pengaruh NPL terhadap kesulitan keuangan pada perbankan yang terdaftar pada BEI (H0 diterima, Ha 5 ditolak). Hal ini tidak konsisten dengan penelitian  Vidyarto  Nugroho  (2012)  yang  menyatakan    LDR  berpengaruh  signifikan terhadap probabilitas kebangkrutan bank di Indonesia.   LDR menunjukkan seberapa jauh kemampuan  bank  dalam  membayar  kembali  penarikan  dana  yang  dilakukan  deposan dengan  mengandalkan  kredit  yang  diberikan  sebagai  sumber  likuiditas  (Dendawijaya, 2009). Hal ini sesuai dengan penelitian Almilia dan Winny Herdiningtyas (2005) Rasio LDR ( Loan to Deposit Ratio ) digunakan untuk menilai likuiditas suatu bank yang dengan cara membagi jumlah kredit yang diberikan oleh bank terhadap dana pihak ketiga. Semakin tinggi rasio ini, makin rendahnya kemampuan likuiditas bank, sehingga kemungkinan suatu bank dalam kondisi bermasalah akan semakin besar
Rasio LDR memiliki koefisien regresi 0,024 hal ini menunjukkan bahwa rasio LDR berpengaruh  positif  terhadap  kondisi  kesulitan  keuangan  yang  artinya  semakin tinggirendahLDRkemungkinan bank dalam kondisi bermasalah semakin kecil. Nilai positif pada  koefisien  regresi  LDR  konsisten  dengan  penelitian  Santoso  dalam  Penny Mulyaningrum  (2008),  demikian  pula  sesuai  dengan  hipotesis  awal  yang  diajukan  pada penelitian ini (positif).
Implikasi  LDR  terhadap  pihak  manajemen  perbankan  disarankan  tetap memperhatikan  rasio  LDR  meskipun  dalam  penelitian  ini  LDR  tidak  signifikan,  namun memiliki kesamaan koefisien tanda yakni positif. LDR ini merupakan penilaian yang sering digunakan  oleh  analis  keuangan  maupun  calon  investor  dalam  menilai  kinerja  bank. Penilaian  ini  melihat  kemampuan  perbankan  dalam  menjaga  likuiditas  dalam  kapasitas yang memadai dan kecukupan manajemen risiko dalam likuiditas.

## BOPO sebagai prediktor positif kesulitan keuangan bank yang terdaftar di BEI
Variabel bebas BOPO memiliki tingkat signifikansi lebih besar dari 0,05, yakni 0,612, berarti  bahwa  tidak  signifikannya  pengaruh  BOPO  terhadap  kesulitan  keuangan  pada
perbankan yang terdaftar pada BEI (H0 diterima, Ha 6 ditolak). Hal ini tidak konsisten dengan penelitian Penelitian Almilia dan Herdiningtyas  (2010) menunjukkan BOPO berpengaruh positif  signifikan  terhadap  kondisi  kesulitan  keuangan . Rasio  BOPO  digunakan  untuk mengukur tingkat efisiensi dan kemampuan bank dalam melakukan kegiatan operasinya (Dendawijaya, 2009).
Rasio BOPO memiliki koefisien regresi 0,36 hal ini menunjukkan bahwa rasio BOPO berpengaruh positif terhadap kondisi kesulitan keuangan yang artinya semakin tinggi rasio BOPO  kemungkinan  bank  dalam  kondisi  bermasalah  semakin  besar.  Nilai  positif  pada koefisien regresi BOPO konsisten dengan penelitian Penelitian Almilia dan Herdiningtyas. Penelitian Almilia dan Herdiningtyas (2010) BOPO berpengaruh positif signifikan terhadap kondisi  kesulitan  keuangan,  demikian  pula  sesuai  dengan  hipotesis  awal  yang  diajukan pada penelitian ini (positif).
Implikasi  rasio  BOPO  terhadap  pihak  manajemen  perbankan  diharapkan  tetap memperhatikan  rasio  ini  meskipun  dalam  penelitian  ini  BOPO  tidak  signifikan,  namun koefisien dalam penelitian ini yakni searah ( positif ). BOPO yang menurun menandakan bahwa  manajemen  melakukan  kebijakan  dalam  meminimalisasi  biaya,  sehingga  dapat meningkatkan  laba.  Laba  yang  meningkat  berdampak  positif  bagi  perusahaan  smakin memiliki kredibilitas dimata publik.

## GWM Primer sebagai prediktor negatif kesulitan keuangan bank yang terdaftar di BEI
Variabel bebas GWM primer memiliki tingkat signifikansi lebih kecil dari 0,05 yakni 0,021, hal ini berarti bahwa ada pengaruh signifikan rasio GWM primer terhadap kesulitan keuangan  pada  perbankan  yang  terdaftar  pada  BEI  (H0  ditolak,  Ha 7 diterima).  Hal  ini konsisten dengan jumlah dana minimum yang wajib dipelihara oleh  bank yang ditetapkan oleh  Bank  Indonesia  sebesar  persentase  tertentu  dari  DPK  (Peraturan  Bank  Indonesia Nomor:  15/15/Pbi/2013).    Guna  suatu  ketika  bank  mengalami  kesulitan  keuangan  bank tersebut dapat meminjam langsung kepada BI.
Rasio  GWM  mempunyai  pengaruh  signifikan  terhadap  kondisi  keuangan  yang bermasalah dan pengaruhnya negatif artinya semakin rendah rasio ini, kemungkinan bank dalam kondisi bermasalah semakin besar rasio GWM primer memiliki koefisien regresi -0,900 hal ini menunjukkan bahwa rasio GWM primer berpengaruh negatif terhadap kondisi kesulitan  keuangan  yang  artinya  semakin  rendah  rasio  GWM  primerkemungkinan  bank dalam kondisi bermasalah semakin besar. Nilai negatif pada koefisien regresi GWM primer konsisten dengan hipotesis yang diajukan yakni bernilai negatif.
Implikasi  rasio  GWM  primer  terhadap  pihak  manajemen  perbankan  tetap  harus memperhatikan  rasio  GWM  primer  dalam  melakukan  kinerjanya,  dikarenakan  dalam penelitian variabel GWM primer berpengaruh signifikan, dan memiliki kesamaan koefisien
tanda negatif. Pengaruh makin besarnya GWM akan  diikuti pula dengan besarnya likuiditas bank dijamin BI, sehingga memperkecil risiko perbankan mengalami kesulitan keuangan.

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan  dapat  dikemukakan  simpulan sebagai  berikut:  (1)  Sektor  perbankan  (sampel  penelitian)  rata-rata  memiliki  kesulitan keuangan ( financial distress ) yang rendah, artinya selama tahun analisis kinerja perbankan cukup  baik;  (2)  Variabel  CAR,  ROE,  NIM,  LDR,  dan  BOPO    tidak    signifikan  sebagai prediktor terhadap financial distress perbankan yang listing di BEI; (3) Variabel NPL dan GWM primer  signifikan  sebagai  prediktor financial distress perbankan yang listing di BEI.

## Saran
Sehubungan hasil penelitian dan pembahasan dapat dikemukakan saran sebagai berikut: (1) Walaupun CAR, ROE, NIM, LDR, dan BOPO tidak signifikan sebagi prediktor financial  distress ,  tentunya  tetap  menjadi  pertimbangan  pihak  bank    guna  melakukan kebijakan – kebijakan khususnya kebijakan terkait dengan fenomena terjadinya finansial distress ;  (2)    Peneliti  selanjutnya  agar  dapat  melengkapi  analisis  fundamental  dan menambah dengan analisis teknikal dalam analisis financial distress ; (3) Selain itu populasi pada penelitian – penelitian selanjutnya juga dapat ditambahkan seperti bank devisa dan bank asing

## Daftar Referensi
Almilia & Herdiningtyas. 2005. Analisis Rasio CAMEL Terhadap Prediksi Kondisi Bermasalah Pada  Lembaga  Perbankan  Periode  2000-2002.Jurnal  Akutansi  danKeuangan.  Vol.7, No.2.
Altman,  Edward  I,  1968.  Financial  Ratios,  Discriminant  Analysis  and  ThePrediction  of Corporate Bankruptcy.The Journal of Finance, vol.23 No.4, pp.589-609.
Bank  Indonesia.  2007.Surat  Edaran  BI  No.07/10/DPNP  tanggal  31  Maret  2007  tentang Perubahan  atas  Surat  Edaran  Bank  Indonesia  No.3/30/DPNP  tanggal  14  Desember 2001. Jakarta.
____________. 2010. Peraturan BI Nomor 12/19/PBI/2010 tentang Giro Wajib Minimum Bank Umum pada Bank Indonesia dalam Rupiah dan Valuta asing. Jakarta.
Beaver,  William  H.  2006.  Financial  Ratios  as  Predictors  of  Failure.EmpiricalResearch  in Accounting.Selected Studies and Discussions. Preston KMears and By John Neter 12 (3) : 71-127.
Dendawijaya,  Lukman.  2009. Manajemen Perbankan. Ghalia Indonesia: Jakarta.
Ghozali, Imam.2009. Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program SPSS, Edisi , Keempat. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Kurniasari.  Christiana.  2013.  Analisis  Pengaruh  Rasio  Camel  Dalam  Memprediksi  financial Distress  Perbankan  Indonesia.  Tidak  Diterbitkan.  Skripsi.  Semarang:  Universitas Diponegoro.
Lestari,  V.D,  2009.  Analisis  Tingkat  Kesehatan  Bank –  Bank  Pemerintah  Dengan Menggunakan Metode CAMELS Dan Analisis Diskriminan Periode 2006 – 2008. Tesis.
Depok: Universitas Gunadarma.
Penny.  Mulyaningrum .  2008.  “Pengaruh  Rasio  Keuangan  Terhadap  Kebangkrutan  Bank  di Indonesia .”Tidak Diterbitkan. Tesis. Semarang: Universitas Diponogoro.
Prasetyo, E.A. 2011. Faktor – faktor yang memengaruhi Kondisi Financial Distress Perusahaan Perbankan  yang  Listing  di  BEI  Tahun  2006 –  2008.  Tidak  Dipublikasikan.  Skripsi.
Semarang: Universitas Diponogoro.
Ramadhani  dan  Lukviarman,  Niki.  2009.  Perbandingan  Analisis  Prediksi  Kebangkrutan Menggunakan  Model  Altman  Pertama,  Altman  Revisi,  Dan  Altman  Modifikasi  Dengan Ukuran  Dan  Umur  Perusahaan  Sebagai  Variabel  Penjelas  (Studi  Pada  Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia).Jurnal Siasat Bisnis 2(1) : 47 - 56
Santoso,  Wimboh.  Hadad,  Muliaman  D  dan  Sarwedi.  2008.Model  Prediksi  Kepailitan  Bank Umum di Indonesia, Banking Research and Regulation. Bank Indonesia.
Siamat,  Dahlan.  2006.  Manajemen  Lembaga  Keuangan.  Penerbit  Fakultas  Ekonomi Universitas Indonesia: Jakarta
Vidyanto  Nugroho.  2012.  Pengaruh  Camel  Dalam  Memprediksi  Kebangkrutan  Bank.  Jurnal Akuntansi 16 (2) : 145-161 .
Wilopo. 2011. Prediksi Kebangkrutan Bank. Jurnal Riset Akuntansi Idonesia . 4 (2) : 184-19