SISTEM PERINGATAN DINI KETAHANAN PERBANKAN TERHADAP GUNCANGAN INTERNAL DAN EKSTERNAL
DENGAN MODEL ARTIFICAL NEURAL NETWORK
Azmia Ulfah azmiaulfah@gmail.com Perbanas Institut Jakarta
Muhammad Iqbal iqbal@perbanas.id Perbanas Institut Jakarta
Selamet Riyadi selametriyadi@gmail.com Perbanas Institut Jakarta

## Abstract
Financial  stability  system  is  a  complex  system  which  formed  and  associated  with  monetary policy and an economic in the country. Therefore we need model to be able to quickly and accurately predict  the  instability  of  financial  system  may  occur.This  research  is  aim  to  built  Artifical  Neural Network  (ANN)  model  as  a  early  warning  system  for  banking  failure  prediction  based  a  bank compliance.  This  research  combine  internal  and  external  factor  affect  banking  performance  as  a indicator. The result of this research proved ANN could be use as an alternative method to detect the level of sustainability of a banks .
Kata Kunci : stabilitas sistem keuangan, early warning system, artifical neural network, perbankan

## 1. Pendahuluan
Stabilitas  sistem  keuangan  merupakan  salah  satu  tujuan  yang  ingin  dicapai  oleh bank  sentral  suatu  negara  agar  perekonomian  negaranya  dapat  berjalan  dengan  baik. Bank  Indonesia  menerjemahkan  stabilitas  sistem  keuangan  sebagai  suatu  kondisi  yang mendukung pertumbuhan ekonomi melalui mekanisme ekonomi dan pengelolaan risiko yang  berfungsi  dengan  baik.  Selain  dari  itu,  stabilitas  keuangan  juga  berkaitan  dengan keadaan  ekonomi  makro  dan  stabilitas  moneter  sehingga  bila  terjadi  gunjangan  pada perekonomian,  baik  sektor  riilmaupun  moneter,  akan  menyebabkan  instabilitas  sistem keuangan.
Salah satu  contoh instabilitas sistem keuangan  terburuk di Indonesia  terjadi pada tahun  1997-1998.  Berawal  dari  krisis  moneter  pada  awal  juli  1997  dan  berlanjut  hingga tahun  1998.  Sebagai  akibat  dari  krisis  moneter,  Bank  Indonesia  mengubah  sistem  nilai tukar rupiah terhadap valuta asing dari sebelumnya managed floating menjadi free floating yang  berarti  nilai  tukar  dikendalikan  oleh  mekanisme  pasar  uang  (Novaly,  2014). Kemudian memberikan efek domino pada sektor keuangan sebagai berikut:
Sumber: Novaly (2014)
Berdasarkan Kajian Stabilitas Keuangan Bank Indonesia tahun 2014 apabila dilihat dari  pangsa  pasarsistem  keuangan  2013,  industri  perbankan  masih  memegang  peranan paling dominan pada  sektor keuangan yaitu dengan persentase 78,5%  jauh lebih tinggi dibanding lembaga keuangan lainnya. Sehingga kestabilan pada dunia perbankan cukup memberikan  andil  pada  stabilitas  sistem  keuangan.  Stabilitas  sistem  keuangan  tidak dapat tercapai apabila tidak ada keseimbangan antara penyedia dana (surplus unit) dan penerima  dana  (defisit  unit).  Sehingga  pasar  menjadi  bergejolak,  penabung  tidak  lagi mau menabung, potensi peminjam berkurang karena suku bunga yang tidak stabil dan beberapa  akibat  lain  yang  dapat  menimbulkan  gangguan  stabilitas  sistem  keuangan (Sitompul, 2014).
Pada  masalah  perbankan  di  Asia  rasio-rasio  keuangan  seperti  kecukupan  modal, manajemen kredit dan efisiensi operasi telah umum digunakan sebagai indikator kinerja pada  masalah  perbankan  di  Asia  (Ozkan-Gunay  dan  Ozkan,  2007).  Sejalan  dengan  itu Hosni  (2014)  juga  menyimpulkan  terjadinya  krisis  perbankan  tidak  lepas  dari  peran penting  variabel  akuntansi,  yaitu  rasio-rasio  keuangan  seperti  rendahnya Return  on Assets (ROA),  rendahnya non-performing  loan (NPL)  dan  rendahnya  biaya  (rasio pendapatan biaya) berhubungan dengan probabilitas tinggi dari krisis karena rasio-rasio tersebut  memberikan  kesalahan  sinyal  yang  rendah  dan  presentase  yang  tinggi  atas ketepatan prediksi krisis.
Namun faktor eksternal perbankan seperti perekonomian suatu negara juga dapat mempengaruhi kinerja bank,  seperti  yang dinyatakan Hosni  (2014) bahwa banyak para penulis  menyetujui  bahwa  krisis  perbankan  biasanya  didahului  fluktuasi  besar  dalam nilai tukar riil. Ketidakstabilan pada nilai tukar, baik secara langsung yaitu ketika terjadi mismatch antara aset dan kewajiban bank, atau secara tidak langsung yaitu ketika tingkat volatilitas  menyebabkan  kerugian  pada counterparty bank.  Pada  perbankan  Indonesia berdasarkan  SE  BI  No.  13/24/DPNP  Tahun  2011  faktor  eksternal  yang  dapat mempengaruhi  kestabilan  bank  adalah  perubahan  kondisi  ekonomi  yang  diakibatkan oleh perubahan regulasi sehingga mempengaruhi nilai tukar dan tingkat suku bunga.
Nilai Tukar Rupiah terhadap Valuta Asing Terpuruk
Nilai tukar rupiah terhadap valuta asing menjadi semakin melemah terutama terhadap USD dari sebelumnya awal Juni 1997 nilai USD 1 setara dengan Rp 2.450 namun pada akhir Januari 1998 USD 1 menjadi setara dengan Rp 13.513.
Sektor Perbankan Melemah Turunnya Nilai Kurs berdampak pada sektor
perbankan, bank menaikan tingkat suku bunga  menyebabkan 16 bank dilikuidasi, 38 bank dibekukan izin operasinya, dan lainnya dikategorikan sebagai bank tidak sehat.
Sektor Keuangan Terganggu Akibat sektor perbankan  tidak dapat beroperasi dengan baik, menyebabkan sektor keuangan kehilangan fungsi intermediasinya.
https://doi.org/DOI 10.30812/target.v2i1.706
Seiring semakin meningkatnya kebutuhan bank untuk mengantisipasi risiko, telah banyak  penelitian  yang  bertujuan  untuk  menguji  seluruh  faktor  yang  mempengaruhi perbankan kedalam suatu metode untuk memprediksi tingkat kegagalan bank atau yang biasa dikenal dengan early warning system .Berbagai penelitian dengan berbagai indikator dan early  warning  system yang  berbeda  telah  dilakukan  untuk  mengetahui  dan menemukan  model  yang  sesuai  untuk  perbankan  agar  dapat  menghindari  risiko  dan krisis.  Seperti,  Hosni  (2014)  dengan  variabel  dependennya  adalah  ICBt  dan  variabel independen  dari  berbagai  kategori  yaitu  makroekonomi,  keuangan,  akuntansi,  dan variabel eksternal seperti penanaman modal asing secara langsung menggunakan model BMA  ( Bayesian  Model  Averaging ).  Sementara  Huang,  dkk  (2010)  menggunakan  model KMV  dengan  menggunakan  data  saham  untuk  menghitung default  point dan default distance pada tiga Bank di China.
Selain  itu  juga  muncul  model Artifical  Neural  Network (ANN)  merupakan  model yang  telah  digunakan  dalam  literatur  ekonomi  baik  dalam  klasifikasi  agen  ekonomi maupun prediksi time series , namun secara luas digunakan untuk prediksi kebangkrutan sementara sedikit sekali aplikasi fokus pada krisis keuangan (Sekmen dan Kurkcu, 2014). Sekmen  dan  Kurkcu  (2014)  menemukan  bahwa  model  ANN  merupakan  model  yang baik,  karena  dapat  menangkap  pola  yang  lebih  nonlinear  dan  disembunyikan  dalam data, sehingga dapat mengarahkan kepada peningkatan kinerja.
Berdasarkan pemaparan diatas bisa dilihat bahwa banyak sekali faktor yang dapat mempengaruhi  kinerja  dan  kesehatan  bank,  maka  diperlukan  penelitian  lebih  lanjut mengenai  indikator  yang  dapat mempengaruhi kinerja  bank  di  Indonesia  dengan  model yang  tengah  berkembang,  salah  satu  yang  dapat  diaplikasikan  adalah  model ANN.Penelitian  ini  bertujuanmembangun  model ANN ( Artifical  Neural  Network )  untuk memprediksi  kegagalan  perbankan  berdasarkan  tingkat  kepatuhan  perbankan  atas perubahan faktor internal dan eksternal bank. Sebagai  salah satu alternatif pendekatan, model  ANN  yang  dibangun  diharapkan  memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi  dalam menditeksi peringatan dini atas kegagalan suatu bank.

## 2. Kajian Literatur
Keadaan  moneter  dan  perekonomian  termasuk  dalam  faktor  penentu  stabilitas sistem keuangan suatu negara, karena menurut definisi Bank Indonesia stabilitas sistem keuangan  merupakan  keadaan  dimana  mekanisme  ekonomi  dapat  mendukung pertumbuhan  ekonomi  melalui  penetapan  harga,  alokasi  dana  dan  pengelolaan risiko yang berfungsi dengan baik.Menurut Australian National Bank dikutip dari Alawode dan Al  Sadek  (2008)  mendefinisikan  stabilitas  sistem  keuangan  sebagai  proses  dimana perantara  keuangan,  pasar  dan  infrastruktur  pasar  memfasilitasi  kelancaran  arus  dana penabung dan investor dengan demikian membantu mendorong pertumbuhan kegiatan ekonomi.  Sistem  keuangan  meliputi  perantara  keuangan  baik  itu  bank  maupun  non- bank,  pasar  modal,  maupun  infrastruktur  keuangan  berupa  pembayaran  dan  sistem penyelesaian  keuangan(Alawode  dan  Al  Sadek,  2008).Bank  sentral  suatu  negara merupakan  pihak  yang  berperan  dalam  pengawas  dan  pengatur  stabilitas  sistem keuangan.  Didalam  mengatur  stabilitas  keuangan  bank  sentral  perlu  memperhatikan institutsi-institusi  keuangan  terutama  perbankan.  Perbankan  sebagai  lembaga intermediasiantara  pihak  yang  memiliki  dana  dan  pihak  yang  mebutuhkan  dana menjadi sangat  menentukan  keadaan moneter (Santoso dan Batunanggar, 2007).
Bank  Indonesia  menyatakan  bahwa  kepatuhan  bank  dapat  menjadi  salah  satu parameter tingkat kesehatan. Pengawasan terhadap tingkat kepatuhan bank memastikan bahwa  bank  telah  beroperasi  dan  dikelola  dengan  baik  dan  benar  berdasarkan  prinsip kehati-hatian. Maka dapat dikatakan bahwa bank telah memenuhi kepatuhan bank maka
bank  tersebut  telah  bersikap  hati-hati  dalam  operasinya  dan  berperan  dalam  menjaga kestabilan sistem keuangan sebagai institusi keuangan yang berperan besar.
Bank  Indonesia  menetapkan  beberapa  rasio  yang  harus  dijaga  besaran  angkanya sebagai  salah  satu  bentuk  kepatuhan  bank.  Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan kepatuhan pada rasio keuangan LDR, NPL, CAR dan PDN. Berdasarkan peraturan Bank Indonesia yaitu LDR yang harus  dijaga oleh bank  berada pada kisaran 85%-100%, NPL maksimal 5%, CAR maksimal 8% dan PDN 20% dari modal.
Berdasarkan    PBI  No.  13/1/PBI/2011  tentang  Penilaian  Tingkat  Kesehatan  Bank Umum,  penilaian  risiko  pada  suatu  perbankan  meliputi  segala  risiko  inheren  dan kualitas penerapan manajemen risiko dalam kegiatan operasional bank.  Setiap kegiatan operasional bank perlu dilakukan penilaian risiko atas delapan risiko, yaitu: risiko kredit, risiko  pasar,  risiko  likuiditas,  risiko  operasional,  risiko  hukum,  risiko  stratejik,  risiko kepatuhan, risiko reputasi.
Adapun komponen risiko-risiko perbankan yang akan digunakan dalam penelitian ini ada tiga, yaitu: risiko kredit, risiko pasar dan likuditas.Risiko kredit merupakan risiko yang  disebabkan  ketidakmampuan  debitur  untuk  memebuhi  kewajiban  kepada  bank (Purnamasari  dan  Mimba,  2014).  Apabila  risiko  ini  terjadi  maka  bank  akan  kehilangan dananya  sehingga  mengurangi  pendapatan  bank  dan  menambah  beban  kredit  macet bank.  Pada lampiran SE BI No. 13/24/DPNP Tahun 2011, salah satu pengukuran dalam risiko kredit adalah dengan rumus :

## =
Risiko  pasaradalah  risiko  yang  timbul  akibat  adanya  perubahan  pada  struktur pasar seperti, tingkat suku bunga dan nilai tukar mata uang internasional yang tentunya dapat  meningkatkan  potensi  kerugian  bank  (Fitri  dkk,  2012).  Rasio  yang  dapat digunakan  dalam  menghitung  risiko  pasar  pada  SE  BI  13/24/DPNP  Tahun  2011  yaitu rasio  posisi  devisa  neto  bank  yang  menggambarkan  posisi  kepemilikan  valuta  asing suatu bank, dengan rumus:
Risiko  likuiditas  adalah  risiko  yang  timbul  saat  Bank  tidak  mampu  memenuhi kewajibannya  yang  telah  jatuh  tempo  baik  dari  sumper  pendanaan  arus  kas  maupun dari  aset  likuid  berkualitas  tinggi  yang  dapat  diagunkan,  tanpa  mengganggu  aktivitas dan  kondisi  keuangan  Bank.    (Purnamasari  dan  Mimba,  2014).  Rasio  likuiditas  yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  Rasio  LDR    ( Loan  to  Deposit  Ratio ).  LDR  dapat menggambarkan  kualitas  manajemen  bank,  karena  rasio  ini  berkaitan  dengan manajemen  likuiditas  dan  kinerja  perbankan  dalam  memberikan  kredit  dari  sumber dana  kredit  yaitu  dana  pihak  ketiga  (Kammoun  dan  Charfi,  2013).  Rasio  likuiditas lainnya yang digunakan adalah rasio kas terhadap total aset rasio ini jarang digunakan pada  perhitungan  likuiditas  bank,  rasio  ini  menggambarkan  berapa  bagian  dari  aset yang memiliki sifat yang sangat likuid.
=
https://doi.org/DOI 10.30812/target.v2i1.706
Rentabilitas  atau  profitabilitas  merupakan  suatu  pengukuran  kemampuan  atau pencapaian  suatu  perusahaan  untuk  memperoleh  laba  selama  periode  tertentu. Rentabilitas  adalah  kemampuan  bank  dalam  menambah  laba  dan  efisien  usaha  yang dicapai  (Purnamasari  dan  Mimba,  2014).  Bank  sebagai  pemberi  kredit  akan memaksimalkan  setiap  kredit  yang  diberikan  untuk  mendapatkan  keuntungan  dari setiap pemberian kredit tersebut. Bagi bank,ukuran profitabilitas lebih penting daripada ukuran pertumbuhan aset. Sehingga kondisi yang dibutuhkan untuk keamanan seluruh sistem berhubungan dengan profitabilitas, yang diukur oleh return on equity (ROE) atau return  on  assets (ROA)  (Kammaoun  dan  Charfi,  2013).Selain  ROA  dan  ROE  pada penelitian  ini  juga  menggunakan net  interest  margin (NIM)dan  rasio  antara  beban operasional  terhadap  pendapatan  operasional  (BOPO)  untuk  mengukur  keefisienan operasional  bank.NIM  dan  BOPO  menunjukan  kemampuan  bank  dalam  menghasilkan pendapatan  bunga  dari  hasil  operasional  dan  pengelolaan  biaya  operasional  terhadap pendapatan operasional (Aini, 2013).
Berdasarkan  PBI  No.  13/1/PBI/11  faktor  permodalan  yang  perlu  diperhatikan bank  dalam  tingkat  kesehatan  bank  adalah  kecukupan  modal  dan  pengelolaan permodalan.  Kecukupan  modal  bank  dihitung  dengan  rasio  CAR  ( Capital  Adequacy Ratio ).  CAR  memiliki  perkembangan  metode  perhitungan  berdasarkan  Basel  I  CAR dapat dihitung dengan rumus:
=
dan berdasarkan Basel II rumus CAR adalah:
= + +
Tingkat kestabilan bank tidak hanya dipengaruhi oleh faktor internal bank namun juga  faktor  eksternal,  terutama  pengaruh  dari  perubahan  keadaan  perekonomian  suatu negara.  Dalam  pembentukan  model early  warning  system menurut  Yang  dan  Tkachenko (2012),model prediksi akan mendekati kondisi yang terjadi apabila memasukan variabel makroekonomi pada model prediksi, terlepas dari perubahan-perubahan yang mungkin terjadi  akibat  dari  lingkaran  kegiatan  ekonomi  yang  kompleks.  Bank  Indonesia menyatakan beberapa faktor yang dapat mempengaruhi perbankan dan digunakan pada peneltian ini antara lain perubahan kondisi ekonomi, tingkat suku bunga dan nilai tukar.
Perubahan kondisi ekonomi dapat dilihat dari PDB riil suatu negara. PDB riil atau disebut juga dengan PDB atas dasar harga konstan menunjukan nilai tambah barang dan jasa  yang  dihitung  menggunakan  harga  yang  berlaku  pada  tahun  dasar  tertentu  yang telah  ditetapkan  sehingga  PDB  riil  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  pertumbuhan ekonomi  dari  tahun  ke  tahun  (BPS,  2015).  Purba  (2013)  menyatakan  pertumbuhan ekonomi  yang  diproksi  dengan  Produk  Domestik  Bruto  (PDB)  sebagai  alat  ukur  untuk melihat  struktur  perekonomian  sebagai  indikator  suatu  perekonomian  tumbuh  atau tidak.  Apabila  tingkat  kegiatan  ekonomi  yang  dicapai  lebih  tinggi  daripada  tingkat kegiatan ekonomi yang dicapai pada periode sebelumnya maka dapat dikatakan bahwa perekonomian negara mengalami pertumbuhan.
Perubahan  kondisi  ekonomi  juga  dikaitkan  dengan  inflasi  suatu  negara.  Inflasi bukan  hanya  keadaan  tinggi-rendahnya  tingkat  harga  melainkan  proses  dari  suatu peristiwa  menurunnya  nilai  mata  uang  secara  berkelanjutan,  juga  sering  diartikan dengan  meningkatnya  jumlah  uang  beredar.  Persediaan  uang  dianggap  sebagai  salah satu penyebab meningkatnya harga. (Sutono dan Kefi, 2013).
https://doi.org/DOI 10.30812/target.v2i1.706
3. Metode
Pada penelitian ini penulis mengajukan ANN sebagai metode early warning system untuk mendeteksi ketahanan perbankan yang dilihat dari tingkat kepatuhan bank. ANN ( Aritifical  Neural  Network )  merupakan  suatu  metode  yang  sering  digunakan  dalam membuat  model  dan  peramalan  suatu  masalah,  antara  lain  membuat  model  dan peramalan  harga  saham,  nilai  tukar,  tingkat  suku  bunga  dan  sebagainya  (Sekmen  dan Kurkcu, 2014).  Sebelumnya Ozkan-Gunay dan Ozkan (2007) menyatakan bahwa metode ANN  lebih  efektif  dibandingkan  MDA  ( Multivariat  Discriminant  Analysis )  atau  metode early warning sytem lainnya,  keistimewaan ANN terletak pada kesegaran metode, multi- model  distribution ,  dan adaptive  model  adjustment ,  sementara discriminant  analysis (DA) memang  telah  populer  digunakan  dalam  teknik  prediksi  kebangkrutan  namun mengalami  kendala  pada  metode  dan  statistik  sehingga  mengalami  kesulitan  dalam kegunaan praktis.
Sekmen  dan  Kurkcu  (2014)  menggunakan multilayer  neural  network atau  disebut dengan Multi-Layer  Perceptron (MLP).  MLP merupakan model ANN yang paling  sering digunakan. Model MLP digambarkan sebagai berikut:
Gambar 1. Rancangan Multi Layer Perceptron (Sekmen dan Kurkcu, 2014) Menurut  Sekmen  dan  Kurkcu  (2014)  model Neural  Network ini  secara  sempurna saling terhubung mulai dari input layer menuju output layer sehingga informasi beredar dari  satu  layer  menuju  layer  lain  tanpa  kemungkinan  kembali  kebelakang.  Selain input dan output layer dalam MLP juga terdapat intermediate layer yang disebut dengan hidden layer . Hingga saat ini belum ada teori yang mendasari penentuan jumlah hidden layer dan perceptron yang  digunakan  pada  tiap  metode  prediksi,  sehingga  penulis  menentukan banyak hidden  layer dan perceptron yang  digunakan  sesuai  dengan  percobaan  yang memberikan hasil terbaik.
Didalam keperluan penelitian penulis membagi sampel menjadi  dua bagian yaitu bank  yang  tidak  memenuhi  kepatuhan  rasio-rasio  perbankan  diistilahkan  dengan Not Compliant dan bank yang memenuhi kepatuhan rasio-rasio perbankan dengan Compliant . Dengan  16  variabel  independen  merupakan  variabel  faktor  internal  bank  berdasarkan komponen  metode  RBBR  kecuali  komponen  GCG  karena  ketidaklengkapan  data  yang dibutuhkan dan faktor eksternal bank sebagai berikut:
Tabel 1.
Daftar Variabel Penelitian dalam Pembentukan Model ANN
Faktor Variabel Indikator Internal (RBBR) Profil Risiko ( Risk Profile ) Risiko Pasar PDN Risiko Likuiditas LDR, Cash to Asset Ratio Risiko Kredit NPL Rentabilitas ( Earnings) NIM, ROE, ROA, BOPO Modal ( Capital ) CAR Eksternal (Makroekonomi) Nilai Kurs USD, SGD, JPY, AUD Tingkat Suku Bunga SBI Inflasi IHK Pertumbuhan Ekonomi PDB
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  objek  penelitian  bank  persero  dan  devisa  dari  4 bank persero dan 35 bank devisa, yang menjadi objek penelitian ini adalah 15 bank yaitu 4  bank  persero  dan  11  bank  devisa  dengan  periode  penelitian  adalah  2007-2014.  Data yang digunakan seluruhnya merupakan data sekunder. Data rasio-rasio keuangan bank diambil  dari  laporan  keuangan  bank  dari  webiste  masing-masing  bank,  data  tingkat suku bunga, inflasi, dan nilai mata uang diambil dari webiste Bank Indonesia, dan data PDB diambil dari data BPS yang merupakan perhitungan PDB atas dasar harga konstan tahun 2000 per tahun 2007-2014.

## 4. Hasil dan Pembahasan
Penelitian ini menggunakan ANN sebagai metode pendeteksi kepatuhan bank atas perubahan  kondisi  internal  maupun  eksternal  bank.  Didalam  pembentukan  model dilakukan  beberapa  percobaan  untuk  menemukan  model  terbaik.  Dari  percobaan  yang telah  dilakukan  diputuskan  untuk  menggunakan  1 hidden  layer dengan  16 perceptron . Hasil  dari  model  yang  penulis  bentuk  dengan  tingkat  kepercayaan  93%,  berhasil mendeteksi 80% bank yang patuh dan 93% bank yang tidak patuh dengan benar.Tabel 2 merangkum hasil prediksi yang dihasilkan oleh model ANN.
https://doi.org/DOI 10.30812/target.v2i1.706
Tabel 2.
Hasil Prediksi dengan Model ANN ( Artifical Neural Network ) Bank 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 1 Not Compliant Not Compliant Not Compliant Not Compliant Not Compliant Not Compliant Not Compliant Not Compliant 2 Not Compliant Not Compliant Not Compliant Not Compliant Not Compliant Not Compliant Not Compliant Not Compliant 3 Not Compliant Not Compliant Not Compliant Not Compliant Not Compliant Not Compliant Compliant Compliant 4 Compliant Compliant Compliant  Compliant  Compliant  Compliant Compliant Compliant 5 Not Compliant Not Compliant Not Compliant Not Compliant Not Compliant Not Compliant Not Compliant Not Compliant 6 Not Compliant Compliant Compliant  Compliant  Compliant  Compliant Compliant Compliant 7 Compliant Not Compliant Not Compliant Not Compliant Not Compliant Compliant Compliant Compliant 8 Compliant Compliant Not Compliant Not Compliant Not Compliant Not Compliant Compliant Not Compliant 9 Not Compliant Not Compliant Not Compliant Not Compliant Not Compliant Not Compliant Not Compliant Not Compliant 10 Not Compliant Compliant Not Compliant Not Compliant Not Compliant Not Compliant Not Compliant Not Compliant 11 Compliant Not Compliant Compliant  Compliant Not Compliant Compliant Compliant Compliant 12 Not Compliant Not Compliant Not Compliant Not Compliant Not Compliant Not Compliant Not Compliant Not Compliant 13 Not Compliant Not Compliant Not Compliant Not Compliant Compliant Not Compliant Not Compliant Compliant 14 Compliant Compliant Not Compliant Compliant  Compliant  Compliant Compliant Compliant 15 Not Compliant Not Compliant Not Compliant Not Compliant Not Compliant Compliant Compliant Compliant CorrectPrediction (%) Compliant 100% 100% 100% 100% 100% 100% 87% 93% Not Compliant 100% 100% 100% 100% 100% 100% 93% 100%
*Format tampilan tabel dicontoh dari Ozkan-Gunay dan Ozkan (2007)
Model  ANN  lebih  menekankan  kepada  kemampuan  melakukan  prediksi  dengan meminimalisasi  tingkat  kesalahan  yang  sekecil-kecilnya,  bukan  menenkankan  kepada kemampuan  memberikan  penjelasan  pada  model.  Hingga  saat  ini,  walaupun  model tersebut  diyakini  sangat  baik  dalam  memprediksi,  masih  menjadi  misteri  penentuan jumlah hidden  layer dan perceptron atas  seperangkat  data  yang  ingin  diprediksi  hasilnya, sehingga model tidak mengindikasikan apapun berkaitan dengan jumlah hidden layer dan perceptron yang  dipilih  dalam  model  ANN  yang  dibentuk.  Meskipun  demikian,  analisis tetap  dilakukan  dalam  pembentukan  model  yang  ideal.  Dengan  memperhitungkan karakteristik data time series , data diujikan secara berkala dan berulang-ulang dari tahun yang  lampau  sampai  tahun  berjalan  dengan  menghilangkan  tahun-tahun  terbarunya. Proses  ini  dilakukan  secara  berulang-ulang  dengan  berbagai  macam  simulasi  dari  data yang dimiliki sehingga terbentuk model ideal sebagaimana hasil prediksi pada Tabel 2 di atas.
Secara umum, model mampu memprediksi tingkat kepatuhan atas kondisi internal dan  eksternal  perbankan  pada  awal  periode  penelitian  (2007-2012)  secara  sempurna, namum pada dua tahun terakhir penelitian (2013-2014) prediksi mengalami penurunan hingga  nilai  87%  untuk  kategori compliant .  Meskipun  demikian  model  masih  tetap
https://doi.org/DOI 10.30812/target.v2i1.706
mampu mempredeksi hingga mencapai ketepatan 100% pada tahun 2014 untuk kategori not  compliant .  Hasil  ini  merupakan  simulasi  terbaik  yang  telah  dilakukan  dengan  tetap memperhatikan  kesederhanaan  model  yang  dibentuk  (tidak  berlebihan  dalam menentukan jumlah hidden layer dan percepton ).
Model ANN yang telah dibentuk sangat memungkinkan untuk dilakukan evaluasi mengingat  keterbatasan  input  dan  waktu  simulasi  yang  dimiliki,  sehingga  bukan  tidak mungkin  model  tersebut  kedepannya  mengalami  pengembangan  yang  lebih  baik  lagi. Namun, setidaknya model awal yang dibentuk dapat dijadikan acuan dalam penentuan model ANN lainnya guna didapatkan tingkat akurasi yang lebih baik dalam menditeksi potensi kegagalan suatu bank akibat adanya guncangan internal dan eksternal.

## 5. Simpulan dan Saran
Pada  saat  ini  telah  berkembang  berbagai  metodologi  yang  dapat  digunakan  oleh regulator  untuk  mendeteksi  ketidakstabilan  sistem  keuangan  mulai  dari Discriminant analysis , Bayesian  Model  Average (BMA),  KMV  sampai Artifical  Neural  Network (ANN). Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan oleh penulis Artifical Neural Network (ANN) dapat  menjadi  alternatif  model  sistem  peringatan  dini  ( early  warning  system )  dalam mengetahui  ketahanan  perbankan  atas  guncangan  faktor  internal  dan  eksternal.  Pada penelitian selanjutnya  perlu dikaji kembali variabel  kegagalan bank agar pendeteksian ketidakstabilan bank dapat dengan tepat terdeteksi.

## Daftar Pustaka
Aini,  Nur.  (2013).  Pengaruh  CAR,  NIM,  LDR,  NPL,  BOPO,  dan  Kualitas  Aktiva  Produktif terhadap  Perubahan  Laba  (Studi  Empiris  Pada  Perusahaan  Perbankan  yang  terdaftar di BEI) Tahun 2009–2011. Dinamika Akuntansi, Keuangan dan Perbankan, II (1): 14-25. ISSN :1979-4878. Alawode,  Abayomi  A., Mohammed  Al  Sadek.  (2008).  What  is  Financial Stability?. Financial Stability Paper Series, No. 1. ( http://www.cbb.gov.bh/ assets/FSP/What%20is%20Financial%20Stability.pdf diakses pada tanggal 18 September 2015). Bank Indonesia. (2015). Kajian Stabilitas Keuangan.
http://www.bi.go.id/id/publikasi/perbankan-dan-stabilitas/kajian/
Documents/KSK_24_Maret%202014.pdf , diakses pada tanggal  29 Agustus 2015). Bank  for  International  Settelement.  (2004).  International  Convergence  of  Capital Measurement and
Capital Standards A Revised Framework ( http://www.federalreserve.gov/boarddocs/press/bcreg/2004/20040626/
attachment.pdf , diakses pada tanggal 7 Agustus 2015).
Fitri,  Yudarsi  Eka,  Kamaludin  dan  Paulus  Suluk  Kananlua.  (2012).  Analisis  Tingkat Kesehatan  Bank  dengan  Sistem  Risk  Base  Bank  Rating  (RBBR):  Aplikasinya  pada  PT Bank Bengkulu. The Manager Review, XIII (2): 138-149. .ISSN 1979-2239.
Hosni,  Khaoula.  (2014).    Early  Warning  Indicators  for  Systemic  Banking  Crises. Journal  of Business Studies Quarterly , V (4): 222-244.  ISSN 2152-1034. Huang, Feixue, Yue Sheng, dan Zhijie Li. (2010). Evaluation of Default Risk Based on KMV Model for ICBC, CCB and BOC. International Journal of Economics and Finance , II (1): 72- 80.
Lampiran SE BI 13/24/DPNP Tahun 2011 tentang Penilaian Tingkat Kesehatan Bank.
( http://www.ojk.go.id/Files/regulasi/perbankan/se-bi/2011/ lampiranI_se132411.pdf diakses pada tanggal 28 Juli 2015).
Lasta, Heidy Arrvida, Zainul Arifin dan Nila Firdausi Nuzula. (2014). Analisis Tingkat Kesehatan Bank dengan Menggunakan Pendekatan RGEC (Risk Profile, Goode Corporate Governance, Earnings, Capital) Studi pada PT BRI , Tbk. Periode 2011- 2013. Jurnal Administrasi Bisnis, XIII(2): 1-10. Novaly, Rushans. (2014). Menjaga Sistem Keuangan Agar Tetap Stabil, Sebuah Sistem Terpadu . http://www.kompasiana.com/rushanovaly/menjaga-sistem-keuangan-agar-tetap- stabil-sebuah-sistem-terpadu_ 54f96768a33311ac048b4f19 diakses pada tanggal 7 September 2015.
Peraturan  Bank  Indonesia  No  13/1/PBI  Tahun  2011  tentang  Penilaian  Tingkat  Kesehatan
Bank Umum. http://www.bi.go.id/id/peraturan/perbankan/
Documents/828aa23594154a89aeabab7dc3103805pbi_130112.pdf ,  diakses  pada tanggal 28 Juli 2015.
Purba, Bonaraja. (2013). Analisis Pengaruh Pertumbuhan PDB, Suku Bunga, IHK, Cadangan Devisa,  dan  Nilai  Tukar  Rupiah  terhadap  Pertumbuhan  Jumlah  Uang  Beredar  di Indonesia. Jurnal Saintech , V(1): 17-26.ISSN: 2086-9681. Purnamasari,  Ni  Kadek  Ita  dan  Ni  Putu  Sri  Harta  Mimba.  (2014).  Penilaian  Tingkat Kesehatan  PT.  BPD  BALI  Berdasarkan Risk  Profile,  GCG,  Earning,  Capital . E-Jurnal Akuntansi Universitas Udayana , VII(3): 716-732. ISSN: 2302-8556. Santoso,  Wimboh  dan  Sukarela  Batunanggar.  (2008).  Effective  Financial  System  Stability Framework. Occasional Papers of The South East Asian Central Bank Research and Training
Centre (The SEACEN Centre) No. 45. ( http://www.seacen.org/GUI/pdf/publications/occasional/2007/OP45.pdf diakses pada tanggal 18 September 2015).
Sekmen,  Fuad  dan  Murat  Kurkcu.  (2014).  An  Early  Warning  System  for  Turkey:  The Forecasting  of  Economic  Crisis  by  Using  The  Artifical  Neural  Networks.    Asian Economic and Finacial Review, IV(4): 529-543.
Sitompul,  Willy.  (2014).  Mewujudkan  Stabilitas  Sistem  Keuangan,  Apa  yang  Perlu  Kita Ketahui?. http://www.kompasiana.com/willysitompul/ mewujudkan-stabilitas- sistem-keuangan-apa-yang-perlu-kita-ketahui_ 54f3d2bb7455139f2b6c8101 .
Sutono  dan  Batista  Sufa  Kefi.  (2013).  Pengaruh  Faktor  Makroekonomi  terhadap Penghimpunan  Dana  pada  Bank  Umum  di  Indonesia. Jurnal  Ekonomi  Manajemen Akuntansi , XX (34): 1-12. ISSN 0853 – 8778.
Ozkan-Gunay, E.  Nur dan Mehmed Ozkan. (2007). Prediction of bank failures in emerging financial markets: an ANN approach. The Journal of Risk Finance , VIII(5): 465-480. Todorovic, Violeta. (2013). Alternative Regulatory Approaches to Managing Banking Crises. Economic Horizons , XV (3): 217-231. eISSN 2217-9232. Yang, Bill Huajian dan Mykola Tkachenko. (2012). Modeling Exposure at Default and Loss Given  Default:  Empirical  Approaches  and  Technical  Implementation. The  Journalof Credit Risk , VIII(2): 81-102.