Al-Khouri,  R.,  “Assessing    the    Risk    and    Performance    of    the    GCC    Banking Sector”,  Qatar: International  Research  Journal  of  Finance  and  Econo- mics, 2011.
Anas,  E.,  &  Mounira,  B.A.,  “Managing  Risk  and  Liquidity  in  an  Interest  Free Banking Framework: The Case of the Islamic Banks”. International Journal of Business and Management, 2008. Bessis, Joel, “Risk  Management  in  Banking”, 2 nd Edition, 2002. Dendawijaya, Manajemen Perbankan, Jakarta: PT. Ghalia Indonesia, 2003. ---------------, Manajemen Perbankan, Jakarta: PT. Ghalia Indonesia, 205. Ghozali,  Imam, Aplikasi  Analisis  Multivariate  dengan  Program  SPSS, Semarang: Publisher of Diponegoro University, 2006.
Hanafi, Mamduh & Halim, Abdul, Analisis Laporan Keuangan, Yogyakarta: YKPN, 2003.
Hasibuan, Malayu, Dasar-dasar Perbankan, Jakarta: PT. Bumi Aksara, 2005. Haslem, A., John, Bank Funds Management, Reston, Virginia: Reston Publishing Company, 22090, 1984.
Iqbal,  Anjum,  “Liquidity    Risk    Management:    A    Comparative    Study    between Conventional  and  Islamic  of  Pakistan”, USA: Global  Journal  of  Manage- ment  and  Business  Research, 2012.
Mahrinasari,  “Pengelolaan  Kredit  pada  Bank  Perkreditan  Rakyat  di  Kota Bandarlampung”,    Economics    and    Business    Faculty,  3/8,  Universitas Lampung, Lampung, 2003.
Sharma, P. &  Gounder, N., “Determinants of bank net interest margins in a Small Island  Developing  Economy:  Panel  Evidence  from  Fiji.  Griffith  University, Department of Accounting, Finance and Economics. Discussion Papers in Finance: 2011 . Shen, C.-H., Kuo, C.-J., and Chen, H.-J., “Determinants of Net Interest Margins in Taiwan  Banking  Industry”,    Taiwan:    Journal  of  Financial  Studies,  Vol.  9, 2001.

## PENERAPAN METODE MULTIPLE DISCRIMINANT ANALYSIS UNTUK MENGUKUR TINGKAT KESEHATAN YANG  MENGINDIKASIKAN GEJALA FINANCIAL DISTRESS PADA BANK UMUM SYARIAH

## Shofaun Nada 
Abstract: The  Application  of  Multiple  Discriminant  Analysis  Method  (Mda) For Measuring Health Symptoms That Indicate Financial Distress In Islamic Banks (BUS). This research aims to account, analyse and compare the level of Islamic  commercial  bank’s  health  using  CAMELS  method  mentioned  in  PBI No.9/1/PBI/2007  and  SEBI  No  9/24/DPbS/2007  and  using  multiple  discriminant analysis (MDA) altman z-score method. There are only four of six factors that used  in  CAMELS:  capital,  asset,  earning  and  liquidity  excluding Management and Sensitivity of Market Risk factor. The variables of capital factors are KPMM and ECR ratio. Asset factor consist of KAP and NPF ratio. Earning factor contains four ratios, such as NOM, ROA, ROE and REO.
Keywords : healthy bank, CAMELS, financial distress
Abstrak: Penerapan  Metode Multiple  Discriminant  Analysis (MDA)  untuk Mengukur  Tingkat  Kesehatan  yang  Mengindikasikan  Gejala Financial Distress pada  Bank  Umum  Syariah  (BUS). Penelitian  ini  bermaksud  men- jelaskan,  menganalisis,  dan  membandingkan  tingkat  kesehatan  bank  ko- mersil  syariah  dengan  menggunakan  metode  CAMELS  sesuai  dengan  PBI No.9/1/PBI/2007  dan  SEBI  No  9/24/DPbS/2007  serta  menggunakan  analisis diskriminan altman  metode  z-score (MDA).  Hanya  ada  empat  dari  enam faktor  yang  digunakan  dalam  metode  CAMELS,  yakni: capital,  asset, earning, dan liquidity . Sedangkan manajemen dan sensitivitas faktor risiko pasar  tidak  termasuk  di  dalamnya.  Adapun  variabel  faktor  capital  adalah rasio  KPMM  dan  ECR.  Faktor  aset  terdiri  atas  rasio  KAP  dan  NPF.  Faktor Produktif berisi empat rasio, seperti NOM, ROA, ROE, dan REO.
Kata Kunci: bank sehat, CAMELS, finansial distress
Naskah diterima: 5 Januari 2013, direvisi: 1 Juni 2013, disetujui: 13 Juni 2013.
 Himpunan  Ilmuwan  dan  Sarjana  Syariah  Indonesia  (HISSI).  Jl.  Ir.  H.  Juanda,  Ciputat, Tangerang Selatan, Banten. E-mail: shofa.nada@gmail.com
Shofaun Nada: Penerapan Metode Multiple Discriminant Analysis 220

## Pendahuluan
Eksistensi bank syariah saat ini kian popular. Antusiasme masyarakat terhadap lembaga keuangan yang terbilang baru dalam kancah perekonomian Indonesia ini semakin meningkat, termasuk di kalangan pebisnis. Sebagai lembaga keuangan ya- ng memiliki wewenang melakukan banyak aktivitas, bank syariah dihadapkan pada pelbagai macam risiko inherent (melekat). Risiko yang mungkin terjadi dapat me- nimbulkan kerugian bagi bank jika tidak dideteksi dan dikelola sedini mungkin. Pel- bagai eksposur risiko tersebut bisa berupa penurunan tingkat kesehatan bank hingga risiko kebangkrutan.
Salah satu contoh kasus mengenai risiko yang dihadapi perbankan adalah kri- sis  moneter  tahun  1997.  Krisis  moneter  telah  memporak-porandakan  sendi-sendi perekonomian  yang  kemudian  bertransformasi  menjadi  krisis  ekonomi  berkepan- jangan  yang  memberikan  efek  negatif  terhadap  kinerja  perekonomian  Indonesia. Kondisi tersebut tercermin dari banyaknya sejumlah bank yang collapse karena di- anggap  tidak  mampu  lagi  mempertahankan going  concern -nya  sehingga  terpaksa dilikuidasi. 1
Oleh karena itu, untuk mengantisipasi agar kejadian di tahun 1997 tidak ter- ulang kembali  diperlukan  suatu tindakan  sedini mungkin untuk  mengukur kondisi serta  tingkat  kesehatan  bank.  Metode  penilaian  untuk  menilai  kondisi  kesehatan bank termasuk bank syariah sangat variatif. Salah satu metode yang juga merupakan aturan  baku  mengenai  teknik  penilaian  kesehatan  bank  syariah  adalah  metode CAMELS.  Teknik  penilaian  ini  dikeluarkan  oleh  Bank  Indonesia  pada  tanggal  24 Januari 2007 melalui Peraturan Bank Indonesia (PBI) No.9/1/DPbS/2007. Metode lain yang dapat digunakan ialah metode multiple discriminant analysis (MDA) yang dipe- lopori oleh Edward I. Altman. Teknik penilaian ini dilakukan untuk menilai eksistensi gejala financial distress (kesulitan keuangan) yang mengarah pada kebangkrutan. Berdasarkan latar belakang di atas, maka permasalahan yang akan diangkat dalam studi ini adalah bagaimana tingkat kesehatan bank jika menggunakan meto- de CAMELS serta menggunakan metode MDA Altman Z- Score guna menilai eksisten- si gejala financial distress pada bank umum syariah.
Ruang lingkup studi mengenai tingkat kesehatan bank umum syariah, dibatasi pada  hal-hal  sebagai  berikut:  Pertama,  teknik  analisis  perhitungan  rasio  tingkat kesehatan  bank  menggunakan  metode  CAMELS  hanya  menggunakan  empat  dari enam unsur yang ada yaitu, capital, asset, earning dan liquidity . Faktor management dan sensitivity to market risk tidak diikutsertakan karena penelitian ini sepenuhnya
1 Louisa  Br  Simanjuntak, Analisa  Tingkat  Kesehatan  untuk  Mengindikasi  Gejala  Financial Distress  dengan  Menggunakan  Metode  MultipleDiscriminant  Analysis  (MDA) ,  (Jakarta:  Fakultas Ekonomi Universitas Trisakti, 2003), h. 1.
Al-Iqtishad: Vol. V, No. 2, Juli 2013

## Pendahuluan
Eksistensi bank syariah saat ini kian popular. Antusiasme masyarakat terhadap lembaga keuangan yang terbilang baru dalam kancah perekonomian Indonesia ini semakin meningkat, termasuk di kalangan pebisnis. Sebagai lembaga keuangan ya- ng memiliki wewenang melakukan banyak aktivitas, bank syariah dihadapkan pada pelbagai macam risiko inherent (melekat). Risiko yang mungkin terjadi dapat me- nimbulkan kerugian bagi bank jika tidak dideteksi dan dikelola sedini mungkin. Pel- bagai eksposur risiko tersebut bisa berupa penurunan tingkat kesehatan bank hingga risiko kebangkrutan.
Salah satu contoh kasus mengenai risiko yang dihadapi perbankan adalah kri- sis  moneter  tahun  1997.  Krisis  moneter  telah  memporak-porandakan  sendi-sendi perekonomian  yang  kemudian  bertransformasi  menjadi  krisis  ekonomi  berkepan- jangan  yang  memberikan  efek  negatif  terhadap  kinerja  perekonomian  Indonesia.
Kondisi tersebut tercermin dari banyaknya sejumlah bank yang collapse karena di- anggap  tidak  mampu  lagi  mempertahankan going  concern -nya  sehingga  terpaksa dilikuidasi. 1
Oleh karena itu, untuk mengantisipasi agar kejadian di tahun 1997 tidak ter- ulang kembali  diperlukan  suatu tindakan  sedini mungkin untuk  mengukur kondisi serta  tingkat  kesehatan  bank.  Metode  penilaian  untuk  menilai  kondisi  kesehatan bank termasuk bank syariah sangat variatif. Salah satu metode yang juga merupakan aturan  baku  mengenai  teknik  penilaian  kesehatan  bank  syariah  adalah  metode CAMELS.  Teknik  penilaian  ini  dikeluarkan  oleh  Bank  Indonesia  pada  tanggal  24 Januari 2007 melalui Peraturan Bank Indonesia (PBI) No.9/1/DPbS/2007. Metode lain yang dapat digunakan ialah metode multiple discriminant analysis (MDA) yang dipe- lopori oleh Edward I. Altman. Teknik penilaian ini dilakukan untuk menilai eksistensi gejala financial distress (kesulitan keuangan) yang mengarah pada kebangkrutan. Berdasarkan latar belakang di atas, maka permasalahan yang akan diangkat dalam studi ini adalah bagaimana tingkat kesehatan bank jika menggunakan meto- de CAMELS serta menggunakan metode MDA Altman Z- Score guna menilai eksisten- si gejala financial distress pada bank umum syariah.
Ruang lingkup studi mengenai tingkat kesehatan bank umum syariah, dibatasi pada  hal-hal  sebagai  berikut:  Pertama,  teknik  analisis  perhitungan  rasio  tingkat kesehatan  bank  menggunakan  metode  CAMELS  hanya  menggunakan  empat  dari enam unsur yang ada yaitu, capital, asset, earning dan liquidity . Faktor management dan sensitivity to market risk tidak diikutsertakan karena penelitian ini sepenuhnya
1 Louisa  Br  Simanjuntak, Analisa  Tingkat  Kesehatan  untuk  Mengindikasi  Gejala  Financial Distress  dengan  Menggunakan  Metode  MultipleDiscriminant  Analysis  (MDA) ,  (Jakarta:  Fakultas Ekonomi Universitas Trisakti, 2003), h. 1.
menggunakan  data  sekunder  berupa  laporan  keuangan  yang  telah  diaudit  secara independen.
Kedua, objek penelitian ini adalah bank-bank syariah di Indonesia yang telah menjalankan  kegiatan  operasional  minimal  lima  tahun.  Dari  sekian  bank  syariah yang ada di Indonesia, hanya tiga bank yang memenuhi kriteria, yakni: Bank Mua- malat Indonesia (BMI), Bank Syariah Mandiri (BSM), dan Bank Mega Syariah (BMS).
Ketiga,  aspek  penelitian  yang  dikaji  adalah pure (murni)  hasil  perhitungan kondisi  kesehatan  bank  syariah  (BMI,  BSM,  dan  BMS)  yang  menggunakan  unsur capital,  assets,  earning dan liquidity serta  metode Multiple  Discriminant  Analysis (MDA)  milik  Altman.  Penelitian  ini  tidak  memasukan  unsur  eksternal  berupa  ke- adaan ekonomi negara, kebijakan pemerintah, inflasi, dan deflasi.

## Metodologi
Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah kuantitatif. Ob- jek penelitian adalah bank umum syariah yang telah beroperasi minimal lima tahun ya-itu, Bank Muamalat Indonesia, Bank Syariah Mandiri dan Bank Mega Syariah de- ngan kurun waktu empat tahun yaitu periode 2007-2010.
Jenis data dalam penelitian ini ialah data dokumenter berupa laporan keuang- an tahunan yang telah diaudit secara independen. Sementara  sumber data yang di- peroleh  berupa  data  sekunder  yakni  pelbagai  laporan  keuangan  yang  dikeluarkan oleh  sejumlah  lembaga  yang  berwenang,  seperti  Bank  Indonesia  dan  bank-bank umum syariah yang menjadi target penelitian. Data-data laporan tersebut tersedia di situs resmi BI dan BUS yang menjadi objek penelitian.
Metode  analisis  data  yang  digunakan  adalah  teknik  analisis  rasio  kesehatan CAMELS—yang dalam penelitian ini hanya digunakan faktor capital, assets, earnings, dan  liquidit—serta  metode multiple  discriminant  analysis (MDA)  Altman  Z- Score . Perhitungan  faktor capital,  assets,  earnings, dan liquidity digunakan  untuk  menilai serta  menganalisis  tingkat  kesehatan  bank  syariah  yang  menjadi  objek  penelitian. Pasca  diketahui  status  atau  kondisi  tingkat  kesehatan  bank-bank  syariah  tersebut, maka  tahap  selanjutnya  adalah  menilai  serta  mengukur  eksistensi  gejala financial distress menggunakan metode MDA.
Multiple discriminant analysis (MDA) atau disebut juga dengan analisis diskri- minan ganda. Pada dasarnya, analisis diskriminan merupakan suatu teknik analisis yang  bertujuan  untuk  mengelompokkan  atau  memasukkan  suatu  objek  ke  dalam suatu grup. Perbedaan dengan analisis diskriminan biasa adalah terletak pada jum-
Shofaun Nada: Penerapan Metode Multiple Discriminant Analysis 222
lah grup. Jika pada analisis diskriminan hanya terdiri atas 1 atau 2 grup, pada analisis diskriminan ganda (MDA) jumlah grup lebih dari 2. 2
Metode  MDA  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  merupakan  metode  yang dipopulerkan oleh Edward I. Altman untuk mengukur gejala financial distress yang terdiri  atas  lima  variabel  rasio  dengan  masing-masing  koefisien  pengalinya  ( multi- plier coefficient ). Setelah menghitung nilai dari masing-masing variabel yang terdiri atas variabel X 1 sampai dengan X 5 kemudian dikalikan dengan nnilai koefisien va- riabel masing-masing, maka akan didapatkan nilai Z. Jika nilai Z < 1.81 maka per- usahaan  atau  bank  mengalami  kesulitan  keuangan  dan  risiko  tinggi.untuk  nilai  Z antara 1.81 – 2.99, bank dianggap berada pada daerah abu-abu (grey area) dan jika nilai Z dia atas 2,99 maka bank berada dalam keadaan yang sehat dan kemungkinan akan adanya kebangkrutan sangat kecil. 3
Setelah  diperoleh  hasil  berupa  nilai  Z  pada  setiap  bank  di  setiap  tahunnya, penulis  mencoba  membuat  formula  berupa  persamaan  fungsi  diskriminan  baru yang dibuat berdasarkan hasil penelitian menggunakan formula Altman. Proses ini dilakukan dengan memasukan semua hasil penelitian ke dalam program SPSS 20.0 untuk  selanjutnya  diolah  menggunakan  analisis  diskriminan  guna  mencari  persa- maan  baru.  Hal  ini  bertujuan  untuk  membandingkan  hasil  penelitian  yang  meng- gunakan fungsi diskriminan milik Altman dengan fungsi diskriminan baru,  di mana jumlah  dan  nilai  pada  masing-masing  “d”  diperoleh  dari  hasil  perhitungan  meng- gunakan formula Altman.
Hasil Perhitungan Capital, Asset, Earning dan Liquidity Pada  bagian  ini  penulis  memuat  tabel  hasil  perhitungan  tingkat  kesehatan bank syariah (BMI, BSM dan BMS) periode tahun 2007-2010 dengan menggunakan faktor capital , asset , earning dan liquidity . Tabel hasil perhitungan dari setiap kom- ponen tersebut dimasukan dalam kertas kerja penetapan peringkat komponen.
Tabel 1 : Kertas Kerja Penetapan Peringkat Komponen Bank Muamalat Indonesia (BMI) Tahun 2007-2010
No Komponen Hasil Perhitungan Peringkat
2 Bilson Simamora, Analisis Multivariat Pemasaran , (Jakarta: PT. RajaGrafindo Persada, 2005), h. 143.
3 Endri,  “Prediksi  Kebangkrutan  Bank  Untuk  Menghadapi  dan  Mengeloal  Perubahan Lingkungan Bisnis: Analisis Model Altman’s Z-Score” , Perbanas Quarterly Review, Volume 2, (Maret, 2009), h. 43.
Al-Iqtishad: Vol. V, No. 2, Juli 2013
lah grup. Jika pada analisis diskriminan hanya terdiri atas 1 atau 2 grup, pada analisis diskriminan ganda (MDA) jumlah grup lebih dari 2. 2
Metode  MDA  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  merupakan  metode  yang dipopulerkan oleh Edward I. Altman untuk mengukur gejala financial distress yang terdiri  atas  lima  variabel  rasio  dengan  masing-masing  koefisien  pengalinya  ( multi- plier coefficient ). Setelah menghitung nilai dari masing-masing variabel yang terdiri atas variabel X 1 sampai dengan X 5 kemudian dikalikan dengan nnilai koefisien va- riabel masing-masing, maka akan didapatkan nilai Z. Jika nilai Z < 1.81 maka per- usahaan  atau  bank  mengalami  kesulitan  keuangan  dan  risiko  tinggi.untuk  nilai  Z antara 1.81 – 2.99, bank dianggap berada pada daerah abu-abu (grey area) dan jika nilai Z dia atas 2,99 maka bank berada dalam keadaan yang sehat dan kemungkinan akan adanya kebangkrutan sangat kecil. 3
Setelah  diperoleh  hasil  berupa  nilai  Z  pada  setiap  bank  di  setiap  tahunnya, penulis  mencoba  membuat  formula  berupa  persamaan  fungsi  diskriminan  baru yang dibuat berdasarkan hasil penelitian menggunakan formula Altman. Proses ini dilakukan dengan memasukan semua hasil penelitian ke dalam program SPSS 20.0 untuk  selanjutnya  diolah  menggunakan  analisis  diskriminan  guna  mencari  persa- maan  baru.  Hal  ini  bertujuan  untuk  membandingkan  hasil  penelitian  yang  meng- gunakan fungsi diskriminan milik Altman dengan fungsi diskriminan baru,  di mana jumlah  dan  nilai  pada  masing-masing  “d”  diperoleh  dari  hasil  perhitungan  meng- gunakan formula Altman.
Hasil Perhitungan Capital, Asset, Earning dan Liquidity Pada  bagian  ini  penulis  memuat  tabel  hasil  perhitungan  tingkat  kesehatan bank syariah (BMI, BSM dan BMS) periode tahun 2007-2010 dengan menggunakan faktor capital , asset , earning dan liquidity . Tabel hasil perhitungan dari setiap kom- ponen tersebut dimasukan dalam kertas kerja penetapan peringkat komponen.
Tabel 1 : Kertas Kerja Penetapan Peringkat Komponen Bank Muamalat Indonesia (BMI) Tahun 2007-2010
No Komponen Hasil Perhitungan Peringkat
2 Bilson Simamora, Analisis Multivariat Pemasaran , (Jakarta: PT. RajaGrafindo Persada, 2005),
h. 143.
3 Endri,  “Prediksi  Kebangkrutan  Bank  Untuk  Menghadapi  dan  Mengeloal  Perubahan Lingkungan Bisnis: Analisis Model Altman’s Z-Score” , Perbanas Quarterly Review, Volume 2, (Maret, 2009), h. 43.
2007  2008  2009  2010 1 Permodalan a. KPMM 10.70%  11.49%  10.94%  12.80% 2 2 2 1 b. ECR 3.81 2.54 1.7 2.72 2 3 4 3 2 Kualitas Aset a. KAP 0.97 0.97 0.96 0.96 2 2 2 2 b. NPF 2.08%  2.07%  4.25%  3.82% 2 2 2 2 3 Rentabilitas a. NOM -0.47%  -0.26%  -0.56%  -0.31% 5 5 5 5 b. ROA 1.40%  1.99%  0.43%  1.53% 2 1 4 1 c. REO 91.61%  82.00%  93.47%  87.07% 5 2 5 4 d. ROE 13.03%  18.59%  4.50%  15.33% 2 2 4 2 4 Likuiditas a. STM 0.63%  0.59%  20.33%  14.42% 5 5 2 4 b. STMP 8.27%  5.91%  26.64%  20.61% 5 5 4 4
Sumber: Diolah dari laporan keuangan Bank Muamalat Indonesia
Berdasarkan data statistik atas, masing-masing rasio dari tiap komponen me- ngalami fluktuasi dan cenderung progres. Fakta menarik datang dari faktor kualitas aset. Selama empat tahun, dua komponen rasio faktor tersebut yaitu rasio KAP dan ECR  senantiasa  menduduki  peringkat  kedua.  Meskipun  beberapa  rasio  ada  yang mengalami  penurunan,  namun  secara  keseluruhan  Bank  Muamalat  Indonesia cukup mampu mempertahankan kondisi kesehatannya.
Tabel 2 : Kertas Kerja Penetapan Peringkat Komponen Bank Syariah Mandiri (BSM) Tahun 2007-2010
No  Komponen Hasil Perhitungan Peringkat 2007  2008  2009  2010 1 Permodalan a. KPMM 9.20%  6.93% 7.61% 5.74% 2 4 4 5 b. ECR 1.06 1.86 1.96 2.27 4 4 4 3 2 Kualitas Aset a. KAP 0.94 0.97 0.97 0.98 3 2 2 2 b. NPF 4.35%  5.64% 4.68% 3.44% 2 3 2 2 3 Rentabilitas a. NOM -0.32%  -0.60% -0.41% -0.35% 5 5 5 5 b. ROA 0.80%  1.35% 1.98% 2.69% 3 2 1 1 c. REO 106.21%  101.48%  93.06%  91.96% 5 5 5 5 d. ROE 8.19%  13.93%  20.63%  29.68% 3 2 1 1
4  Likuiditas
Shofaun Nada: Penerapan Metode Multiple Discriminant Analysis 224
a. STM 0.29%  0.00% 0.30% 0.00% 5 5 5 5 b. STMP 22.63%  18.02% 9.26% 5.01% 4 5 5 5
Sumber: Diolah dari laporan keuangan Bank Syariah Mandiri
Kondisi yang serupa namun tak sama diperlihatkan oleh Bank Syariah Mandiri. Selama kurun waktu periode tahun 2007-2010, trend kesehatan bank jika dilihat per komponen rasio dari masing-masing faktor sangat variatif. Selain ada beberapa rasio yang berfluktuasi, tidak sedikit pula rasio yang bersifat konsisten, salah satunya ialah rasio REO dan STM. Hal menarik dari tabel di atas tak lain adalah nilai rasio KPMM pada  Bank  Syariah  Mandiri  yang  kian  merosot.  Keadaan  ini  menjadi  menarik lantaran Bank Syariah Mandiri merupakan bank syariah terbesar di Indonesia saat ini. Akan tetapi, bank ini justru kurang baik dalam mengatur serta mengelola komposisi permodalan  hingga  harus  menempati  peringkat  kelima  pada  tahun  2010  dengan nilai rasio KPMM yang hanya sebesar 5.74%.
Tabel 3 : Kertas Kerja Penetapan Peringkat Komponen Bank Mega Syariah (BMS)Tahun 2007-2010
No Komponen Hasil Perhitungan Peringkat 2007  2008  2009  2010 1 Permodalan a. KPMM 10.86%  12.12%  20.83%  17.79% 2 1 1 1 b. ECR 7.32 7.22 5.47 5.4 1 1 1 1 2 Kualitas Aset a. KAP 0.99 0.99 0.97 0.97 1 1 2 2 b. NPF 0.57% 3.93% 8.52% 11.2% 1 2 4 4 3 Rentabilitas
a. NOM -0.16% -0.36% -0.29% -0.2% 5 5 5 5 b. ROA 3.14% 0.6% 2.13% 1.82% 1 3 1 1 c. REO 69.08%  93.58%  91.21%  92.48% 1 5 5 5 d. ROE 26.39% 4.95%  19.06%  16.34% 1 4 2 2 4 Likuiditas a. STM 0% 0% 0% 0% 5 5 5 5 b. STMP 36.64%  35.83%  14.91%  11.87% 3 3 5 5
Sumber: Diolah dari laporan keuangan Bank Mega Syariah
Hasil penelitian di atas menggambarkan kondisi kesehatan Bank Mega Syariah yang jika dilihat secara keseluruhan cukup baik. Akan tetapi, jika dilihat per masing- masing  rasio,  akan  terlihat  kondisi  yang  berbeda.  Salah  satu  yang  menjadi  pusat
Al-Iqtishad: Vol. V, No. 2, Juli 2013
a. STM 0.29%  0.00% 0.30% 0.00% 5 5 5 5
b. STMP
22.63%  18.02% 9.26% 5.01% 4 5 5
5
Sumber: Diolah dari laporan keuangan Bank Syariah Mandiri
Kondisi yang serupa namun tak sama diperlihatkan oleh Bank Syariah Mandiri. Selama kurun waktu periode tahun 2007-2010, trend kesehatan bank jika dilihat per komponen rasio dari masing-masing faktor sangat variatif. Selain ada beberapa rasio yang berfluktuasi, tidak sedikit pula rasio yang bersifat konsisten, salah satunya ialah rasio REO dan STM. Hal menarik dari tabel di atas tak lain adalah nilai rasio KPMM pada  Bank  Syariah  Mandiri  yang  kian  merosot.  Keadaan  ini  menjadi  menarik lantaran Bank Syariah Mandiri merupakan bank syariah terbesar di Indonesia saat ini. Akan tetapi, bank ini justru kurang baik dalam mengatur serta mengelola komposisi permodalan  hingga  harus  menempati  peringkat  kelima  pada  tahun  2010  dengan nilai rasio KPMM yang hanya sebesar 5.74%.
Tabel 3 : Kertas Kerja Penetapan Peringkat Komponen Bank Mega Syariah (BMS)Tahun 2007-2010
No Komponen Hasil Perhitungan Peringkat 2007  2008  2009  2010 1 Permodalan a. KPMM 10.86%  12.12%  20.83%  17.79% 2 1 1 1 b. ECR 7.32 7.22 5.47 5.4 1 1 1 1 2 Kualitas Aset a. KAP 0.99 0.99 0.97 0.97 1 1 2 2 b. NPF 0.57% 3.93% 8.52% 11.2% 1 2 4 4 3 Rentabilitas a. NOM -0.16% -0.36% -0.29% -0.2% 5
5 5 5 b. ROA 3.14% 0.6% 2.13% 1.82% 1 3 1 1 c. REO
69.08%  93.58%  91.21%  92.48%
1 5 5 5 d. ROE 26.39% 4.95%  19.06%  16.34% 1 4 2 2
4 Likuiditas a. STM 0% 0% 0% 0% 5 5 5 5 b. STMP 36.64%  35.83%  14.91%  11.87% 3 3 5 5 Sumber: Diolah dari laporan keuangan Bank Mega Syariah
Hasil penelitian di atas menggambarkan kondisi kesehatan Bank Mega Syariah yang jika dilihat secara keseluruhan cukup baik. Akan tetapi, jika dilihat per masing- masing  rasio,  akan  terlihat  kondisi  yang  berbeda.  Salah  satu  yang  menjadi  pusat
perhatian sekaligus mencengangkan adalah fakta bahwa bank ini memiliki kualitas likuiditas yang sangat buruk. Hal ini tercermin dari nilai rasio STM sebesar 0% dan itu terjadi secara kontinu selama empat tahun. Kabar baiknya adalah rasio STMP yang setidaknya  masih  memiliki  kemampuan  dalam  memenuhi  kewajiban  jangka pendek bank terhadap pihak-pihak lain, meskipun nilainya kian menurun di setiap tahun. Hal ini jelas menjadi pekerjaan rumah bagi Bank Mega Syariah untuk terus meningkatkan kinerja perusahaan.

## Hasil Perhitungan MDA
Berikut ini disajikan tabel hasil perhitungan gejala financial distress dengan menggunakan metode Multiple Discriminant Analysis MDA Altman Z- Score .
a. Bank Muamalat Indonesia (BMI)
Tabel 4: Hasil Perhitungan MDA Bank Muamlat Indonesia (BMI) Tahun 2007-2010
Tahun Variabel X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 2007 -0.345 0.021 0.02 0.25 0.121 2008 -0.345 0.027 0.024 0.29 0.117 2009 -0.444 0.017 0.004 0.37 0.109 2010 -0.518 0.021 0.011 0.32 0.088 Koefisien 0.717 0.847 3.107 0.42 0.998 Z 2007 -0.24737  0.017787 0.06214 0.105 0.120758 0.05832 2008 -0.24737  0.022869  0.074568  0.1218 0.116766 0.088638 2009 -0.31835  0.014399  0.012428  0.1554 0.108782 -0.02734 2010 -0.37141  0.017787  0.034177  0.1344 0.0 87824 -0.09722
Sumber: Diolah dari laporan keuangan Bank Muamalat Indonesia
Berdasarkan hasil perhitungan dengan menggunakan metode MDA untuk mengetahui  gejala financial  distress pada  Bank  Muamalat  Indonesia,  nilai  Z- Score bank berada di bawah 1.81. Ini berarti, Bank Muamalat Indonesia meng- alami kesulitan keuangan dan berisiko tinggi yang mengarah pada kebangkrutan. Nilai Z yang rendah ini salah satunya disebabkan oleh nilai variabel X 1 yang kecil. Nilai X 1 yang mencapai angka minus dikarenakan jumlah kewajiban lancar yang lebih besar dibanding jumlah aktiva lancar.
Shofaun Nada: Penerapan Metode Multiple Discriminant Analysis 226
b. Bank Syariah Mandiri (BSM)
Tabel 5 : Hasil Perhitungan MDA Bank Syariah Mandiri (BSM) Tahun 2007-2010
Tahun Variabel X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 2007 -0.289 0.035 0.013 0.13 0.109 2008 -0.31 0.038 0.017 0.2 0.119 2009 -0.389 0.043 0.02 0.22 0.11 2010 -0.416 0.042 0.018 0.14 0.103 Koefisien 0.717 0.847 3.107 0.42 0.998 Z 2007 -0.20721  0.029645  0.040391  0.0546  0.108782  0.026205 2008 -0.22227  0.032186  0.052819 0.084 0.118762  0.065497 2009 -0.27891  0.036421 0.06214 0.0924 0.10978 0.021828 2010 -0.29827  0.035574  0.055926  0.0588  0.102794  -0.04518
Sumber: Diolah dari laporan keuangan Bank Syariah Mandiri
Hasil  penelitian  terkait  gejala financial  distress pada  Bank  Syariah  Mandiri memberikan  hasil  yang  senada  dengan  bank  sebelumnya.  Bank  Syariah  Mandiri yang notabene merupakan bank syariah terbesar di Indonesia, juga mengalami ke- sulitan keuangan  bahkan  dapat  dikatakan  bank ini  bangkrut lantaran nilai Z- Score yang jauh dari standar minimum. Faktor utama yang menjadi pemicu kondisi ini tak lain adalah nilai X 1 yang sangat kecil hingga mencapai angka minus.
c. Bank Mega Syariah (BMS)
Tabel 6: Hasil Perhitungan MDA Bank Mega Syariah (BMS) Tahun 2007-2010
Tahun Variabel X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 2007 -0.761 0.036 0.05 0.22 0.153 2008 -0.538 0.035 0.008 0.18 0.119 2009 -0.484 0.014 0.019 0.23 0.209 2010 -0.524 0.021 0.013 0.18 0.177 Koefisien 0.717 0.847 3.107 0.42 0.998 Z 2007 -0.54564 0.030492 0.15535 0.0924 0.152694 -0.1147 2008 -0.38575 0.029645 0.024856 0.0756 0.118762 -0.13688
Al-Iqtishad: Vol. V, No. 2, Juli 2013
b. Bank Syariah Mandiri (BSM)
Tabel 5 : Hasil Perhitungan MDA Bank Syariah Mandiri (BSM)
Tahun 2007-2010 Tahun Variabel X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 2007 -0.289 0.035 0.013 0.13 0.109 2008 -0.31 0.038 0.017 0.2 0.119 2009 -0.389 0.043 0.02 0.22 0.11 2010 -0.416 0.042 0.018 0.14 0.103 Koefisien 0.717 0.847 3.107 0.42 0.998 Z 2007 -0.20721  0.029645  0.040391  0.0546  0.108782  0.026205 2008 -0.22227  0.032186  0.052819 0.084 0.118762  0.065497 2009 -0.27891  0.036421 0.06214 0.0924 0.10978 0.021828 2010 -0.29827  0.035574  0.055926  0.0588  0.102794  -0.04518
Sumber: Diolah dari laporan keuangan Bank Syariah Mandiri
Hasil  penelitian  terkait  gejala financial  distress pada  Bank  Syariah  Mandiri memberikan  hasil  yang  senada  dengan  bank  sebelumnya.  Bank  Syariah  Mandiri yang notabene merupakan bank syariah terbesar di Indonesia, juga mengalami ke- sulitan keuangan  bahkan  dapat  dikatakan  bank ini  bangkrut lantaran nilai Z- Score yang jauh dari standar minimum. Faktor utama yang menjadi pemicu kondisi ini tak lain adalah nilai X 1 yang sangat kecil hingga mencapai angka minus.
c. Bank Mega Syariah (BMS)
Tabel 6: Hasil Perhitungan MDA Bank Mega Syariah (BMS)
Tahun 2007-2010
Tahun Variabel X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 2007 -0.761 0.036 0.05 0.22 0.153 2008 -0.538 0.035 0.008 0.18 0.119 2009 -0.484 0.014 0.019 0.23 0.209 2010 -0.524 0.021 0.013 0.18 0.177 Koefisien 0.717 0.847 3.107 0.42 0.998 Z 2007 -0.54564 0.030492 0.15535 0.0924 0.152694 -0.1147 2008 -0.38575 0.029645 0.024856 0.0756 0.118762 -0.13688
2009 -0.34703 0.011858 0.059033 0.0966 0.208582 0.029045 2010 -0.37571 0.017787 0.040391 0.0756 0.176646 -0.06528
Sumber: Diolah dari laporan keuangan Bank Mega Syariah
Tabel hasil perhitungan gejala financial distress yang mengarah pada kebang- krutan  dengan  menggunakan  metode  MDA  Altman  Z- Score pada  Bank  Mega  Sya- riah, menunjukan hasil yang sama dengan bank-bank sebelumnya yang menyatakan bahwa bank ini mengalami kesulitan keuangan. Tidak jauh berbeda dengan kedua bank sebelumnya, nilai X 1 yang berada di bawah angka 0 bahkan mencapai angka minus, ditambah nilai X 2 yang kian menurun menjadi penyebab nilai Z- Score yang dihasilkan  sangat  kecil  dan  jauh  dari  angka  minimal  yang  telah  ditetapkan  agar terbebas dari kebangkrutan.

## Predikat Kesehatan Bank
a. Faktor Capital, Asset,Earning dan Liquidity
Tabel 7: Matriks Predikat Kesehatan BMI, BSM dan BMS
Tahun 2007-2010
Tahun Capital, Asset, Earning dan Liquidity BMI BSM BMS Peringkat Predikat Peringkat Predikat Peringkat Predikat 2007 2 Sehat 3 Cukup Sehat 1 Sangat Sehat 2008 2 Sehat 3 Cukup Sehat 2 Sehat 2009 3 Cukup Sehat 3 Cukup Sehat 3 Cukup Sehat 2010 2 Sehat 3 Cukup Sehat 3 Cukup Sehat
Sumber: Diolah dari laporan keuangan BMI, BSM dan BMS.
Setelah pada tabel-tabel sebelumnya ditampilkan dan dinarasikan mengenai peringkat rasio dari setiap komponen di tiga bank syariah yakni BMI, BSM dan BMS, maka  tabel  4.7  ini  menggambarkan  predikat  kesehatan  bank  secara  keseluruhan. Dari  data  di  atas,  diketahui  BMI  merupakan  bank  dengan  kondisi  kesehatan  yang paling  baik  di  antara  dua  bank  lain.  Sementara  BSM  selama  periode  2007-2010 konsisten berada di peringkat 3 dengan predikat “cukup sehat”. Sedangkan tingkat kesehatan  BMS  kian  mengalami  penurunan  hingga  di  tahun  2009-2010  BMS  harus puas menyandang predikat sebagai bank “cukup sehat”.
Shofaun Nada: Penerapan Metode Multiple Discriminant Analysis 228

## b. Metode MDA
Tabel 8: Matriks Predikat Z-Score BMI, BSM dan BMS Tahun 2007-2010
Tahun Multiple Discriminant Analysis BMI BSM BMS Nilai Z Predikat Nilai Z Predikat Nilai Z Predikat 2007 0.05832 Bangkrut 0.02621 Bangkrut -0.1147 Bangkrut 2008 0.088638  Bangkrut 0.0655 Bangkrut -0.13688 Bangkrut 2009 -0.02734 Bangkrut 0.02183 Bangkrut  0.029045  Bangkrut 2010 -0.09722 Bangkrut -0.0452 Bangkrut -0.06528 Bangkrut
Sumber: Diolah dari laporan keuangan BMI, BSM dan BMS.
Dari tabel di atas dapat disimpulkan bahwa semua bank syariah yang menjadi objek penelitian ini masuk dalam kategori “bangkrut”. Sebagaimana telah dijelaskan sebelumnya,  nilai  X 1 yang  berada  di  bawah  angka  0  dan  minus  ditambah  nilai koefisien  pengali  rasio  X 1 ( net  working  capital  to  total  assets )  yang  cukup  besar menjadi  faktor  utama  nilai  Z  sangat  rendah.  Berdasarkan  data  di  atas  pula,  dapat terlihat  bahwa  Bank  Mega  Syariah  merupakan  bank  yang  memiliki  potensi  paling tinggi  terhadap  eksistensi  gejala financial  distress yang  mengarah  pada  kebang- krutan.  meskipun  demikian,  seluruh  bank  harus  terus  meningkatkan  kinerja  dan melakukan  evaluasi  agar  terhindar  dari  kondisi financial  distress yang  mengarah pada kebangkrutan.

## Interpretasi dan Analisis
Hasil perhitungan dan penilaian tingkat kesehatan bank syariah menggunakan faktor capital,  assets,  earning dan liquidity menunjukan  ketiga  bank  syariah  yang menjadi objek penelitian tergolong sehat. Kecuali Bank Syariah Mandiri yang selama empat  tahun  konsisten  berada  dalam  kategori  cukup  sehat.  Sementara  hasil  per- hitungan  dengan  menggunakan  metode  MDA  terhadap  tiga  sampel  bank  syariah memberikan hasil bahwa seluruh bank tergolong bangkrut di setiap tahun nya yaitu, 2007-2010. Oleh karena itu, dapat dikatakan bahwa terdapat perbedaan hasil peni- laian dari kedua metode tersebut.
Walaupun metode Multiple Discriminant Analysis (MDA) yang dipelopori oleh Edward  I.  Altman  merupakan  metode  yang  diperuntukan  untuk  perusahaan manufaktur,  namun  seiring  perjalanan  waktu  metode  ini  banyak  digunakan  oleh
Al-Iqtishad: Vol. V, No. 2, Juli 2013

## b. Metode MDA
Tabel 8: Matriks Predikat Z-Score BMI, BSM dan BMS Tahun 2007-2010
Tahun Multiple Discriminant Analysis BMI BSM BMS Nilai Z Predikat Nilai Z Predikat Nilai Z Predikat 2007 0.05832 Bangkrut 0.02621 Bangkrut -0.1147 Bangkrut 2008 0.088638  Bangkrut 0.0655 Bangkrut -0.13688 Bangkrut 2009 -0.02734 Bangkrut 0.02183 Bangkrut  0.029045  Bangkrut 2010 -0.09722 Bangkrut -0.0452 Bangkrut -0.06528 Bangkrut Sumber: Diolah dari laporan keuangan BMI, BSM dan BMS.
Dari tabel di atas dapat disimpulkan bahwa semua bank syariah yang menjadi objek penelitian ini masuk dalam kategori “bangkrut”. Sebagaimana telah dijelaskan sebelumnya,  nilai  X 1 yang  berada  di  bawah  angka  0  dan  minus  ditambah  nilai koefisien  pengali  rasio  X 1 ( net  working  capital  to  total  assets )  yang  cukup  besar menjadi  faktor  utama  nilai  Z  sangat  rendah.  Berdasarkan  data  di  atas  pula,  dapat terlihat  bahwa  Bank  Mega  Syariah  merupakan  bank  yang  memiliki  potensi  paling tinggi  terhadap  eksistensi  gejala financial  distress yang  mengarah  pada  kebang- krutan.  meskipun  demikian,  seluruh  bank  harus  terus  meningkatkan  kinerja  dan melakukan  evaluasi  agar  terhindar  dari  kondisi financial  distress yang  mengarah pada kebangkrutan.

## Interpretasi dan Analisis
Hasil perhitungan dan penilaian tingkat kesehatan bank syariah menggunakan faktor capital,  assets,  earning dan liquidity menunjukan  ketiga  bank  syariah  yang menjadi objek penelitian tergolong sehat. Kecuali Bank Syariah Mandiri yang selama empat  tahun  konsisten  berada  dalam  kategori  cukup  sehat.  Sementara  hasil  per- hitungan  dengan  menggunakan  metode  MDA  terhadap  tiga  sampel  bank  syariah memberikan hasil bahwa seluruh bank tergolong bangkrut di setiap tahun nya yaitu,
2007-2010. Oleh karena itu, dapat dikatakan bahwa terdapat perbedaan hasil peni- laian dari kedua metode tersebut.
Walaupun metode Multiple Discriminant Analysis (MDA) yang dipelopori oleh Edward  I.  Altman  merupakan  metode  yang  diperuntukan  untuk  perusahaan manufaktur,  namun  seiring  perjalanan  waktu  metode  ini  banyak  digunakan  oleh
peneliti  untuk  menilai  gejala financial  distress di  bank.  Akan  tetapi,  penerapan metode  ini  ternyata  tidak applicable jika  dilakukan  pada  perbankan.  Hal  ini dikarenakan karakteristik perbankan sebagai financial intermediatory jauh berbeda dengan  karakteristik  perusahaan-perusahaan  lain.  Dengan  ada  nya  fungsi  tersebut memberikan  implikasi  bahwa  bank  memiliki current  assets (aktiva  lancar)  yang lebih  kecil  dibandingkan current  liabilities (kewajiban  lancar).  Aktiva  lancar  yang kecil  tidak  akan  cukup  untuk  menutupi  kewajiban  lancar. 4 Hal  ini  sangat berpengaruh  terhadap  variabel  X 1 yaitu, net  working  capital  to  total  assets yang bernilai negatif pada penelitian ini.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Endri  pada  tahun  2009  terhadap  tiga  bank umum  syariah  yaitu,  Bank  Muamalat  Indonesia,  Bank  Syariah  Mandiri  dan  Bank Mega  Syariah  selama  tiga  tahun  (2005-2007)  juga  menunjukan  nilai  Z  yang  negatif atau dibawah standar minimum dan tergolong bangkrut. Hasil yang sama juga terjadi pada  penelitian  Rahmat  yang  menganalisa  kemungkinan  kesulitan  dan kebangkrutan  pada  perbankan  Indonesia  pasca  kebijakan  Bank  Indonesia  pada tanggal  13  Maret  1999  terhadap  18  bank go-public .  Hasil  penelitian  mengatakan bahwa,  model  Z- Score tidak  dapat  diterapkan  pada  dunia  perbankan  Indonesia, karena  menghasilkan  hal  yang  bertolak  belakang  terutama  untuk  bank-bank  yang dapat beroperasi tanpa replikasi. 5
Berdasarkan hasil penilaian terkait eksistensi gejala financial distress yang mengarah  pada  kebangkrutan  menggunakan  metode Multiple  Discriminant Analysis (MDA)  Altman Z-Score ,  didapatkan  kenyataan  bahwa  semua  bank syariah yang menjadi objek penelitian masuk dalam kategori bangkrut. Hasil ini diperoleh dari persamaan fungsi diskriminan Altman :
Z = 0.717X 1 + 0.847X 2 + 3.107X 3 + 0.420X 4 + 0.998X 5
Selanjutnya,  nilai  masing-masing  rasio  yang  diwakili  dengan  variabel  X 1 sampai  X 5 dimasukan  ke  dalam  persamaan  tersebut  untuk  dikalikan  dengan multiplier coefficient masing-masing dan diakumulasi sehingga mendapatkan nilai Z. Nilai Z yang rendah disebabkan oleh nilai X 1 yang kecil lantaran karakteristik bank sebagai  lembaga  depositori  sehingga  memiliki current  liabilities yang  lebih  besar dibanding current assets . Nilai X 1 yang selalu digadang-gadang menjadi faktor utama nilai Z rendah dan memasukan semua bank ke dalam kategori  bangkrut, pada akhirnya menyiratkan sebuah pertanyaan apakah variabel X 1 ini benar-benar memiliki peranan yang besar
4 Endri,  “Prediksi  Kebangkrutan  Bank  untuk  Menghadapi  dan  Mengelola  Perubahan  Lingku- ngan Bisnis: Analisis Model Altman’s Z- Score ”, Perbanas Quarterly Review, Vol. 2, (Maret, 2009), h. 41. 5 Endri,  “Prediksi  Kebangkrutan  Bank  untuk  Menghadapi  dan  Mengelola  Perubahan  Lingku- ngan Bisnis”, h. 40.
Shofaun Nada: Penerapan Metode Multiple Discriminant Analysis
atau dominan dalam  menentukan nilai Z. Untuk menjawab pertanyaan tersebut, pe- neliti mencoba membuat fungsi diskriminan baru dengan memasukan nilai masing- masing  variabel  berdasarkan  hasil  penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan formula fungsi diskriminan milik Altman. Sampel penelitian ini menggunakan objek penelitian  yang  terdiri  atas  tiga  bank  dengan  periode  empat  tahun  (2007-2010), sehingga jika diakumulasi jumlah sampel pada penelitian ini berjumlah 12 dengan mengabaikan  unsur  tahun  penelitian  dan  nama  bank  pada  saat  pengolahan  data menggunakan media SPSS. Dikarenakan pada penelitian sebelumnya semua bank masuk dalam kategori bangkrut, maka dalam membuat fungsi diskriminan baru ini penulis membuat asumsi beberapa masuk dalam kategori sehat, bangkrut dan grey area . Pada pembuatan fungsi diskriminan baru ini pula, penulis mengabaikan faktor tahun dan jenis bank agar lebih mudah pada saat proses pengolahan data.
Setelah  data-data  tersebut  dimasukan  dan  diolah  menggunakan  bantuan SPSS, maka hasil yang diperoleh berupa fungsi diskriminan baru yaitu:
D1 = -12.575 + 5.489X 1 + 258.629X 2 – 163.630X 3 + 12.299X 4 + 62.244X 5 D2 = -9.288 + 3.388X 1 + 48.631X 2 -5.888X 3 + 22.833X 4 +34.973X 5
Nilai multiplier  coefficient pada  persamaan  di  atas  di  dapat  pada  tabel canonical discriminant function coefficients seperti tergambar pada tabel di bawah ini:
Canonical Discriminant Function
Coefficients Function 1 2 x1 5.489 3.388 x2 258.629 48.631 x3 -163.630 -5.888 x4 12.299 22.833 x5 62.244 34.973 (Constant) -12.575 -9.288

## Unstandardized coefficients
Dengan kedua persamaan ini, kita dapat menghitung skor diskriminan dengan fungsi 1 maupun fungsi 2 pada setiap objek. Untuk memprediksi keanggotaan setiap objek,  apakah  masuk  dalam  kategori  1,  2  atau  3,  SPSS  sudah  memberikan  hasil berupa data mengenai keanggotaan setiap objek berdasarkan peluang sebagaimana dipaparkan hasil perhitungan SPSS di bawah ini:
Al-Iqtishad: Vol. V, No. 2, Juli 2013
atau dominan dalam  menentukan nilai Z. Untuk menjawab pertanyaan tersebut, pe- neliti mencoba membuat fungsi diskriminan baru dengan memasukan nilai masing- masing  variabel  berdasarkan  hasil  penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan formula fungsi diskriminan milik Altman. Sampel penelitian ini menggunakan objek penelitian  yang  terdiri  atas  tiga  bank  dengan  periode  empat  tahun  (2007-2010), sehingga jika diakumulasi jumlah sampel pada penelitian ini berjumlah 12 dengan mengabaikan  unsur  tahun  penelitian  dan  nama  bank  pada  saat  pengolahan  data menggunakan media SPSS. Dikarenakan pada penelitian sebelumnya semua bank masuk dalam kategori bangkrut, maka dalam membuat fungsi diskriminan baru ini penulis membuat asumsi beberapa masuk dalam kategori sehat, bangkrut dan grey area . Pada pembuatan fungsi diskriminan baru ini pula, penulis mengabaikan faktor tahun dan jenis bank agar lebih mudah pada saat proses pengolahan data.
Setelah  data-data  tersebut  dimasukan  dan  diolah  menggunakan  bantuan SPSS, maka hasil yang diperoleh berupa fungsi diskriminan baru yaitu:
D1 = -12.575 + 5.489X 1 + 258.629X 2 – 163.630X 3 + 12.299X 4 + 62.244X 5 D2 = -9.288 + 3.388X 1 + 48.631X 2 -5.888X 3 + 22.833X 4 +34.973X 5
Nilai multiplier  coefficient pada  persamaan  di  atas  di  dapat  pada  tabel canonical discriminant function coefficients seperti tergambar pada tabel di bawah ini:
Canonical Discriminant Function Coefficients Function 1 2 x1 5.489 3.388 x2 258.629 48.631 x3 -163.630 -5.888 x4 12.299 22.833 x5 62.244 34.973 (Constant) -12.575 -9.288 Unstandardized coefficients
Dengan kedua persamaan ini, kita dapat menghitung skor diskriminan dengan fungsi 1 maupun fungsi 2 pada setiap objek. Untuk memprediksi keanggotaan setiap objek,  apakah  masuk  dalam  kategori  1,  2  atau  3,  SPSS  sudah  memberikan  hasil berupa data mengenai keanggotaan setiap objek berdasarkan peluang sebagaimana dipaparkan hasil perhitungan SPSS di bawah ini:

## Tabel 9: Hasil Analisis Berupa Predicted Group, Z-Scores dan Peluang Keanggotaan Objek
d x1 x2 x3 x4 x5 Dis_1  Dis1_1 Dis2_1 Dis1_2 Dis2_2 Dis3_2 1 -0.345 0.021 0.02 0.25 0.121 1 -1.70371 0.3865 0.96212 0.00145 0.03643 3 -0.345 0.027 0.024 0.29 0.117 3 -0.56347 1.42817 0.07652 0.00563 0.91785 3 -0.444 0.017 0.004 0.37 0.109 3 0.06537 2.27106 0.00211 0.00104 0.99685 1 -0.518 0.021 0.011 0.32 0.088 1 -2.3738 0.29754 0.99653 0.0001 0.00337 2 -0.289 0.035 0.013 0.13 0.109 2 1.14709 -1.86135 0.0005 0.99525 0.00425 2 -0.31 0.038 0.017 0.2 0.119 2 2.63656 0.13789 0 0.77852 0.22148 3 -0.389 0.043 0.02 0.22 0.11 2 2.69095 0.23761 0 0.73695 0.26304 2 -0.416 0.042 0.018 0.14 0.103 2 1.19175 -1.96219 0.00038 0.99652 0.0031 1 -0.761 0.036 0.05 0.22 0.153 1 -3.39381 -0.03604 0.99994 0 0.00006 2 -0.538 0.035 0.008 0.18 0.119 2 1.83583 -1.18419 0.00005 0.9851 0.01485 3 -0.484 0.014 0.019 0.23 0.209 3 1.11802 2.20198 0.00007 0.00316 0.99677 1 -0.524 0.021 0.013 0.18 0.117 1 -2.65077 -1.91698 0.99976 0.00022 0.00002
Fakta yang diperoleh dari tabel ini adalah semua objek tepat prediksi kecuali objek nomor 6, yang semuladiasumsikan berada pada kategori 3 ( grey area ) ternyata masuk dalam kategori 2 (sehat). Pengklasifikasian ini diperoleh dengan melihat nilai group centroids . Nilai centroid untuk masing-masing grup dan masing-masing fungsi dijelaskan pada tabel di bawah ini:
Functions at Group Centroids
D Function 1 2 1 -2.531 -.317 2 1.703 -1.217 3 .828 1.535
Lain halnya dengan model diskriminan dua grup, pada model diskriminan tiga  grup  atau  lebih cutting  score tidak  lagi  dapat  digunakan  sebagai  kriteria dalam  memprediksi  keanggotaan  setiap  objek.  Oleh  Karena  itu,  program  SPSS sudah melakukan prediksi serta memberikan peluang keanggotaan setiap objek.
Shofaun Nada: Penerapan Metode Multiple Discriminant Analysis
Salah  satu  cara  lain  yang  dapat  digunakan  untuk  melihat  kenaggotaan  setiap obejk adalah dengan memeriksa peta territorial. 6
Peta teritorial memperlihatkan territorial setiap grup. Jika terdapat anggota grup masuk  dalam teritorial grupnya, berarti keanggotaan anggota itu  diperiksa secara  tepat.  Namun,  jika  awalnya  anggota  grup  1  tetapi  masuk  dalam  teritori grup  2  maka  keanggotaan  anggota  itu  salah  prediksi. 7 Untuk  melihat  apakah anggota-anggota tersebut tepat prediksi atau tidak (berada di dalam atau di luar teritorial),  dapat  dilihat  pada  diagram canonical  discriminant  functions yang merupakan kombinasi antara territorial map dengan scattergram .
Pada diagram di atas, terlihat dari empat anggota grup 1 semuanya tepat prediksi. Begitu pun halnya dengan grup 2. Dari empat anggota grup 2 yang dipre- diksi semuanya tepat prediksi. Sedangkan dari empat anggota grup 3, terdapat 1 anggota yang masuk dalam grup 3. Sehingga jumlah anggota grup yang tepat pre- diksi adalah 3. Selanjutnya, dari 12 total sampel terdapat 11 objek yang diprediksi secara tepat keanggotaannya. Artinya, besar hit ratio adalah 91,67%. Pertanyaan  selanjutnya  yang  muncul  adalah,  apakah  kedua  fungsi  diskri- minan akurat dalam melakukan tugasnya. Untuk menjawab pertanyaan tersebut, kita dapat menghitung proportional chance criterion sebagaimana termaktub di bawah ini:
6 Bilson Simamora, Analisis Multivariat Pemasaran , (Jakarta: PT RajaGrafindo Persada, 2005), h. 185-186.
7 Bilson Simamora, Analisis Multivariat Pemasaran , h. 186.
Al-Iqtishad: Vol. V, No. 2, Juli 2013
Salah  satu  cara  lain  yang  dapat  digunakan  untuk  melihat  kenaggotaan  setiap obejk adalah dengan memeriksa peta territorial. 6
Peta teritorial memperlihatkan territorial setiap grup. Jika terdapat anggota grup masuk  dalam teritorial grupnya, berarti keanggotaan anggota itu  diperiksa secara  tepat.  Namun,  jika  awalnya  anggota  grup  1  tetapi  masuk  dalam  teritori grup  2  maka  keanggotaan  anggota  itu  salah  prediksi. 7 Untuk  melihat  apakah anggota-anggota tersebut tepat prediksi atau tidak (berada di dalam atau di luar teritorial),  dapat  dilihat  pada  diagram canonical  discriminant  functions yang merupakan kombinasi antara territorial map dengan scattergram .
Pada diagram di atas, terlihat dari empat anggota grup 1 semuanya tepat prediksi. Begitu pun halnya dengan grup 2. Dari empat anggota grup 2 yang dipre- diksi semuanya tepat prediksi. Sedangkan dari empat anggota grup 3, terdapat 1 anggota yang masuk dalam grup 3. Sehingga jumlah anggota grup yang tepat pre- diksi adalah 3. Selanjutnya, dari 12 total sampel terdapat 11 objek yang diprediksi secara tepat keanggotaannya. Artinya, besar hit ratio adalah 91,67%.
Pertanyaan  selanjutnya  yang  muncul  adalah,  apakah  kedua  fungsi  diskri- minan akurat dalam melakukan tugasnya. Untuk menjawab pertanyaan tersebut, kita dapat menghitung proportional chance criterion sebagaimana termaktub di bawah ini:
6 Bilson Simamora, Analisis Multivariat Pemasaran , (Jakarta: PT RajaGrafindo Persada, 2005), h. 185-186.
7 Bilson Simamora, Analisis Multivariat Pemasaran , h. 186.
C PRO = (4/12) 2 + (4/12) 2 + (3/12) 2
= 28.47%.
Hasil perhitngan menunjukan nilai hit ratio jauh di atas CPRO, hal tersebut berarti kedua fungsi diskriminan telah melakukan tugas dengan akurat.
Hal  ini  tentu  bertolak  belakang  dengan  formula  yang  dimiliki  Altman,  di mana pada fungsi diskriminan milik Altman, cutting score untuk masuk ke dalam kategori financial distress yang mengarah pada kebangkrutan (grup 1) ialah jika nilai  diskriminan  di  bawah  1.81.  sementara  jika nilai diskriminan berkisar antara
1.81-2.99  objek  yang  dalam  hal  ini  bank  syariah  masuk  dalam  kategori grey  area (grup 2) dan termasuk dalam kategori sehat (grup 3) jika nilai  diskriminan  di atas 2.99. Perbedan tidak hanya terletak pada cutting score yang menjadi tolak ukur atau batas  minimum  suatu  objek  masuk  dalam  kategori  apa,  melainkan  juga  terletak pada  pemakaian  grup.  Jika  pada  metode  Altman  grup  1  adalah  bangkrut,  grup  2 masuk  dalam grey  area dan  grup  3  adalah  sehat,  pada  hasil  penelitian  ini  grup  1 berada pada daerah bangkrut, grup 2 berarti bank atau objek penelitian ini masuk dalam kategori sehat dan grup 3 grey area (daerah abu-abu). Akan tetapi, yang paling membedakan adalah hasil penelitian dengan meng- gunakan fungsi diskriminan yang dirancang Altman dengan fungsi diskriminan baru yang diperoleh berdasarkan hasil perhitungan menggunakan metode Altman. Hasil perhitungan mengunakan formula atau fungsi diskriminan milik Altman mengatakan semua  bank  syariah  yang  menjadi  objek  peneltian  ini  dalam  kategori  bangkrut. Sedangkan  hasil  perhitungan  menggunakan  fungsi  diskriminan  baru  memberikan hasil  yang  variatif  dan  cenderung  rata  yaitu,  empat  bank  tergolong  bangkrut,  tiga bank grey area dan lima lainnya tergolong sehat.
Jika pada penelitian-penelitian terdahulu yang pernah dilakukan, disebutkan bahwa  variabel  X 1 (net  working  capital  to  tota  lassets) merupakan  faktor  paling dominan  yang  memengaruhi  nilai  diskriminan  dan  mengakibatkan  nilai  D  yang dihasilkan  kecil.  Alasan  ini  cukup  masuk  akal  lantaran  karakteristik  bank  sebagai lembaga  depositori  dan  memiliki  kewajiban  lancar  yang  lebih  besar  dibanding jumlah  aset  yang  dimilki.  Pernyataan  tersebut  ternyata  bertolak  belakang  dengan hasil  yang  diberikan  SPSS.  Hasil  SPSS  menunjukan  variabel  yang  paling  berperan adalah variabel X 2 (retained earnings to total assets) dan  X 5 (sales to total assets) . Untuk  mencari  tahu  prediktor  atau  variabel  independen  mana  yang  paling  ber- kontribusi  dalam  melakukan  diskriminasi  dapat  dilihat  pada  tabel standardized coefficient di bawah ini:
Shofaun Nada: Penerapan Metode Multiple Discriminant Analysis
Standardized Canonical

## Discriminant Function Coefficients
Function 1 2 x1 .680 .419 x2 2.304 .433 x3 -1.947 -.070 x4 .686 1.274 x5 2.012 1.131

## Penutup
Perhitungan mengenai tingkat kesehatan bank yang  mengacu pada stan- dar  pengukuran  kesehatan  bank  yang  ditetapkan  oleh  Bank  Indonesia  yaitu, metode CAMELS—di mana penulis membatasinya dengan hanya menggunakan empat faktor penilaian yakni, capital (permodalan), assetquality (kualitas aset), earning (rentabilitas) dan liquidity (likuiditas)—diperoleh hasil berikut: Pertama, Bank  Muamalat  Indonesia  masuk  dalam  kategori  “sehat”  kecuali  pada  tahun 2009,  tingkat  kesehatan  bank  menurun  1  tingkat  ke  peringkat  3  yang  meng- akibatkan bank masuk dalam kategori “cukup sehat”.
Kedua, Bank Syariah Mandiri secara konsisten berada dalam kategori “cu- kup sehat”. Salah satu faktor penyebab keadaan tersebut adalah jumlah kegiatan operasional bank yang tinggi, sehingga mengakibatkan inefisiensi kegiatan ope- rasional.  Hal  ini  sekaligus  membuktikan  bahwa  tingkat  total  aset  yang  dimiliki oleh  bank  tidak  mempengaruhi  hasil  penilaian  tingkat  kesehatan  metode  CA- MELS, melainkan kinerja yang optimal dalam mengatur dan mengelola bank lah yang mempengaruhi hasil penelitian ini.
Ketiga,  Bank  Mega  Syariah  memiliki  tingkat  kesehatan  bersifat  fluktuatif dan cenderung menurun. Diawali dengan predikat bank yang “sangat sehat” di tahun  2007,  kemudian  menjadi  bank  “sehat”  di  tahun  2008  dan  kembali  turun menjadi bank yang tergolong “cukup sehat” di tahun 2009 dan 2010.
Berdasarkan  hasil  perhitungan  yang  menggunakan  metode multiple  dis- criminant analysis (MDA)  untuk mengukur tingkat gejala financial distress pada bank syariah, diperoleh hasil bahwa seluruh bank syariah yang menjadi sampel kasus dalam kurun waktu empat tahun penelitian (2007-2010) berada dalam ka- tegori “bangkrut”. Hal ini disebabkan oleh Z- Score yang kurang dari 1.81. Selain itu, trend kebangkrutan pada ketiga bank syariah tersebut bersifat fluk-tuatif dan cenderung menurun.
Al-Iqtishad: Vol. V, No. 2, Juli 2013
Standardized Canonical

## Discriminant Function
Coefficients Function 1 2 x1 .680 .419 x2 2.304 .433 x3 -1.947 -.070 x4 .686 1.274 x5 2.012 1.131

## Penutup
Perhitungan mengenai tingkat kesehatan bank yang  mengacu pada stan- dar  pengukuran  kesehatan  bank  yang  ditetapkan  oleh  Bank  Indonesia  yaitu, metode CAMELS—di mana penulis membatasinya dengan hanya menggunakan empat faktor penilaian yakni, capital (permodalan), assetquality (kualitas aset), earning (rentabilitas) dan liquidity (likuiditas)—diperoleh hasil berikut: Pertama,
Bank  Muamalat  Indonesia  masuk  dalam  kategori  “sehat”  kecuali  pada  tahun 2009,  tingkat  kesehatan  bank  menurun  1  tingkat  ke  peringkat  3  yang  meng- akibatkan bank masuk dalam kategori “cukup sehat”.
Kedua, Bank Syariah Mandiri secara konsisten berada dalam kategori “cu- kup sehat”. Salah satu faktor penyebab keadaan tersebut adalah jumlah kegiatan operasional bank yang tinggi, sehingga mengakibatkan inefisiensi kegiatan ope- rasional.  Hal  ini  sekaligus  membuktikan  bahwa  tingkat  total  aset  yang  dimiliki oleh  bank  tidak  mempengaruhi  hasil  penilaian  tingkat  kesehatan  metode  CA- MELS, melainkan kinerja yang optimal dalam mengatur dan mengelola bank lah yang mempengaruhi hasil penelitian ini.
Ketiga,  Bank  Mega  Syariah  memiliki  tingkat  kesehatan  bersifat  fluktuatif dan cenderung menurun. Diawali dengan predikat bank yang “sangat sehat” di tahun  2007,  kemudian  menjadi  bank  “sehat”  di  tahun  2008  dan  kembali  turun menjadi bank yang tergolong “cukup sehat” di tahun 2009 dan 2010.
Berdasarkan  hasil  perhitungan  yang  menggunakan  metode multiple  dis- criminant analysis (MDA)  untuk mengukur tingkat gejala financial distress pada bank syariah, diperoleh hasil bahwa seluruh bank syariah yang menjadi sampel kasus dalam kurun waktu empat tahun penelitian (2007-2010) berada dalam ka- tegori “bangkrut”. Hal ini disebabkan oleh Z- Score yang kurang dari 1.81. Selain itu, trend kebangkrutan pada ketiga bank syariah tersebut bersifat fluk-tuatif dan cenderung menurun.
Hasil penelitian menggunakan formula MDA baru yang didapatkan berda- sarkan hasil penelitian sebelumnya dengan menggunakan formula MDA Altman menyatakan bahwa, tidak semua objek dalam penelitian ini masuk dalam kate- gori bangkrut. Selain itu, 11 dari 12 sampel tepat prediksi. []

## Pustaka Acuan
Buku/Artikel/Makalah:
Endri,  “Prediksi  Kebangkrutan  Bank  untuk  Menghadapi  dan  Mengelola  Per- ubahan  Lingkungan  Bisnis:  Analisis  Model  Altman’s  Z- Score ”,  Perbanas
Quarterly Review, Vol. 2 No. 1, (Maret 2009).
Hasanah, Nur, “Analisa Rasio Keuangan Model Altman dan Model Springate seba- gai  Early  Warning  System  (EWS)  terhadap  Prediksi  Kondisi  Bermasalah pada Bank Go Public ”, Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif Hidayatulah
Jakarta, 2010.
Nur  DP,  Emrinaldi.  “Analisis  Pengaruh  Praktek  Tata  Kelola  Perusahaan  ( Cor- porate  Governance )  terhadap  Kesulitan  Keuangan  ( Financial  Dis-tress ):
Suatu Kajian Empiris”,  Jurnal Bisnis dan Akuntansi. Vol. 9, (April, 2007). Permana,  Agung  Gemah,  “Penerapan  Analisis  Diskriminan  Altman  sebagai  Alat Untuk  Memprediksi  Potensi  Kebangkrutan  pada  Perusahaan  Manufaktur yang Go  Public di  BEI,”  Fakultas  Ekonomi  dan  Bisnis  UIN  Syarif  Hidaya- tullah Jakarta, 2009.
Rodoni, Ahmad, dkk., “Prediksi Kondisi Financial Distress Perusahaan Go-Public dengan  Menggunakan  Analisis  Multinomial  Logit”,  Jurnal  Etikonomi  Eko- nomi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, Vol. 7, No. 2 (Desember 2008). Simamora, Bilson, Analisis Multivariat Pemasaran , Jakarta: PT. RajaGrafindo Per- sada, 2005.
Simanjuntak, Loisa Br, “Analisa Tingkat Kesehatan untuk Mengindikasi Gejala Fi- nancial Distress dengan Menggunakan Metode Multiple Discriminant Ana- lysis (MDA)”, Fakultas Ekonomi Universitas Trisakti, 2003.
Utaminingsih,  Fitria,  “Analisis  Komparatif  Kinerja  Keuangan  Bank  Muamalat Indonesia (BMI) dan Bank Syariah Mega Indonesia (BSMI) Dengan Meng- gunakan Metode CAMEL,” Jurnal Ekonomi dan Bisnis Dikta Ekonomi, Vol. 5, No. 3, (Desember 2008).

## Peraturan Peruandang-undangan:
Peraturan Bank Indonesia No. 9/1/PBI/2007 tanggal 24 Januari 2007 tentang Peni- laian  Tingkat  Kesehatan  Bank  Syariah.  Diakses  pada  6  Januari  2012  dari http://www.bi.go.id
Shofaun Nada: Penerapan Metode Multiple Discriminant Analysis

## 236
Surat Edaran Bank Indonesia No.9/24/DPbS/2007 tentang Sistem Penilaian Ting- kat  Keshatan  Bank  Syariah.  Diakses  pada  6  Januari  2012  dari  http: //www.bi.go.id

## Website:
http://www.bankmegasyariah.co.id http://www.bmi.co.id http://www.bsm.co.id