## PROFITABILITY INDEX DALAM FINANCIAL DISTRESS MITIGATION STUDI PADA BANK BUMN DI INDONESIA
Didi Rahmat didirahmat81@gmail.com
Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Indonesia Pontianak

## ABSTRACT
The results of empirical analysis of four state-owned banks in Indonesia that are included in  the  healthy  qualifications  according  to  the  OJK  and  listing  on  the  stock  exchange. Using the Trend analysis method of the Indexability Data Index for the period of 2015 to 2018,  it  was  found  that;  Operating  Profit  Margin,  Net  Profit  Margin  and  Return  On Assets have a positive but not significant trend, but this forms the pattern of Operating Profit Margin Growth  growing  significantly in  the 2017-2018 period. This is inversely proportional  to  Total  Asset  Growth  which  experiences  a  negative  trend.  Besides  that, other important things are known that the implemented financial policies form financial distress  mitigation  in  the  trend  pattern  of  upper and  lower  limits  for  safe  profitability index ratios for the four banks.

## Key word: Profitability Index, Corporate Financial Distress

## I. PENDAHULUAN
Bank  adalah  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  Industri  Kuangan.  Namun tidak  sampai  disitu  saja,  segmen  usaha  di  bidang  industri  ini  beragam,  seperti Corporate  Banking , Retall  Banking , Treasury  and  International  Banking .  Asset utama  perusahaan  pada  sektor  ini  adalah  Kredit.  Di  era  industri  4.0  sekarang, topangan sektor industri keuangan sangat memiliki peran yang besar, namun ini juga sejalan dengan resiko yang besar juga dan terus membayangi perusahaan-perusahaan tersebut. “ The Credit Crunch ” harusnya mengingatkan kita bagaimana resiko yang dihadapi  industri  keuangan,  bahkan  dampaknya  bisa  sangat  sistematis  terhadap perekonomian.  Kejatuhan  Northern  Rock,  bank  terbesar  kelima  di  Inggris  Raya, kebangkrutan hampir seluruh perusahaan utama di Amerika, Kebijakan terkoordinasi untuk menggelontorkan miliaran dolar AS ke pasar keuangan, serta peleburan Bear Stern, bank investasi terbesar kelima di Amerika Serikat pada Maret 2008 disinyalir menjadi  penyebab  utamanya  (Khan  2008).  Fenomena  ini  seakan  semakin menegaskan sebuah konjungtur krisis yang terjadi akibat kredit yang beresiko.
Profitability Index; Corporate Financial Distress
Pertumbuhan ekonomi pada periode (2015-2018) juga turut menyumbang dalam kurang bergairahnya sektor keuangan ini. Sampai dengan tahun 2018 pertumbuhan ekonomi  hanya  berkisar  diangka  5,1%.  Tentu  ini  meningkatkan awareness dari perusahaan-perusahaan di sektor keuangan dalam menentukan dan mengimplementasikan  kebijakan  keuangannya.  Peran  Bank  Indonesia  serta  OJK juga  cukup  reaktif  untuk  menjaga  mikro  dan  makro  prudensial  di  industri  ini. Perubahan  suku  bunga  acuan  ke  model  BI  reporate  menjadi  salah  satunya  dan semakin ketatnya pengawasan dari OJK pada perusahaan-perusahaan keuangan. Tentu hal ini tidak lepas terhadap industri keuangan yang ada di Indonesia, termasuk Bank-bank  milik pemerintah.  Ini turut  mendorong semakin pentingkan pengkajian Corporate Financial Distress, sebagai salah satu analisis dalam memprediksi kondisi perusahaan ke depan atas implementasi kebijakan keuangannya.
Resiko menjadi bertambah rumit pembahasannya jika di lingkupkan dalam Bank yang merupakan kepemilikan pemerintah atau BUMN. Political Risk ikut berperan karena kadar partisipasi politik dalam kebijakan bank tersebut semakin besar. Tidak bisa di pungkiri, keputusan politik  ikut membentuk bagaimana BUMN dijalankan. Sampai dengan tahun 2018, Bank Milik Pemerintah yang listing di bursa efek adalah:
Tabel 1 Bank BUMN yang listing di Bursa Efek Indonesia sampai dengan Tahun 2018 Nama Bank Entitas Rasio Kepemilikan Pemerintah PT. Bank Mandiri (persoero) Tbk. PT. Bank Nasional Indonesia
(persero) Tbk.
PT. Bank Republik Indonesia (Persero) Tbk. PT. Bank Tabungan Negara (persero) Tbk. 14 5 12 -
60% 60% 56.75% 60%
Keempat bank tersebut tercatat sampai dengan tahun 2018 menurut OJK sebagai bank dengan kategori sehat, dengan tingkat NPL yang berada di bawah rata-rata rasio NPL  industri.  Namun  tidak  berarti  tingkat  kesehatan  ini  jika  dilihat  dengan pendekatan rasio keuangan terutama dari analisis CFD berada pada posisi sempurna.
Profitability Index;
Corporate Financial
Distress 099
Masing-masing bank memiliki segmen serta sektor bisnis yang tidak semuanya sama, dampaknya  juga  pada Financial  Policy yang  diadopsi  dan  implementasikan.
Kebijakan  mitigasi  dirasa  perlu,  karena  dapat  memberikan  pencegahan  diawal sebelum  perusahaan  tersebut  mengalami  tren  yang  menuju  kepada  kebangkrutan. Salah satu hal yang menjadi perhatian utama adalah rasio profitabilitas perusahaan, disamping  rasio  lainnya  seperti solvency,  management  efficiency,  market  reaction (Zhuang dan Chen, 2014) yang ada dalam kajian CFD . Bankmilik pemerintah tentu menjadi  acuan  bagaimana  indusri  sektor  keuangan  ini  berjalan.  Pertumbuhan  dan kesehatan  bank-bank  pemerintah  tersebut  tentu  saja  dapat  membentuk  ekspektasi terhadap keseluruhan industri ini. Bagi pemerintah hal ini tidak saja penting dalam membentuk political  will yang  baik.  Namun  juga  sebagai  bentuk  kontribusi pemerintah yang memegang peran dan bagian penting dalam pembangunan ekonomi. Sektor keuangan juga
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisis  Financial Distress  Mitigation pada  Bank  BUMN  di  Indonesia,  berdasarkan  metode  Trend,  untuk  melihat kelonggaran  dari  kebijakan Profitability  Index. Secara  teoritis  penelitian  ini menambah  literature  dan  kajian  ilmiah  tentang  studi  corporate  financial  distress. Dalam hal praktis kajian ini memberikan gambaran berkaitan kondisi perusahaan dan dapat di jadikan salah satu dasar kajian dalam pengembangan solusi terhadap kondisi perusahaan, terutama kebijakan mitigasi dalam CFD .

## II. TINJAUAN TEORITIS
Corporate Financial Distress Prediction sendiri adalah merupakan bidang ilmu yang  penting  dalam  kajian  keuangan  ( finance ).  Diawal  perkembangannya  model yang  digunakan  dalam  melakukan  prediksi  adalah probit  model , Multiple discriminant  analysis  (MDA),  univariate  analysis,  logistic  model ,  dan  lainnya (Beaver,1996;  Altman  ,1968;  Altman,  Haldeman,  Narayanan,  1977;  Martin,  1977; Ohlson, 1980). Dengan berkembangnya teknologi, terutama di bidang computer yang sudah mengadopsi teknologi Artificial Intelligence . Dengan kemampuan komputasi atas  permasalahan  yang  bersifat non  linier .  Perkembangan  teknologi  komputer, mendukung  semakin  luasnya  model  dan  alat  analisis  yang  digunakan  dalam  CFD. Beberapa  metode  yang  berbasis  pada  teknologi  AI  seperti Neural  Network (NN), Genetic Algorithm, rough set theory case-based reasoning, support vector machine
Profitability Index; Corporate Financial Distress
(Park,  Han,  2002;  Shin,  Lee,  Kim,  2005;  Wu,  Liang,  Yang,  2008;  Lee,  To,  2010; Shen, Et.all., 2011; Sun, He, Li, 2011; Cao, Wan, Wang, 2011; Chaudhuri, De, 2011; Zhou, et.all, 2012).
Financial  distress atau  kesulitan  keuangan  dapat  diartikan  sebagai ketidakmampuan  perusahaan  untuk  membayar  kewajiban  keuangannya  pada  saat jatuh  tempo  yang  menyebabkan  kebangkrutan  perusahaan  (Darsono  dan  Ashari, 2005 dalam Kartikawati, 2012). Financial distress juga didefinisikan sebagai tahap penurunan kondisi keuangan yang terjadi sebelum kebangkrutan atau likuidasi (Platt dan Platt, 2002). Mc Cue (1991) mendefinisikan financial distress sebagai arus kas negatif.  Hofer  (1980)  dan  Whitaker  (1999)  mendefinisikan financial  distress jika beberapa  tahun  perusahaan  mengalami  laba  operasi  negatif.  John et  al. mendefinisikan financial  distress jika  melakukan  pemberhentian  tenaga  kerja  atau menghilangkan  pembayaran  dividen.  Tirapat  dan  Nittayagasetwat  (1999) mengatakan  bahwa  perusahaan  mengalami financial  distress jika  perusahaan menghentikan  operasinya  dan  perusahaan  mengalami  pelanggaran  teknis  dalam hutang dan diprediksi akan mengalami kebangkrutan pada periode yang akan datang. Kesulitan  keuangan  bisa  digambarkan  di  antara  dua  titik  ekstrim  yaitu  kesulitan likuiditas jangka pendek (yang paling ringan) sampai insolvency (yang paling parah). Kesulitan  keuangan  jangka  pendek  biasanya  bersifat  sementara,  tetapi  bisa berkembang  menjadi  parah.  Pengelolaan  kesulitan  keuangan  jangka  pendek  (tidak mampu  membayar  kewajiban  pada  saat  jatuh  tempo)  yang  tidak  tepat  akan menimbulkan permasalahan  yang  lebih  besar  yaitu menjadi tidak solvabel (jumlah utang  lebih  besar  daripada  jumlah  aset)  dan  akhirnya  mengalami  kebangkrutan (Munawir, 2002: 291).
Sedangkan kepailitan didifinisikan  menurut Martin et  al. (1995) dalam  Adnan (2003),  kebangkrutan  sebagai  kegagalan  didefinisikan  dalam  beberapa  arti:  yang pertama adalah  Kegagalan  ekonomi  ( economic  failure ).  Kegagalan  dalam  arti ekonomi  pada  umumnya  menunjukkan  bahwa  perusahaan  kehilangan  uang  atau pendapatan  perusahaan  sehingga  tidak  dapat  menutup  biayanya  sendiri.  Hal  ini berarti tingkat labanya lebih kecil dari biaya modal atau nilai sekarang dari arus kas perusahaan  lebih  kecil  dari  kewajiban.  Kegagalan terjadi  bila  arus  kas  sebenarnya dari perusahaan tersebut jatuh di bawah arus kas yang diharapkan. Bahkan kegagalan
Profitability Index;
Corporate Financial
Distress
dapat juga berarti bahwa pendapatan atas biaya historis dari investasinya lebih kecil daripada  biaya  modal  perusahaan. Kedua adalah  Kegagalan  keuangan  ( financial failure ),  Kegagalan  keuangan  bisa  diartikan  sebagai  insolvensi  yang  membedakan antara dasar arus kas dan dasar saham. Insolvensi atas dasar arus kas ada dua bentuk, yaitu:  Insolvensi  teknis  ( technical  insolvency) dan Insolvensi  dalam  pengertian kebangkrutan.
Secara  garis  besar  faktor-faktor  penyebab  terjadinya  kebangkrutan  dibagi menjadi tiga (Harnanto, 1984), yaitu: pertama Sistem perekonomian, Dalam sistem perekonomian  di  mana  roda  perekonomian  lebih  banyak  dikendalikan  oleh persaingan bebas, maka dunia usaha terbagi menjadi dua golongan, yaitu perusahaan tradisional  dan  perusahaan  yang  memanfaatkan  teknologi.  Ketidakmampuan bersaing  merupakan  faktor  penyebab  kebangkrutan,  sehingga  efisiensi  manajemen sangat  diperlukan  dan  sangat  berperan  untuk  berkompetisi  dengan  perusahaan pesaing; kedua Faktor eksternal perusahaan, Kesulitan dan kegagalan yang mungkin dapat  menyebabkan  kebangkrutan  suatu  perusahaan  kadang-kadang  berada  di  luar jangkauan manajemen perusahaan. Berbagai faktor tersebut antara lain: persaingan bisnis  yang  ketat,  Berkurangnya  permintaan  terhadap  produk  atau  jasa  yang dihasilkan, Turunnya  harga  jual terus-menerus dan  Kecelakaan atau bencana alam yang menimpa perusahaan; Ketiga Faktor internal perusahaan. Faktor internal yang menyebabkan  kebangkrutan  perusahaan  dapat  dicegah  melalui  berbagai  tindakan dalam  perusahaan  itu  sendiri.  Faktor-faktor  internal  ini  biasanya  merupakan  hasil dari  keputusan  dan  kebijaksanaan  yang  tidak  tepat  di  masa  lalu  dan  kegagalan manajemen  untuk  berbuat  sesuatu  pada  saat  yang  diperlukan.  Faktor-faktor  yang menyebabkan kebangkrutan perusahaan secara internal, yaitu: terlalu besarnya kredit yang  diberikan  kepada  debitur  atau pelanggan,  manajemen  yang  tidak  efisien  dan penyalahgunaan wewenang dan kecurangan-kecurangan.
Hanafi (2003) menyatakan bahwa hasil prediksi financial distress dan kepailitan perusahaan menjadi perhatian dari beberapa pihak. Pihak-pihak yang menggunakan model  tersebut  antara  lain:  Kreditur,  hasil  prediksi financial  distress mempunyai relevansi terhadap  institusi pemberi pinjaman,  baik  dalam  memutuskan pemberian suatu  pinjaman  maupun  menentukan  kebijakan  untuk  mengawasi  pinjaman  yang telah diberikan; Investor, Hasil prediksi financial distress dapat membantu investor
Profitability Index;
Corporate Financial Distress
ketika  akan  menilai  kemungkinan  masalah  suatu  perusahaan  dalam  melakukan pembayaran  kembali  pokok  dan  bunga;  Pembuat  peraturan (pemerintah), Pemerintah mempunyai tanggung jawab mengawasi kesanggupan membayar hutang dan menstabilkan perusahaan individu, hal ini menyebabkan perlunya suatu model yang  aplikatif  untuk  mengetahui  kesanggupan  perusahaan  membayar  hutang  dan menilai  stabilitas  perusahaan;  Auditor,  Model  prediksi financial  distress dapat menjadi  alat  yang  berguna  bagi  auditor  dalam  membuat  penilaian going  concern suatu perusahaan;  Manajemen, apabila perusahaan  mengalami kebangkrutan  maka perusahaan akan menanggung biaya langsung ( fee akuntan dan pengacara) dan biaya tidak  langsung  (kerugian  penjualan  atau  kerugian  paksaan  akibat  ketetapan pengadilan), sehingga dengan adanya  model prediksi financial  distress diharapkan perusahaan  dapat  menghindari  kebangkrutan  dan  menghindari  biaya  langsung  dan tidak langsung dari kebangkrutan.
Platt  dan  Platt  (1991)  menyatakan  kegunaan  informasi  jika  suatu  perusahaan mengalami financial  distress adalah:  pertama  dapat  mempercepat  tindakan manajemen untuk mencegah masalah sebelum terjadinya kebangkrutan; kedua pihak manajemen dapat mengambil tindakan merger atau takeover agar perusahaan lebih mampu  untuk  membayar  hutang  dan  mengelola  perusahaan  dengan  baik;  Ketiga memberikan  tanda  peringatan  awal  adanya  kebangkrutan  pada  masa  yang  akan datang.

## III. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode deskriptip kuantitatif,  yang  mengkaji atas satu variabel dengan beberapa indikator ukur secara mandiri. Dari hasil analisa data yang kemudian di Tarik kesimpulan naratif atas dasar data kuantitatif yang telah di analisa dengan teknik Trend Analysis .
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data yang bersumber dari data sekunder. Berikut daftar data yang digunakan dalam penelitian ini.
Profitability
Index;
Corporate Financial
Distress
Tabel 2 Data yang dikumpulkan dan dianalisa Sumber Data Series Data Jenis Data Laporan Keuangan PT. Bank Mandiri (persero) Tbk. Tahun 2015- 2018 Rasio Laporan Keuangan PT. Bank Nasional Indonesi (persero) Tbk. Laporan Keuangan PT. Bank Tahun 2015- 2018 Rasio Republik Indonesia (persero) Tbk. Tahun 2015- 2018 Rasio Laporan Keuangan PT. Bank Tabungan Negara (persero) Tbk. Tahun 2015- 2018 Rasio

## Variabel
Variable  yang  menjadi  indikator  dari  financial  distress  prediction  yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
Tabel 3 Variabel dan indikator Variabel Inikator Prediksi Kode Profitability  Operating profit Margin Net profit Margin ROA ROE Operating  profit  Margin Growth Total Asset Growth X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6
Dalam penelitian ini menggunakan analisis Trend. Analisis ini digunakan untuk melihat  perilaku  data timeseries atas  keempat  Bank  milik  pemerintah  yang  telah listing di bursa efek. Hasil olah data di interpretasikan dalam bentuk data rasio atas rerata nilai rasio tertinggi sebagai batas atas, dan rerata rasio terendah sebagai batas bawah. Kemudian analisa data juga di tampilkan dalam  bentuk grafik untuk setiap objek penelitian (Bank Mandiri, BNI, BRI, dan BTN). Olah data yang akan dianalisa juga di tampilkan dalam bentuk variabel per indikator (X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , dan X 5 ). Hasil Olah data menggunakan metode ini akan memberikan gambaran mengenai pola atas berbagai dampak kebijakan yang telah di implementasikan pada objek penelitian.
Profitability Index; Corporate Financial Distress
104

## IV. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

## Analisa Data
Olah  data  atas  keempat  bank  BUMN  memberikan  gambaran  bahwa  memang kebijakan dalam menjaga index profitabilitas berada dalam kondisi yang baik. Hasil olah data ini dalam bentuk rasio dan di terjemahkan kedalam bentuk grafik. Berikut Frofitability index untuk keempat bank yang menjadi unit analisis data periode tahun 2015 sampai dengan tahun 2018.

## Gambar 1
Profitability Index Tahun 2015 -2018
Profitability  indek Bank Mandiri  secara umum  menunjukkan  tren positif pada kurun  waktu  2017  ke  tahun  2018.  Meski  periode  sebelumnya  2015  sampai  2017 trendnya  negatif.  Pertumbuhan  operating  profit  margin  yang  signifikan  menjadi pendorong  perubahan  kearah  rasio-rasio  lain  (NPM,  ROA  dan  ROE)  yang  positif sampai  dengan  tahun  2018.  Pertumbuhan  rasio  positif  ini  juga  terjadi  pada  rasio profitability  index Bank  BRI  yang  dorongan  pertumbuhan  margin  tingkat keuntungan turut  mendorong  indikator lainnya.  Berbeda  halnya dengan Bank BNI Pertumbuhan negatif dari OPM turut menggerser rasio ROA dan ROE kearah negatif. Tentu ini harus menjadi perhatian bagi BNI, karena jika trend negatif ini terus terjadi
Profitability
Index;
Corporate Financial
Distress
meskipun  pelan,  tentu  akan  berdampak  tidak  baik  bagi  tingkat  profitabilitas perusahaan. Bank BTN, jika di telaah dari grafik diatas, penurunan yang signifikan dari OPM periode 2015-2017, mendorong penurunan total asset perusahaan, dan ini terus belanjut sampai dengan ke akhir periode 2018. Pertumbuhan OPM di periode 2017-2018  tetap  belum  mampu  memberikan  daya  ungkit  untuk  mendorong  rasio asset  ini  mengalami  peningkatan.  Rasio  ROA  juga  memberikan  gambaran  yang kurang baik untuk perkembangan rasio tersebut selama periode penelitian.

## Pembahasan
Dalam pembahasan  ini, peneliti  mengkalsifikasikan kedalam  bentuk masing  – masing  indikator dari rasio profitabilitas, dan di terjemahkan kedalam grafik untuk keempat objek peneltian yaitu Bank Mandiri, bank BNI, Bank BRI dan Bank BTN. Pertama  adalah  Rasio operating  profit  margin ,  rasio  ini  dihitung  berdasar  Laba sebelum pajak atas pendapatan perusahaan. Secara umum dari keempat bank, untuk rasio ini trend rata-rata bergerak kearah yang positif untuk periode tahun 2015-2018, yaitu  tumbuh  dari  32,5%  menjadi  33,8%  per  akhir  periode  2018.  Batas  atas  pada rasio  35,3%  dan  batas  bawah  adalah  26%.  Dari  hasil  analsisi  trend,  meskipun termasuk sebagai perusahaan yang sehat, namun Bank BTN patut menjadi perhatian. Hal  ini  karena  rasio  OPMnya  berada  di  bawah  batas  rasio  rata-rata  terendah  dari keempat bank BUMN tersebut. Sebaliknya Bank BNI mencatatkan kineja OPM yang positif sepanjang periode empat tahun tersebut.

## Gambar 2
Operating Profit Margin
Profitability Index;
Corporate Financial Distress
Kedua adalah Rasio Net profit margin , rasio ini dihitung berdasar Laba  bersih atas  pendapatan  perusahaan.  Pada  dasarnya  rasio  ini  serupa  dengan  rasio OPM , sehingga karakteristik trend yang terjadi juga sama. Pada rasio ini Bank BRI memang memilik  rasio  keuntungan  yang  paling  besar,  dan  yang  paling  rendah  adalah  bank BTN. Sedangkan Bank BNI mencatatkan trend yang positif sepanjang empat tahun tersebut.  Bank  mandiri  mengalami  trend  negatif  untuk  tiga  tahun  diawal  periode penelitian dan perubahan positif yang signifikan dari tahun 2017 ke akhir tahun 2018.
Gambar 3 Net Profit Margin
Ketiga adalah Rasio Return On Asset (ROA) , Rasio ini menggambarkan Tingkat pengembalian  laba  atas total asset  yang ada di perusahaan. Manajemen asset serta implementasi  kebijakannya  memegang  peran  penting  disini.  Bank  BRI  dan  Bank BTN mencatatkan trend yang getatif dari rasio ROA ini. Meski demikian Bank BRI masih  tetap  memiliki  rasio  tertinggi  atas  keempat  bank  tersebut,  dan  yang  paling rendah  adalah  Bank  BTN.  Bank  Mandiri  dan  Bank  BNI  tetap  menjaga  ROAnya dalam pertumbuhan positif.
Profitability Index;
Corporate Financial
Distress
Keempat  adalah  Rasio Return  on  Equity  (ROE) .  Keempat  bank  ini  rasio kepemilikan  pemerintah  pada  masing-masingnya  diatas  55%  sampai  dengan  60% (tabel 1).  Kekempatnya dituntut  untuk bisa  memberikan kontribusi  maksimal pada pendapat  negara.  Disamping  perannya  untuk  melayani  negeri.  Pemerintah berkepentingan  atas  deviden  yang  layak  dan  sesuai  dengan  perencanaan  dalam pendapatan  negara.  Secara  umu  tren  rata-rata  perkembangan  dari  rasio  ROE  ini terjaga pada periode 2016 sampai dengan akhir 2018, meski diawal 2015 mengalami penurunan. Bank BRI, meskipun yang memiliki rasio tertinggi, namun justru malah mencatatkan  penurunan  paling  signifikan  selama  periode  empat  tahun  tersebut. Penurunan ini juga dialami oleh Bank BTN.
Gambar 5 Return On Equity
Kelima  adalah  Rasio Operating  Profit  Margin  Growth .  Rasio  ini  mengukur pertumbuhan  dari operating  profit  margin .  Pertumbuhan  yang  tinggi  tentu
Profitability Index; Corporate Financial Distress
108
diharapkan memiliki daya ungkit yang baik terhadap profitabilitas perusahan, serta menjaga  kestabilannya.  Bank  Mandiri  mencatatkan  OPMG  yang  sangat  baik  pada periode  2018,  trend  peningkatan  ini  sudah  mulai  terlihat  sejak  tahun  2016. Peningkatan  yang  besar  ini  tentu  memberikan  gambaran  terhadap  peningkatan keuntungan yang besar pula. Hal menarik terjadi pada bank BRI, meski mencatatkan sebagai bank yang memilik OPM tertinggi dari keempat bank tersebut, namun pada dasarnya  tidak  ada  pertumbuhan  yang  signifikan  atas  rasio  ini  (gambar  6).  Bagi perusahaan  yang  bergerak  di  sektor  keuangan  Rasio  ini  sangat  menentukan  dan memberikan  daya  ungkit  yang  baik  dalam  meningkatkan  rasio  lainnya  didalam profitabilitas. Hal ini dikarenakan pada sektor ini, asset terbesar perusahaan adalah kredit, dan kredit ini sangat rentan terhadap resiko.
Gambar 6 Operating Profit Margin Growth
Keenam adalah Rasio Total Asset Growth . Rasio ini juga merupakan rasio yang memberikan gambaran kesehatan sebuah bank dari sisi profitabilitas. Pertumbuhan aset  yang  baik  menunjukkan  pertumbuhan  pendapatan  dan  keuntungan  yang  baik juga. Pertumbuhan ekonomi Indonesia dalam kurun waktu 2015 sampai dengan 2018 turut memberikan peran disini. Progress pencapaian angka harapan oleh pemerintah cukup memberikan tekanan kepada perekonomian. Salah satu yang terdampak juga adalah  sektor  keuangan  ini.  Meskipun  beberapa  bank  BUMN  seperti  Bank  BTN, Bank BRI dan Bank Mandiri mencatatkan pertumbuhan yang positip pada Operating Profit  Margin  Growth ,  tetap  saja  ini  tidak  memberikan  daya  ungkit  yang  baik terhadap  pertumbuhan  asset  bank-bank  tersebut  secara  umum.  Justru  trend  rata-
Profitability
Index;
Corporate Financial
Distress
ratanya  mengalami  arah  negatif  hal  ini  terutama  terjadi  pada  bank  Bank  BTN, Mandiri dan BNI, bank BRI sebaliknya (gambar 7).
Gambar 7 Total Asset Growth
Bank  BRI  memiliki  indikator  rasio  likuiditas  yang  baik  terutama  pada  OPM, NPM, ROA dan ROE, sebailknya pada Bank BTN yang beradap pada rasio terendah diantara ke empat bank tersebut. Pertumbuhan margin keuntungan perusahaan secara kumum  dari  keempat  bank  tersebut  mengalami  peningkatan  namun  belum memberikan  dorongan  yang  baik  dalam  pertumbuhan  asset.  Bahkan  secara  parsial bank  seperti  bank  BTN  dan  Bank  BNI  mengalami  penurunan  jumlah  asset  yang signifikan. Berikut rata rata trend batas bawah dan atas dari keenam rasio tersebut:
Tabel 4 Trend rata-rata batas atas dan bawah (dalam %) Indikator Rasio Rerata batas atas Rerata batas bawah Operating profit Margin Net profit Margin ROA ROE Operating  profit  Margin Growth Total Asset Growth 35,3 27,7 3,0 22,1 33,8 19,0 26,0 20,4 2,4 15,4 -15,9 11,8
Dari tabel  diatas dapat dilihat batasan atas dan bawah  yang  menjadi  implikasi atas kebijakan finansial dan terimplementasi didalam perusahan. Angka tersebut juga memberikan rentang kelonggaran atas mitigasi kebijakan dalam menjaga perusahaan
Profitability Index; Corporate Financial Distress
teteap aman dalam kajian CFD . Ini dapat dijadikan acuan bagi perusahaan sejenis yang berada pada sektor keuangan terutama perbankan.
Satu hal lain yang di temui adalah karakter Financial Policy keempat bank milik pemerintah  tersebut  adalah,  meletakkan  kepentingan equity agar  terjaga  stabil.  Ini terlihat dari indikator ROE yang terlihat seragam pada kondisi yang relatif stabil dan landai.  Ini  menjadi  penting  karena Political  Will pemerintah  yang  merupakan influence utama dalam isu peran politik di BUMN sebagai pemilik utama perusahaan.

## V. SIMPULAN DAN SARAN
Dari hasil olah data diketahui bahwa, financial policy yang di implementasikan oleh  ke  empat  Bank  BUMN  tersebut  memberikan  dampak  terhadap  nilai profitabilitas  Indek  terjaga  pada  angka  yang  aman.  Hal  ini  bisa  dijadikan  dasar sebagai mitigasi dalam Financial Distress Prediction untuk trend upper margin dan lower  margin .  Margin  ini  juga  bisa  digunakan  sebagai  acuan  kelonggaran  atas kebijakan  profitability  index  untuk  bank-bank  lainnya  yang  berada  dalam  industri keuangan  di  Indonesia.  Sehingga  dapat  memberikan  analisa  ramalan  kedepan terhadap hasil dari Financial Distress .
Hasil  penelitian  memberikan  gambaran  bahwa  dynamic  proses  dari  financial distress  adalah  linier,  sehingga  ini  bisa  menjadi  dasar  untuk  dikembangkan menggunakan analisa data non linear dynamic model terhadap cakupan variabel yang lebih luas.

## DAFTAR PUSTAKA
C. Park and I. Han, 2002. “A case-based reasoning with the feature weights derived by analytic  hierarchy  process  for  bankruptcy  prediction,” Expert  Systems  with Applications, vol. 23, no. 3.
D. Martin, 1977. “Early warning of bank failure. A logit regression approach,” Journal of Banking and Finance, vol. 1, no. 3.
Profitability Index;
Corporate Financial
Distress 111
D. Wu, L. Liang, and Z. Yang, 2008. “Analyzing the financial distress of Chinese public companies  using  probabilistic  neural  networks  and  multivariate  discriminate analysis,” Socio-Economic Planning Sciences, vol. 42, no. 3.
Darsono  dan  Ashari,  2005,  Peroman  Praktis  Memahami  Laporan  Keuangan,  Salemba Empat, Jakarta.
E. I. Altman, 1968. “Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy,” The Journal of Finance, vol. 23.
E. I. Altman, R. G. Haldeman, and P. Narayanan, 1977. “ZETATM analysis: a new model to identify  bankruptcy risk of corporations,” Journal of Banking and Finance, vol. 1, no. 1.
H. Shen, J. Cui, Z. Zhou, and H. Min, 2011. “BP-neural network model for financial risk warning  in  medicine  listed  company,”  in Proceedings  of  the  4th  International Joint  Conference  on  Computational  Sciences  and  Optimization  (CSO  '11), Yunnan, China,
Hanafi, dan Abdul, H. 2003. Analisis LaporanKeuangan. Edisi Revisi. Yogyakarta: UPP
AMP YKPN.
J.  A.  Ohlson,  1980.  “Financial  ratios  and  the  probabilistic  prediction  of bankruptcy,” Journal of Accounting Research, vol. 18, no. 1.
J.  Sun,  K.  He,  and  H.  Li,  2011.  “SFFS-PC-NN  optimized  by  genetic  algorithm  for dynamic prediction of financial distress with longitudinal data streams,” Knowledge-Based Systems, vol. 24, no. 7.
Krtikawati  Sinta,  2012.  Analisis  Z-Score  dalam  Mengukur  Kinerja  Keuangan  untuk Memprediksi Kebangkrutan pada Tujuh perusahaan Manufaktur di Bursa Efek Jakarta, Iniversitas Gunadarma, Jakarta.
Platt, Harland D. and Platt Majorie B, 2002, “Predicting Financial Distress: Reflection on Coice-Base Sample Bias”. Journal of Economic and Finance, Vol 26, pp 184- 199.
Profitability
Index;
Corporate Financial Distress
112
Qian Zhuang dan Lianghua Chen, 2014. Dynamic Prediction of Financial Distress Based on Kalman Filtering Discrete Dynamics, Hindawi, Nature and Society.
R.  E.  Kalman,  1960.  “A  new  approach  to  linear  filtering  and  prediction problems,” Journal of Basic Engineering, vol. 82.
R. G. Brown and P. Y. C. Hwang, 1997. Introduction to Random Signals and  Applied Kalman Filtering, John Wiley & Sons, New York, NY, USA, 3rd edition.
Tirapat,  S.,  dan  Nittayagasetwat,  A.  1999.  “An  Investigation  of  Thai  Listed  Firms’ Financial Distress Using Macro and Micro Variables.” Multinational  Finance Journal. Vol. 3. No. 2: 103-125.
W. H. Beaver, 1966, “Financial ratios as predictors of  failure,” Journal of  Accounting Research (Supplement), vol. 4.
Whitaker Richard B., 1999. “The Early Stage of Financial Distress’, Journal of Economic and Finance, Vol 23, pp 123-132.
X. Zhou, J. Y. Wang, W. Xie, and Y. Hong, 2012. “Research on the optimal methods of financial distress prediction based on BP neural networks,” in Proceedings of the 2nd International Conference on Electric Information and Control Engineering, vol. 3.\
Y.  Cao,  G.  Wan,  and  F.  Wang,  2011.  “Predicting  financial  distress  of  Chinese  listed companies  using  rough  set  theory  and  support  vector  machine,” Asia-Pacific Journal of Operational Research, vol. 28, no. 1
Zhuang. Qian, Chen. Lianghua, 2014. “Dynamic Predisction of Financial Distress Based on Kalman Filtering”, Discrete Dynamics in Nature dan Society, Volume 2014, article ID 370280.
Profitability Index; Corporate
Financial Distress