## FINANCIAL RATIO ANALYSIS TO PREDICT BANKRUPTCY OF COMMERCIAL BANKS LISTED ON THE INDONESIA STOCK EXCHANGE FOR THE 2012-2016 PERIOD

## Yusrizal  dan Luciana Fransisca
Program Studi Akuntansi Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Pelita Indonesia Jalan Jend. Ahmad Yani No. 78-88 No.Telp. (0761) 24418 Pekanbaru 28127 Email : rizalyusrizal59@yahoo.co.id dan lucianafransisca26@gmail.com

## ABSTRACT
This  study  aims  to  examine  the  effect  of  Capital  Adequacy  Ratio  (CAR),  Operating  Efficiency  (BOPO),  Non Performing Loan (NPL) and Loan to Deposit Ratio (LDR) against bankruptcy probability of Banking.The data used in this research is obtained from the published Financial Statement and Annual Report of Bank. Banking Companies listed on IDX. While the population in this study are all commercial banks in Indonesia listed on the Indonesia Stock Exchange during the period 2012, 2013, 2014, 2015, 2016. By using purposive sampling method obtained a sample of 24 banks. The analysis used the Altman Z-Score method. Altman Z-Score model test shows that CAR, NPL, and BOPO variables significantly positively affect the probability of bankruptcy banking. While the LDR variable has no significant effect on the probability of bankruptcy banking.
Keywords : Bank, Bankruptcy, Bank's financial ratios, Altman Z-Score

## ANALISIS RASIO KEUANGAN UNTUK MEMPREDIKSI KEBANGKRUTAN BANK UMUM YANG
TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA PERIODE 2012-2016

## ABSTRAK
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan pengujian pengaruh antara variabel Capital Adequancy Ratio (CAR),  Efisiensi  Operasi  (BOPO), Non  Performing  Loan (NPL)  dan Loan  to  Deposit  Ratio (LDR)  terhadap probabilitas  kebangkrutan  Perbankan.  Penelitian  ini  menggunakan  yang  diperoleh  dari  Laporan  Keuangan  dan Laporan  Tahunan  Bank  yang  dipublikasikan  oleh  Perusahaan  Perbankan  yang  tercatat  di  BEI  periode  2012  - 2016. Sedangkan populasi dalam penelitian ini adalah seluruh bank umum di Indonesia yang terdaftar di Bursa Efek  Indonesia  selama  periode  2012,  2013,  2014,  2015,  2016.  Sistem  pengambilan  sampel  adalah  dengan menggunakan  metode purposive sampling,  berdasarkan  kriteria  diperoleh  sampel  sebanyak  24  bank.  Analisis yang  digunakan  menggunakan  metode  Altman  Z-Score.  Berdasarkan  hasil  uji  model  Altman  Z-Score memperlihatkan  bahwa  variabel  CAR,  NPL,  dan  BOPO  secara  signifikan  positif  berpengaruh  terhadap probabilitas  kebangkrutan  perbankan.  Sedangkan  variabel  LDR  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap probabilitas kebangkrutan perbankan Bank umum pada periode 2012-2016.
Kata Kunci : Bank, Kebangkrutan, Rasio keuangan bank, Altman Z-Score

## PENDAHULUAN
Salah  satu  sektor  yang  sangat  penting  dalam  menopang  tingkat  perekonomian  suatu  negara  adalah  sektor perbankan,  karena  sektor  perbankan  merupakan  sarana  peredaran  uang,  sektor  perbankan  juga  memegang peranan  yang  sangat  penting  bagi  pembangunan  ekonomi  suatu  negara.  Justru  dari  itu  maka  perlu  untuk melakukan pengawasan terhadap perkembangan perbankan agar berjalan sebagaimana mestinya. Salah satu cara dengan melakukan penilaian terhadap keadaan keuangan perusahaan perbankan.
Diketahui  bahwa  Industri  perbankan  berkembang  pesat  pada  tahun  1988-1996  dengan  adanya deregulasi dan kebijakan yang dikeluarkan untuk meningkatkan akses masyarakat terhadap financial market dan mendorong  perbankkan  kearah  kompertisi  yang  efesien  dan  sehat  dengan  kemudahan  dalam  mendirikan  bank. Dengan demikan maka jumlah bank semakin mengalami peningkatan serta menciptakan berbagai produk-produk perbakan  yang  inovatif.  Pada  kenyataannya  banyak  bank  yang  kurang  hati-hati  dalam  persaingan  antar  bank dalam  menghimpun dana  masyarakat dan  menyalurkan dalam bentuk kredit sehingga  menyimpang dari aturan- aturan  yang  berlaku  dalam  industri  perbankan.  Akibatnya  banyak  kredit  macet  yang  merugikan  para  nasabah deposan dan investor (Dendawijaya, 2009)
Krisis perbankan yang terjadi pada tahun 1997 – 1998 memberikan pelajaran sangat serius dalam bisnis perbankan  karena  sangat  mempengaruhi  semua  aspek  kehidupan  termasuk  aspek  ekonomi.  Bank  yang mengalami  kesulitan  likuiditas,  mengalami  collapse,  kualitas  asset  memburuk,  tidak  mampu  menciptakan earning , dan akhirnya modal terkuras dalam waktu yang  sangat cepat akibat masyarakat menarik dananya  dari bank dan kondisi ini melanda sebagian besar bank di Indonesia (Taswan, 2010:1). Kasus yang menjadi perhatian pada krisis tahun 2008 adalah yang  dialami oleh Bank Century. Dimana kasus kebangkrutan bank century, yang terjadi pada tahun 2008 sampai sekarang tidak kunjung  tuntas. Kasus  bank century  terjadi akibat adanya  krisis keuangan  global,  kasus  tersebut  sekarang  melibatkan  tidak  hanya  menejemen  perbankan,  nasabah  dan pemerintah saja, tetapi juga berbagai lembaga lainnya seperti KPK, Polri dan DPR.
Beradasarkan  laporan  keuangan  tahun  2006  telihat  pada  bank  century,  dimana  tercatat  rasio non- performing loan (NPL), atau kredit macet yang dialami bank century mencapai 5,88 %, angka ini menurut aturan BI adalah sangka kritis. Sedangkan capital adequacy (CAR) Bank Century  sebesar 11,66 %, lebih tinggi 3,6% dari  batas  aturan  BI  ,  yaitu  8%.  Berdasarkan  pengamatan  ada  kesempatan  dari  komisaris  untuk  melakukan penipuan,  dan  investasi  yang  dilakukan  tidak  hati-hati.  Pada  tahun  2008  kondisi  Bank  Century  semakin memburuk  akibat  kesalahan  invenstasi.  Dimana  Pemerintah  memutuskan  dan  membuat  kebijakan  memberikan bantuan  likuiditas  dengan  dua  pertimbangna  utama,  yaitu  menjaga  kepercayaan  masyarakat  terhadap  sector perbankan.  Serta  Pemerintah  mengantisipasi  akan  terulangnya  dampak  krisis  ekonomi  tahun  1998  terhadap sector  perbankan  nasional.  Dengan  pemberian  bailout  (bantuan  likuiditas)  oleh  pemerintah  sebenarnya merupakan pinjaman  yang  harus dikembalikan oleh Bank  Century berupa asset bank tersebut. Pada tanggal 11 Mei  2009  Bank  Century  dinyatakan  keluar  dari  pengawasan  khusus  BI  .  Pada  tanggal  3  Juli  2009  Parlemen menggugat  atas  kebijakan  yang  dilakukan  pemerintah,  karena  biaya  penyelamatan  Bank  Century  terlalu  besar. Sedangkan  21  Juli  2009  LPS  menyuntikan  dana  Rp  630  milyar.  Tanggal  15  Agustus  2009  manajemen  Bank Century  menggugat  sebesar  Rp  2,2  Triliun.  Berdasarkan  keputusan  pengadilan  pada  tanggal  18  Agustus  2009 Robet  Tantular  dituntut  delapan  tahun  penjara  dan  denda  50  milyar  rupiah  subside  lima  bulan  kurungan  di Pengadilan Negeri Jakarta Pusat. Pada 3 September 2009 Kepala Kepolisian Republik Indonesia menyampaikan kepada  DPR  agar  mengejar  asset  Robert  Tantular  sebesar  US  $19,25 Juta,  serta  Hesham  Al-Warraq  dan  Rafat Ali Rizvi sebesar US $1,64 miliar. Kemudian tanggal 10 September 2009 Robert Tantular divonis penjara empat tahun dengan denda Rp 50 Milyar (Dany, 2011). Kasus bank century tersebut menandakan kurangnya perhatian pemerintah  dan  otoritas  moneter  pada  sektor  perbankan.  Justru  itu  diperlukan  suatu  sistem  untuk  menganalisis kinerja  keuangan  untuk  mengetahui  adanya  kemungkinan  bank-bank  akan  mengalami  kesulitan  keuangan  atau financial distress yang berakibat pada kebangkrutan.
Pada  penelitian  ini  analisis  yang  dilakukan  adalah  penilaian  kinerja  bank.  Bank  Indonesia  dan  bank- bank  yang  ada  di  Indonesia  memiliki  alat  untuk  menilai  bagaimana  perkembangan  kinerja  bank.  Alat  tersebut dinamakan CAMEL ( capital, asset quality, management, earnings dan liquidity ), alat ini menghitung rasio-rasio dari  aspek Capital hingga  aspek Liquidity yaitu  dengan  menggunakan  rasio Capital  Adequacy  Ratio (CAR), rasio Non  Performing  Loan (NPL),  rasio Loan  to  Deposit  Ratio (LDR),  rasio  Biaya  Operasional  terhadap pendapatan Operasional (BOPO).
Penelitian yang telah dilakukan oleh penliti sebelumnya yang memakai kinerja keuangan untuk menguji pengaruh  rasio  keuangan  terhadap  kondisi  bank  telah  banyak  dilakukan  oleh  peneliti    sebelumnya.  Dari  hasil penelitian  terdahulu  terdapat  ketidak  konsistenan  hasil  penelitian,  yaitu  CAR  berpengaruh  negative  signifikan terhadap  problem/tingkat  kesehatan  bank  (Suharman,2007)  ,  sedangkan  penelitian  Wimboh,et  al  (2004) menyatakan CAR  berpengaruh positif signifikan  terhadap tinkat kesehatan bank   Sedangkan penelitian Haryati (2006)  memberikan  hasil  bahwa  CAR  tidak  berpengaruh  terhadap  tingkat  kesehatan  bank.  Variabel  LDR mempunyai  pengaruh  positif  signifikan  pada  tingakat  resiko  keuangan  bank  (Suharman,  2007)  ,  menurut penelitian  Haryati  (2006)  LDR  tidak  signifikan  mempengaruhi  tingkat  kesehatan  bank.  NPL  mempunyai pengaruh  negatif  signifikan  terhadap  kesehatan  bank  berdasarkan  penelitian  Suharman  (2007)  sedangkan  hasil
penelitian  Haryati  (2006)  dan  Wimboh,et  al  (2004)  NPL  memberikan  bukti  empiris  positif  signifikan.  Pada variabel  BOPO  pada  penelitian  yang  dilakukan  Kurniasari  (2013)  dan  Haryati  (2006)  menunjukkan  pengaruh yang  positif  pada  tingakat  kesehatan  bank.  Sedangkan  pada  penelitian  Meyer  dan  Pifer  (1970)  berpengaruh negatif signifikan.
Berdasarkan  beberapa  fenomena  yang  di  uraikan  di  atas  penulis  akan  melakukan  penelitian  tentang kesehatan bank dengan judul “Analisis Rasio Keuangan Untuk Memprediksi Kebangkrutan Bank Umum yang Terdaftar  di Bursa Efek Indonesia Periode  2012-2016”.

## TINJAUAN PUSTAKA Perbankan
Menurut  teori  Bank  adalah  merupakan  lembaga  keuangan  yang  usaha  pokoknya  menghimpun  dana  dari masyarakat  dalam  bentuk  giro,  tabungan,  dan  deposito  kemudian  menyalurkan  kembali  dana  tersebut  ke masyarakat  dalam  bentuk  kredit,  modal  kerja,  dan  investasi  serta  memberikan  jasa-jasa  dalam  lalu  lintas peredaran  uang.  Dapat  dilihat  dari  segi  usahanya,  bank  merupakan  sebagai  suatu  lembaga  keuangan  yang melaksanakan berbagai macam jasa, seperti sebagai tempat melakukan transaksi pembayaran, pengiriman uang, pengawasan  terhadap  mata  uang,  serta  bertindak  sebagai  tempat  menyimpanan  benda-benda  berharga, membiayai perusahaan-perusahaan, dan lain-lainnya (Dendawijaya, 2009;14).
Kata bank berasal dari Bahasa Italia, yaitu banca, yang artinya tempat penukaran uang. Menurut UU RI Nomor  10  Tahun    1998  tentang  Perbankan,  yang  dimaksud  dengan  Perbankan  adalah  segala  sesuatu  yang menyangkut tentang bank, mencakup kelembagaan , kegiatan usaha, serta cara dan proses dalam melaksanakan kegiaan usahanya. Sedangkan Bank adalah badan usaha yang menghimpun dana dari masyarakat dalam bentuk simpanan dan menyalurkannya kepada masyarakat  dalam bentuk kredit dana atau bentuk-bentuk lainnya dalam rangka meningkatkan taraf hidup rakyat banyak. Menurut  Kasmir (2010, secara sederhana bank dapat diartikan sebagai  “lembaga  keuangan  yang  kegiatan  utamanya  adalah  menghimpun  dana  dari  masyarakat  dan menyalurkan  kembali  dana  tersebut  ke  masyarakat  serta  memberikan  jasa  bank  lainnya”.  Dari  beberapa pengertian  tentang  bank,  dapat  kita  simpulkan  bahwa  bank  adalah  lembaga  keuangan  yang  bergerak  di  bidang jasa  dengan  memfasilitasi  masyarakat  yang  kelebihan  dana  untuk  disimpan  dalam  bentuk  tabungan,  giro  ,  dan deposito,  dan  selanjutnya  bank  menyediakan  dana  pinjaman  berupa  kredit  kepada  masyarakat  yang membutuhkan  dana  serta  memfasilitasi  masyarakat  untuk  keperluan  transaksi  lalu  lintas  pembayaran  untuk mendapatkan keuntungan.

## Kebangkrutan
Menurut  esiklopedia  ekonomi  keuangan  dan  perdagangan,  bangkrut  atau  pailit  adalah  merupakan  keadaan dimana  seseorang  yang  oleh  suatu  pengadilan  dinyatakan  bangkrut  dan  yang  aktivanya  atau  warisannya  telah diperuntukkan untuk membayar utang-utangnya. Sedangkan, menurut UU No.37 tahun 2004 tentang Kepailitan dan  Penundaan  kewajiban  pembayaran  utang,  kepailitan  diartikan  sebagai  sita  umum  atas  semua  kekayaan debitor  pailit  yang  pengurusan  dan  pemberesannya  dilakukan  oleh  kurator  di  bawah  pengawasan  hakim pengawasan  sebagaimana  diatur  dalam  Undang-Undang.  Menurut  Almilia  dan  Henrdiningtyas  (2005), menyatakan bahwa kebangkrutan akan cepat terjadi di negara yang sedang mengalami kesulitan ekonomi, karena kesulitan  ekonomi  menyebabkan  perusahaan  yang  sudah  sakit  menjadi  semakin  sakit  dan  akhirnya  menjadi bangkrut.  Perusahaan  yang  belum  sakitpun  akan  mengalami  kesulitan  dalam  pemenuhan  dana  untuk  kegiatan operasional akibat adanya krisis ekonomi tersebut.

## Metode Prediksi Kebangkrutan Metode Altman Z-Score
Salah  satu  model  yang  dapat  dipakai  untuk  memprediksi  kebangkrutan  yang  paling  banyak  di  kenal  adalah model Altman  Z-Score. Diketahui  bahwa Mode  Altman  Z-Score  ini merupakan  Multiple  Disriminant  Analysis yang  dilakukan  oleh  Altman  yaitu  analisis  Z-Score.  Menurut  Supardi  ,  Z-Score  adalah  suatu  alat  yang memperhitungkan  dan  menggabungkan  beberapa  rasio-rasio  keuangan  tertentu  dalam  perusahaan  pada  suatu persamaan  diskriminan  yang  akan  menghasilkan  skor  tertentu  yang  akan  menunjukkan  tingkat  kemungkinan kebangkrutan  perusahaan.  Metode  Z-Score  dalam  memprediksi  kebangkrutan  dari  Altman  merupakan  formula multi-variate yang dilakukan untuk mengukur kesehatan finansial suatu perusahaan. Metode Z-Score merupakan suatu  persamaan  multivariable  yang  digunakan  Altman  dalam  rangka  memprediksi  tingkat  kebangkrutan. Metode  Altman  menggunakan  model  statistik  yang  disebut  dengan  analisis  diskriminan  yang  lebih  tepatnya disebut dengan Multiple Descriminant Analysis (MDA). MDA pertama sekali digunakan pada penelitian biologi tahun 1930-an. Pada MDA, sampel dikelompokkan menjadi dua yang dalam hal ini adalah perusahaan bangkrut dan  perusahaan  tidak  bangkrut.  Dimana  hal  ini  berbeda  dengan  regresi  berganda  biasa  yang  mencampurkan kedua  sampel.  Menurut  Prihadi  (2010:335),  secara  sederhana  langkah  MDA  yang  ditempuh  adalah  melakukan klasifikasi  perusahaan  ke  dalam  perusahaan  yang    bangkrut  dan  tidak  bangkrut,  Melakukan  koleksi  data  dan
Menetapkan  score.  Altman  terus  melakukan  penelitian  dan  perkembangan  terhadap  model  Z-Score,  berikut adalah perkembangan model Altman (Prihadi, 2010: 336-339)

## Model Z-Score Asli
Dalam  penelitian  pertama  yang  dilakukan  Altman,  semua  varian  yang  dibahas  dalam  Z-Score  pertama  kali dirumuskan  oleh  Altman  dengan  kondisi  latar  belakang  sebagai  berikut  yaitu  Sampel  diambil  oleh  perusahaan manufaktur,  Perusahaan  yang  berlokasi  di  Amerika,  Dirumuskan  pada  tahun  1968  dan  Jumlah  sampel  66 perusahaan yang terdiri dari 33 perusahaan bangkrut dan 33 perusahaan tidak bangkrut.
Jumlah rasio yang dipilih dalam penelitian ini adalah sebanyak 22 rasio dimana kemudian hanya dipilih 5 rasio yang paling kuat dan secara bersama berkolerasi dengan kebangkrutan berikut ini adalah rumus Z-Score Altman versi asli (pertama)
Keterangan:
Z =  Overall index X1 = assets Total s Liabilitie Current - Assets Current X2 = Assets Total Earnings Retained X3 = X4 = Debt Total of Value Book Equity Value Market X5 = s TotalAsset Sales
Dimana nilai cut-off: Z< 1,81 Bangkrut 1,81<Z<2,67 Grey Area Z>2,67
Tidak bangkrut
Namun,  pada  perkembangan  selanjutnya  banyak  individu  yang  merasa  lebih  cocok  dengan  formula sebagai berikut:
Dengan nilai cut-off :
Z< 1,81 Bangkrut 1,81<Z<2,99 Grey Area Z>2,99 Tidak bangkrut
Dalam penggunaan rumus model asli ini, hal yang perlu diperhatikan adalah:
Rumus tersebut hanya dapat digunakan untuk perusahaan publik (manufaktur) karena memerlukan market value dari eikuitas, Perusahaan non-manufaktur tidak dapat diprediksi dengan rumus tersebut dan pengertian working capital dalam rumus tersebut adalah selisih antara aktiva lancar dan hutang lancar.

## Z’-Score
Mengingat  bahwa  tidak  semua  perusahaan  tidak  go  publik  dan  tidak  memiliki  nilai  pasar,  maka  Altman mengembangkan  model  alternatif  mengganti  variabel  X4  yang  semula  merupakan  perbandingan  nilai  pasar dengan  modal  sendiri dengan nilai buku  total hutang,   menjadi nilai saham biasa dengan preferen dengan nilai buku total hutang. Berikut perumusan Z’-Score :
Dengan cut-off : Z< 1,23 Bangkrut 1,23<Z<2,90 Grey Area Z>2,90 Tidak bangkrut
Untuk variabel X1 s/d X3 &X5 menggunakan rasio yang sama dengan rumus metode Altman Z-Score asli, akan tetapi untuk variabel X4 adalah :
X4 = s Liabilitie Total of Value Book Equity Value Market

## Z”-Score
Varian terakhir yang dikembangkan oleh Altman adalah model Z”-Score. Pada model model Z-Score, rasio sales to total asset dihilangkan dengan harapan efek industri dalam pengertian ukuran perusahaan terkait dengan aset atau  penjualan  dapat  dihilangkan.  Sampel  yang  digunakan  kemudian  diganti  dengan  perusahaan  dari  Negara berkembang yaitu Mexico. Z”-Score merupakan rumus yang fleksibel, karena bisa digunakan untuk perusahaan publik maupun private. Berikut ini adalah model Altman Z”-Score :
Assets
Total Tax Interest Before Earning Z= 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 1,0 X5
Z = 0,717X1 + 0,847X2 + 3,107X3 + 0,420X4 + 0,998X5
Z = 0,12X1 + 0,014X2 + 0,033 X3+0,006X4+0,999X5 X4+0,999X5
Dengan nilai cut-off:
Z< 1,10 Bangkrut 1,10<Z<2,60 Grey Area Z>2,60
Tidak bangkrut
Model  Z-Score  sangat  efektif  yang  dapat  memprediksi  kebangkrutan  dua  tahun  sebelum  terjadinya kebangkrutan yang sebenarnya dan untuk beberapa kasus model ini dapat memprediksi kebangkrutan empat atau lima tahun sebelumnya. Selain dapat memprediksi kebangkrutan perusahaan manufaktur secara tepat dua tahun sebelum terjadinya kebangkrutan yang sebenarnya, Z-Score juga dapat digunakan untuk :
Memeriksa  kembali  calon  perusahaan  yang  akan  diakuisisi  oleh  pemasok  dan  perusahaan  lain  untuk mendeteksi  masalah  keuangan  yang  timbul  dari  perusahaan-perusahaan  tersebut  yang  kemungkinan  akan mempengaruhi  bisnis  perusahaan  kita  dan  mengukur  tingkat  kesehatna  keuangan  suatu  perusahaan  melalui informasi yang diperoleh dari laporan keuangan.

## Metode Springate
Penelitian  yang  dilakukan Rudianto  (2013  :262),  Springate  Score  adalah  merupakan  metode  yang  dapat memprediksi  keberlangsungan  hidup  suatu  perusahaan  dengan  mengkombinasikan  beberapa  rasio  keuangan yang  umum dengan diberikan bobot yang berbeda satu dengan  lainnya.  Maka, dengan  metode Springate Score dapat dipredisi kemungkinan kebangkrutan suatu perusahaan.
Springate  Score  dihasilkan  oleh  Gordon  L.V.Springate  pada  tahun  1978  sebagai  pengembangan  dari Altman  Z-Score.  Model  Springate  adalah  model  rasio  yang  menggunakan  multiple  discrimination  analysis (MDA).  Pada  metode  MDA  diperlukan  lebih  dari  satu  rasio  keuangan  yang  berkaitan  dengan  kebangkrutan perusahaan untuk membentuk suatu model yang baik.
Hasil penelitian terebut menghasilkan rumus Springate Score untuk berbagai jenis perusahaan, sebagai terlihat berikut:
Keterangan : X1 = Modal Kerja : Total Aset X2 = EBIT : Total Aset X3 =  EBT : Utang Lancar X4 =  Penjualan : Total Aset
Hasil  perhitungan  yang  diperoleh  dengan  menggunakan  rumus  Springate  Score  tersebut  akan menghasilkan  skor  yang berbeda antara satu perusahaan dengan perusahaan lainnya. Jika nilai Z diatas 0,862 , maka  perusahaan  diklasifikasikan  masih  dalam  kategori  sehat.  Jika  nilai  Z  diperoleh  dibawah    0,862  maka perusahaan dinilai sedang berada dalam bahaya kebangkrutan.

## Metode Zmijewski
Menurut  Rudianto  (2013,  264),  dimana  Mark  Zmijewski  juga  melakukan  penelitian  untuk  memprediksi keberlangsungan hidup sebuah badan usaha. Dari hasil penelitiannya Zmijewski menghasilkan rumus yang dapat digunakan  utnuk  memprediksi potensi kebangkrutan perusahaan  yang disebut sebagai  Zmijewski Score. Model ini  dihasilkan  oleh  Zmijewski  pada  tahun  1984  sebagai  pengembangan  dari  berbagai  model  yang  telah  ada sebelumnya.  Zmijewski  Score  adalah  model  rasio  yang  menggunakan  multiple  discriminant  analysis  (MDA). Dalam  metode  MDA  ini  diperlukan  lebih  dari  satu  rasio  keuangan  yang  berkaitan  dengan  kebangkrutan perusahaan untuk membentuk model yang baik.
Zmijewski  Score  adalah  merupakan  metode  untuk  memprediksi  keberlangsungan  hidup  suatu perusahaan  dengan  mengkombinasikan  beberapa  rasio  keuangan  yang  umum  yang  memberikan  bobot  yang berbeda  satu  dengan  yang  lainnya.  Dengan  demikian  metode  Zmijewski  Score,  dapat  diprediksi  kemungkinan kebangkrutan  suatu  perusahaan.  Zmijewski  menggunakan  analisis  rasio  yang  mengukur  kinerja  leverage  dan likuiditas perusahaan untuk model prediksi kebangkrutan yang dibangunnya. Model ini menekankan pada jumlah utang sebagai komponen yang paling berpengaruh terhadap kebangkrutan.
Hasil  penelitian  tersebut  menghasilkan  rumus  Zmijewski  Score  untuk  berbagai  jenis  perusahaan  , seperti terlihat berikut :
Keterangan : X1 = Laba Bersih : Total Aset X2 =  Total Utang : Total Aset X3 =  Aset Lancar : Utang Lancar
Z” = 6,56X1 + 3,26X2 + 6,72X3 + 1,05X4
Z = 1,03X1 + 3,07X2 + 0,66X3 + 0,4X4
Z = -4,3 - 4,5X1 +5,7X2 + 0,004X3
Kriteria  yang  digunakan  dalam  metode  ini  adalah  semakin  besar  hasil  yang  didapat  dengan  rumus tersebut  berarti  semakin  besar  pula  potensi  kebangkrutan  perusahaan  bersangkutan.  Dengan  kata  lain,  jika perhitungan  dengan  menggunakan  metode  Zmijewski  Score  menghasilkan  nilai  positif,  maka  perusahaan berpotensi bangkrut . maka semakin besar nilai positif nya semakin besar pula potensi kebangkrutannya.  Begitu juga sebaliknya jika Zmijewski Score menghasilkan nilai negatif, maka perusahaan tidak berpotensi bangkrut.

## Kerangka Pemikiran
Berdasarkan  hubungan  antara  variable  independen  dan  dependen, Capital  Adequacy  Ratio,  Non  Performing Loan,Biaya  Operasional  terhadap  Pendapatan  Operasional dan Loan  to  Deposit  Ratio terhadap  prediksi kebangkrutan  Bank  Umum  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  periode  2012-2016,  maka  di  rumuskan kerangka pemikiran pada gambar sebagai berikut :

## H1
H2
H3
H4

## Gambar 1. Kerangka Pemikiran

## Rasio Kinerja Keuangan

## Capital Adequacy Ratio (CAR)
Dimana  CAR didefenisikan  sebagai  suatu rasio  yang dapat  mengukur  kemampuan permodalan  yang ada  untuk menutup kemungkinan kerugian di dalam kegiatan perkreditan dan perdagangan surat-surat berharga. Sedangkan menurut Riyadi (2008), CAR yaitu rasio kewajiban pemenuhan modal minimum yang harus dimiliki oleh bank. Untuk  saat  ini  minimal  CAR  sebesar  8%  dari  Aktiva  Tertimbang  Menurut  Risiko  (ATMR),  atau  ditambah dengan Risiko Pasar dan  Risiko Operasional, ini tergantung pada kondisi bank yang bersangkutan.

## 𝐶𝐴𝑅 = 𝑀𝑂𝐷𝐴𝐿 𝐴𝑇𝑀𝑅 Ã— 100%

## (Surat EdaranBank Indonesia No.6/23/DPNP tanggal 31Mei 2004)

## Loan to Deposit Ratio (LDR)
Menurut  teori  yang  dikemukakan  Santoso  (2004)  LDR  merupakan  rasio  untuk  mengukur  peranan  dana  dalam pinjaman  keuangan.  Sedangkan  menurut  Riyadi  (2008)  LDR  adalah  perbandingan  antara  total  kredit  yang diberikan  dengan  total  Dana  Pihak  Ketiga  (DPK)  yang  dapat  dihimpun  oleh  bank.  LDR  akan  menunjukkan tingkat  kemampuan  bank  dalam  menyalurkan  dana  pihak  ketiga  yang  dihimpun  oleh  bank  yang  bersangkutan. Maksimal LDR yang diperkenankan oleh Bank Indonesia adalah sebesar 110%.
𝐿𝐷𝑅 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐾𝑟𝑒𝑑𝑖𝑡 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑎𝑛𝑎 𝑃𝑖ℎ𝑎𝑘 𝐾𝑒𝑡𝑖𝑔𝑎 Ã— 100%

## (Surat EdaranBank Indonesia No.6/23/DPNP tanggal 31Mei 2004)

## Net Interest Margin (NIM)
NPL adalah  merupakan rasio  untuk  mengukur  kualitas  kredit dengan  menggunakan perbandingan antara  kredit bermasalah  dengan  total  kredit.    Besarnya  NPL  yang  diperbolehkan  oleh  Bank  Indonesia  saat  ini  adalah maksimal 5%.
𝑁𝑃𝐿 = 𝐾𝑟𝑒𝑑𝑖𝑡 𝐵𝑒𝑟𝑚𝑎𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐾𝑟𝑒𝑑𝑖𝑡 Ã— 100%
(Surat EdaranBank Indonesia No.6/23/DPNP tanggal 31Mei 2004)
CAR KEBANGKRUTAN BANK LDR NPL BOPO

## Biaya Operasional Pendapatan Operasional (BOPO)
BOPO merupakan rasio biaya operasional per pendapatan operasional, yang menjadi proxy efisiensi operasional seperti yang biasa digunakan oleh Bank Indonesia (Kuncoro dan Suhardjono, 2011).

## 𝐵𝑂𝑃𝑂 = 𝐵𝑖𝑎𝑦𝑎 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑠𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙
𝑃𝑒𝑛𝑑𝑎𝑝𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑠𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙 Ã— 100%
(Surat EdaranBank Indonesia No.6/23/DPNP tanggal 31Mei 2004)

## Analisis Z-Score Altman
Menurut  Prihadi  (2010:336) Altman  Z-Score merupakan  sebuah  formula  multi-variate  yang  digunakan  untuk mengukur kesehatan finansial suatu perusahaan atau untuk memprediksi tingkat kebangkrutan pada perusahaan jasa. Berikut rumus Altman Z-Score: Z” = 6,56X1 + 3,26X2 + 6,72X3 + 1,05X4
Dimana: Z   = Altmant Z-score
X1 = Current Assets-Current Liabilities : Total Assets
X2 =  Retained Earnings : Total Assets X3 =  EBIT : Total Assets
X4 =  Market Value Equity : Book Value of Total Debt
Nilai Cut-Off : Z< 1,10 Bangkrut 1,10<Z<2,60 Grey Area Z>2,60 Tidak bangkrut

## Hipotesis
Berdasarkan  rumusan  masalah,  tujuan  penelitian,  tinjauan  teoritis  dan  kerangka  pemikiran  diatas  maka  dapat dirumuskan hipotesis dalam penelitian ini adalah :
H 1 :  CAR berpengaruh negatif terhadap prediksi kebangkrutan bank. H 2 :  LDR berpengaruh positif terhadap prediksi kebangkrutan bank. H 3 :  NPL berpengaruh positif terhadap prediksi kebangkrutan bank. H 4 :  BOPO berpengaruh positif terhadap prediksi kebangkrutan bank.

## METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  Populasi  adalah  seluruh  Bank  Umum  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  Tahun  2012- 2016  yakni  sebanyak  44  Bank.  Berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan,  dipilih  24  dari  44  perusahaan perbankan  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  pada  tahun  2012-2016  digunakan  sebagai  sampel  dalam penelitian.
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder (dokumenter) laporan tahunan dan keuangan perusahaan perbankan  yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Periode penelitian adalah selama lima tahun dengan menggunakan data dari tahun 2012 sampai dengan tahun 2016, data diambil dari  www.idx.co.id Tahapan dalam  penelitian ini  adalah sebagai  mana  mengumpulkan laporan tahunan dan keuangan dari website www.idx.co.id lalu Melakukan input data variabel penelitian ke dalam Ms. Excel kemudian melakukan uji  statistic  dengan  uji  Asumsi  klasik  yaitu  Uji  Normalitas,  Uji Multikolinearitas, Uji Autokorelasi dan  Uji Heteroskedastisitas. Selain itu juga melakukan Analisis Regresi Linear Berganda, Analisis Z-Score Altman dan Uji  hipotesis  dengan  menggunakan  Uji  F,  Uji  t,  dan  Uji  R 2 .  Setelah  itu  membahas  hasil  penelitian  dengan membuat kesimpulan dan  memberikan saran penelitian.

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Analisis Deskriptif Variabel Penelitian Analisis Altman Z-Score
Tabel 1. Nilai Z-Score (Y) Perusahaan Perbankan Tahun 2012-2016
No Nama Perbakan Kode Z-Score Rata- rata Ket 2012 2013 2014  2015  2016 1  Bank Artha Graha International Tbk INPC 1.73 1.87 1.9 2.29 2.51 2.06 GA 2  Bank Bukopin Tbk BBKP  2.45 2.51 2.67 2.64 2.46 2.55 GA 3  Bank Capital Indonesia Tbk BACA 2.7 2.6 2.92 3 3.11 2.87 TB
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  dapat  dilihat  pada  table  di  atas,  bahwa  rata-rata  rasio Z-Score Perusahaan  pada  tahun  2012  sebesar  2.14,  kemudian  pada  tahun  2013  sebesar  2.29,  tahun  2014  sebesar  2.41, pada tahun 2015 sebesar 2.40 dan tahun 2016 sebesar 2.41. Hal ini menunjukkan bahwa terjadinya peningkatan rata-rata Z-Score setiap tahunnya, dimana rata-rata paling renda di tahun 2012 ,sedangkan rata-rata yang paling tinggi di tahun 2014 dan 2016.
Kemudian  nilai  minimum  pada  tahun  2012  sebesar  0.59,    pada  tahun  2013  sebesar  0.77,  tahun  2014 sebesar  0.83,  pada  tahun  2015  sebesar  0.73  dan  tahun  2016  sebesar  0.82.  sehingga  dapat  di  simpulkan  bahwa perusahaan  dengan  nilai  minimum  terendah  adalah  Bank  MNC  International  dengan  nilai  minimum  0,59  pada tahun 2012. Nilai maksimum pada tahun 2012 sebesar 3.00, kemudian pada tahun 2013 sebesar 3.21, tahun 2014 sebesar  3.16,  pada  tahun  2015  sebesar  3.00  dan  tahun  2016  sebesar  3.26.  Hal  ini  dapat  di  simpulkan  bahwa perusahaan dengan nilai maksimum tertinggi adalah Bank Central Asia dengan nilai 3,26 pada tahun 2016. Jika di lihat secara keseluruhan, nilai Z-Score keseluruhan perusahaan sapel secara rata-rata adalah 2,33. Nilai Z- Score tertinggi dari seluruh perusahaan sampel dipegang oleh Bank Central Asia.
Hasil Uji Asumsi Klasik Uji Normalitas Data
Tabel 2. Uji One Sampel Kolmogorov-Smirnov Test One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual N 120 Normal Parameters a,b Mean 0E-7 Std. Deviation .51287482 Most Extreme Differences Absolute .110 Positive .073 Negative -.110 Kolmogorov-Smirnov Z 1.200 Asymp. Sig. (2-tailed) .112
4  Bank Central Asia BBCA  2.88 3.03 3.01 2.9 3.26 3.02 TB 5  Bank China Construction Bank MCOR  2.66 2.71 2.6 2.73 2.78 2.70 TB 6  Bank CIMB Niaga Tbk BNGA  2.49 2.1 2.31 1.95 1.89 2.15 GA 7  Bank Danamon Indonesia Tbk BDMN  1.87 2 2.43 2.22 2.52 2.21 GA 8  Bank J Trust Indonesia Tbk BCIC 1.08 0.98 0.83 0.73 0.82 0.89 B No Nama Perbakan Kode 2012 2013 2014 2015 2016 Rata- rata Ket 9  Bank Mandiri Tbk BMRI 3 3.21 3.16 2.84 2.77 3.00 TB 10  Bank Mestika Tbk BBMD  2.34 2.55 2.61 2.58 2.62 2.54 GA 11  Bank Mitra Niaga Tbk NAGA  2.77 2.89 3 2.69 2.87 2.84 TB 12  Bank Mayapada Tbk MAY 0.98 2 2.46 2.6 2.68 2.14 GA 13  Bank Maybank Indonesia Tbk BNII 1.2 1.89 2.12 2.46 2.6 2.05 GA 14  Bank Mega Tbk MEGA  2.81 2.95 2.78 2.67 2.63 2.77 TB 15  Bank MNC International Tbk BABP  0.59 0.77 0.87 1.13 1.24 0.92 B 16  Bank Negara Indonesia Tbk BBNI 2.66 2.8 3 2.81 2.7 2.79 TB 17  Bank Nusantara Parahyangan Tbk BBNP  1.85 2.43 2.61 2.54 2.34 2.35 GA 18  Bank OCBC NISP Tbk NISP 2.55 2.56 2.75 2.7 2.69 2.65 TB 19  Bank Permata Tbk BNLI 2.58 2.49 2.33 1.9 1.78 2.22 GA 20  Bank QNB Tbk BKSW  1.86 1.78 2.33 2.56 1.89 2.08 GA 21  Bank Rakyat Indonesia Tbk BBRI 1.88 2.11 2.47 2.77 2.6 2.37 GA 22  Bank Tabungan Negara Tbk BBTN  1.03 1.25 1.11 1.34 1.56 1.26 GA 23 Bank Woori Saudara Indonesia 1906 Tbk SDRA  2.65 2.59 2.78 2.66 2.6 2.66 TB 24  Bank Victoria International Tbk BVIC 2.81 2.99 2.78 2.85 2.98 2.88 TB Min 0.59 0.77 0.83 0.73 0.82 0.89 Max 3.00 3.21 3.16 3.00 3.26 3.02 Rata-rata 2.14 2.29 2.41 2.40 2.41 2.33
Pada Tabel 2 diatas dapat diketahui bahwa nilai p value sebesar 0,112> 0,05 sehingga  tidak terdapat perbedaan yang  cukup  signifikan  antar  banyaknya  sampel  yang  diamati  dari  objek  yang  masuk  dalam  masing–masing kategori dengan banyaknya yang diharapkan berdasarkan hipotesis.

## Uji Multikolinearitas
Tabel 3. Hasil Uji Multikolinieritas

## Sumber:Data Hasil Penelitian
Dari hasil perhitungan nilai tolerance pada hasil analisis data, diperoleh nilai VIF < 10 dan nilai tolerance > 0.10, sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi tersebut tidak mengalami multikolinieritas.

## Uji Autokolerasi
Tabel4. Hasil Uji Autokorelasi
Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .591 a .349 .326 .52172 2.164 a. Predictors: (Constant), BOPO, CAR, LDR, NPL
b. Dependent Variable: Z-Score
Sumber : Data Hasil Penelitian
Dari  hasil  uji Durbin-Watson tabel  diatas,  nilai  DW  untuk  empatvariabel  independen  adalah  2.164.  nilai  tabel signifikan 5%, jumlah sampel 120 dan jumlah variabel independen 4 maka diperoleh nilai dL sebesar 1.6339 dan dU sebesar1.7715. Nilai DW 2.164 lebih besar dari batas atas (dU) yakni 1.7715 dan kurang dari (4-du) 4-1.7715 = 2.2285  sehingga dapat disimpulkan tidak terdapat autokorelasi dalam model penelitian ini.

## Uji Heteroskedastisitas
Tabel  5.  Uji Geljeser Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) .522 .252 1.071 .051 CAR -.013 .005 -.211 -1.322 .122 NPL -.033 .015 -.226 -1.200 .130 LDR .002 .002 .092 .955 .342 BOPO -0.339 .002 -.002 -.023 .981
Sumber: Data Hasil Penelitian
Dari  grafik  tabel  diatas,  terlihat  bahwa  nilai  p-value  pada  hasil  uji  t  terdapat  koefisien  regresi  dengan  nilai  p- value pada hasil uji t terdapat koefisien regresi lebih besar dari nilai 0,05 maka nilai residual tidak terjadi gejala heteroskedatisitas.
Coefficients a Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 (Constant) CAR .924 1.083 NPL .720 1.389 LDR .822 1.217 BOPO .661 1.512 a. Dependent Variable: Z-Score
Pengujian Hipotesis Analisis Regresi Linier Berganda
Tabel 6. Persamaan  Regresi Berganda
variabel Independen Prediksi Kebangkrutan Perbankan Beta t Sig Konstanta 1.065 CAR .044 4.126 .000 NPL .068 2.322 .022 LDR -.006 -1.822 .071 BOPO .010 3.125 .002 Sumber: Data Hasil Penelitian
Berdasarkan hasil analisis regresi yang dilakukan, dapat dibuat persamaan regresi sebagai berikut : Y = 1.065 + 0.044X 1 + 0.068X 2 - 0.006X 3 + 0.010X 4 Berdasarkan hasil persamaan regresi diatas menunjukkan bahwa koefisien regresi dari β 1, β 2, , β 4, , bernilai positif  sedangkan β 3 bernilai  negatif.  Hasil  regresi  ini  menunjukkan  bahwa  variabel-variabel  bebas  apabila ditingkatkan  akan  menimbulkan    peningkatan  pada  variabel  terikatnya.  Hal  ini  berarti  apabila  masing-masing variable ditingkatkan peranannya secara keseluruhan maupun tiap masing-masing faktor akan meningkat. Nilai a =  1.065  menunjukkan  bahwa  jika  variabel  CAR,  NPL,  LDR,  BOPO  0  (nol)  maka  Prediksi  Kebangkrutan Perbankan akan mengalami peningkatan sebesar 1.065
Pengaruh  CAR  terhadap  Prediksi  Kebangkrutan  Perbankan  berpengaruh  positif,  dimana  nilai  ( β 1) adalah  =  0.044  artinya  apabila  CAR  naik  1%    maka  Prediksi  Kebangkrutan  Perbankan  akan  mengalami peningkatan sebesar 0.44% dengan kata lain semakin besar CAR maka tingkat kebangkrutan bank akan semakin besar dan apabila CAR semakin kecil maka tingkat kebangkrutan bank akan semakin kecil juga. Pengaruh NPL terhadap Prediksi Kebangkrutan Perbankan adalah positif, dimana nilai ( β 2) adalah = 0.068 artinya apabila NPL naik 1%  maka Prediksi Kebangkrutan Perbankan akan menurun sebesar 0.68 % dengan kata lain, semakin besar NPL  maka  tingkat  kebangkrutan  bank  akan  semakin  besar  dan  apabila  NPL  semakin  kecil  maka  tingkat kebangkrutan  bank  semakin  kecil.  Pengaruh  LDR  terhadap  Prediksi  Kebangkrutan  Perbankan  adalah  negatif, dimana nilai ( β 3) adalah -0.006 artinya apabila rasio LDR dinaikan 1%  maka Prediksi Kebangkrutan Perbankan akan  menurun  sebesar  0.06%  dengan  kata  lain  semakin  besar  LDR  maka  tingkat  kebangkrutan  bank  akan semakin  kecil  dan  apabila  LDR  semakin  kecil  maka  tingkat  kebangkrutan  bank  akan  semakin  besar.  Pengaruh BOPO terhadap Prediksi Kebangkrutan Perbankan adalah positif, dimana nilai ( β 4) adalah  0.010 artinya apabila BOPO  dinaikan  1%    maka  Prediksi  Kebangkrutan  Perbankan  akan  menurun  sebesar  0.10%  dengan  kata  lain semakin  besar  BOPO  maka  tingkat  kebangkrutan  bank  akan  semakin  meningkat  dan  apabila  BOPO  semakin kecil maka tingkat kebangkrutan bank akan semakin menurun..

## Uji T (Uji Parsial)
Tabel 7. Hasil Uji T Variabel Independen t hitung t tabel Signifikan Keterangan CAR 4.126 2,000 .000 Signifikan NPL 2.322 2,000 .022 Signifikan LDR -1.822 2,000 .071 Tidak Signifikan BOPO 3.125 2,000 .002 Signifikan
Variabel Capital Adequacy Ratio (CAR) , berdasarkan hasil Uji t pada tabel diatas, diperoleh nilai t hitung sebesar 4,126  dan  t tabel sebesar  2,000.  dan  P value sebesar  0,000<  0,05.  karena  t hitung >  t tabel dan  nilai  P value lebih  kecil  dari nilai alpa 0.05, maka hasil penelitian ini menerima hipotesis pertama yang menyatakan terdapat Pengaruh yang signifikan antara CAR terhadap Prediksi Kebangkrutan Perbankan
Variabel Loan To Deposit Ratio (LDR), berdasarkan hasil Uji t pada tabel diatas, diperoleh nilai t hitung sebesar  -1.822  dan  t tabel sebesar  2,000.  dan  P value sebesar  0,071>  0,05.  karena  t hitung <t tabel dan  nilai  P value lebih besardari  nilai  alpa  0.05,  maka  hasil  penelitian  ini  menolak  hipostesis  kedua  yang    menyatakan  tidak  terdapat Pengaruh yang signifikan antara rasio LDR terhadap Prediksi Kebangkrutan Perbankan.
Sedangkan Variabel Non Perforing Loan (NPL), dari hasil Uji t  pada tabel diatas,diperoleh nilai  t hitung sebesar 2,322dan t tabel sebesar 2,000. dan P value sebesar 0,022< 0,05. karena t hitung >t tabel dan nilai P value lebih kecil dari  nilai  alpa  0.05,  maka  hasil  penelitian  ini  menerima  hipotesis  ketiga  yang  menyatakan  Terdapat  Pengaruh yang signifikan antara NPL terhadap Prediksi Kebangkrutan Perbankan
Variabel  Beban  Operasional  dengan  Pendapatan  Operasional    (BOPO),  berdasarkan  hasil  Uji  t  pada tabel  diatas,  diperoleh  nilai  t hitung sebesar  3.125  dan  t tabel sebesar  2,000.  dan  P value sebesar  0,002<  0,05.  karena t hitung > t tabel dan nilai P value lebih kecil dari nilai alpa 0.05, maka hasil penelitian ini  menerima hipotesis keempat yang menyatakan Terdapat Pengaruh yang signifikan antara BOPO terhadap Prediksi Kebangkrutan Perbankan.

## Uji Kelayakan Model (Uji F)
Tabel 8. Hasil Uji F (Simultan) Model Sum of Squares df Mean Square F Tabel F Hitung Sig. 1 Regression 16.761 4 4.190 2,45 15.394 .000 b Residual 31.302 115 .272 Total 48.063 119
Sumber: Data Hasil Penelitian
Pada  pengujian,  jumlah  sampel  yang  ada  adalah  sebanyak  120  dan  jumlah  variabel  independen  sebesar  5. sehingga  pada  pengujian  ini  diperoleh  F  tabel  sebesar  2,45,  sedangkan  untuk  F  hitung  sebesar  15.394  .  Oleh karena  F hitung >  F tabel maka  Ho  ditolak  dan  H 1 diterima,  hal  ini  berarti  bahwa  variabel  X CAR ,  X NPL ,  X BOPO ,  dan X LDR secara bersama-sama mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap tingkat kebangkrutan  dengan tingkat kesalahan sebesar 0,0000 dan itu juga menyatakan bahwa data tersebut memiliki model yang bagus.
Koefisien Determinasi (R 2 )
Tabel 9. Output Koefisien Determinasi

## Sumber: Data Hasil Penelitian
Berdasarkan  perhitungan  nilai  tersebut  diatas  diperoleh  nilai  koefesien  determinasi  (R 2 )  sebesar  0.326.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  CAR,  NPL,  LDR,  dan  BOPO  dan  secara  simultan  memberikan  pengaruh  sebesar  32,60% terhadap  Prediksi  Kebangkrutan  Perbankan,  sedangkan  sisanya  merupakan  variable  lain  yang  tidak  termasuk kedalam penelitian ini.

## Pembahasan Pengaruh CAR Terhadap Prediksi Kebangkrutan Perbankan
Capital Adequancy Ratio adalah suatu rasio kinerja bank yang dapat mengukur kecukupan modal yang dimiliki bank  untuk  menunjang  aktiva  yang  mengandung  atau    menghasilkan  resiko  misalnya  kredit  yang  diberikan (Dendawijaya, 2009)
Pada  Tabel  7  dapat  dilihat  bahwa  rasio Capital  Adequacy  Ratio (CAR)  mempunyai  pengaruh  yang signifikan  terhadap  prediksi  kebangkrutan  Perbankan,  selain  itu  CAR  juga  mempunyai  pengaruh  yang  positif terhadap prediksi kebangkrutan bank. Hal ini menunjukkan bahwa semakin besar rasio CAR maka semakin besar pula tingkat prediksi kebangkrutan.
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan pada bank umum menunjukkan bahwa semakin tinggi rasio CAR  maka semakin tinggi pula prediksi kebangkrutan bank, hal ini disebabkan karena semakin besarnya rasio CAR  mengakibatkan  pemodalan  yang  dimikili  bank  tidak  digunakan  dengan  baik.  Hal  ini  dapat  berpengaruh terhadap kinerja perbankan yang tidak menyalurkan dananya dengan baik untuk mendapatkan keuntungan yang lebih  dari  pemberian  kredit.  Jika  dana  tidak  disalurkan  dengan  baik  maka  perbankan  juga  tidak  mendapatkan keuntungan untuk menutupi biaya-biaya operasional dan lain-lain. Sehingga terjadilah penumpukan modal yang berlebih dan tidak efisien yang mengakibatkan terjadinya  resiko kebangkrutan .
Penelitian ini sesuai dengan penelitian yang telah dilakukan oleh Sri Mintarti (2007) yang menyatakan bahwa  Variabel  CAR  berpengaruh  signifikan  terhadap  prediksi  kebangkrutan  bank,  tetapi  bertolak  belakang dengan  penelitian  Sudarno  dan  Risky  Ludy  Wicaksana  (2011)  yang  menyatakan  bahwa  CAR  berpengaruh negative  tidak signifikan terhadap prediksi kebangkrutan perbankan.
Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .591 a .349 .326 .52172 a. Predictors: (Constant), BOPO, CAR, LDR, NPL
b. Dependent Variable: Z-Score

## Pengaruh NPL terhadap Prediksi Kebangkrutan Perbankan.
Menurut penelitian Siamat (2010), “resiko kredit merupakan suatu resiko akibat kegagalan atau keitdakmampuan nasabah mengembalikan jumlah pinjaman yang diterima dari bank beserta bunganya sesuai dengan jangka waktu yang telah ditetapkan atau dijadwalkan”
Pada  Tabel  7  diatas  dapat  dilihat  bahwa  Rasio  NPL  berpengaruh  signifikan  terhadap  prediksi kebangkrutan  bank.  Selain  itu  NPL  mempunyai  pegaruh  yang    positif  maka  semakin  besar  nilai  rasio  NPL semakin besar pula resiko kebangkrutan bank.
Nasabah  dalam  hal  ini  ada  kalanya  memberikan  data-data  fiktif,  sehingga  mungkin  saja  kredit  yang disalurkan  sebenarnya  tidak  layak,  akan  tetapi  tetap  diberikan.  Apabila  salah  dalam  menganalisa,  kredit  tidak layak yang telah disalurkan akan mengalami kredit tak tertagih atau macet. Semakin banyak kredit macet dalam pengelolaan  kredit  bank  yang  ditunjukkan  dalam  NPL  akan  menurunkan  tingkat  pendapatan  dan  sekaligus meningkatkan  kerugian  bank  akibat  kredit  yang  tak  tertagih.  Oleh  karna  itu  dengan  meningkatnya  rasio  NPL dapat mengakibatkan kebangkrutan semakin besar.
Hasil penelitian ini di dukung oleh  penelitian yang dilakukan oleh Sri Mintarti (2007) yang menyatakan bahwa Variabel NPL berpengaruh signifikan terhadap prediksi kebangkrutan perbankan akan tetapi penelitian ini bertolak  belakang  dengan  penelitian  Penny  Mulyaningrum  (2008)  yang  menyatakan  bahwa  NPL  positif  tidak signifikan terhadap prediksi kebangkrutan bank.

## Pengaruh LDR terhadap Prediksi Kebangkrutan Perbankan
Martono  (2010)  menyatakan  bahwa  “ Loan  to  Deposit  Ratio adalah  rasio  untuk  mengetahui  kemampuan  bank dalam  membayar  kembali  kewajiban  kepada  nasabah  yang  telah  menanamkan  dananya  dengan  kredit-kredit yang telah diberikan kepada para debiturnya”
Pada  Tabel  7  dapat  dilihat  bahwa  Rasio  LDR  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat  prediksi kebangkrutan  bank.  Hal  ini  karena  sesuai  dengan  ketentuan  BI  tingkat  likuiditas  bank  dianggap  sehat  apabila LDR-nya  antara  80-110%.. Loan  to  Deposit  Ratio merupakan  rasio  yang  dapat  mengukur  seberapa  jauh kemampuan  bank  dalam  membiayai  kembali  penarikan  dana  yang  dilakukan  deposan  dengan  mengandalkan kredit  yang  diberikan  sebagai  sumber  likuiditasnya.  Dimana  indikator  ini  menjadi  alat  ukur  terhadap  tingkat ekspansifitas  perbankan  dalam  menyalurkan  kredit. Loan  to  Deposit  Ratio dapat  menjadi  alat  ukur  terhadap fungsi intermediasi perankan. Semakin tinggi indikator ini maka semakin baik pula perbankan melakukan fungsi intermediasinya,  demikian  pula  sebaliknya  semakin  rendah  indikator  ini  maka  semakinrendah  pula  perbankan melakukan fungsi intermediasinya.
Kondisi LDR selama tahun 2012-2016 menunjukkan trend yang positif, kondisi LDR yang semakin baik tetap berada pada batas yang diwajibkan Bank Indonesia yaitu 80%-110%. dikarenakan kondisi bank yang sudah baik dalam menjalankan menejemen atas resiko likuiditas mereka sehingga diprediksi tidak akan membawa bank ke arah kebangkrutan.
Penelitian  ini  di  dukung  oleh  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Mintarti  (2007)  yang  menyatakan  LDR tidak berpengaruh terhadap prediksi kebangkrutan bank. tetapi penelitian ini bertolak belakang dengan penelitian Vidyarto Nugroho (2012) yang menyatakan LDR memiliki pengaruh terhadap prediksi kebangkrutan bank.

## Pengaruh BOPO terhadap Prediksi Kebangkrutan Perbankan
Siamat (2012) menyatakan bahwa pengertian rasio Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO) adalah  “Rasio  efisiensi  yang  digunakan  untuk  mengukur  kemampuan  manajemen  bank  dalam  mengendalikan biaya operasional terhadap pendapatan operasional.”
Pada Tabel 7 dapat di lihat bahwa BOPO Memiliki pengaruh yang signifikan, dan BOPO juga memiliki pengaruh  positif  terhadap  prediksi  kebangkrutan  perbankan.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  semakin  besar  nilai rasio BOPO maka semakin besar pula tingkat prediksi kebangkrutan bank yang di alami oleh bank tersebut.
Biaya  operasional  merupakan  biaya  yang  dikeluarkan  oleh  bank  dalam  rangka  menjalankan  aktivitas usaha pokoknya (seperti biaya bunga, biaya tenaga kerja, biaya pemasaran). Pendapatan operasional merupakan pendapatan utama bank yaitu pendapatan bunga yang diperoleh dari penempatan dana dalam bentuk kredit dan penempatan operasi lainnya.
Semakin  tinggi  BOPO,  maka  kegiatan  operasional  yang  dilakukan  bank  tidak  efisiensi,  begitu    pula sebaliknya  semakin  rendah  rasio  BOPO  maka  kegiatan  operasional  bank  semakin  efisien.  Bank  yang  efisien dalam menekan biaya operasionalnya dapat mengurangi kerugian akibat ketidak efisienan bank dalam mengelola usahanya sehingga laba yang diperoleh juga akan meningkat.
Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  Sudarno  dan  Wicaksana  (2011)    yang  menunjukkan BOPO  memiliki pengaruh  signifikan positif terhadap prediksi kebangkrutan bank, tetapi penelitian ini bertolak belakang  dengan  penelitian  Mulyaningrum  (2008)  yang  menyatakan  bahwa  BOPO  positif  tidak  signifikan terhadap prediksi kebangkrutan bank.

## PENUTUP
Dari  hasil  penelitian  yang  dilakuka  terdapat  variabel  CAR  berpengaruh  signifikan  terhadap  Kebangkrutan Perbankan.  Variabel  NPL  berpengaruh  signifikan  terhadap  Kebangkrutan  Perbankan.  Serta  variavel  LDR  tidak berpengaruh  signifikan  terhadap  Kebangkrutan  Perbankan,  sedangkan  BOPO  berpengaruh  signifikan  terhadap Kebangkrutan Perbankan.
Saran yang dapat menjadi masukan dan keritikan bagi perbankan yang akan melakukan analisis prediksi kebangkrutan  hendaknya  memperhatikan  dan  lebih  meningkatkan  CAR,  NPL,  LDR,  BOPO,  karena  terbukti memberikan  pengaruh  terhadap  Prediksi  Kebangkrutan  Perbankan,  dan  bagi  peneliti  selanjutnya  perlu memperpanjang  periode  amatan,  karena  semakin  lama  interval  waktu  pengamatan,  semakin  besar kesempatan untuk memberikan gambaran hasil penelitian yang maksimal.

## DAFTAR RUJUKAN
Almilia,  Luciana  Spica  dan  Winny  Herdiningtyas.2005. Analisis  Rasio  CAMEL  Terhadap  Prediksi  Kondisi Bermasalah Pada Lembaga Perbankan Periode 2000-2002. Jurnal Akuntansi dan KeuanganVol 7 No.2. Nopember 2005.
Bank  Indonesia.  2001.  Surat  Ederan  Bank  Indonesia  Nomor  3/30/DPNP  Tentang  Transparansi  Kondisi Keuangan Bank tanggal 14 Desember 2001. http://www.bi.go.id. diakses 14 September  2017 Bank  Indonesia.  2004.  Surat  Ederan  Bank  Indonesia  Nomor  6/23/DPNP  Tentang  Sistem  Penilaian  Tingkat Kesehatan Bank Umum. http://www.bi.go.id.Diakses 14 September 2017 Dendawijaya, Lukman. 2009. Manajemen Perbankan. Edisi kedua .Ghalia Indonesia. Bogor Siamat,Dahlan. Manajemen Lembaga Keuangan (Jakarta: Intermedia. 2010) Dany, Ismanu. 2011. Kinerja Pansus Bank Century dalam Perspektif Pers Daerah (Analisis Framing Terhadap Teks  Tajuk  Rencana  Harian  Jawa  Pos  Dalam  Mengkonstruksi  Kinerja  Panitia  Khusus  Hak  Angket Bank  Century). Skripsi  Program  Sarjana  Ilmu  Komunikasi  Universitas  Atma  Jaya.  Yogyakarta  (Tidak Dipublikasikan).
Haryati,  S.  2006. Studi  tentang  Model  Prediksi  tingkat  Kesehatan  Bank  Umum  Swasta  Nasional  Indonesia. Ventura. Vol9 No.3. Desember 2006, pp 1-19
Kurniasari,  Christiana.  2013. Analisis  Pengaruh  Rasio  CAMEL  Dalam  Memprediksi  Financial  Distress Perbankan Indonesia . Fakultas Ekonomika dan Bisnis Universitas Diponegoro Semarang Pifer dan Meyer. 1970. Prediction of Bank Failures. Journal of Finance. September, pp 853-868 Martono. 2010. Bank dan Lembaga Keuangna. Yogyakarta : Ekonomi Mintarti,  Sri.  2007.  Implikasi  Proses  Take  Over  Bank  Swasta  Nasional  Go  Public  terhadap  Tingkat  Kesehatan dan Kinerja Bank Mulyaningrum,  Penni.  2008. Pengeruh  rasio  Keuang  Terhadap  Kebangkrutan  Bank  di  Indonesia. Thesis Program Pasca Sarjana Magister Akuntansi Universitas Diponegoro. Semarang(Tidak Dipublikasikan)
Nugroho,  Vidyarto.  2012. Pengaruh  CAMEL  dalam  Memprediksi  Kebangkrutan  Bank. Fakultas  Ekonomi Universitas Tarumanegara Jakarta.
Prihadi, Toto. 2010. Analisis Laporan Keuangan.Ppm Manajemen. Jakarta Rudianto. 2013. Akuntansi Manajemen Informasi Untuk Pengembalian Keputusan Strategis . Erlangga: Jakarta. Slamet,  Riyadi.  2008. Banking  Assets  and  Liability  Management (Edisi  Ketiga).Lembaga  Penerbit  FE-UI: Jakarta.
Suharman, H. 2007. Analisis Risiko Keuangan untuk Memprediksi Tingkat Kegagalan Usaha Bank . Jurnal Imiah ASET, Vol. 9No. 1 Februari
Sudarno  dan  Wicaksana,  Rizki  Ludy.  2011. Analisis  Pengaruh  Rasio  CAMEL  Terhadap  Kondisi  Bermasalah Pada  Sektor  Perbankan  di  Indonesia, Thesis  Program  Pasca  Sarjana  Magister  Akuntansi  Universitas Diponegoro. Semarang (tidak dipublikasikan)
Suharman,  H.  (2007). Analisis  Risiko  Keuangan  untuk  Memprediksi  Tingkat  Kegagalan  Usaha  Bank .  Jurnal Imiah ASET. Vol. 9, No. 1 Februari
Taswan 2010. Manajemen Perbankan Konsep. Teknik dan Aplikasi . Edisi II. Yogyakarta: UPP STIM YKPN Undang-undang RI Nomor 4 Tahun 1998Tentang Kepailitan, Diakses 14 September2017 Undang-undang RI Nomor 36 Tahun 2004Tentang Kepailitan dan Penundaan Pembayaran Utang, Diakses 14 September 2017.
Wimboh,  Santoso,  et.al.  2004. Model  Prediksi  Kebangkrutan  Umum  Di  Indonesia.  Banking  Research  and Regulation. Bank Indonesia www.idx.co.id