QE Journal │ Vol.04 - No.03 September 2015 - 122

## DAMPAK NILAI TUKAR DAN RISK-BASED BANK RATING TERHADAP PREDIKSI KONDISI PERBANKAN INDONESIA
Diana Kanya Prasidha Setyo Tri Wahyudi
Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Brawijaya Malang Jl. MT Haryono 165 Malang, Telp. 0341-551396 Korespondensi: setyo81@gmail.com

## ABSTRACT
Model predictions to asses the problematic conditions in banking sectors need to be developed.  It  because  by  knowing  early  of  systemic  risks  condition,  policymakers can  take  anticipation  actions.  In  this  study,  the  financial  ratios  used  are  Risk- Profile,  Good  Corporate Governance,  Earning,  and Capital  (RGEC)  rating  based approach.  The  risk  profile  is  proxied  by  the  Non  Performing  Loan  (NPL)  which represented by the Net Open Position (PDN) for market risk, and Loan to Deposit Ratio (LDR) for liquidity risk. Meanwhile, good corporate governance aspect is not investigated  since  the  aspect  is  more  qualitative.  Then,  the  profitability  aspect proxied by the Return on Asset (ROA) and Net Interest Margin (NIM), while the capital aspect proxied by the Capital Adequacy Ratio (CAR). In this study added one macroeconomic variables, namely the Exchange Rates.
The study was conducted in 2009-2013 to predict and analyze the performance of the  Indonesian  banking  sector, particularly for  Private  National Banks  which are the most susceptible to problematic conditions. Using the logistic regression model, the results showed that the variables of NPL, PDN, ROA, and Exchange Rates are significantly  effect  on  the  probability  of  occurrence  of  the  condition  of  troubled banks.
_________________________________ Keywords: Prediction Troubled Condition Bank, RGEC Rating, Exchange Rates.
QE Journal │ Vol.04 - No.03 September 2015 - 123

## PENDAHULUAN
ank merupakan sektor penting yang memediasi antara masyarakat yang  memiliki  kelebihan  dana  dengan  masyarakat  yang memerlukan  dana.  Sektor  keuangan,  terutama  di  negara-negara berkembang  masih  didominasi  oleh  lembaga  perbankan.  Berdasarkan Laporan  Kajian  Stabilitas  Keuangan  (Maret  2014),  industri  perbankan masih  memegang  peranan  dominan  dalam  sistem  keuangan  Indonesia. Pangsa  pasar  industri  perbankan  dalam  sistem  keuangan  meningkat  dari 77,9%  pada  semester I 2013  menjadi  78,5%  pada  semester  II 2013.  Disusul kemudian  dengan  Asuransi  sebesar  10,1%,  Perusahaan  Pembiayaan sebesar 6,7%, Dana Pensiun sebesar 2,6%, Bank Perkreditan Rakyat sebesar 1,2% dan peringkat komposisi aset lembaga keuangan tiga terbawah yaitu Pegadaian  sebesar  0,5%,  Perusahaan  Penjaminan  serta  Perusahaan  Modal Ventura  yang  masing-masing  sebesar  0,1%  dari  total  komposisi  aset lembaga keuangan.
Sektor perbankan juga merupakan sektor yang paling rentan terkena risiko sistemik  yang  bisa  menggoyah  stabilitas  sistem  keuangan.  Riset  yang dilakukan  Lindgren  et  al  (1996)  dalam  Prasetyo  (2011)  menunjukkan bahwa  banyak  negara  yang  perekonomiannya  rusak  sebagai  akibat  tidak sehatnya sektor perbankan. Kegagalan suatu bank khususnya yang bersifat sistemik  akan  mengakibatkan  terjadinya  krisis  yang  dapat  mengganggu kegiatan  suatu  perekonomian.  Pada  tahun  2009,  Bank  Century  yang merupakan  leburan  tiga  bank  (Bank  CIC,  Bank  Denpac  dan  Pikko) ditetapkan  sebagai  bank  gagal  dan  berpotensi  sistemik  akhirnya diputuskan  untuk  diselamatkan  dan  kini  berganti  nama  menjadi  Bank Mutiara.  Pada  saat  itu  Lembaga  Penjamin  Simpanan  hanya  memiliki  kas Rp  14  triliun  sedangkan  terdapat  18  bank  bermasalah  dan  5  bank  mirip Bank Century.
B
QE Journal │ Vol.04 - No.03 September 2015 - 124

## Sumber: Bank Indonesia (2014)
Gambar 1. Komposisi Aset Lembaga Keuangan
Kondisi bermasalah yang dialami perbankan umumnya hanya dialami oleh bank-bank  umum  swasta  Indonesia  dikarenakan  bank  umum  swasta mengelola dan mendanai kegiatan mereka sendiri, sehingga bank-bank ini akan memiliki risiko sistemik yang lebih besar. Sebaliknya, kondisi berbeda ditunjukkan oleh bank persero yang telah dijamin kesehatannya dan tetap dalam pengawasan intensif pemerintah baik dari segi permodalan maupun kinerjanya.  Namun  tetap  saja  walaupun  kondisi  bermasalah  cenderung selalu  ditunjukkan  oleh  bank  umum  swasta,  jika  hal  ini  tidak  mendapat perhatian  serius  dikhawatirkan  kegagalan  bank  secara  individu  akan membawa dampak  buruk  kepada  sistem  perbankan
78,5% 1,2% 2,6% 10,1% 6,7% 0,1% 0,5% 0,1% Perbankan BPR Dana Pensiun Asuransi Perusahaan Pembiayaan Perusahaan Penjaminan
Pegadaian
Perusahaan Modal Ventura
QE Journal │ Vol.04 - No.03 September 2015 - 125

## Sumber: Biro Riset Infobank (2014)
Gambar 2. Predikat Kinerja Bank Umum di Indonesia
secara  keseluruhan.  Kinerja  kesehatan  bank  persero  dan  bank  umum swasta nasional di tunjukkan oleh Gambar 3.
Sumber: Data Primer, 2015. Diolah Gambar 3. Kinerja Kesehatan Bank Persero dan BUSN Tahun 2009-2013
Berdasarkan gambar 3, diketahui bahwa rata-rata kinerja dari Bank Persero dan Bank Umum Swasta Nasional (BUSN) dari segi NPL yang merupakan risiko  terbesar  perbankan,  terlihat  bahwa  bank  persero  lebih  unggul daripada  BUSN  dalam  mengelola  kredit  macetnya.  Begitu  juga  dengan
NPL PDN LDR ROA NIM CAR Persero 2.86 2.87 82.18 3.17 6.55 16.1 BUSN 4.92 4.95 80 1.16 5.92 15.02 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 Persero BUSN
pengelolaan valuta asing yang dapat dilihat dari rasio PDN, bank persero juga memiliki risiko pasar yang lebih rendah dibanding BUSN. Selanjutnya pada  aspek  likuiditas,  rentabilitas,  dan  permodalan,  bank  persero  juga lebih  unggul  daripada  BUSN  yang  dapat  dilihat  dari rata-rata  rasio  LDR, ROA,  NIM,  dan  CAR  yang  menunjukkan  rasio  lebih  tinggi  selama  tahun 2009-2013.
Dalam  memprediksi  suatu  kebangkrutan  atau dalam keadaan  bermasalah dapat dilihat dari kinerja perbankan yang ditunjukkan oleh hasil penilaian kesehatan  bank berdasarkan  rasio  keuangan.  Bank  Indonesia  selaku  bank sentral  menetapkan  pengukuran  kinerja  kesehatan  bank  dalam  PBI No.13/1/PBI/2011  tentang  Penilaian  Tingkat  Kesehatan  Bank  Umum  yang berisi  tentang tata  cara  penilaian  kesehatan  bank  dengan  pendekatan risk- based  bank  rating dengan  melihat  faktor-faktor  penilaian  yang  terdiri  dari profil  risiko (risk  profile) dimana  NPL  yang  mewakili  risiko  kredit,  PDN yang mewakili risiko pasar, dan LDR yang mewakili risiko likuiditas, good corporate  governance tidak  diteliti  karena  merupakan  aspek  dengan penilaian  kualitatif,  rentabilitas  ( earnings )  yang  diproksikan  dengan  rasio ROA  dan  NIM  dan  permodalan  ( capital )  yang  diproksikan  dengan  rasio CAR.  Untuk  memprediksi  kondisi  bermasalah  perbankan  tidak  hanya dipicu oleh kondisi internal perbankan semata, tetapi juga adanya fluktuasi dan  ketidakstabilan  Makroekonomi.  Pada  penelitian  ini  ditambahkan variabel  makroekonomi  yaitu  Nilai  Tukar  (Kurs)  karena  pada  beberapa kondisi  krisis  perbankan  di  Indonesia  diawali  dengan  krisis  nilai  tukar Rupiah  (Rp)  terhadap  Dollar  (USD).  Naiknya  nilai  tukar  tersebut menyebabkan inflasi yang berdampak pada peningkatan suku bunga yang akhirnya berpengaruh pada sektor perbankan.
Teori Sinyal ( Signalling Theory ) dan Kebangkrutan Bank
Teori  sinyal  menyatakan  bagaimana  sinyal  mempengaruhi  pasar  melalui informasi perusahaan sehingga pasar dapat menilai sinyal tersebut dengan asumsi  pribadi.  Sinyal  dapat  berupa  informasi  atau  promosi  lain  yang menyatakan  bahwa  perusahaan  tersebut  lebih  unggul  dibandingkan perusahaan  lainnya.  Agar  terlihat  lebih  unggul  maka  perusahaan  harus sebaik mungkin  menjaga  kualitasnya  dan  unik dalam  artian tidak mudah ditiru  oleh  perusahaan  lain  (Krisnawati,  2014).  Spence  (1973) mengemukakan  teori  sinyal  ( signaling  theory ),  yang  menyatakan  bahwa dengan  memberikan  suatu  sinyal,  pihak  pengirim  (pemilik  informasi)
berusaha  memberikan  informasi  relevan  yang  dapat  dimanfaatkan  oleh pihak  penerima.  Indikasi  lebih  awal  mengenai  kondisi  perbankan  akan memungkinkan  bank  melakukan  langkah-langkah  antisipatif  untuk mencegah  agar  krisis  keuangan  dapat  diantisipasi,  sehingga  diharapkan dapat  menjadi  suatu  tanda  mengenai  kondisi  bank  apakah  sedang mengalami  kondisi  bermasalah  atau  tidak,  serta  dapat  dijadikan  dasar kebijakan  untuk  mengatasi  masalah  dan  penyelamatan  lebih  dini  dan dampak atau kerugian dapat diminimalkan (Hadad dkk, 2004).
Perusahaan  yang  mengalami  kebangkrutan  biasanya  diawali  dengan kondisi financial distress  (kesulitan  keuangan)  terlebih  dahulu,  dimana perusahaan  mengalami  kesulitan  likuiditas  dan  lebih  parah  lagi  bila perusahaan  tidak  mampu  menjalankan  operasi  dengan  baik  dan  ini  yang kemudian  menyebabkan  perusahaan  bangkrut  (Harianto  dan  Sudomo,
1998).  Almilia  dan  Herdiningtyas  (2005)  menyatakan  bahwa  perusahaan yang mengalami financial distress adalah perusahaan yang selama beberapa tahun mengalami laba bersih operasi ( net operation income ) negatif.
Suatu bank dikatakan bermasalah jika bank yang bersangkutan mengalami kesulitan yang bisa membahayakan kelangsungan usahanya, kondisi usaha bank semakin  menurun,  yang  ditandai  dengan  menurunnya  permodalan, kualitas  aset,  likuiditas,  serta  pengelolaan  bank  yang  tidak  didasarkan prinsip  kehati-hatian  dan  asas  perbankan  yang  sehat.  Berdasarkan  OJK- Pedia  (2014),  bank  bermasalah  adalah  Bank  yang  mempunyai  rasio  atau nisbah  kredit  tak  lancar  yang  tinggi  apabila  dibandingkan  dengan modalnya dan Bank yang dari hasil pemeriksaan nilai CAMEL-nya berada pada posisi empat (kurang sehat) dan lima (tidak sehat) pada daftar urutan kondisi bank, penilaian tersebut tidak disebarluaskan ke masyarakat; bank bermasalah  akan  lebih  sering  diperiksa  daripada  bank  yang  berkondisi sehat.

## Risk-Based Bank Rating
Berdasarkan  PBI  No.  13/1/PBI/2011  Tentang  Penilaian  Tingkat  Kesehatan Bank  Umum,  Bank Indonesia  telah  menetapkan  sistem  penilaian  Tingkat Kesehatan  Bank  berbasis  risiko  menggantikan  dan  menyempurnakan penilaian  CAMELS  yang  dulu  diatur  dalam  PBI  No.6/10/PBI/2004. Penilaian  tingkat  kesehatan  bank  dengan  menggunakan  pendekatan berdasarkan  risiko  ( Risk-Based  Bank  Rating )  merupakan  penilaian  yang
QE Journal │ Vol.04 - No.03 September 2015 - 128
komprehensif  dan  terstruktur  yang  dikenal  dengan  rating  RGEC  yang meliputi Risk Profile , Good Corporate Governance yaitu kinerja yang meliputi penerapan tata kelola yang baik, Earning dan Capital .
1. Risiko Kredit
Menurut Siamat (2005), Non Performing Loan merupakan presentase jumlah kredit  bermasalah  (dengan  kriteria  kurang  lancar,  diragukan  dan  macet) terhadap total kredit yang disalurkan bank. Semakin tinggi rasio ini maka akan semakin buruk kualitas kredit bank yang menyebabkan jumlah kredit bermasalah semakin besar, maka kemungkinan suatu bank dalam kondisi bermasalah  semakin  besar  (Almilia  dan  Herdaningtyas,  2005).  Kredit dalam  hal  ini  adalah  kredit  yang  diberikan  kepada  pihak  ketiga  tidak termasuk  kredit  kepada  bank  lain.  Rasio  ini  dirumuskan  sebagai  berikut (Surat Edaran BI Nomor 13/24/DPNP tanggal 25 Oktober 2011):
NPL  =
100%

## 2. Risiko Pasar
Berdasarkan  Surat  Edaran  BI  Nomor  13/24/DPNP,  indikator  yang digunakan untuk mengukur Risiko Pasar yaitu Posisi Devisa Neto (PDN). Semakin  tinggi  rasio  ini  maka  akan  semakin  berisiko  suatu  bank  karena tidak  bisa  menjaga  pengelolaan  manajemen  valuta  asing  dengan memonitor  perdagangan  valuta  asing  dalam  posisi  yang  terkendali. Dengan  kondisi  yang  sedemikian  rupa  tentunya  prediksi  kondisi bermasalah bank juga akan meningkat pula. Rasio ini dirumuskan sebagai berikut (Surat Edaran BI Nomor 13/24/DPNP tanggal 25 Oktober 2011):
PDN  = ( . . ) ( . . ) x 100 %

## 3. Risiko Likuiditas
Menurut  Almilia  dan  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. Rasio LDR menunjukkan tingginya kredit yang disalurkan dari total dana  pihak  ketiga  yang  dihimpun.  Semakin  besar  rasio  ini  menunjukkan semakin  rendahnya  tingkat  likuiditas  yang  dimiliki  bank  sehingga  dapat meningkatkan  potensi  terjadinya  kondisi  bermasalah  bank,  karena  bank
tidak memiliki cukup dana untuk memenuhi penarikan dana pihak ketiga dan  terlalu  banyak  menyalurkan  kredit  yang  bisa  meningkatkan  risiko gagal bayar dan berdampak sistemik. Rasio ini dirumuskan sebagai berikut (Surat Edaran BI Nomor 13/24/DPNP tanggal 25 Oktober 2011) :
LDR  = ( ) ( ) 100%

## 4. Profitabilitas
Return On  Assets (ROA)  merupakan  rasio  yang  digunakan  untuk mengukur kemampuan manajemen bank dalam memperoleh profitabilitas dan  mengelola  tingkat  efesiensi  usaha  bank  secara  keseluruhan.  Semakin besar nilai  rasio  ini  menunjukkan tingkat  rentabilitas  usaha  bank  semakin baik  atau  sehat  (Prasnugraha,  2009).  Semakin  tinggi  nilai  ROA,  semakin efektif  pula  pengelolaan  aktiva  perusahaan  dan  semakin  kecil  prediksi bank  mengalami  kondisi  yang  bermasalah.  Rasio  ini  dirumuskan  sebagai berikut (Surat Edaran BI Nomor 13/24/DPNP tanggal 25 Oktober 2011) :
ROA  =
100%

## 5. Rentabilitas
Net  Interest  Margin (NIM)  menggambarkan  tingkat  jumlah  pendapatan bunga bersih yang diperoleh dengan menggunakan aktiva produktif yang dimiliki oleh bank, jadi semakin besar nilai NIM maka akan semakin besar pula  keuntungan  yang  diperoleh  dari  pendapatan  bunga  dan  akan berpengaruh  pada  tingkat  kesehatan  bank  (Hakim,  2013).  Rasio  ini dirumuskan  sebagai  berikut  (Surat Edaran  BI Nomor 13/24/DPNP tanggal 25 Oktober 2011) :
NIM  = 100%

## 6. Permodalan
Apabila  Capital  Adequacy  Ratio  yang  dimiliki  semakin  rendah  berarti semakin  kecil  modal  bank  yang  dimiliki  untuk  menanggung  aktiva beresiko,  sehingga  semakin  besar  kemungkinan  bank  akan  mengalami kondisi  bermasalah  karena  modal  yang  dimiliki  bank  tidak  cukup menanggung  penurunan  nilai  aktiva  beresiko,  dan  juga  sebaliknya  jika CAR  yang  tinggi  berarti  modal  yang  dimiliki  untuk  menanggung  aktiva resiko  juga  lebih  tinggi  sehingga  semakin  rendah  mengalami  kondisi
QE Journal │ Vol.04 - No.03 September 2015 - 130
bermasalah  karena  modal  yang  dimiliki  bank  semakin  besar  (Martharini 2012).  Rasio  ini  dirumuskan  sebagai  berikut  (Surat  Edaran  BI  Nomor 13/24/DPNP tanggal 25 Oktober 2011):
CAR  = 100%

## METODE PENELITIAN
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  seluruh  Bank  Umum  Swasta Nasional Go Public dalam kurun  waktu 2009-2013 yaitu  sebanyak 24 perusahaan.  Dari  populasi  yang  ada  akan  diambil  sampel  dengan menggunakan  teknik purposive  sampling ,  karena  informasi  yang dibutuhkan  dapat  diperoleh  dari  satu  kelompok  sasaran  tertentu yang  mampu  memberikan  informasi  dan  memenuhi  kriteria penelitian  (Ferdinand,  2007).  Kriteria  perusahaan  perbankan  yang memenuhi  sebagai  sampel  adalah  (1)  Bank  Umum  Swasta  Nasional (BUSN) yang mempublikasikan  laporan keuangan  dan  data laporan keuangan  tersedia  lengkap  secara  keseluruhan  terpublikasi  selama lima  tahun  berturut-turut  pada  periode  tahun  2009-2013  yang disampaikan ke Otoritas Jasa Keuangan; (2) Laporan keuangan harus mempunyai  tahun  buku  yang  berakhir  31  Desember  dan  tersedia rasio-rasio  keuangan  yang  mendukung  penelitian;  (3)  Bank  yang dijadikan sampel terbagi menjadi dua kategori, yaitu :
1) Bank  Tidak  Bermasalah,  yaitu  :  (i)  Bank-bank  yang  tidak  masuk program  penyehatan  perbankan  dan  tidak  dalam  pengawasan  khusus. Bank-bank  tersebut  masih  beroperasi  sampai  31  Desember  2013.  (ii) Bank-bank tersebut tidak mengalami kerugian pada tahun 2009-2013;
2) Bank  Bermasalah,  yaitu  :  (i)  Bank  yang  menderita  kerugian  dalam periode  pengamatan  2009-2013.  (ii)  Bank  yang  mempunyai  rasio  atau nisbah  kredit  tak  lancar  yang  tinggi  apabila  dibandingkan  dengan modalnya  dan  Bank  yang  dari  hasil  pemeriksaan  nilai  CAMEL-nya berada  pada  posisi  empat  (kurang  sehat)  dan  lima  (tidak  sehat)  (OJK- Pedia, 2014); (4) Jumlah sampel yang akan diobservasi berjumlah genap.
Dari proses seleksi sampel dengan kriteria didapatkan sejumlah 12 sampel yang  memenuhi  kriteria  untuk  penelitian  yang  akan  digunakan,  yaitu  6
QE Journal │ Vol.04 - No.03 September 2015 - 131
bank  yang  termasuk  dalam  kondisi  bermasalah  dan  6  bank  yang  tidak termasuk dalam kondisi bermasalah (Tabel 1).
Tabel 1. Sampel Penelitian No Nama Bank No Nama Bank 1. PT. Bank Internasional Indonesia Tbk. 7. PT. Bank Central Asia Tbk. 2. PT. MNC International Bank Tbk. 8. PT. Bank CIMB Niaga Tbk.
3. PT. Bank Mutiara Tbk. 9. PT. Bank Mega Tbk. 4. PT. Bank Nusantara Parahyangan Tbk. 10. PT. Pan Indonesia Bank Tbk 5. PT. Bank Pundi Tbk. 11. PT. Bank Permata Tbk. 6. PT. Bank QNB Kesawan Tbk. 12. PT. Bank Tabungan Pensiun Nasional Tbk.
Sumber: Bursa Efek Indonesia (2014)
Dalam penelitian ini digunakan analisis regresi logistik ( Logistic Regression Analysis )  untuk  menguji  pengaruh  rasio  keuangan  RGEC  dan  nilai  tukar terhadap  probabilitas  terjadinya  kondisi  bermasalah  pada  sektor perbankan.  Adapun  model  dasar  dari  regresi  logistik  dari  penelitian  ini dapat dirumuskan sebagai berikut (Widarjono, 2009):
ln = = β + β X + β X +  … +  β X
Keterangan :
ln : Rasio logaritma natural dari probabilitas kondisi bermasalah.
β : Konstanta.
β … β : Koefisien Regresi.
X : Nilai variabel independen dari observasi ke i, dimana k= 1,2,…,k.
Adapun model analisis regresi logistik yang digunakan pada penelitian ini dapat dirumuskan sebagai berikut:
ln = = β + β X + β X + β X + β X + β X + β X + β X
dimana :
ln : Rasio logaritma natural dari probabilitas kondisi bermasalah.
QE Journal │ Vol.04 - No.03 September 2015 - 132
β : Konstanta.
β … β : Koefisien Regresi.
X : Non Performing Loan (NPL)
X : Posisi Devisa Neto (PDN)
X : Loan to Deposit Ratio (LDR)
X : Return On Asset (ROA)
X : Net Interest Margin (NIM)
X : Capital Adequacy Ratio (CAR)
X : Nilai Tukar

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis  awal  yang  dilkukan  sebelum  pengujian  hipotesis  adalah  menilai overall  fit  model terhadap  data  penelitian.  Beberapa test  statistic diberikan untuk  menilai  hal  ini.  Menilai model  fit dapat  dilakukan  dengan menggunakan fungsi likelihood.
T abel 2. Menilai Model Fit Pengujian Keterangan Nilai -2 LL Block Number -2 LL Block Number 0 -2 LL Block Number 1 73,332 56,786 Cox & Snell’s R Square Negelkerke’s R Square Cox & Snell’s R Square Negelkerke’s R Square 0,612 0,868 Hosmer and Lemeshow Test Chi Square Sig. 8,459 0,390 Sumber: Data Primer, 2015. Diolah
Untuk  menilai  model  fit  adalah  berdasarkan  pada  fungsi Likelihood . Likelihood L  dari  model  adalah  probabilitas  bahwa  model  yang dihipotesiskan  menggambarkan  data  input  (Almilia  dan  Herdinigtyas, 2005). Untuk pengujian L ditransformasikan menjadi –2LogL. Berdasarkan tabel di atas, hasil menunjukan nilai –2LogL Block Number = 0 adalah 73,332 kemudian terjadi penurunan nilai –2LogL Block Number = 1 menjadi 56,786, maka dapat disimpulkan bahwa model tersebut menunjukan model regresi yang  baik.  Jika  dilihat  dari  nilai Cox  &  Snell’s  R  Square sebesar  0,612  dan Nagelkerke’s R  Square sebesar 0,868  dapat  menggambarkan  bahwa  variabel independen  dalam  model  empiris  mampu  menerangkan  perubahan probabilitas terjadinya kondisi bermasalah sebesar 86,8%, sedangkan 13,2% sisanya dipengaruhi oleh variabel lain di luar model empiris. Nilai statistik
QE Journal │ Vol.04 - No.03 September 2015 - 133
Hosmer  &  Lemeshow  Test sebesar  8,459  dengan  tingkat  probabilitas signifikansi  sebesar  0,390.  Dengan  tingkat  signifikansi  lebih  besar  dari tingkat α sebesar 0,10 maka model mampu memprediksi nilai observasinya atau  dapat  dikatakan  bahwa  model  dapat  diterima  karena  cocok  dengan data observasinya.
Berdasarkan  hasil  perhitungan  skor  Z  maka  dapat  diketahui  hasil probabilitas  masing-masing  bank  dan  distribusi  hasil  peluang  untuk menunjukkan  kecenderungan  kondisi  bermasalah  pada  perbankan  yang secara lengkap dapat disajikan pada Tabel 3.
Berdasarkan Tabel 3 dapat dilihat bahwa dari 60 data hasil penelitian dapat diketahui  bahwa  terdapat  42  bank  yang  tidak  mengalami  permasalahan perbankan  dengan  ketepatan  prediksi  sebesar  100%.  Sebanyak  18  data penelitian  yang  masuk  dalam  kategori  bank  yang  bermasalah,  setelah diobservasi terdapat 2 bank yang masuk dalam pengelompokan data yang tidak memiliki kondisi  bermasalah dan sebanyak 16 data penelitian dalam kelompok  bank  yang  memiliki  permasalahan            perbankan.          Sebesar 88,9%     dari 18     data penelitian dapat dikelompokkan secara tepat oleh model. Berdasarkan hasil analisis tersebut maka secara umum model yang diperoleh  dapat diandalkan dalam memprediksi kondisi bermasalah pada perbankan  sebesar  96,7%  karena  dapat  menentukan  keputusan  prediksi atas kondisi bermasalah pada perbankan.
Hasil  analisis  menunjukkan  hanya  variabel Non  Performing  Loan (NPL), Posisi  Devisa  Neto  (PDN), Return  On Asset (ROA) dan  Nilai  Tukar  (Kurs) yang  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  probabilitas  terjadinya kondisi bermasalah pada perbankan dengan tingkat kepercayaan 90% (α = 10%).  Dari  nilai  statistik  Wald  diketahui  bahwa  variabel Non  Performing Loan  (NPL) memiliki kontribusi  dominan  terhadap  probabilitas  terjadinya kondisi  bermasalah  pada  perbankan  dengan  nilai  statistik  Wald  sebesar 4,299.
QE Journal │ Vol.04 - No.03 September 2015 - 134
Tabel 3. Tabel Klasifikasi
Observed Predicted Prediksi Kondisi Bermasalah Percentage Correct 0 1 Prediksi Kondisi             0 Bermasalah                     1 Overall Percentage 42 2 0 16 100,0 88,9 96,7 Sumber: Data Primer, 2015. Diolah Tabel 4. Koefisien Regresi Logistik Keterangan B Wald Sig. NPL (X 1 )
PDN (X 2 )
LDR (X 3 ) ROA (X 4 ) NIM (X 5 )
CAR (X 6 )
Nilai Tukar (X 7 ) Constant 3,227 -0,713 0,066 -4,113 0,411 0,105 0,003 -43,647 4,299 3,980 0,914 3,666 0,633 1,220 3,372 3,648 0,038 0,046 0,339 0,056 0,426 0,269 0,066 0,056 Sumber: Data Primer, 2015. Diolah
Berdasarkan hasil analisis regresi logistik pada tabel 4, maka model analisis regresi logistik yang terbentuk yaitu:
=   −43.647 + 3.227 −  0.713 +  0.066 –  4.113 +  0.411 + 0.105 +  0.003

## Implikasi dan Pembahasan Hasil
Berdasarkan  hasil  estimasi  dengan  regresi  logit  dapat  diketahui  bahwa risiko  kredit  yang  diproksikan  dengan  rasio Non  Performing  Loan mempunyai  koefisien  sebesar  3,227.  Hal  ini  berarti  apabila  variabel- variabel lain dianggap konstan maka kenaikan Non Performing Loan sebesar 1 persen akan menyebabkan peningkatan secara rata-rata pada probabilitas terjadinya kondisi  bermasalah bank sebesar 3,22. Risiko kredit merupakan risiko  terbesar  dalam  sistem  perbankan  Indonesia  dan  berdampak  secara sistemik  terhadap  bank-bank  lainnya  sebagai  pemicu  utama  kegagalan perbankan.  Prediksi  kondisi  bermasalah  pada  bank  menunjukkan  bahwa dengan  mengukur  tingkat  bermasalahnya  suatu  kredit,  secara  langsung dapat  menentukan  prediksi  kondisi  bermasalah  yang  terjadi  pada  suatu
bank.  Rasio  ini  menunjukkan  kemampuan  kolektibilitas  sebuah  bank dalam mengumpulkan kembali kredit yang dikeluarkan oleh bank sampai lunas.  Semakin tinggi  rasio  ini  maka  akan  semakin  buruk  kualitas  kredit bank  yang  menyebabkan  jumlah  kredit  bermasalah  semakin  besar,  maka kemungkinan  bank  memiliki  potensi  kondisi  yang  bermasalah  semakin besar.
Risiko  pasar  yang  diproksikan  dengan  rasio  Posisi  Devisa  Neto mempunyai  koefisien  sebesar  -0,713.  Hal  ini  berarti  apabila  variabel- variabel  lain  dianggap  konstan  maka  penurunan  Posisi  Devisa  Neto sebesar  1  persen  akan  menyebabkan  peningkatan  secara  rata-rata  pada probabilitas terjadinya kondisi bermasalah bank sebesar 0,71. Posisi Devisa Neto (PDN) menunjukkan tingkat kepatuhan bank terhadap regulasi Bank Indonesia dengan batas maksimum 20%. Bank yang memiliki PDN di atas 20%  adalah  bank  yang  spekulatif,  berisiko  valas  tinggi  dan  tidak  patuh terhadap  regulasi  ini  (Taswan,  2010).  Pertumbuhan  Posisi  Devisa  Neto selama  tahun  2009-2013  secara  umum  mengalami  peningkatan.  Ketika bank  dapat  memanajemen  risiko  valasnya  dengan  baik  akan  berakibat pada  peningkatan  pengelolaan  modal  nya.  Posisi  Devisa  Neto  dapat memberikan  gambaran  mengenai  sejauh  mana  kemampuan  permodalan perbankan dalam pengelolaan manajemen valuta asing, sehingga semakin kecil  rasio  tersebut  maka  semakin  besar  kemampuan  permodalan perbankan  dari  risiko  pasar  dan  permasalahan  yang  akan  dihadapi perbankan.
Risiko  likuiditas  yang  diproksikan  dengan  rasio Loan  to  Deposit  Ratio mempunyai  koefisien  sebesar  0,066.  Hal  ini  berarti  apabila  variabel- variabel lain dianggap konstan maka kenaikan Loan to Deposit Ratio sebesar 1  persen  tidak  akan  menyebabkan  peningkatan  secara  rata-rata  pada probabilitas  terjadinya  kondisi  bermasalah  bank.  Kondisi Loan  to  Deposit Ratio selama tahun 2009-2013 menunjukkan tren yang positif. Kondisi Loan to  Deposit  Ratio yang  semakin  baik  ini  tetap  berada  pada  batas  yang diwajibkan Bank Indonesia yaitu 78-92%. Dikarenakan kinerja Bank sudah baik dalam menjalankan manajemen atas risiko likuiditas mereka sehingga diprediksikan tidak akan membawa Bank ke arah yang bermasalah. Hal ini ditunjukkan  pula  oleh  tingkat  penyaluran  kredit  yang  baik  dan  tepat sehingga  tidak  menyebabkan  kredit  yang  disalurkan  tersebut  menjadi kredit yang bermasalah (macet).
QE Journal │ Vol.04 - No.03 September 2015 - 136
Profitabilitas  yang  diproksikan  dengan  rasio Return  On Asset mempunyai koefisien  sebesar  -4,113.  Hal  ini  berarti  apabila  variabel-variabel  lain dianggap konstan maka penurunan Return On Asset sebesar 1 persen akan menyebabkan  peningkatan  secara  rata-rata  pada  probabilitas  terjadinya kondisi  bermasalah  bank sebesar  4,11.  Mampunya Return  On Asset untuk memprediksi kondisi bermasalah perbankan dapat memberikan gambaran mengenai sejauh mana kemampuan bank untuk menghasilkan keuntungan dari total aktiva  yang  dimiliki.  Semakin tinggi ROA maka  semakin tinggi pula kemampuan bank untuk menghindari permasalahan perbankan yang dapat  terjadi.  Rendahnya  kemampuan  dalam  peningkatan  keuntungan bank atas penggunaan aktiva yang dimiliki menjadikan kemampuan bank juga  mengalami  penurunan  dan  kemungkingan  terjadinya  permasalahan perbankan juga tinggi.
Rentabilitas yang diproksikan dengan rasio Net Interest Margin mempunyai koefisien  sebesar  0,411.  Hal  ini  berarti  apabila  variabel-variabel  lain dianggap konstan maka kenaikan Net Interest Margin sebesar 1 persen tidak akan  menyebabkan  peningkatan  secara  rata-rata  pada  probabilitas terjadinya  kondisi  bermasalah  bank.  Perkembangan Net  Interest  Margin selama  tahun  2009-2013  menunjukkan  tren  yang  menurun,  tetapi  masih jauh di  atas  batas  minimum yang  ditetapkan  Bank  Indonesia.  Pencapaian NIM yang cukup baik ini juga didukung oleh pengelolaan likuiditas bank yang  baik.  Sudah  cukup  baiknya kinerja Net Interest Margin karena  sudah baik pula pengelolaan likuiditas bank atau rasio dana yang dihimpun dan dana  yang disalurkan. Loan  to  Deposit  Ratio perbankan  menunjukkan tren yang meningkat yang berarti bahwa pengelolaan Dana Pihak Ketiga sudah baik,  dan  penyaluran  kredit  tidak  berlebihan  masing  seimbang  dengan jumlah  yang  dihimpun.  Kondisi  LDR  yang  baik  mendukung peningkatan pendapatan  bunga  bank,  sehingga  berdampak  pada  stabilnya  angka NIM yang menghindarkan perbankan dari kondisi yang bermasalah.
Permodalan  yang  diproksikan  dengan Capital  Adequacy  Ratio mempunyai koefisien  sebesar  0,105.  Hal  ini  berarti  apabila  variabel-variabel  lain dianggap  konstan  maka  kenaikan Capital  Adequacy  Ratio sebesar  1  persen tidak  akan  menyebabkan  peningkatan  secara  rata-rata  pada  probabilitas terjadinya  kondisi  bermasalah  bank.  Bank  Indonesia  menetapkan  nilai standar  untuk  rasio  CAR  sebesar  8%.  Faktor  permodalan  yang  dimiliki oleh perbankan secara umum sangat baik dengan rata-rata sebesar 15,103%
QE Journal │ Vol.04 - No.03 September 2015 - 137
jauh  di  atas  8%  batas  yang  ditetapkan  Bank  Indonesia.  Sehingga  secara realitas  bisnis,  bank  yang profitable tidak  harus  dengan  CAR  sebesar  8%, yang  terpenting  adalah  kepercayaan  masyarakat  terhadap  dunia perbankan. Selain itu saat ini terdapat Lembaga Penjamin Simpanan (LPS) yang  akan  menjamin  dana  nasabah  yang  disimpan  di  Perbankan.  Sejalan dengan  Peraturan  Bank  Indonesia  No  13/3/PBI/2011  tentang  Penetapan Status  dan  Tindak  Lanjut  Pengawasan  Bank,  bank  bermasalah  yang memiliki  modal  <8%  akan  dan  telah  dianjurkan  Bank  Indonesia  untuk melakukan  merger  atau  akuisisi  yang  akhirnya  menyebabkan  tambahan modal  lebih  besar  sehingga  faktor  permodalan  tidak  dapat  memprediksi terjadinya kondisi bermasalah pada perbankan Indonesia.
Nilai  Tukar  mempunyai  koefisien  0,003.  Hal  ini  berarti  apabila  variabel- variabel  lain  dianggap  konstan  maka  kenaikan  Nilai  Tukar  sebesar  1 persen  akan  menyebabkan  peningkatan  secara  rata-rata  pada  probabilitas terjadinya  kondisi  bermasalah  bank  sebesar  0,003.  Pelemahan  nilai  tukar juga  akan  berdampak  pada  psikologi  nasabah.  Hal  ini  menyebabkan nasabah  yang  memiliki  dana  di  bank  mulai  mencairkan  simpanan  valas mereka dan merealisasikan keuntungan. Nasabah juga menjadi panik dan menarik  dana  dari  bank  ( bank  runs )  karena  khawatir  dana  mereka  akan bermasalah  di  bank.  Kondisi  ini  yang  akan  menyebabkan  bermasalahnya suatu perbankan.

## Implikasi Model Temuan
Berdasarkan hasil analisis data yang telah dilakukan maka dapat diperoleh model  persamaan  yang  berbeda,  dimana  perbedaan  tersebut  ditunjukkan dari persamaan yang terbentuk. Dari hasil analisis  dapat diketahui bahwa persamaan  yang  terbentuk  sebagai  berikut,  untuk  selanjutnya  disebut sebagai Z riil (Z*):
=   −43.647 + 3.227 −  0.713 +  0.066 –  4.113 +  0.411 + 0.105 +  0.003
Dengan  melakukan  penambahan  tahun  pengamatan  yaitu  tahun  2014 maka  persamaan  yang terbentuk yaitu  sebagai  berikut,  untuk selanjutnya disebut sebagai Z temuan ( Ẑ ):
=   −8,517 + 1,094 –  0,211 +  0,063 –  2,153 − 0,163 + 0,025 +  0,0001
QE Journal │ Vol.04 - No.03 September 2015 - 138
Hasil  perbandingan  persamaan  yang  terbentuk  maka  terdapat  perbedaan dari  hasil  koefiesiennya  antara  Z  riil  (Z*)  dan  Z  temuan  ( Ẑ ),  yaitu  pada variabel  Nilai  Tukar  dan Net  Interest  Margin (NIM).  Setelah  menambah tahun pengamatan  yaitu  tahun 2014 implikasi  model  temuan  yang terjadi adalah  penurunan  atas  besarnya  koefisien  logistik  dari  variabel  tersebut, penurunan  ini  memberikan  sinyal  bahwa  perubahan  nilai  tukar  tidak memberikan  dampak  secara  langsung  terhadap  probabilitas  terjadinya kondisi bermasalah pada bank. Hasil tersebut juga didukung oleh variabel Posisi  Devisa  Neto  yang  nilainya  sangat  bergantung  pada  fluktuasi  nilai tukar  mata  uang.  Posisi  Devisa  Neto  cenderung  mengalami  penurunan selama  tahun  2009-2014  yang  menunjukkan  terjadinya  penguatan  kondisi secara  internal  dalam  hal  ini  Posisi  Devisa  Neto  suatu  bank,  dan  pihak bank mengalami peningkatan dalam pengelolaan manajemen risiko valuta asing.
Implikasi  model  temuan  lain  yang  terjadi  setelah  ditambahkan pengamatan  tahun  2014  adalah  perubahan  tanda  dari  koefisien  variabel Net Interest Margin (NIM). Hasil ini sesuai dengan penelitian Almilia dan Herdiningtyas  (2005) yang  mengemukakan bahwa  rasio  NIM ( Net Interest Margin )  mempunyai  pengaruh  negatif  terhadap  prediksi  kondisi bermasalah  bank.  Artinya  semakin  besar  rasio  ini  maka,  kemungkinan suatu  bank  dalam  kondisi  bermasalah  semakin  kecil.  NIM  berpengaruh negatif  karena  semakin  besar  rasio  ini  maka  semakin  meningkat pendapatan  bunga  atas  aktiva  produktif  yang  dikelola  bank,  sehingga kemungkinan  suatu  bank  dalam  mengalami  kondisi  bermasalah  semakin kecil.

## SIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan yang telah dilakukan, maka kesimpulan yang dapat diambil adalah:
1. Non  Performing  Loan (NPL)  dapat  digunakan  untuk  memprediksi potensi  terjadinya  kondisi  bermasalah  bank. Rasio  ini  merupakan  rasio yang  paling  dominan  dalam  memprediksi  kondisi  bermasalah  bank.
Semakin tinggi rasio ini maka akan semakin buruk kualitas kredit bank yang  menyebabkan  jumlah  kredit  bermasalah  semakin  besar  dan menurunkan  kemampuan  dalam  pencapaian  rasio  keuntungan. Hal  ini dikarenakan jenis risiko ini merupakan risiko terbesar (sistemik) dalam
QE Journal │ Vol.04 - No.03 September 2015 - 139
sistem  perbankan  Indonesia  dan  dapat  menjadi  penyebab  utama kegagalan bank.
2. Posisi  Devisa  Neto  (PDN)  dapat  digunakan  untuk  memprediksi terjadinya kondisi  bermasalah bank. Dengan semakin rendahnya Posisi Devisa  Neto  (PDN)  maka  semakin  tinggi  kemampuan  bank meminimalisir potensi terjadinya kondisi bermasalah pada bank. Hal ini menunjukkan bahwa risiko pasar yang akan ditanggung oleh bank atas pengelolaan  manajemen  valuta  asing  juga  semakin  rendah  dan meminimalisir  potensi  terjadinya  kondisi  bermasalah  dikarenakan perubahan  nilai  tukar  yang  dapat  berubah  sewaktu-waktu  dalam jumlah besar dapat membuat gangguan yang dapat berakibat fatal bagi bank .
3. Loan to Deposit Ratio (LDR) tidak dapat memprediksi terjadinya kondisi bermasalah  bank.  Kondisi Loan  to  Deposit  Ratio selama  tahun pengamatan  menunjukkan  tren  yang  meningkat  didukung  dengan rendahnya  kredit  macet  yang  terjadi.  Hal  ini  dapat  memberikan gambaran  mengenai  sejauh  mana  bank  mampu  mengendalikan  dana yang  dipinjamkan  kepada  nasabah  sehingga  kontribusi  yang  diperoleh bank atas pemberian kredit yaitu berupa pendapatan bunga meningkat.
4. Return  On  Asset  (ROA)  dapat  memprediksi  terjadinya  kondisi bermasalah bank. Semakin tinggi Return On Asset (ROA) sebagai aspek rentabilitas  perbankan  maka  semakin  tinggi  pula  kemampuan  bank untuk  menghindari  permasalaha  nperbankan  yang  dapat  terjadi. Rendahnya  kemampuan  dalam  peningkatan  keuntungan  bank  atas penggunaan  aktiva  yang  dimiliki  menjadikan  kemampuan  bank  juga mengalami  penurunan  dan  kemungkingan  terjadinya  permasalahan perbankan juga tinggi. Semakin tingginya rasio Return On Asset (ROA) akan semakin menurunkan kondisi bermasalah pada perbankan.
5. Net Interest Margin (NIM) tidak dapat memprediksi terjadinya kondisi bermasalah  bank.  Kondisi  Net  Interest  Margin  selama tahun 2009-2013 menunjukkan  peningkatan  dikarenakan  tingginya  angka  penyaluran kredit  dan  rendahnya  kredit  yang  bermasalah  (macet).  Hal  tersebut menunjukkan  pendapatan  bunga  yang  didapatkan  bank  dari  debitur semakin  meningkat,  sehingga  kemampuan  rentabilitas  bank  dalam
bentuk  pendapatan  bunga  menjadi  stabil  dan  menjauhkan  bank  dari potensi terjadinya kondisi yang bermasalah.
6. Capital  Adequacy  Ratio  (CAR)  tidak  dapat  memprediksi  potensi terjadinya  kondisi  bermasalah  bank.  Hal  ini  terjadi  dikarenakan  bank- bank  yang  mengalami  kekurangan  modal  sudah  pasti  akan  dianjurkan melakukan tindakan lebih lanjut yaitu dimerger atau diakusisi, akhirnya menyebabkan tambahan modal lebih besar sehingga faktor permodalan tidak  dapat  memprediksi  kondisi  bermasalah  pada  perbankan Indonesia.
7. NilaiTukar  (Kurs)  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  potensi terjadinya  kondisi  bermasalah  bank.  Semakin  tinggi  nilai  tukar  maka akan  meningkatkan  permasalahan  perbankan  pula  melalui  faktor fundamental lainnya seperti inflasi dan suku bunga. Pertumbuhan nilai mata uang yang stabil dan rendah menunjukkan bahwa negara tersebut memiliki  kondisi  ekonomi  yang  relatif  baik  atau  stabil  sehingga  tidak terlalu dikhawatirkan bahwa perbankannya sedang dalam kondisi yang bermasalah.
8. Penambahan  periode  pengamatan  tahun 2104  menyebabkan terjadinya implikasi  pada  model  temuan  yaitu  pada  Nilai  Tukar dan  Net Interest Margin (NIM) yang tidak dapat digunakan untuk memprediksi potensi terjadinya  kondisi  bermasalah  bank.  Presentase  keberhasilan  prediksi terhadap  kondisi  bermasalah  bank  sebesar  96,7%  dengan  adanya  dua bank  yang  berdasarkan  hasil  observasi  mengalami  kerugian  namun ternyata  itu  hanya  one  time  event  dan  tidak  berhubungan  dengan kinerja  bank secara  umum. Variabel  independen  dalam  model  mampu menerangkan  perubahan  probabilitas  terjadinya  kondisi  bermasalah bank sebesar 86,8%, sedangkan 13,2% sisanya dipengaruhi oleh variabel lain  di  luar model  sepertitingkat  inflasi  dan  BI rate ,  serta  jumlah  M2  & cadangan devisa, dan indikator fundamental lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Almilia,  Luciana  Spica  dan  Herdiningtyas,  Winny.  2005.  Analisis  Rasio CAMEL  Terhadap  Prediksi  Kondisi  Bermasalah  pada  Lembaga Perbankan  Perioda  2000-2002. Jurnal  Ekonomi Akuntansi  dan  Keuangan ,
Vol.7, No.2, 131-147.
QE Journal │ Vol.04 - No.03 September 2015 - 141
Bank  Indonesia.    2004. Surat  Edaran  Bank  Indonesia  Nomor  6/23/DPNP tanggal 31 Mei 2004 tentang Penilaian Tingkat Kesehatan Bank Umum.
_____________.    2011. Surat  Edaran  Bank  Indonesia  Nomor  13/24/DPNP tanggal 25 Oktober 2011 tentang Penilaian Tingkat Kesehatan Bank Umum.
_____________.  2014. Kajian  Stabilitas  Keuangan  tanggal  22  Maret  2014 . Jakarta: Departemen Kebijakan Makroprudensial.
_____________.  2011. Peraturan  Bank  Indonesia  No  13/1/PBI/2011  tentang Penilaian Tingkat Kesehatan Bank. Jakarta: Bank Indonesia.
_____________.  2014. Peraturan  Bank  Indonesia  No  16/11/PBI/2014  tentang Pengaturan dan Pengawasan Makroprudensial. Jakarta: Bank Indonesia.
Biro  Riset  Infobank.  2014.  Rating  120  Bank  Versi  Infobank. http://infobanknews.com diakses pada 29 Oktober 2014.
Ferdinand,  Augusty.  2007.  Metode  Penelitian:  Pedoman  Penelitian  Untuk Penulisan  Skripsi,  Tesis,  dan  Disertasi  Ilmu  Manajemen.  Semarang  : Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Hadad,  M.  D.,  Santoso,  W.,  Sarwedi,  Sukarno,  H.  2004.  Model  Prediksi Kepailitan  Bank  Umum  di  Indonesia. Research  Paper  Direktorat Penelitian  dan  Pengaturan  Perbankan. http://bi.go.id diakses  tanggal  3 Novermber 2014.
Harianto, Farid dan Sudomo, Siswanto. 1998. Perangkat dan Teknik Analisis Investasi di Pasar Modal Indonesia . PT. Bursa Efek Jakarta.
Krisnawati,  Dira  Ayu.  2014. Analisis  Faktor  Penentu  Profitabilitas  Bank  di Indonesia  Dengan  Metode  Risk  Based  Bank  Rating  (Studi  Pada  Bank-bank Umum  Go  Public  di  Indonesia  Periode  2008-2013) .  Skripsi.  Semarang: Program Sarjana Universitas Diponegoro.
Otoritas Jasa Keuangan. 2014. OJK-Pedia. http://ojk.go.id diakses tanggal 29 Oktober 2014.
Prasetyo, Eka Adhi. 2011. Faktor-faktor yang Mempengaruhi Kondisi Financial Distress  Perusahaan  Perbankan  Yang  Listing  Di  BEI  Tahun  2006-2008 . Skripsi. Semarang: Program Sarjana Universitas Diponegoro.
Siamat,  Dahlan.  2005. Manajemen  Lembaga  Keuangan:  Kebijakan  Moneter dan Perbankan . Edisi ke-1. Jakarta: Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.
QE Journal │ Vol.04 - No.03 September 2015 - 142
Spence,  Michael.  1973.  Job  Market  Signaling.  The  Quarterly  Journal  of Economics,  Vol.87,  No.3. http://jstor.org .  Diakses  tanggal  29  Oktober 2014.
Taswan. 2010. Manajemen Perbankan, Konsep, Teori dan Aplikasi. Edisi 2. Yogyakarta: UPP AMP YKPN.
Widarjono,  Agus.  2009. Ekonometrika  Pengantar  dan  Aplikasinya .  Edisi  III. Yogyakarta: EKONISIA.