## KONFIRMASI VARIABEL-VARIABEL PENENTU PREDIKAT BANK YANG BEROPERASI DI INDONESIA

## Sugiarto
Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Wiyatamandala sugiarto@wiyatamandala.ac.id

## ABSTRACT
The  predicate  of  banks  operating  in  Indonesia  is  influenced  by  the  performance and quality of banks. Predicates held by  banks should be closely correlated with the ability of each banking institution to maintain high competitiveness. Infobank Research Bureau classifies banks operating in Indonesia in four predicates, that are very good, good, quite good, and not good. In this study, the predicate of bank are  classified  into  two  groups,  namely  very  good  and  not  very  good.  Banks  that are  classified  in  the  predicate  good,  quite  good,  and  not  good  according  to  the Infobank  Research  Bureau  are  united  into  a  group  of  banks  with  predicate  not very  good.  This  research  was  conducted  to  find    variables  that  becomes significant  determinant  for  the  predicate  of    banks  operating  in  Indonesia.  The study  was  conducted  using  secondary  data  obtained  from  Infobank  (2015).
Overall there were 99 banks evaluated. As the research variables were Category of Bank’s book, Composite risk management profile (RMP_CG), Good Corporate Governance  composite  profile  (GCG_CG),  Non-Performing  Loan  (NPL),  Net Interest Margin (NIM), Core capital (CoreCap), Return on Assets (ROA), Return on Equity (ROE), Profit Growth (PrGrowth),  and Ratio of Operating Expenses to Operating  Income  (BOPO).  Tests  were  performed  using  Logistic  Regression Analysis. The results obtained indicate that  predicate classification of banks  are affected by variables Composite risk management profile, Non-Performing Loan, and  Return on Assets. The accuracy of the predictions of the model is 92.9 %.
Keywords : Bank  Ranking,  Composite  Risk  Management,  Good  Corporate Governance,  Net  Interest  Margin,  ROA,  ROE,  Profit  Growth,  BOPO,  Non Performing Laon

## 1.PENDAHULUAN
Predikat  bank-bank  yang  beroperasi di Indonesia dipengaruhi oleh kinerja dan  kualitas  bank.  Predikat  yang disandang  oleh  bank  semestinya berkorelasi  erat  dengan  kemampuan masing-masing  lembaga  perbankan dalam  mempertahankan  daya  saing
yang  tinggi.  Biro  Riset  Infobank (2015)  menetapkan  predikat  bank dengan menggunakan empat pendekatan,  termasuk  di  dalamnya rasio  keuangan  utama,  pertumbuhan, nilai  komposit  dari  tata  kelola perusahaan  yang  baik  dan  profil manajemen  risiko.  Pendekatan  yang
digunakan  oleh  Biro  Riset  Infobank mengacu  pada  Surat  Edaran  Bank Indonesia  (2011)    dan  Peraturan Bank  Indonesia  (2011)  mengenai Penilaian  Tingkat  Kesehatan  Bank Umum. Sehubungan dengan keempat pendekatan  tersebut,  Biro  Riset Infobank  melakukan  rincian  yang lebih  rinci  menjadi  7  kriteria termasuk  profil  manajemen  risiko, nilai komposit tata kelola
perusahaan,  permodalan,  kualitas aset,  profitabilitas,  likuiditas  dan efisiensi. Bobot masing-masing kriteria
sebagaimana  dicantumkan  dalam kurung adalah sebagai berikut: peringkat  profil  manajemen  risiko (20%),  peringkat  nilai  komposit  tata
kelola perusahaan (20 %),
permodalan (10 %), kualitas aset (10
%),  rentabilitas  (15  %),  likuiditas
(12,5  %),  dan  efisiensi  (12,5  %). Setelah  diperoleh  nilai  akumulasi, Biro  Riset  Infobank  menetapkan predikat dari bank-bank yang beroperasi  di  Indonesia.  Penentuan predikat  bank  didasarkan  atas  nilai kumulatif yang diperoleh. Bank yang mendapat  nilai  total  81  sampai  100 mendapat  predikat  sangat  bagus, bank dengan nilai total 66 sampai 80
mendapatkan  predikat  bagus,  bank dengan  nilai  total  51  hingga  65 mendapatkan  predikat  cukup  bagus, dan  bank-bank  dengan  nilai  total  0 sampai  50  mendapat    predikat  tidak bagus. Semakin bagus predikat suatu bank  semestinyalah  semakin  bagus kinerja dan kualitasnya.

## 2. TELAAH LITERATUR
Dalam penelitian sebelumnya, Sugiarto (2017)
melakukan penyederhanaan  terhadap  klasifikasi yang  ditetapkan  Biro  Riset  Infobank menjadi  dua  kelompok,  yaitu  sangat bagus  dan  tidak  sangat  bagus.  Bank yang  menurut  Biro  Riset  Infobank tergolong  dalam  predikat  bagus, cukup  bagus,  dan  tidak  bagus  oleh Sugiarto (2017) dikelompokkan kedalam  bank-bank  dengan  predikat tidak  sangat  bagus.  Hasil  pengujian menggunakan  Discriminant  Analysis mendapati bahwa klasifikasi predikat bank-bank yang beroperasi di Indonesia  dipengaruhi  oleh    variabel Composite  risk  management  profile (RMP_CG),  Non-Performing  Loan (NPL),  Net  Interest  Margin  (NIM), Core  capital  (CoreCap),  Return  on Assets  (ROA),  Return  on  Equity (ROE),  Profit  Growth  (PrGrowth),
and  Ratio  of  Operating  Expenses  to
Operating Income (BOPO). Keakuratan prediksi dari model yang terbentuk mencapai 88.9% (Sugiarto,
2017).
Penelitian  ini  merupakan  lanjutan dari penelitian sebelumnya (Sugiarto, 2017).  Fokus  penelitian  ini  adalah melakukan  konfirmasi    terhadap variabel-variabel yang menjadi penentu  signifikan  bagi  predikat bank  dengan  menggunakan  alat analisis yang lain. Konfirmasi terhadap variabel-variabel yang secara    signifikan  mempengaruhi predikat  bank  yang  dalam  hal  ini digolongkan ke dalam dua klasifikasi sangat  bagus  dan  tidak  sangat  bagus dilakukan dengan menggunakan data
yang sama. Untuk keperluan
konfirmasi juga ditambahkan
variabel  kategori  modal  inti  bank (BUKU).  Uji  konfirmasi    akan dilakukan  menggunakan  Logistic regression. Tujuan dilakukannya
penelitian ini adalah untuk meneguhkan bahwa variabel-variabel yang  merupakan  variabel-variabel penentu  signifikan  predikat  bank tersebut  konsisten  menampakkan hasil  temuan  yang  sama  walaupun digunakan alat analisis yang lain.
3.METODOLOGI PENELITIAN Penelitian dilakukan dengan menggunakan  data  sekunder  yang diperoleh  dari  Infobank  (2015). Secara  keseluruhan  terdapat  99  bank yang  dievaluasi.  Sebagai  variabel penelitiannya  adalah  Category  of Bank’s book, Composite risk management profile (RMP_CG), Good
Corporate
Governance composite  profile  (GCG_CG),  Non- Performing Loan (NPL), Net Interest Margin (NIM), Core capital (CoreCap), Return on Assets (ROA), Return  on  Equity  (ROE),  Profit Growth  (PrGrowth),  and  Ratio  of Operating  Expenses  to  Operating Income (BOPO). Pengujian
dilakukan dengan menggunakan Logistic regression.
Untuk  menilai  kelayakan  model Logistic regression, ditentukan hipotesis  nol  dan  hipotesis  alternatif sebagai berikut:
Ho  : Tidak  didapati  perbedaan  yang signifikan  antara  klasifikasi yang  diprediksi  dan  klasifikasi yang diamati
Ha  : Didapati perbedaan yang signifikan  antara  klasifikasi yang  diprediksi  dan  klasifikasi yang diamati

## 4.HASIL & PEMBAHASAN
Hasil  Logistic  Regression  Analysis  ditampilkan  dari  Tabel  1  hingga  Tabel  9.
Tabel 1. Logistic regression Group Statistics
Case Processing Summary Unweighted Cases a N Percent Selected Cases Included in Analysis 99 100.0 Missing Cases 0 .0 Total 99 100.0 Unselected Cases 0 .0 Total 99 100.0 a. If weight is in effect, see classification table for the total number of cases. Tabel 2. Dependent Variable Encoding Dependent Variable Encoding Original Value Internal Value .00 0 1.00 1

## Tabel 3. Tabel Klasifikasi
Classification Table a,b Observed Predicted Status Percentage Correct .00 1.00 Step 0 Status .00 0 36 .0 1.00 0 63 100.0 Overall Percentage 63.6 a. Constant is included in the model.
b. The cut value is .500
Logistic  regression  Group  Statistics dari  99  bank  yang  dievaluasi ditunjukkan  pada  Tabel  1.  Tabel  3 memberi  informasi  dari  99  bank
yang dievaluasi, 36
bank
diklasifikasikan sebagai predikat tidak  terlalu  bagus  (status  0.00)  dan 63  bank  diklasifikasikan  sebagai predikat  yang  sangat  bagus  (status 1.00).

## Tabel 4. Omnibus Tests of Model Coefficients
Omnibus Tests of Model Coefficients Chi-square df Sig. Step 1 Step 102.987 10 .000 Block 102.987 10 .000 Model 102.987 10 .000

## Tabel 5. Ringkasan Model

## Model Summary
Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 26.799 a .647 .885
a. Estimation terminated at iteration number 10 because parameter estimates changed by less than .001.

## Tabel 6. Hosmer and Lemeshow Test
Hosmer and Lemeshow Test Step Chi-square df Sig. 1 .924 8 .999
Pada tabel 6 yang menunjukkan hasil uji  Hosmer  and  Lemeshow,  dengan menggunakan Logistic  regression diperoleh  nilai  signifikansi  0.999. Karena nilai signifikansi yang diperoleh  0,999  >  0.05,  model
regresi  logistik  layak  dipakai  untuk analisis  selanjutnya  karena  tidak didapati perbedaan yang nyata antara klasifikasi  yang  diprediksi  dengan klasifikasi yang diamati.

## Tabel 7. Contingency Table for Hosmer and Lemeshow Test
Contingency Table for Hosmer and Lemeshow Test
Status = .00 Status = 1.00 Total Observed Expected Observed Expected Step 1 1 10 10.000 0 .000 10 2 10 9.979 0 .021 10 3 9 9.057 1 .943 10 4 5 5.674 5 4.326 10 5 2 1.194 8 8.806 10 6 0 .096 10 9.904 10 7 0 .000 10 10.000 10 8 0 .000 10 10.000 10 9 0 .000 10 10.000 10 10 0 .000 9 9.000 9

## Tabel 8. Classification Table
Classification Table a Observed Predicted Status Percentage Correct .00 1.00 Step 1 Status .00 33 3 91.7 1.00 4 59 93.7 Overall Percentage 92.9 a. The cut value is .500 Hasil  analisis Logistic  regression pada Tabel 8 menunjukkan keakuratan kemampuan prediksi dari model  sebesar  92.9  %.  Dengan kemungkinan ketidak-akuratan
kemampuan  prediksi  sebesar  7.1  %,
semestinya  model  yang  terbentuk merupakan  model  yang  meyakinkan untuk  digunakan  dalam  penelusuran variabel-variabel  penentu  predikat bank-bank yang beroperasi di Indonesia.

## Tabel 9. Variables in the Equation
Variables in the Equation B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1 a Book 1.073 1.753 .375 1 .540 2.924 RMP_CG .351 .164 4.561 1 .033 1.420 GCG_CG -.097 .154 .400 1 .527 .907 NPL -.813 .405 4.021 1 .045 .444 NIM .404 .420 .925 1 .336 1.497 CoreCap .000 .000 .937 1 .333 1.000 ROA 8.247 3.882 4.513 1 .034 3816.291 ROE -.435 .293 2.212 1 .137 .647 PrGrowth .023 .015 2.296 1 .130 1.024 BOPO -.030 .221 .019 1 .891 .970 Constant -27.095 28.597 .898 1 .343 .000
a. Variable(s) entered on step 1: Book, RMP_CG, GCG_CG, NPL, NIM, CoreCap, ROA, ROE,
PrGrowth, BOPO.
Atas  dasar  model  yang  terbentuk, hasil  yang  diperoleh  dari  bagian akhir  output  menunjukkan  bahwa hanya variabel RMP_CG, NPL, dan ROA  yang  memiliki  signifikansi  < 0,05. Ketiga variabel tersebut secara signifikan  mempengaruhi  predikat bank yang dalam hal ini digolongkan ke dalam dua klasifikasi  sangat  bagus  dan  tidak sangat bagus. Variabel Composite risk management  profile  (RMP_CG), merepresentasikan kondisi kesehatan bank secara umum sehubungan kemampuan bank menghadapi  pengaruh  negatif  yang signifikan  dari  perubahan  kondisi
bisnis  dan  faktor  eksternal  lainnya. Dengan mengunakan logistic regression ,  variabel  Composite  risk management profile merupakan variabel  penentu  yang  signifikan bagi  predikat  bank.  Temuan  ini mengkonfirmasi  pentingnya  kondisi kesehatan bank sehubungan tanggung jawab bank dalam mengelola dana pihak ketiga.
Kondisi  kesehatan  bank  yang  buruk akan mendilusi kepercayaan masyarakat  dalam  mengelola  dana pihak  ketiga  dan  pada  umumnya akan  memunculkan  reputasi  yang negatif. Variabel NPL yang merepresentasikan kemampuan bank dalam  mengelola  risiko  kredit  juga
merupakan  variabel  yang  menjadi penentu  signifikan  bagi  predikat bank.  Dalam  industri  perbankan variabel  NPL  merupakan  indicator bagi  kualitas  asset.  NPL  bank  yang baik  akan  berada  di  bawah  5  %. Dengan  makin  kecil  NPL  kinerja bank dalam mengelola kualitas asset dipandang  makin  baik.  Semakin kecil NPL semakin kecil kemungkinan terjadinya kredit macet.  Dengan  demikian  temuan penelitian ini sejalan dengan
rasionalitas  dan  ketentuan  dari otoritas  perbankan.  ROA  yang merupakan indikator bagi
rentabilitas merupakan variabel penentu  signifikan  bagi  predikat bank.  Angka  ROA  yang  dihitung berdasarkan perbandingan laba
sebelum pajak dengan rata-rata asset total merepresentasikan kemampuan bank dalam memperoleh keuntungan yang menjamin eksistensi kelangsungan hidup bank.
Dalam industry perbankan di Indonesia  standar  terbaik  ROA ditetapkan  1,5  %  (Wiryosukarto, 2017).  Rentabilitas  bank merupakan hal penting bagi kelanggengan hidup bank,  dengan  demikian  temuan penelitian  ini  juga  sejalan  dengan
rasionalitas  dan  harapan  regulator perbankan.
Bila  pada  penelitian  sebelumnya (Sugiarto, 2017) dengan
menggunakan  analisis  diskriminan didapat  8  variabel  yang  menjadi variabel  penentu  signifikan  bagi predikat  bank-bank  yang  beroperasi di  Indonesia,  yaitu  RMP_CG,  NPL, NIM, CoreCap, ROA, ROE, PrGrowth, and BOPO, dengan logistic regression hanya didapat tiga variabel  penentu  signifikan  bagi predikat  bank-bank  yang  beroperasi di  Indonesia,  yaitu  RMP_CG,  NPL, dan  ROA.  Ketiga  variabel  yang dihasilkan  oleh logistic  regression analysis tersebut  semuanya  tercakup dalam variabel-variabel yang dihasilkan  oleh  analisis  diskriminan. Variabel  NIM  dan  BOPO  yang merepresentasikan efisiensi bank ternyata  tidak  menjadi  variabel signifikan  penentu  predikat  bank menurut  temuan  logistic  regression analysis.  Variabel  ROA,  ROE  dan PrGrowth
yang semuanya
merupakan variabel penentu signifikan bagi predikat bank menurut analisis diskriminan diwakili  hanya  oleh  variabel  ROA menurut  hasil logistic  regression
analysis .  Variabel  Corecap  yang
menurut diskriminan analysis merupakan variabel penentu
signifikan bagi predikat bank ternyata  tidak  menjadi  variabel penentu  signifikan  menurut  logistic regression  analysis.  Argument  yang dapat dikemukakan adalah modal inti telah  diatur  oleh  otoritas  perbankan Indonesia  sehingga  bank-bank  yang beroperasi di Indonesia semestinyalah telah memenuhi
ketentuan  yang  ditetapkan  pihak otoritas.
Variabel  RMP_CG  dan  NPL  yang keduanya signifikan menurut temuan analisis  diskriminan  juga  merupakan variabel  penentu  signifikan  menurut logistic  regression  analysis .  Secara logika  kedua  variabel  ini  memang
merupakan variabel penting
mengingat kedua variabel ini
merupakan  variabel  yang  menjamin kelangsungan
hidup bank.
Sebagaimana  diketahui  bisnis  bank adalah  memutar  dana  pihak  ke  tiga dan  didasarkan  atas  kepercayaan masyarakat.  Kondisi  kesehatan  bank yang  buruk  akan  memicu  timbulnya keraguan  masyarakat  menyimpan dananya  di  bank.  Kondisi  ketidak mampuan  bank  mengelola  risiko
kreditnya  yang  ditunjukkan  oleh NPL yang besar juga akan membahayakan  dana  pihak  ketiga yang dipercayakan ke bank sehingga pada  gilirannya  bilamana  terjadi kredit  macet  yang  tidak  dapat ditanggulangi oleh bank akan membebani  pihak  otoritas  maupun masyarakat. Munculnya variabel ROA sebagai variabel penentu signifikan bagi predikat bank menurut Logistic Regression analysis merupakan  kondisi  yang  semestinya dengan  pertimbangan  variabel  ini merepresentasikan  rentabilitas  bank dan kelangsungan bisnis bank sangat dipengaruhi oleh rentabilitasnya. Disamping  itu  temuan  ini  juga konsisten dengan temuan Sugiarto & Nursiana Adinoto (2016).

## 5. KESIMPULAN
1. Variabel-variabel penentu
signifikan  bagi  predikat  bank- bank yang beroperasi di Indonesia,  adalah  Composite risk management profile
(RMP_CG),  Non-Performing Loan  (NPL),  dan  Return  on Assets (ROA).
2. Keakuratan
kemampuan prediksi  dari  model  yang
dihasilkan  atas  dasar  Logistic regression  analysis  mencapai 92.9  %.  Dengan  kemungkinan ketidak-akuratan  kemampuan prediksi sebesar 7.1 %, semestinya model yang terbentuk  merupakan  model yang meyakinkan untuk digunakan  dalam  penelusuran variabel-variabel penentu
predikat bank-bank yang beroperasi di Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
Bank  Indonesia,  Peraturan  Bank Indonesia No.13/1/PBI/2011 tanggal  5  Januari  2011  perihal Penilaian Tingkat    Kesehatan Bank   Umum,  2011, pp. 4-10. Bank  Indonesia,  Surat  Edaran  Bank Indonesia No.13/ 24 /DPNP/2011 tanggal 25 Oktober 2011 perihal Penilaian Tingkat Kesehatan Bank Umum, 2011, pp.1-28. Beltratti,  A.,  Stulz,  R.,  Why  Did Some  Banks  Perform  Better During  the  Credit  Crisis?  A
Cross  Country  Study  of  the Impact  of  Governance  and Regulation.  ECGI’s  Finance Working Paper No. 254, 2009.
Berger,  A,  The  profit–structure relationship in banking: tests of marketpower and efficient
structure  hypotheses.  Journal of  Money,  Credit  and  Banking
27 (2), 1995, pp. 404–431.
Bourke,  P,  Concentration  and  other determinants of bank profitability  in  Europe,  North America and Australia. Journal of Banking and Finance 13 (1), 1989, pp.65–79
Demirgüç-Kunt,  A.,  Huizinga,  H.,
Determinants  of  commercial bank  Interest  margins  and profitability: some international  evidence.  World Bank Economic Review 13 (2),
1999, pp.379–408.
Infobank,    Rating  115  Bank  di Indonesia,  Infobank,  no  466, vol XXXIX, 2017, pp. 24-29.
Jeff,  L,  Capital    Adequacy:  The Benchmark  of  the  1990’s. Bankers’Magazine, 173(1), 1990, pp.14-18. Nassreddine Garoui, Fatma Sessi and Anis  Jarboui,  Determinants  of banks  performance:  viewing test  by  cognitive  mapping technique (case of biat). International Journal of Contemporary  Economics  and Administrative Sciences Volume  :3,  Issue:1,  2013, pp.22-46. Sugiarto,  Determinant  Variables  of The Predicate of Banks Operating in Indonesia. Proceedings of The 2nd Global Conference on Business Management and Entrepreneurship 2017, pp. 71.
Sugiarto,  Performance  Evaluation  of
Indonesian  Banks  and  Foreign Banks  Operating  in  Indonesia Related    to    Classification  of Capital. Advances in Economics, Business and Management Research, Volume 15, 1st Global Conference on Business, Management and Entrepreneurship (GCBME- 16).  Atlantis  Press,  2016,  pp. 104-108. Sugiarto & Nursiana Adinoto, Determinants  Identification  of Public  Banks  Stock  Prices  in Indonesia Based On Fundamental Analysis. International Journal of Applied Business and Economic  Research,  vol.  14, no. 6, 2016, pp. 4705-4712. Wiryosukarto,  Darto.  Menilai Jeroan Bank Dengan Empat Pendekatan.  Infobank,  no  466, vol XXXIX, 2017, pp 20-23.