(Trie Sartika Pratiwi 1 , Muhammad Hidayat 2 , Muhammad Ichsan Siregar)

## Pengaruh Rasio Camel Terhadap Financial Distress
Pada Perusahaan Perbankan di Indonesia
Trie Sartika Pratiwi 1 , Muhammad Hidayat 2 , Muhammad Ichsan Siregar 3
1,2,3 Fakultas Ekonomi Universitas Sriwijaya. triesartika@fe.unsri.ac.id

## ABSTRAK
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menunjukkan  pengaruh  secara  simultan  dan  parsial  rasio CAMEL,  CAR,  NPL,  NIM,  ROA,  ROE,  BOPO,  LDR,  terhadap  financial  distress  pada  lembaga perbankan  Bursa  Efek  Indonesia.  Populasi  yang  digunakan  dalam  survei  ini  adalah  perusahaan perbankan  yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia selama periode survei, sebanyak 40 perusahaan selama  periode  2015-2019.  Kriteria  diidentifikasi  dari  populasi  sebanyak  16  perusahaan  yang dijadikan  sampel  dalam  penelitian  ini,  dan  pengambilan  sampel  dilakukan  dengan  menggunakan metode  sampling  bertarget  (evaluation  sample).  Uji  hipotesis  dilakukan  dengan  analisis  regresi logistik,  dan  uji  statistik  dilakukan  dengan  uji  parsial  dan  omnibus  dari  koefisien  model.  Jika pengujian  ini  sebelumnya  dijalankan,  maka  dijalankan  terlebih  dahulu  dengan  menilai  kelayakan model  regresi,  kesesuaian  model  pengujian,  dan  ringkasan  model  atau  R2.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  variabel  CAR  berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap  financial  distress perusahaan,  variabel  NPL  dan  LDR  berpengaruh  positif  signifikan  secara  parsial  terhadap  financial distress perusahaan, dan NIM, ROA, ROE, dan BOPO. Hal ini menunjukkan bahwa variabel tersebut tidak  berpengaruh  terhadap  perusahaan  perbankan.  ,  Tercatat  di  Bursa  Efek  Indonesia.  ..  Variabel yang  mempengaruhi  financial  distress  pada  perusahaan  perbankan  yang  terdaftar  di  BEI  adalah CAR  (-0,395),  NPL  (1,358),  dan  LDR  (0,208).  Efisiensi  kegiatan  bank,  peningkatan  faktor permodalan,  dan  kemampuan  manajemen  dalam mengelola  kredit  macet  yang  diberikan  oleh  bank dapat digunakan untuk memprediksi financial distress suatu bank.
Kata Kunci: Camel, CAR, NPL, NIM, ROA ROE, BOPO, LDR dan financial distress.

## ABSTRACT
The purpose of this study was to show the simultaneous and partial effect of CAMEL, CAR, NPL, NIM, ROA,  ROE,  BOPO,  LDR  ratios  on  financial  distress  at  the  Indonesian  Stock  Exchange  banking institutions. The  population used in this survey are banking companies  listed on  the Indonesia  Stock Exchange  during  the  survey  period,  as  many  as  40  companies  during  the  2015-2019  period.  The criteria  were  identified  from  a  population  of  16  companies  that  were  sampled  in  this  study,  and sampling  was  carried  out  using  a  targeted  sampling  method  (evaluation  sample).  Hypothesis  testing was  carried  out  by  logistic  regression  analysis,  and  statistical  tests  were  carried  out  by  partial  and omnibus tests of the model coefficients. If this test was previously run, then it is run first by assessing the feasibility of the regression model, the suitability of the test model, and the summary of the model or  R2.  The  results  showed  that  the  CAR  variable  had  a  significant  negative  effect  on  the  company's financial  distress,  the  NPL  and  LDR  variables  had  a  partially  significant  positive  effect  on  the company's financial distress, and NIM, ROA, ROE, and BOPO. This shows that these variables have no  effect  on  banking  companies.  ,  Listed  on  the  Indonesia  Stock  Exchange.  ..  Variables  that  affect financial distress in banking companies listed on the Stock Exchange are CAR (-0.395), NPL (1.358), and LDR (0.208). The efficiency of bank activities, increased capital factors, and management's ability to manage bad loans provided by banks can be used to predict the financial distress of a bank.
Keywords: Camel, CAR, NPL, NIM, ROA ROE, BOPO, LDR and financial distress

## A. PENDAHULUAN
Sejumlah  bisnis,  terutama  sejumlah  perusahaan  manufaktur  yang  terdaftar  di
ISSN 1693-4091    E-ISSN 2622-1845 https://jurnal.univpgri-palembang.ac.id/index.php/Ekonomika/index palembang.ac.id/index.php/Ekonomika/index
Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  untuk  sawah,  tutup  akibat  perubahan  kondisi  ekonomi yang  berdampak  besar  pada  operasi  dan  kinerja  UKM  dan  perusahaan  besar. Laporan keuangan dapat digunakan untuk menentukan dan mengukur kebangkrutan suatu  perusahaan.  Data  keuangan  harus  diterjemahkan  menjadi  informasi  yang berguna  untuk  pengambilan  keputusan  ekonomi  agar  informasi  yang  ditampilkan dalam laporan keuangan dapat digunakan untuk pengambilan keputusan.
Produsen  harus  mengatasi  masalah  bisnis  dan  membuat  keputusan  karena meningkatnya  persaingan  dan  perubahan  kondisi  pasar.  Hasil  studi  laporan keuangan  tahunan  perusahaan  dapat  digunakan  untuk  mengukur  keberhasilan  dan keberhasilan  bisnis.  Membuat  penilaian  terbaik  memerlukan  penggunaan  informasi dari  laporan  keuangan  perusahaan,  yang  memberikan  perincian  tentang  posisi keuangan perusahaan, kinerja operasional, dan perubahan posisi keuangan. karena pelaporan  keuangan  adalah  gambaran  umum  tentang  transaksi  dan  operasi  bisnis selama  periode  waktu  tertentu,  khususnya  satu  tahun  keuangan.  Untuk  mencegah suatu perusahaan dari kebangkrutan dan untuk membantu manajemen, investor, dan pemangku  kepentingan  lainnya  membuat  keputusan,  laporan  keuangan  yang memberikan  gambaran  umum  tentang  kinerja  perusahaan  dapat  dianalisis  untuk meramalkan aspek keuangan di masa depan.
Setiap  perusahaan  didirikan  dengan  harapan  akan  menghasilkan  uang  untuk mempertahankan  dirinya  sendiri  atau  tumbuh  dari  waktu  ke  waktu,  menghindari likuidasi.  Pada  kenyataannya,  hasil  dari  hipotesis  ini  tidak  selalu  menguntungkan seperti  yang  diharapkan.  Bisnis  yang  sudah  berjalan  lama  sering  kali  terpaksa membubarkan atau melikuidasi diri  karena masalah  keuangan  yang  mengakibatkan kebangkrutan.  Analisis  tanda-tanda  peringatan  kebangkrutan  diperlukan  untuk meramalkan  kebangkrutan  di  masa  depan.  Tujuannya  adalah  untuk  menggunakan model  unik  dalam  penelitian  ini  untuk  menguji  rasio  keuangan  perusahaan.  Hal  ini disebabkan oleh rendahnya tingkat kebangkrutan bisnis Indonesia (Adriana, 2012).
Fenomena  terbaru  di  Indonesia  adalah  delisting  beberapa  perusahaan  pada tahun  2015.  Delisting  berarti  suatu  saham  yang  tercatat  dapat  delisting  jika standarnya  diturunkan  dan  persyaratan  listing  tidak  terpenuhi.  menukarkan.  Pada tahun  2015,  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  mengeluarkan  3  perusahaan  dari  bursa, yaitu: PT Davomas Abadi, Tbk (DAVO), PT. Bank Ekonomi Raharja, Tbk (BAEK) dan PT.  Unitex,  Tbk  (UNTX).  Dalam  kasus  DAVO,  bursa  mengalami  prosedur  delisting paksa  karena  masalah  kelangsungan  bisnis  dan  pencarian  alamat  perusahaan sendiri  yang  tidak  jelas.  Davo  tercatat  di  bursa  pada  tahun  1994  dan  resmi dikeluarkan oleh BEI pada Januari 2015. Dalam kasus UNTX, perusahaan baru-baru ini  delisting  pada  Desember  2015  karena  kerugian  operasional  yang  diderita  dalam beberapa  tahun  terakhir,  yang  mengakibatkan  aset  neraca  negatif  dan ketidakmampuan untuk membayar dividen kepada pemegang saham.
Situasi saat ini di Indonesia membuat beberapa perusahaan milik negara rentan terhadap  kesulitan  keuangan.  Itu  adalah  hasil  dari  pemulihan  AS  dari  krisis,  dan negara-negara  berkembang  seperti  Indonesia  terpukul  ketika  rupiah  jatuh  $1 terhadap  rupiah  Indonesia.  13.000,00.  Hal  ini  diperparah  dengan  turunnya  ekspor dan turunnya harga komoditas di pasar komoditas dunia.
Kepailitan  suatu  perusahaan  dapat  dilihat  dari  delisting  perusahaan  tersebut dari BEI. Meskipun delisting bukan hanya berarti perusahaan tersebut tidak memiliki kelangsungan  usaha  berdasarkan  peraturan  BEI,  namun  ada  beberapa  orang  yang lebih  memilih  menjadi  perusahaan  tertutup  ( Go  Private )  karena  alasan  tertentu.  Di bawah  ini  adalah  daftar  perusahaan  yang  go  public  dan  mengajukan  kebangkrutan
(Trie Sartika Pratiwi 1 , Muhammad Hidayat 2 , Muhammad Ichsan Siregar)
Bab 11 dari 2009 hingga 2015, baik delisting karena kurangnya kelangsungan bisnis atau memilih untuk go private.
Financial  distress  biasanya  merupakan  situasi  dimana  suatu  perusahaan mengalami kesulitan keuangan dan menghadapi risiko kebangkrutan. Kebangkrutan secara  umum  didefinisikan  sebagai  situasi  di  mana  perusahaan  tidak  dapat  terus beroperasi,  menghasilkan  keuntungan,  dan  membayar  krediturnya.  Menurut Ferbianasari  (2012),  financial  distress  adalah  masalah  likuiditas  yang  sangat  serius yang  tidak  dapat  diselesaikan  tanpa  mengubah  ukuran  bisnis  atau  struktur perusahaan. Informasi financial distress ini dapat digunakan sebagai peringatan dini kebangkrutan,  sehingga  manajemen  dapat  bertindak  cepat  untuk  mencegah masalah sebelum terjadi.
Penelitian diperlukan untuk membuktikan bahwa laporan keuangan bermanfaat. Salah  satu  bentuk  penelitian  adalah  dengan  menggunakan  metrik  keuangan  untuk mengukur  kinerja  perusahaan,  seperti  B.  Memprediksi  kebangkrutan  dan  kesulitan keuangan.  Kesulitan  keuangan muncul  sebelum perusahaan  bangkrut.  Oleh  karena itu,  model  financial  distress  perlu  dikembangkan  karena  dengan  pemahaman  awal mengenai  financial  distress  suatu  perusahaan  diharapkan  dapat  diambil  tindakan untuk  memprediksi  keadaan  yang  mengarah  pada  kebangkrutan.  Kesulitan keuangan  dapat  diukur  melalui  pelaporan  keuangan  dengan  menganalisis  laporan keuangan.

## B. KAJIAN TEORI

## 1) Grand Teori
Hartono (2005) menyatakan bahwa signaling theory adalah teori informasi yang diberikan  perusahaan  tentang  kinerja  masa  depan  yang  dipercaya  oleh  pasar. Perusahaan  yang  baik  memberikan  informasi  (sinyal)  yang  baik  kepada  pasar sehingga pasar dapat menilai kualitas perusahaan tersebut. Menurut  Meggison dari Hartono  (2005),  ada  dua  sinyal  yang  baik.  1.  Sinyal  mencapai  calon  investor.  2. Tidak mudah bagi perusahaan lain untuk meniru. Menurut Arifin (2005) dari Subalno (2009),  teori  ekonomi  dan  sinyal  keuangan  memberikan  informasi  yang  lebih  baik dan  lebih  cepat  tentang  orang  dalam  perusahaan  tentang  situasi  terbaru  dan pandangan  perusahaan  dibandingkan  dengan  investor  luar.Dikembangkan  untuk menjelaskan fakta yang miliki.
Menurut  Subalno  (2009),  teori  signaling  merupakan  penjelasan  dari  asimetri informasi.  Asimetri  informasi  muncul  karena  manajemen  memiliki  lebih  banyak informasi tentang prospek perusahaan. Untuk menghindari asimetri informasi, bisnis perlu  memberikan  informasi  sebagai  sinyal  kepada  investor.  Sangat  penting  bagi perusahaan  untuk  memberikan  informasi  tentang  setiap  akun  dalam  laporan keuangannya,  karena  investor  selalu  membutuhkan  informasi  simetris  untuk dipantau  ketika  menginvestasikan  uang  di  perusahaan.  Ini  adalah  sinyal  untuk memberi  tahu  investor  dan  calon  investor.  Wolk  dan  Tearney  (1997)  dalam  Rini (2010)  mengatakan  bahwa  hal  yang  baik  tentang  signaling  theory  adalah  penyedia informasi membedakannya dari perusahaan yang tidak memiliki “berita baik” dengan mengkomunikasikan  status  penyediaan  informasi  ke  pasar.  Pasar  tidak mempercayai sinyal kinerja masa depan yang baik dari perusahaan yang berkinerja buruk di masa lalu. Kebutuhan akan informasi yang simetris sebagai pemantau saat menginvestasikan uang pada suatu perusahaan.
2) Penilaian tingkat kesehatan bank dalam analisis camel
Menurut  Peraturan  Bank  Indonesia  Pasal  6  13/1/PBI/2011  tentang  Sistem Penilaian  Tingkat  Kesehatan  Bank  Umum,  penilaian  tingkat  kesehatan  bank mencakup penilaian dalam analisis CAMEL adalah sebagai berikut : a. Capital (Permodalan)
Penilaian  faktor  permodalan  meliputi  penilaian  kecukupan  modal,  komposisi dan  faktor  prakiraan  (kemajuan).  Selain  itu,  untuk  mengetahui  kemampuan bank dalam menutup aset macet. Kemampuan bank untuk menjaga kebutuhan tambahan modal dari keuntungan, rencana permodalan bank untuk mendukung pertumbuhan  usaha,  akses  sumber  pendanaan,  dan  kemampuan  keuangan pemegang saham untuk meningkatkan permodalan bank. Penilaian didasarkan pada modal yang dimiliki oleh salah satu bank. Salah satu  evaluasinya adalah dengan  metode  CAR  (Capital  Adequacy  Ratio).  Artinya,  bandingkan  modal dengan aset tertimbang menurut risiko (ATMR).
b. Asset Quality (Kualitas Aset)
Penilaian terhadap faktor kualitas aset meliputi penilaian terhadap  faktor-faktor sebagai  berikut:  kualitas  aset  produktif,  konsentrasi  eksposur  risiko  kredit, perkembangan  aset  produktif  yang  buruk  dan  kecukupan  penyisihan  potensi kerugian atas aset produktif Kinerja dalam penanganan (PPAP), kebijakan dan prosedur,  sistem  tinjauan  internal,  sistem  dokumentasi,  dan  fasilitas  produksi yang bermasalah.
c. Management (Manajemen)
Evaluasi  faktor  kontrol  meliputi  evaluasi  faktor-faktor  berikut:  Kualitas manajemen  dan penerapan manajemen  risiko  secara  keseluruhan.  Kepatuhan terhadap  peraturan  yang  berlaku  dan  kewajiban  bank  kepada  Bank  Indonesia dan/atau pihak lain.
d. Earning
Evaluasi  faktor  profitabilitas  meliputi  evaluasi  faktor-faktor  berikut:  Mencapai return  on  assets  (ROA),  return  on  equity  (ROE),  net  profit  margin  (NIM),  dan tingkat  efisiensi  bank.  Pengembangan  pendapatan,  diversifikasi  pendapatan, penerapan  prinsip  akuntansi  dalam  pengakuan  pendapatan  dan  beban,  dan prospek pendapatan.
e. Liquidity
Evaluasi  koefisien  likuiditas  meliputi  evaluasi  terhadap  faktor-faktor  berikut: Likuiditas / Rasio Hutang, Potensi Maturity Mismatch, Kondisi Rasio Pinjaman (LDR),  Prakiraan  Arus  Kas  dan  Konsentrasi  Pembiayaan.  Kecukupan kebijakan  dan  pengelolaan  aset  dan  kewajiban  (ALMA),  akses  sumber pendanaan, dan stabilitas pendanaan.
3) Kegunaan informasi keuangan pada financial distress Kasmir  (2014:28)  menyatakan  kegunaan  informasi  jika  suatu  perusahaan mengalami financial distress adalah:
a.  Dapat  mempercepat  tindakan  manajemen  untuk  mencegah  masalah  sebelum terjadinya kebangkrutan.
b.  Pihak  manajemen  dapat  mengambil  tindakan  merger  atau  takeover  agar perusahaan lebih mampu untuk membayar hutang dan mengelola perusahaan dengan lebih baik.
c.  Memberikan tanda peringatan dini/awal adanya kebangkrutan pada masa yang akan datang.
(Trie Sartika Pratiwi 1 , Muhammad Hidayat 2 , Muhammad Ichsan Siregar)
Adapun  informasi  kebangkrutan  bermanfaat  bagi  beberapa  pihak  menurut Hanafi (2009:261) sebagai berikut :
a.  Pemberi  pinjaman.  Penelitian  berkaitan  dengan  prediksi financial  distress menpunyai relevansi terhadap institusi pemberi pinjaman, baik dalammemutuskan apakah akan memberikan suatu pinjaman dan menentukan kebijakan untuk mengawasi pinjaman yang telah diberikan.
b.  Investor.  Model  prediktif  kesulitan  keuangan  membantu  investor  menilai kemungkinan  perusahaan  mengalami  masalah  dalam  membayar  pokok  dan bunga.
c.  Pembuat  aturan.  Regulator  ditugaskan  untuk  memantau  dan  menstabilkan solvabilitas  masing-masing  perusahaan.  Oleh  karena  itu,  Anda  memerlukan model  yang  baik  untuk  menentukan  solvabilitas  perusahaan  dan  menilai stabilitasnya.
d.  pemerintah.  Memprediksi  kesulitan  keuangan  juga  penting  untuk  peraturan pemerintah dan antimonopoli.
e.  Pemeriksa.  Model  prediktif  kesulitan  keuangan  adalah  alat  yang  berguna  bagi akuntan untuk menilai kelangsungan usaha.
f.  pengelolaan.  Jika  perusahaan  bangkrut,  perusahaan  akan  menanggung  biaya langsung  (biaya  akuntansi  dan  undang-undang)  dan  biaya  overhead  (rugi penjualan atau kerugian  wajib karena keputusan pengadilan).  Oleh karena itu, dengan menggunakan model prediksi financial distress diharapkan perusahaan terhindar dari kebangkrutan dan  secara otomatis terhindar dari biaya langsung dan tidak langsung dari kebangkrutan.

## C. METODE PENELITIAN
Desain  penelitian  melakukan  penelitian  untuk  mengetahui  pengaruh  dan hubungan  antara  variabel  independen  (rasio  ekuitas  (CAR),  kredit  bermasalah (NPL),  margin  bunga  bersih  (NIM),  rasio  pinjaman  terhadap  simpanan  (LDR)). survei.) memutuskan. Return on total assets (ROA), Return on equity (ROE), Beban operasional pada variabel dependen (BOPO) (kesulitan ekonomi)
Dalam  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  teknik  dokumentasi.  Artinya, mencatat  atau  mendokumentasikan  data  yang  dilaporkan  dalam  laporan  keuangan perusahaan perbankan di www.idx.co.id.
Jumlah  perusahaan  yang  disurvei  adalah  survey  5  tahun  atau  16  perusahaan dari tahun 2015 sampai 2019, sehingga jumlah total atau nilai observasi n = 16 x 5 = 80. Variabel terikat (Y) yaitu: kesulitan keuangan. Variabel bebas (X) terdiri dari CAR, NPL, NIM, ROA, ROE, BOPO, dan LDR.
Semua  data  survei  yang  dikumpulkan  untuk  diproses  kemudian  dianalisis  dan diberikan  jawaban  atas  masalah  yang  diangkat  oleh  survei  ini.  Untuk  analisis  data, peneliti menggunakan program software SPSS versi 23.
Model  variabel  dependen  dari  model  adalah  biner  atau  dummy,  dan  model regresi logistik diberi nilai 1 untuk bank yang mengalami kesulitan keuangan dan nilai 0 untuk bank yang tidak mengalami kesulitan keuangan.

## D. HASIL PENELITIAN
Hasil yang diperoleh secara statistik desktriptif sebagai berikut :

## Tabel Hasil Statistik Deskriptif Descriptive Statistics
N Minimum  Maximum  Mean Std. Deviation CAR 80 10.52 37.17 19.0369 4.81496 NPL 80 .00 6.37 1.7811 1.42911 NIM 80 2.89 12.70 5.4971 2.06539 ROA 80 -11.15 4.50 1.2383 2.17800 ROE 80 -64.14 28.20 7.8291 13.27035 BOPO 80 58.60 235.20 90.6860 23.05313 LDR 80 50.61 100.57 82.5072 10.92874
Valid N (listwise)  80
Berdasarkan data tersebut dapat diketahui bahwa :
1.  Variabel  CAR  memiliki  nilai  minimum  10.52  dan  niai  maximum  37.17.
Rata-rata CAR 19.0369 dengan standar deviasi 4.81496
2.  Variabel  NPL  memiliki  nilai  minimum  0.00  dan  nilai  maximum  6.37. Rata-rata NPL 1.7811dengan standar deviasi 1.42911
3.  Variabel  NIM  memiliki  nilai  minimum  2.89  dan  nilai  maximum  12.70. Rata-rata NIM 5.4971 dengan standar deviasi 2.06539
4.  Variabel ROA memiliki nilai minimum  -11.15 dan nilai maximum  4.50.  Rata-rata ROA 1.2383 dengan standar deviasi 2.17800
5.  Variabel ROE memiliki nilai minimum -64.14 dan nilai maximum 28.20. Rata-rata ROE 7.8291 dengan standar deviasi 13.27035
6.  Variabel  BOPO  memiliki  nilai  minimum  58.60  dan  nilai  maximum  235.20.  Rata- rata BOPO 90.6860 dengan standar deviasi 23.05313
7.  Variabel LDR memiliki nilai minimum 50.61 dan nilai maximum 100.57. Rata-rata LDR 82.5072 dengan standar deviasi 10.92874

## Pengujian secara Simultan

##  Hipotesis 1

## Tabel Pengujian Simultan
Hasil  pengujian omnibus  test diperoleh  nilai chi  square sebesar  44.102 dengan signifikansi sebesar 0.000 yang artinya nilai signifikansi yang lebih kecil dari 5 % sehingga dapat disimpulkan secara simultan bahwa rasio keuangan CAR, NPL, NIM, BOPO, ROA, ROE dan LDR mempunyai pengaruh terhadap financial distress.

## Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-square  df Sig. Step 1 Step 44.102 7 .000 Block 44.102 7 .000 Model 44.102 7 .000
(Trie Sartika Pratiwi 1 , Muhammad Hidayat 2 , Muhammad Ichsan Siregar)

## Pengujian secara parsial

## Tabel Pengujian Secara Parsial Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B) 95% C.I.for EXP(B) Lower  Upper Step 1 a CAR -.395 .184 4.594 1 .032 .674 .470 .967 NPL 1.358 .681 3.985 1 .046 3.890 1.025 14.766 NIM -.351 .375 .875 1 .350 .704 .338 1.468 ROA 2.522 2.104 1.436 1 .231 12.450 .201 769.798 ROE -.181 .203 .802 1 .371 .834 .561 1.241 BOPO .183 .155 1.393 1 .238 1.200 .886 1.625 LDR .208 .081 6.579 1 .010 .812 .693 .952 Constant 8.874 14.303 .385 1 .535 7140.472
a. Variable(s) entered on step 1: CAR, NPL, NIM, ROA, ROE, BOPO, LDR.

##  Hipotesis 2 (diterima) CAR
Hasil  pengujian  regresi  logistic  diperoleh  bahwa  variable  CAR  memiliki  tingkat signifikansi  sebesar  0,03 2 yang lebih  kecil dari α  = 5%  dan koefisien  - 0.395, yang artinya  CAR  berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap financial  distress bank (diterima). Hal ini menunjukkan bahwa kenaikan dari faktor permodalan mempunyai pengaruh terhadap financial distress dimana semakin tinggi nilai CAR maka semakin rendah terjadinya financial distress.
 Hipotesis 3 (diterima) NPL
Hasil  pengujian  regresi  logistik  diperoleh  variabel  NPL  memiliki  tingkat signifikansi  sebesar  0.046 yang  lebih  kecil  dari  α  =  5%  dan  koefisien  regresi menunjukkan  hubungan  positif  1.358,  yang  artinya  NPL  memiliki  pengaruh  positif signifikan  terhadap financial  distress bank  (diterima).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa kemampuan  manajemen  dalam  mengelola  dari  kredit  yang  bermasalah  yang diberikan  oleh  bank  dapat  digunakan  untuk  memprediksi finansial  distress suatu bank.
 Hipotesis 4 (ditolak)
NIM  merupakan  rasio  yang  digunakan  untuk  mengukur  kemampuan manajemen  bank  dalam  mengelola  aktiva  produktifnya  untuk  mendapatkan pendapatan  bunga  bersih.  Hasil  pengujian logistic  regression ,  memiliki  nilai signifikansi sebesar 0.350 yang lebih besar dari α = 5% dan koefisien regresi - 0.351, yang  artinya  NIM  memiliki  pengaruh  positif  tidak  signifikan  terhadap financial distress (ditolak).
 Hipotesis 5 (ditolak)
Variabel ROA digunakan untuk mengukur kemampuan manajemen bank dalam memperoleh  laba  secara  keseluruhan.  Hasil  pengujian  regresi  logistik  diperoleh bahwa variabel ROA dengan koefisien 2.552 dan signifikansi 0.231  lebih besar dari 0.05.  yang  artinya  ROA  berpengaruh  positif  tidak  signifikan  terhadap financial distress (ditolak).  Karena  untuk  mempertahankan  tingkat  kesehatan  tertentu  atau
untuk  menutupi  fakta  bahwa  terjadi  penurunan  tingkat  kesehatan,  manajer  bank dapat menggunakan kebijakan menaikkan laba.

##  Hipotesis 6 (ditolak) ROE
Variabel ROE memiliki koefisien beta -0.181 dan nilai signifikansi sebesar 0.371 lebih  besar  dari  0.05,  yang  artinya  ROE  berpengaruh  negatif  tidak  signifikan terhadap financial distress (ditolak).  Hal ini karena pengelolaan modal sendiri yang tersedia  untuk  menghasilkan  laba  belum  dapat  digunakan  untuk  memprediksi financial  distress bank  artinya  Semakin  tinggi  laba,  maka  kewajiban  menyediakan modal minimal semakin besar.

##  Hipotesis 7 (ditolak) BOPO
Hasil  pengujian  regresi  logistik  diperoleh  bahwa  variabel  BOPO  dengan koefisien  0.183  dan  signifikansi  0.238 yang  lebih  besar  dari  α  =  5%,  yang  artinya BOPO memiliki pengaruh positif tidak signifikan terhadap financial distress (ditolak).
 Hipotesis 8 (diterima) LDR
Hasil  pengujian  regresi  logistik  diperoleh  bahwa  variabel  LDR  memiliki  tingkat signifikansi sebesar 0.010 yang lebih kecil dari α = 5% sedangkan koefisien regresi menunjukkan  hubungan  positif  0.208,  yang  artinya  LDR  berpengaruh  positif signifikan  terhadap financial  distress bank.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  rasio  LDR memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  probabilitas financial  distress bank.  Dengan kata  lain,  tingginya  rasio  LDR  menunjukkan  semakin  rendahnya  kemampuan likuiditas  bank  yang  bersangkutan,  yang  mengakibatkan  bank  tersebut  mengalami financial distress .
Berdasarkan hasil pengujian di atas maka dapat diketahui bahwa secara parsial variabel  yang  memiliki  pengaruh  terhadap  financial  distress  pada  perusahaan perbankan yang terdaftar di BEI adalah CAR (- 0,395), NPL (1,358) dan LDR (0,208). Hal  ini  dapat  diidentifikasi  bahwa  efisiensi  bank  dalam  melakukan  kegiatannya, kenaikan  dari  faktor  permodalan  dan  kemampuan  manajemen  dalam  mengelola kredit  bermasalah  yang  diberikan  oleh  bank  dapat  digunakan  untuk  memprediksi finansial distress suatu bank.

## E. PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  survey  terdapat  3  variabel  yang  signifikan  pada  taraf  =  5% yang menunjukkan bahwa variabel tersebut adalah CAR, NPL, dan LDR. Pengujian hipotesis untuk mengetahui pengaruh rasio CAR, NPL, NIM, BOPO, ROA, ROE, dan LDR  terhadap  financial  distress  perbankan  Indonesia  dapat  dijelaskan  sebagai berikut:
1. Pengaruh  CAR,  NPL,  NIM,  BOPO,  ROA,  ROE,  dan  LDR  terhadap  financial distress
Hasil uji Omnibus menunjukkan signifikansi sebesar 0,000 dan nilai chi-kuadrat sebesar  44.102.  Jika  signifikansinya  lebih  kecil  dari  0,05  maka  dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak, H1 diterima, dan indikator keuangan CAR, NPL, NIM,  BOPO,  ROA,  ROE,  dan  LDR  dalam  financial  distress  bekerja  sama meningkat.
2. Dampak CAR pada financial distress Hasil  uji  regresi  logistik  menunjukkan  tingkat  signifikansi  CAR  sebesar  0,032 kurang  dari  5%,  dan  koefisien  sebesar  -0,395.  Singkatnya,  CAR  memiliki dampak  negatif  yang  signifikan  terhadap  kesulitan  keuangan  bank,  sehingga skor CAR lebih tinggi. Insiden kesulitan keuangan rendah.
(Trie Sartika Pratiwi 1 , Muhammad Hidayat 2 , Muhammad Ichsan Siregar)

## 3. Dampak kredit macet terhadap kesulitan keuangan
Hasil  uji  regresi  logistik  menunjukkan  bahwa  variabel  NPL  memiliki  tingkat signifikansi 0,046,  kurang dari 5%, dan koefisien regresi positif sebesar 1,358. Hal  ini  berarti  NPL  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  financial  distress. Saya punya bank. Semakin tinggi rasio kredit bermasalah, semakin tinggi risiko kreditnya.  Itu  akan  ditanggung  oleh  bank  atau  akan  ada  keadaan  darurat ekonomi.
4. Dampak NIM terhadap keadaan darurat keuangan Nilai signifikan dari hasil uji regresi logistik sebesar 0,350 yaitu diatas = 5% dan koefisien  regresi  sebesar  -0,351.  Artinya  NIM  tidak  berpengaruh  terhadap financial distress.
5. Dampak ROA terhadap kesulitan keuangan Variabel  ROA  digunakan  untuk  mengukur  kemampuan  bankir  untuk menghasilkan  keuntungan  secara  keseluruhan.  Hasil  uji  regresi  logistik menunjukkan  bahwa  variabel  ROA  lebih  besar  dari  0,05,  koefisien  2,552,  dan signifikansi  0,231.  Dengan  kata  lain,  ROA  tidak  mempengaruhi  kesulitan keuangan.
6. Dampak ROE terhadap kesulitan keuangan Hasil regresi menunjukkan bahwa variabel ROE memiliki faktor beta sebesar  - 0,181 dan signifikansi sebesar 0,371,  yang lebih  besar dari 0,05. Artinya ROE tidak berpengaruh terhadap financial distress.
7. Dampak BOPO terhadap kesulitan keuangan Variabel BOPO digunakan untuk mengukur kinerja operasional perbankan agar dapat  menggunakan  sumber  daya  perusahaan  yang  ada  secara  lebih  efisien (Riyadi,  2009).  Hasil  uji  regresi  logistik  menunjukkan  bahwa  variabel  BOPO lebih  besar  dari  =  5%,  koefisien  0,183,  dan  signifikansi  0,238.  Artinya  BOPO tidak berpengaruh terhadap financial distress yang dinyatakan.
8. Dampak LDR terhadap Kesulitan Keuangan Hasil  uji  regresi  logistik  menunjukkan  bahwa  tingkat  signifikansi  variabel  LDR adalah  0,010  yang  lebih  kecil  dari  5%,  sedangkan  koefisien  regresi  memiliki hubungan  positif  sebesar  0,208,  dan  LDR  berpengaruh  positif  signifikan terhadap  financial  distress.  Menunjukkan  untuk  memberi.  Semakin  tinggi persentase populasi bank, semakin tinggi rasio LDR.

## E. KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  hasil  analisis  penelitian  ini  menggunakan  uji  regresi  logistik adalah sebagai berikut:
1.  CAR,  NPL,  NIM,  ROA,  ROE,  BOPO,  LDR,  akan  berdampak  pada  financial distress lembaga perbankan Indonesia antara tahun 2015 hingga 2019.
2.  Dari  tahun  2015  hingga  2019,  CAR  akan  berdampak  negatif  terhadap financial distress lembaga perbankan Indonesia.
3.  Ada dampak positif kredit macet terhadap financial distress lembaga perbankan Indonesia dari tahun 2015 hingga 2019
4.  Sejak  2015  hingga  2019,  NIM  tidak  akan  berdampak  pada  financial  distress
lembaga perbankan Indonesia.
5.  Dari  tahun  2015  hingga  2019,  tidak  akan  ada  dampak  ROA  terhadap  financial distress lembaga perbankan Indonesia.
6.  Dari tahun 2015 hingga 2019, tidak ada dampak ROE terhadap financial distress lembaga perbankan Indonesia.
7.  Mulai  tahun  2015  hingga  2019,  BOPO  tidak  akan  berdampak  pada  financial distress lembaga perbankan Indonesia.
8.  Dari  tahun  2015  hingga  2019,  LDR  akan  berdampak  positif  terhadap  financial distress lembaga perbankan Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
Adriana,  A.N.  dan  Rusli.  (2012) .  “Analisis  Prediksi  Kebangkrutan  Menggunakan Metode  Springate Pada  Perusahaan  Foods And  Beverages  Yang  Terdaftar  Di Bursa  Efek  Indonesia  Periode  2006- 2010”.  Jurnal  Repository.  FE  Universitas Riau.
Bank  Indonesia.  (2011).  Peraturan  Bank  Indonesia.  Pasal  6/  13/  1/  PBI/  2011. Tentang PenilaianTingkat  Kesehatan  Bank Umum.  Tanggal  5  Januari  2011. Jakarta
Ferbianasari,  Hilda  Nia.  (2013).  Analisis  Penilaian  Financial  Distress  Menggunakan Model  Altman  (Z-Score)  pada  Perusahaan  Kosmetik  yang  Tercatat  di  Bursa Efek Indonesia. Surabaya: Universitas Negeri Surabaya.
Hartono,  Jogiyanto,  (2005).  Analisis  &  Desain  Sistem  Informasi  Pendekatan Terstrktur Teori dan Praktek Aplikasi Bisnis. Andi Yogyakarta.
Rini Risnawati S dan  Ghufron  M. Nur. (2010). Teori-teori Psikologi. Ar Ruz Media : YogJakarta
Subalno.  (2009) .  “Analisis  Pengaruh  Faktor  Fundamental  dan  Kondisi  Ekonomi Terhadap  Return  Saham  (Study  Kasus  Pada  Perusahaan  Otomotif  dan Komponen  Yang  Listed  di  Bursa  Efek  Indonesia  Periode  2003- 2007)”.  Tesis. Semarang: Universitas Diponegoro.