## THE EFFECT OF BANKING FINANCIAL RATIO IN PREDICTING FINANCIAL DISTRESS IN
BANKING INDUSTRY FOR PERIOD 2020-2022
Nadya Zhulfania 1 , Venni Avionita 2 1&2 Universitas Singaperbangsa Karawang Email: 2110631030114@student.unsika.ac.id

## ABSTRACT
This  research  aims  to  find  out  and  analyze  whether  there  is  an  influence  of  banking  financial  ratio  on  the occurrence of financial distress conditions. In calculating financial distress indicators used in this study, namely the Altman Z-Score method which is modified with independent variables, namely CAR, LDR, NIM, and ROE. This research is also used to assess whether the bank’s condition is healthy or not. The hypothesis test used is multiple linear regression analysis that gives the result that CAR, LDR, and ROE do not have a significant influence on financial distress and NIM has a significant influence on financial distress in banks registered in IDX for the 2020- 2022 period.
Keywords: Financial Distress; CAR; LDR; NIM; ROE.

## PENGARUH RASIO KEUANGAN PERBANKAN DALAM MEMPREDIKSI FINANCIAL DISTRESS PADA PERUSAHAAN SEKTOR PERBANKAN PERIODE 2020-2022

## ABSTRAK
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menguji potensi dampak rasio keuangan perbankan terhadap  terjadinya kondisi kesulitan keuangan. Pendekatan Altman Z-Score dimodifikasi sebagai indikator dalam mengukur financial distresss digunakan untuk melihat apakah terdapat pengaruh pada variabel CAR, LDR, NIM, dan ROE. Penelitian ini  juga  digunakan  untuk  menilai  apakah  bank  sedang  dalam  kondisi  sehat  atau  tidak.  Analisis  regresi  linier berganda  digunakan  sebagai  uji  hipotesis,  dan  hasilnya  menunjukkan  bahwa,  untuk  jangka  waktu  2020-2022, kesulitan keuangan di bank-bank yang terdaftar di BEI secara signifikan dipengaruhi oleh NIM dan bukan oleh CAR, LDR, atau ROE.
Kata Kunci : Financial Distress; CAR; LDR; NIM; ROE.
e-ISSN 2527-8215

## PENDAHULUAN
Dalam beberapa tahun terakhir, pertumbuhan dan perkembangan ekonomi meningkat cukup pesat. Pertumbuhan dan perkembangan ini diakibatkan oleh semakin besarnya dampak yang ditimbulkan  oleh globalisasi.  Pulihnya kondisi perbankan pasca COVID-19 juga membawa dampak yang cukup berarti bagi perusahaan sektor perbankan. Namun sayangnya, pengaruh pasca COVID-19 ini tidak serta-merta membawa dampak yang baik saja, melainkan juga  membawa  dampak  yang  buruk  bagi  perusahaan  yang  kurang  cakap  dalam  mengelola  sumber  kekayaan perusahaannya.  Kurangnya  kinerja  perusahaan  dalam  mengelola  keuangannya  dapat  menyebabkan  perusahaan terjebak dalam kondisi financial distress.
Pada masa pandemi COVID-19, rasio kecukupan modal yang dimiliki perbankan masih terhitung kuat dan stabil yaitu sebesar 22,16%. Namun, angka yang diperoleh tersebut kemungkinan besar tidak merata antar satu bank  dengan  bank  yang  lain.  Bank  yang  kuat  dalam  mengelola  usahanya,  maka  dapat survive, begitupun sebaliknya. Bank dapat dikategorikan bermasalah apabila bank tidak mempunyai dana tunai yang cukup sehingga nasabah bank tersebut tidak dapat tercukupi penarikan dananya. Apabila bank sudah berada di kondisi tersebut, maka bank dapat dikatakan sedang berada pada kondisi financial distress sebelum menuju tahap kebangkrutan. Apabila suatu perusahaan sedang berada dalam tahap financial distress , maka hal tersebut mengartikan bahwa perusahaan sedang dalam masalah keuangan yang dapat menyebabkan kebangkrutan. Financial distress tentunya dapat diprediksi  oleh perusahaan agar kondisi tersebut dapat dihindari yang nantinya akan merugikan perusahaan ke depannya. Informasi mengenai kondisi ini sangat penting, terutama bagi investor ketika ia ingin berinvestasi di sebuah perusahaan. Berbagai macam rasio keuangan dapat dilakukan guna memprediksi terjadinya kondisi financial distress , salah satunya yaitu dengan menghitung tingkat kesehatan bank.
Di dalam kegiatan perbankan, kepercayaan publik merupakan salah satu hal yang sangat dibutuhkan agar kegiatan  pada  perbankan  dapat  berjalan  dengan  baik  dan  semestinya.  Bank  harus  mempunyai  kesiapan  dan ketahanan sebaik mungkin untuk mempertahankan kepercayaan publik dan untuk menghadapi persaingan secara sehat dan wajar antar bank lainnya. Akibat persaingan tersebut, dunia perbankan mulai bersaing untuk membenahi diri dengan mencapai kinerja yang terbaik dan optimal, karena dengan hal tersebut lah akan membawa dampak yang baik mengenai kepercayaan publik terhadap industri perbankan.
Berbagai macam cara bank lakukan untuk meningkatkan kepercayaan publik salah satunya yaitu dengan melakukan  manajemen  keuangan  dan  manajemen  risiko  yang  baik  dengan  memperhatikan  rasio  keuangan perusahaan.  Manajemen  keuangan  dapat  dilakukan  oleh  perusahaan  dengan  memperhatikan  tingkat  kesehatan bank yang diperoleh dari informasi keuangan perbankan. Hasil yang terdapat di dalam informasi tersebut dapat memproyeksikan  kondisi  kesehatan  bank  saat  ini  dan  memberikan  gambaran  mengenai  kondisi  bank  di  masa depan.  Kondisi  mengenai  sehat  atau  tidaknya  suatu  bank  dapat  diketahui  dengan  melakukan  analisis  terhadap rasio-rasio keuangan yang bersumber dari laporan keuangan. Selain itu, dengan menganalisis laporan keuangan, pihak perusahaan dapat mengetahui hal-hal yang dapay mengancam dan menyebabkan risiko kebangkrutan yang akan  terjadi  di  masa  depan.  Laporan  keuangan  dibuat  guna  mengetahui  informasi  penting  mengenai  posisi keuangan bank dan untuk menganalisis kinerja keuangan yang dihasilkan oleh bank selama periode yang telah ditentukan.
Selain itu, manajemen risiko di dalam sektor perbankan merupakan hal yang sangat bermanfaat untuk dilakukan, dikarenakan hal ini dapat meningkatkan pertumbuhan nilai saham bank, memprekdiksi keadaan dan kondisi  bank  di  masa  mendatang,  serta  dapat  membuat  maupun mengevaluasi  keputusan-keputusan yang  telah diambil sebelumnya. Dengan melakukan manajemen risiko yang baik, pihak manajemen dapat melakukan upaya pencegahan  terhadap  risiko-risiko  kebangkrutan (financial  distress) dan  bank  dapat  menghindarkan  diri  dari keadaan  ataupun  kondisi  yang  menyebabkan  terjadinya financial  distress dengan  mengelola  dan  menjalankan fungsi perbankan dengan baik dan menjamin kesehatan bank secara wajar (Theodorus  Artini, 2018).
Menurut  Brigham  dan  Daves  (2013)  terjadinya Financial  Distress disebabkan  oleh  kesalahan  dalam pengambilan keputusan yang kurang sesuai dan ketidakmampuan pihak manajemen dalam menjalankan tugasnya. Indikator  untuk  melihat  apakah  sebuah  bank  sedang  mengalami  kondisi financial  distress ataupun  mengukur tingkat kesehatan suatu bank dapat dilihat dari aspek kecukupan modal yang bank miliki, aspek pengukuran risiko kredit, aspek memperoleh laba, aspek total pinjaman terhadap simpanan, dan aspek berupa imbalan jasa (bunga) yang bank terima dari kredit disalurkan terhadap bunga yang bank bayar kepada deposan. Dengan melihat aspek- aspek ini, maka pihak pemakai laporan keuangan akan mengetahui apakah suatu bank sedang dalam kondisi yang prima, sehingga dapat menentukan dan memprediksi serta mencegah suatu kondisi financial distress.
Dengan demikian, suatu kondisi untuk menilai apakah bank sedang dalam kondisi yang sehat atau tidak dapat diukur dan dinilai dari rasio-rasio keuangan perbankan. Apabila tingkat kesehatan bank dalam mengelola usahanya dinilai buruk, maka bank dapat meningkatkan kinerja keuangan dengan mempertimbankan rasio-rasio yang ada agar dapat tercegahnya suatu kondisi yang menyulitkan bank dalam segi keuangan. Sebaliknya, apabila bank sedang dalam kondisi yang sehat, maka bank sudah memilih kebijakan pengelolaan dana yang tepat sehingga dapat mencegah kondisi-kondisi buruk yang akan terjadi di masa mendatang.
Dari penjelasan pemasalahan tersebut, yang berfokus pada terjadinya kondisi krisis keuangan di sektor perbankan  Indonesia,  dimaksudkan  sebagai  pembelajaran  dan  upaya  untuk  mengindari  situasi  serupa  di  masa
depan. Perusahaan-perusahaan sektor perbankan yang tercatat di BEI pada tahun 2020-2022 merupakan objek dari penelitian  ini.  Peneliti  mengukur  kinjerja  keuangan  perusahaan  dengan  menghitung  rasio  keuangan  perbankan dengan menggunakan indikator seperti Capital Adequacy Ratio (CAR), Loan to Deposit Ratio (LDR), Net Interest Margin (NIM), dan Return on Equity (ROE).
Adapun rumusan masalah dari penjelasan tersebut untuk menguji apakah terdapat pengaruh dari indikator CAR, LDR, NIM, ROE dalam memprediksi kondisi financial distress di dalam sektor perbankan yang terdaftar di BEI.

## TINJAUAN PUSTAKA Bank
Menurut Kasmir (2016) mengemukakan bahwa bank merupakan suatu lembaga keuangan yang fungsi utamanya mengumpulkan dana dari masyarakat dan menyebarkan dana tersebut kepada masyarakat luas berupa kredit serta menawarkan layanan perbankan tambahan. Bank melakukan penghimpunan dana yang berasal dari masyarakat dalam  bentuk  simpanan,  yaitu  simpanan  tabungan,  giro,  dan  deposito.  Tujuan  dari  kegiatan  bank  yaitu  guna meningkatan taraf hidup masyarakat, meningkatkan petumbuhan ekonomi dan keseimbangan negara.

## Rasio Keuangan
Rasio keuangan yaitu suatu proses membandingkan angka-angka yang tercantum dalam laporan keuangan dengan membagi satu kategori dengan kategori lainnya (Kasmir, 2012). Angka-angka tersebut dibandingkan antar satu periode keuangan dengan periode lainnya guna melihat apakah terdapat peningkatan atau penurunan pada kategori yang diukur.

## Financial Distress
Kondisi Financial  Distress dapat  disebut  sebagai  kodisi  kegagalan  atau  kesulitan  keuangan.  Hal  ini  terjadi dikarenakan  kewajiban  tidak  dapat  dipenuhi  oleh  suatu  perusahaan  yang  disebabkan  oleh  kesulitan  keuangan sehingga  perusahaan  mengalami  suatu  kebangkrutan  (Francis  Hutabarat,  2021).  Menurut  Beaver  (2010) mengemukakan bahwa pihak-pihak pemakai laporan keuangan dinilai sangat memerlukan prediksi atas financial distress guna  melihat  stabilitas  perbankan. Financial  distress merupakan  tahapan  sebelum  terjadinya  peristiwa bangkrut  pada  perusahaan.  Dalam  beberapa  kasus,  terjadinya  kondisi financial  distress ketika cost yang dikeluarkan  oleh  perusahaan  terlalu  tinggi  dan  pendapatan  yang  mudah  berubah-ubah  karena  dipengaruhi  oleh resesi ekonomi yang mana menyebabkan bahwa cost lebih dari revenue . Hal ini yang akan membuat perusahaan untuk berhutang kepada pihak ketiga untuk membiyai pengeluaran/beban yang tinggi.

## Pengaruh Capital Adequacy Ratio (CAR) Terhadap Financial Distress
CAR  adalah  rasio  kecukupan  modal  yang  ditunjukkan  dengan  kecakapan  kinerja  keuangan  suatu  bank  dalam mengelola dan menyediakan dananya dalam menghadapi risiko kerugian (Livia Nur Anggaraini: 2020). Rasio ini merupakan hal yang penting karena dengan mempertahankan CAR pada nilai yang aman, maka hal tersebut dapat menjaga kondisi keseimbangan suatu perbankan sehingga membuat nasabah percaya dan yakin terhadap kinerja suatu  perbankan.  Sedangkan  menurut  Suci  Aminah  dan  Noviansyah  Rizal  (2019),  Bank  harus  memiliki  CAR dengan  batas  aman  paling  sedikit  8%  dari  Aktiva  Tertimbang  Menurut  Risiko  (ATMR).  Manajemen  bank diharapkan mampu mengendalikan dan mengelola modal yang dimiliki. CAR dikatakan memiliki hubungan yang negatif  dengan Financial  distress, yang  mengartikan  bahwa  setiap  kenaikan  pada  CAR  dapat  memperkecil kemungkinan terjadinya kondisi kesulitan keuangan.
𝐶𝐴𝑅 = 𝑀𝑜𝑑𝑎𝑙 𝐴𝑘𝑡𝑖𝑣𝑎 𝑇𝑒𝑟𝑡𝑖𝑚𝑏𝑎𝑛𝑔 𝑀𝑒𝑛𝑢𝑟𝑢𝑡 𝑅𝑖𝑠𝑖𝑘𝑜 (𝐴𝑇𝑀𝑅) 𝑥 100%
Eq. (1)
H1 : CAR berpengaruh signifikan terhadap financial distress suatu perbankan

## Pengaruh Loan to Deposit Ratio (LDR) Terhadap Financial Distress
Kasmir  (2014)  mengemukakan  bahwa  rasio  LDR  dihitung  guna  menaksir  berapa  banyak  kredit  yang  telah disalurkan relatif terhadap total dana yang bersumber dari masyarakat maupun modal sendiri. Sedangkan menurut Riyadi (2015), LDR adalah relatif jumlah kredit dengan dana pihak luar. Dengan kata lain, LDR dapat disimpulkan yaitu  jumlah  kredit  yang  tersedia  untuk  masyarakat  terhadap  jumlah  dana  yang  diterima  oleh  bank  yang pendanaannya berasal dari simpanan yang dilakukan oleh  masyarakat. LDR digunakan untuk menilai kapasitas yang dimiliki oleh bank dengan menggunakan kredit sebagai sumber likuiditasnya dalam hal memberikan kembali dana yang telah ditarik oleh deposan.
𝐿𝐷𝑅 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑟𝑒𝑑𝑖𝑡 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝐷𝑖𝑏𝑒𝑟𝑖𝑘𝑎𝑛
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑛𝑎 𝑃𝑖ℎ𝑎𝑘 𝐾𝑒𝑡𝑖𝑔𝑎 𝑥 100%
Eq. (2)
H2 : LDR berpengaruh signifikan terhadap financial distress suatu perbankan

## Pengaruh Net Interest Margin (NIM) Terhadap Financial Distress
NIM  yaitu  rasio  yang  dipakai  oleh  perbankan  untuk  menilai  seberapa  cakap  mereka  dalam  mengelola  aset produktifnya untuk memperoleh suatu imbalan jasa (Hati, Santoso, Ukhriyawati,  Julianda, 2021). Dalam arti lain,  Bank  menggunakan  NIM  untuk  menghitung  margin  keuntungan  dari  aktivitas  kredit  sehubungan  dengan bunga yang dibayarkan kepada deposan. Penelitian Lisa Yulita Suot dkk (2020), menemukan bahwa NIM memiliki dampak  positif  signifikan  terhadap financial  distress .  Sedangkan,  menurut  Ravika  Permata  Hati  dkk  (2021), temuan penelitian memperlihatkan bahwa NIM memiliki dampak negatif dan tidak signifikan dalam peramalan financial distress.

## 𝑁𝐼𝑀 =
𝑃𝑒𝑛𝑑𝑎𝑝𝑎𝑡𝑎𝑛 𝐵𝑢𝑛𝑔𝑎 𝐵𝑒𝑟𝑠𝑖ℎ 𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑅𝑎𝑡𝑎 𝐴𝑘𝑡𝑖𝑣𝑎 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑡𝑖𝑓 𝑥 100%
Eq. (3)
H3 : NIM berpengaruh signifikan terhadap financial distress suatu perbankan

## Pengaruh Return on Equity (ROE) Terhadap Financial Distress
Menurut  Safira  Nurmalika  Azis  dan  Shiddiq  Nur  Rahardjo  (2020),  ROE  merupakan  salah  satu  analisis  untuk menghitung rasio profitabilitas pada suatu perusahaan. Rasio ini tentunya dapat dipakai untuk mengukur seberapa cakap suatu perusahaan dalam memperoleh profit yang lebih tinggi berdasarkan modal tertentu yang didapatkan oleh suatu bank. Bank memperoleh sumber dana dari pihak ketiga. Pihak ketiga percaya untuk menaruh dananya pada bank dengan harapan suatu saat ia akan memperoleh keuntungan. Oleh karena itu, bank harus menggunakan dana yang diterima oleh pihak ketiga untuk menghasilkan keuntungan yang lebih besar agar para investor ataupun pihak ketiga meyakini bahwa menanamkan dananya ke bank merupakan suatu pilihan yang tepat. Menurut studi sebelumnya yang dilakukan oleh Adi (2014), ROE memiliki dampak negatif terhadap financial distress.

## 𝑅𝑂𝐸 = 𝐿𝑎𝑏𝑎 𝐵𝑒𝑟𝑠𝑖ℎ 𝑆𝑒𝑡𝑒𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑎𝑗𝑎𝑘
𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑅𝑎𝑡𝑎 𝐸𝑘𝑢𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑥 100% Eq. (4)
H4 : ROE berpengaruh signifikan terhadap financial distress suatu perbankan
Kriteria Penilaian Tingkat Kesehatan Bank CAR (Capital Adequacy Ratio)
Tabel 1. Kriteria Penetapan Peringkat Kecukupan Modal
Peringkat Kriteria Penilaian Keterangan 1 “CAR ≥12%” “Sangat Baik” 2 “9% ≤ CAR ≥ 12%” “Baik” 3 “8% ≤ CAR ≥ 9%” “Cukup Baik” 4 “6% ≤ CAR ≥ 8%” “Kurang Baik” 5 “CAR ≤ 6 %”
“Tidak Baik”
Sumber: Surat Edaran Bank Indonesia No. 6/23/DPNP Tahun 2004
LDR (Loan to Deposit Ratio) Tabel 2. Kriteria Penetapan Peringkat Risiko Likuiditas Peringkat Kriteria Penilaian Keterangan 1 “LDR ≤ 75%” “Sangat Baik” 2 “75% ≤ LDR ≥ 85%” “Baik” 3 “85% ≤ LDR ≥ 100%” “Cukup Baik” 4 “100% ≤ LDR ≥ 120%” “Kurang Baik” 5 “LDR ≥ 120%” “Tidak Baik”
Sumber: Surat Edaran Bank Indonesia No. 6/23/DPNP Tahun 2004
NIM (Net Interest Margin) Tabel 3. Kriteria Penetapan Peringkat Bunga Bersih Peringkat Kriteria Penilaian Keterangan 1 “NIM  3%” “Sangat Baik” 2 “2%  NIM  3%” “Baik” 3 “1,5%  NIM  2%” “Cukup Baik” 4 “1%  NIM  1,5%” “Kurang Baik” 5 “NIM  1%” “Tidak Baik”
Sumber: Surat Edaran Bank Indonesia No. 6/23/DPNP Tahun 2004
ROE (Return on Equity)
Tabel 4. Kriteria Penetapan Peringkat Profitabilitas Peringkat Kriteria Penilaian Keterangan 1 “ROE  15%” “Sangat Baik” 2 “12,5%  ROE ≤ 15%” “Baik” 3 “5%  ROE ≤ 12,5%” “Cukup Baik” 4 “0%  ROE ≤ 5%” “Kurang Baik” 5 “ROE ≤ 1%”
“Tidak Baik”
Sumber: Surat Edaran Bank Indonesia No. 6/23/DPNP Tahun 2004

## Kerangka Pemikiran
Kerangka  penelitian  dalam  penelitian  ini  tergambar  pada  gambar  1.  Peneliti  menduga  bawa  terjadinya  kondisi financial distress dipengaruhi oleh CAR LDR, NIM, dan ROE.

## Gambar 1. Kerangka Pemikiran

## METODOLOGI PENELITIAN
Data sekunder dari laporan keuangan  perusahaan perbankan yang teridentifikasi di Bursa Efek Indonesia (BEI) untuk tahun 2020-2022 menjadi sumber data untuk penelitian ini. Metode kuantitatif digunakan dalam penelitian ini dan dapat ditemukan di www.idx.id . Purposive sampling digunakan sebagai metode pengambilan sampel untuk penelitian ini, artinya sampel hanya digunakan jika memenuhi persyaratan peneliti. Adapun standar sampel antara lain:  (1)  Perusahaan  perbankan  yang  teridentifikasi  di  BEI  sebelum  periode  2020-2022.  (2)  Memiliki  laporan keuangan dari tahun 2020-2022 yang telah diaudit. (3) Memiliki kelengkapan dan ketersediaan data selama periode 2020-2022. (4) Laporan keuangan terakhir bertepatan pada 31 Desember 2022
Populasi  perbankan  yang  tercatat  di  BEI  pada  tahun  2023  sebanyak  57  perusahaan.  Peneliti  hanya mengambil sampel sebesar 10 perusahan yang bergerak di sektor perbankan untuk penelitian ini. Teknis analisis data menggunakan analisis regresi linear berganda, statistik deskriptif, dan analisis kebangkrutan dengan metode Altman Z- Score yang telah dimodifikasi dengan menunjukkan diskriminan sebagai berikut:
𝑍 = 6,56 𝑋1 + 3.62 𝑋2 + 6,72 𝑋3 + 1,05 𝑋4
Eq. (5)
X1 = Net Working Capital to Total Assets X2 = Retained Earning to Total Assets X3 = EBIT to Total Assets X4 = Book Value of Equity to Book Value of Debt Z = Indikator Financial Distress
Menurut nilai Z- Score , penggolongan kondisi perusahaan sebagai berikut: Perusahan yang dinilai bangkrut terdapat pada kategori Z  1,23. Perusahaan yang dinilai berada dalam kondisi Grey Area (tidak dalam
Gambar 1. Kerangka Pemikiran
Capital Adequacy Ratio (CAR) (X1) Loan to Deposit
Ratio (LDR)
(X2) Net Interest Margin (NIM) (X3) Return on Equity (ROE) (X4) Financial
Distress (Y)
Indikator Z- Score
kondisi bangkrut ataupun baik) terdapat pada kategori 1,23  Z  2,90. Perusahaan yang dinilai tidak bangkrut terdapat pada kategori Z  2,90

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Uji Asumsi Klasik Uji Normalitas Data dinyatakan baik apabila data sesuai dengan syarat asumsi normalitas ketika nilai Sig. diharuskan kurang dari 0.05 (Std. Error). Data dianggap layak untuk digunakan dalam penelitian jika sudah sesuai dengan kriteria asumsi normal.
Tabel 5. Uji Normalitas

## Sumber: Data olahan
Dari total sampel data sebanyak 30, maka dapat dilihat bahwa nilai Asymp. Sig. (2-tailed) lebih dari 0.05, yang mana mengartikan bahwa data telah terdistribusi secara normal.

## Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas  yaitu  suatu  keadaan  yang  mennyebabkan  permasalahan  karena  dua  variabel  bebas  atau  lebih memiliki  korelasi  yang  kuat.  Untuk  mengetahui  terjadinya  gejala  multikolinearitas  yaitu  dengan  memeriksa apakah nilai tolerance lebih dari  0.1 dan nilai VIF kurang dari 10.00.
Tabel 6. Uji Multikolinearitas

## Sumber: Data olahan
Berdasarkan uji multikolinearitas, ditemukan nilai tolerance sebesar 0.604, 0.744, 0.782, dan 0.975 pada variabel CAR, LDR, NIM, dan ROE yang mana nilai toleransi  0,1. Sedangkan, nilai VIF diperoleh pada CAR sebesar 1.657 CAR, 1.344 LDR, 1.279 NIM, dan 1.025 ROE. Tidak adanya multikolinearitas dalam data yang dapat dilihat dengan fakta bahwa nilai VIF  10.

## One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual N 30 Normal Parameters a,b Mean .0000000 Std. Deviation 176.11486838 Most Extreme Differences Absolute .157 Positive .157 Negative -.087 Test Statistic .157 Asymp. Sig. (2-tailed) c .056
a. Test distribution is Normal.

## Uji Heteroskedastisitas
Sumber: Data olahan

## Gambar 4. Uji Heteroskedastisitas
Berdasarkan uji heteroskedastisitas, tidak adanya pola yang terlihat pada titik tersebut dan titik berada di atas  dan  di  bawah  angka  0 pada  sumbu  Y.  Dengan  demikian,  dapat  dikatakan  bahwa  data  dapat  dipergunakan untuk dilakukan dalam pengujian analisis regresi linier berganda dan terbebas dari gejala heterokedastisitas.

## Statistik Deskriptif
Dalam hal ini, data dikumpulkan dari laporan keuangan 10 sampel perusahaan perbankan Indonesia yang terdaftar di BEI untuk jangka waktu tiga tahun berturut-turut, dari 2020 hingga 2022. Setelah pengumpulan data, kemudian data diproses untuk mendapatkan  informasi statistik mendasar seperti nilai minimum, maksimum, rata-rata, dan standar deviasi. Data yang telah diolah selanjutnya dianalisis kembali dengan maksud mempermudah memperoleh kesimpulan yang ada secara umum. Di bawah ini merupakan data statistik deskriptif yang telah diolah:

## Tabel 5. Analisis Statistik Deskriptif

## Sumber: Data Olahan
Variable CAR mempunyai nilai yang paling kecil yaitu 16,76 dan nilai yang paling besar yaitu 169,92, yang  mengindikasikan  bahwa  sebanyak  30  sampel  variable  CAR  terhadap financial  distress sektor  perbankan mempunyai nilai positif paling kecil sebesar 16,67 hingga nilai yang paling besar yaitu senilai 169,92. Selanjutnya, dikarenakan mean lebih besar dibandingkan dengan standar deviasi yaitu 35,03  31,10, hal ini mengindikasikan bahwa terdapat persebaran yang merata pada CAR dalam penelitian ini.
Variabel NIM terhadap financial distress sektor perbankan mempunyai nilai positif paling kecil sebesar 2,4 hingga nilai yang paling besar yaitu 10,45. Sedangkan, pada CKPN nilai mean lebih besar daripada standar deviasi yaitu 5,12  1,44, hal ini mengindikasikan bahwa persebaran pada NIM merata pada penelitian ini.
Variabel LDR terhadap financial distress sektor perbankan dalam penelitian ini mempunyai nilai positif paling kecil senilai 41,07 hingga nilai yang paling besar senilai 145,86. Sedangkan, pada LDR ini nilai mean lebih besar daripada standar deviasi yaitu 82,28 19,63, hal ini mengindikasikan bahwa persebaran pada LDR ini merata dalam penelitian ini.
Variabel ROE terhadap financial distress sektor perbankan dalam penelitian ini mempunyai nilai negatif sebesar -95,22 hingga nilai yang paling besar yaitu 22,62.  Sedangkan, nilai standar deviasi lebih besar daripada nilai mean yaitu, 20,87  4,88, hal ini mengindikasikan bahwa terdapat persebaran yang tidak merata di dalam penelitan ini.
Variabel N Min Max Mean Std. Dev CAR 30 16,76 169,92 35,03 31,10 LDR 30 41,07 145,86 82,28 19,63 NIM 30 2,4 10,45 5,12 1,44 ROE 30 -95,44 22,62 4,88 20,87
Dari kriteria penilaian kesehatan bank pada setiap variabel dari data yang telah diolah, variabel CAR dan NIM  berada  pada  peringkat  1  yaitu  sangat  baik,  yang  mengindikasikan  bahwa  kemampuan  bank  dalam menyediakan dana dan keuntungan akibat bunga yang diperoleh bank dinilai sangat baik. Selain itu, variabel LDR berada pada peringkat 2 yaitu baik dan variabel ROE berada pada peringkat 4 yaitu kurang baik.

## Hasil Analisis Z-Score
Pendekatan  Altman  Z- Score yang  telah  dimodifikasi  digunakan  dalam  penelitian  ini  sehingga  variabel  yang digunakan cukup 4 saja, yaitu , modal kerja bersih, laba ditahan, dan EBIT pada total aset, serta nilai buku ekuitas pada liabilitas. Hal ini dikarenakan penelitian ini membahas mengenai sektor perbankan, sehingga variabel Sales to Total Assets dianggap kurang relevan pada jenis penelitian ini.
Tabel 6. Analisis Altman Z-Score NAMA BANK 2020 2021 2022 AGRO 1,78 -0,39 3,14 BBCA 2,04 1,97 2,04 BMRI 2,50 2,76 2,74 BBRI 2,71 2,83 2,69 BBNI 2,14 1,97 2,13 ARTO 5,37 8,32 15,79 BBTN 1,65 1,70 1,89 BSIM 2,16 1,91 2,02 BDMN 3,39 3,32 3,39 BNBA 3,03 2,04 1,40

## Sumber: Data Olahan
Dapat  dilihat  dari  tabel  tersebut,  bahwa  bank-bank  dari  periode  2020  hingga  2022  lebih  banyak  pada kategori Grey  Area yaitu  kondisi  dimana  perusahaan  tidak  sedang  dalam  kondisi  bangkrut  ataupun  baik. Perusahaan  yang  termasuk  dalam  kondisi grey  area ini  harus  senantiasa  berhati-hati  terhadap  kemungkinan terjadinya financial distress yang akan dihadapi. Pihak manajemen harus membuat perencanaan keuangan yang baik sehingga kondisi kebangkrutan dapat dihindari. Nilai Z paling kecil yaitu senilai  -0,39 yang diperoleh dari PT Bank Raya Indonesia Tbk. dengan kode pada idx yaitu AGRO dan nilai Z paling besar yaitu senilai 15,79 yang diperoleh dari PT Bank Jago Tbk dengan kode pada idx yaitu ARTO.

## Hasil Uji Hipotesis
Analisis regresi berganda dipakai guna menentukan variabel independen mana saja yang mempengaruhi variabel dependen.untuk menguji hipotesis pada penelitian ini.

## Hasil Uji T
Tabel 6. Hasil Uji T
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -265.873 139.665 -1.904  .069 CAR (X1) .026 .014 .309 1.914  .067 LDR (X2) .034 .017 .288 1.976  .059 NIM (X3) .490 .165 .422 2.971  .006 ROE (X4) .028 .017 .205 1.611  .120
Sumber: Data olahan
Berdasarkan data yang telah diolah menggunakan sistem pengolahan data statistik SPSS, maka diperoleh persamaan yaitu:
𝑌 =   −265.873 + 0.026𝐶𝐴𝑅 + 0.034𝐿𝐷𝑅 + 0.490𝑁𝐼𝑀 + 0.028𝑅𝑂𝐸
Eq. (6)
Berdasarkan  persamaan  tersebut,  maka  dapat  diartikan  bahwa  nilai  konstanta  sebesar  -265.873 mempunyai makna bahwa apabila CAR, LDR, NIM, ROE diasumsikan nilai 0, maka nilai Y (Financial distress) secara konstan/tetap sebesar -265.873.
Pada variabel CAR dapat dilihat bahwa nilai koefisien regresi sebesar 0.026 yang dapat mengindikasikan bahwa CAR mempunyai pengaruh yang positif pada setiap kenaikan nilai Altman Z- score. Hal ini mengakibatkan bahwa  setiap  kenaikan  pada  CAR,  maka  hal  tersebut  akan  memperkecil  kemungkinan  suatu  bank  mengalami terjadinya kondisi financial distress sebesar 0.026 . Akan tetapi, berdasarkan uji t nilai sig. pada variabel CAR yaitu  sebesar  0.067  yang  mana  0.067    0.05  ( 𝛼 ).  Berdasarkan  hasil  tersebut,  maka  H1  ditolak  yang  mana mengartikan bahwa CAR tidak memiliki pengaruh yang signifikan pada financial distress.
Pada variabel LDR dapat dilihat bahwa nilai koefisien regresi sebesar 0.034 yang dapat mengindikasikan bahwa LDR mempunyai pengaruh yang positif pada setiap kenaikan nilai Altman Z- score. Hal ini mengakibatkan bahwa  setiap  kenaikan  pada  LDR,  maka  hal  tersebut  akan  memperkecil  kemungkinan  suatu  bank  mengalami terjadinya kondisi financial distress sebesar 0.034. Namun, berdasarkan uji t nilai sig. pada LDR sebesar 0.059 yang mana 0.059 0.05, maka H2 ditolak yang mana mengartikan bahwa LDR tidak memiliki pengaruh yang signifikan pada financial distress.
Pada variabel NIM dapat dilihat bahwa nilai koefisien regresi sebesar 0.490 yang dapat mengindikasikan bahwa NIM mempunyai pengaruh yang positif pada setiap kenaikan nilai Altman Z- score. Hal ini mengakibatkan bahwa  setiap  kenaikan  pada  NIM,  maka  hal  tersebut  akan  memperkecil  kemungkinan  suatu  bank  mengalami terjadinya kondisi financial distress sebesar 0.490. Namun, berdasarkan uji t nilai sig. pada NIM sebesar 0.006 yang  mana  0.006 0.05,  maka  H3  diterima  yang  mana  mengartikan  bahwa  NIM  memiliki  pengaruh  yang signifikan pada financial distress.
Pada variabel ROE dapat dilihat bahwa nilai koefisien regresi sebesar 0.028 yang dapat mengindikasikan bahwa ROE mempunyai pengaruh yang positif pada setiap kenaikan nilai Altman Z- score. Hal ini mengakibatkan bahwa  setiap  kenaikan  pada  ROE,  maka  hal  tersebut  akan  memperkecil  kemungkinan  suatu  bank  mengalami terjadinya kondisi financial distress sebesar 0.028 . Akan tetapi, berdasarkan uji t nilai sig. pada variabel ROE yaitu sebesar 0.120 yang mana 0.120  0.05. Berdasarkan hasil tersebut, maka H4 ditolak yang mana mengartikan bahwa ROE tidak memiliki pengaruh yang signifikan pada financial distress.

## Hasil Koefisien Determinasi
Tabel 8. Hasil Uji Koefisien Determinasi Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .778 a .606 .542 189.682
Sumber: Data olahan
Temuan pada tabel 7 menunjukkan bahwa variabel CAR, LDR, NIM, dan ROE memiliki dampak secara simultan terhadap variabel Y (financial distress) sebesar 60,6% , yang dibuktikan oleh nilai R Square dengan nilai 0.606.

## Pengaruh CAR Terhadap Financial Distress
Berdasarkan analisis  uji regresi berganda, maka diperoleh nilai sig. pada CAR yaitu sebesar 0.067, yang mana nilai signifikansi  0.05, yang mempunyai arti bahwa CAR memiliki pengaruh positif tidak signifikan terhadap kondisi financial distress (Hipotesis ditolak) . Selain itu, pada tabel statistik deskriptif dapat diketahui bahwa nilai mean CAR yaitu 35,03%, yang berarti bank sedang berada pada kondisi yang sangat baik.
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Rahmania  (2014)  memiliki  hasil  yang  serupa,  yaitu  tidak terdapatnya pengaruh yang signifikan variabel CAR terhadap financial distress . Namun, terdapat pula perbedaan hasil dengan Trie Sartika Pratiwi dkk (2022) yang menyimpulkan bahwa variabel CAR memiliki pengaruh negatif signifikan terhadap financial distress.

## Pengaruh LDR Terhadap Financial Distress
Berdasarkan pengujian variabel LDR untuk financial distress , diketahui bahwa nilai sig. pada LDR yaitu  0.059, yang mana nilai signifikan  0.05, dan mengartikan bahwa tidak ada bukti variabel LDR memiliki pengaruh yang signifikan  terhadap financial distress (Hipotesis  ditolak) . Namun,  koefisien  regresi  pada variabel  LDR bernilai positif 0.034 yang mengindikasikan pada setiap kenaikan variabel LDR, maka akan menyebabkan kenaikan pada financial  distress .  Hal  ini  membuktikan  bahwa  variabel  LDR  memiliki  pengaruh  positif  dan  tidak  signifikan terhadap financial distress. Di lain sisi, diperoleh nilai mean pada LDR sebesar 82,28%, yang mana mengartikan bahwa  kenaikan  pada  rasio  LDR  berbanding  terbalik  dengan  kemampuan  suatu  bank  dalam  mengelola likuiditasnya.
Temuan  penelitian  ini  konsisten  dengan penelitian  sebelumnya  oleh  Lisa  Yulita  Suit  dkk  (2020)  yang menemukan  bahwa  variabel  LDR  berpengaruh  positif  tidak  signifikan  terhadap  variabel financial  distress. Sedangkan, temuan ini bebeda dengan penelitian oleh Mulyaningrum (2008), yang menyimpulkan bahwa financial distress secara signifikan dipengaruhi oleh variabel LDR.

## Pengaruh NIM Terhadap Financial Distress
NIM merupakan rasio yang berguna untuk menilai kapasitas suatu bank dalam mengatur aset produktifnya untuk memperoleh suatu bunga. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, diperoleh nilai signifikan sebesar 0.006, maka nilai signifikan  0.05. hal tersebut dapat mengindikasikan bahwa dengan menggunakan uji t variabel NIM mempunyai pengaruh positif signifikan terhadap terjadinya kondisi financial distress (Hipotesis dterima) . Selain itu, bank memiliki kompetensi yang baik dalam mengatur dan memanajemen aset produktifnya yang dibuktikan dengan  nilai  mean  pada  NIM  sebesar  5,12%,  hal  ini  menandakan  bahwa  terdapat  kemungkinan  bank  untuk memperoleh bunga bersih yang tinggi.
Hasil penelitian ini sejalan Yastynda (2016), yang menyatakan bila variabel NIM berpengaruh signifkan terhadap  kondisi financial  distress. Namun,  hasil  ini  berbanding  terbalik  dengan  Prasetyo  (2010),  yang mengemukakan bahwa NIM tidak berpengaruh signifikan terhadap terjadinya kondisi financial distress.

## Pengaruh ROE Terhadap Financial Distress
Berdasarkan hasil penelitian tersebut, variabel ROE memiliki nilai signifikan senilai 0.120, maka nilai signifikan 0.05. Hal ini mengindikasikan bahwa ROE tidak berpengaruh signifikan terhadap terjadinya kondisi financial distress (Hipotesis ditolak) . Hal ini menunjukkan bahwa manajemen ekuitas yang tersedia untuk meghasilkan laba tidak  dapat  digunakan  untuk memprediksi  masalah  keuangan  di  bank.  Karena  semakin besar  keuntungan  yang diperoleh, maka semakin besar pula kewajiban bank untuk menawarkan modal minimumnya. Hal ini menunjukkan bahwa bank kurang luas dalam penyebaran kegiatan usahanya.
Penelitian  Trie  Sartika  Pratiwi  (2022),  yang  mengklaim  bahwa  ROE  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap  terjadinya  kondisi financial  distress mendukung  temuan  ini . Namun,  Dipta  Adytia  Nugraha  (2021), menyatakan bahwa ROE berpengaruh secara signifikan sehingga tidak sejalan dengan temuan tersebut.

## PENUTUP
Berdasarkan  hasil  perhitungan  menggunakan  Z- score yang  digunakan  sebagai  indikator  dalam  memprediksi terjadinya kondisi kesulitan keuangan pada perusahaan sektor perbankan periode 2020-2022, dapat dilihat bahwa lebih banyak bank yang berada di grey area yang menandakan bahwa bank tidak sedang berada di kondisi yang baik ataupun kesulitan keuangan. Selain itu, berdasarkan analisis regresi liniear berganda yang dilakukan dengan Uji  t  dinyatakan  bahwa  CAR,  LDR,  ROE  berpengaruh  positif  tidak  signifikan  terhadap  terjadinya  kondisi financial. Sedangkan, untuk variabel NIM  berpengaruh positif siginifikan terhadap terjadinya kondisi financial distress pada perusahaan sektor perbankan yang terdaftar di BEI periode 2020-2022 .

## TINJAUAN PUSTAKA
Aminah,  S.,    Rizal,  N.  (2019).  Pengaruh  Rasio  CAMEL  terhadap  Financial  Distress  pada  Sektor  Perbankan. Journal Of Accounting, 2 .
Azis, S. N.,  Rahardjo, S. N. (2020). ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI FINANCIAL DISTRESS  PADA  PERBANKAN  YANG  TERDAFTAR  DI  BURSA  EFEK  INDONESIA. Jurnal REKSA: Rekayasa Keuangan, Syariah, dan Audit , 117-131.
Bank Indonesia.
(2004).
SURAT
EDARAN No.6/23/DPNP. Diambil kembali dari https://www.bi.go.id/id/archive/arsip- peraturan/Documents/0151b17420f84d118de8fdf0c0642730se623dpnp.pdf Bank Indonesia. (2011). Peraturan Bank Indonesia Nomor: 13/1/PBI/2011 tentang Penilaian . Hati, R. P., Santoso, C. B., Ukhriyawati, C. F.,  Julianda, D. T. (2021). PENGARUH NONPERFOMING LOAN (NPL) DAN RENTABILITAS TERHADAP CAPITAL ADEQUACY RATIO(CAR) DALAM MASA PANDEMI COVID 19(Studi Kasus Bank Perkreditan Rakyat di Kota Batam). Jurnal Bening, 8 . Maisarah, Zamzami,  P.A, E. D. (2018). ANALISIS RASIO KEUANGAN UNTUK MEMPREDIKSI KONDISI FINANCIAL DISTRESS PERBANKAN SYARIAH DI INDONESIA.
Nugraha,  D.  A.,    Nursito.  (2021).  PENGARUH  CURRENT  RATIO,  DEBT  TO  EQUITY  RATIO,  DAN RETURN  ON  EQUITY  TERHADAP  FINANCIAL  DISTRESS. COSTING:Journal  of  Economic, Business and Accounting, 4 .
Pratiwi,  T.  S.,  Hidayat,  M.,    Siregar,  M.  I.  (2022).  Pengaruh  Rasio  Camel  Terhadap  Financial  Distress  Pada Perusahaan Perbankan di Indonesia. Jurnal Media Wahana Ekonomika, 19 , 335-344.
Putri,  C.  R.,  Hasanuh,  N.,  Suartini,  S.,    Sulistyo,  H.  (2022).  THE  EFFECT  OF  FINANCIAL  RATIO  ON FINANCIAL DISTRESS IN MANUFACTURING COMPANIES FOR THE 2018-2020 PERIOD.
Sari,  M.,    Diana,  H.  (2020).  ANALISIS  RASIO  KEUANGAN  UNTUK  MEMPREDIKSI  KONDISI FINANCIAL  DISTRESS  PERUSAHAAN  PULP  DAN  KERTAS  YANG  TERDAFTAR  DI  BURSA EFEK  INDONESIA  TAHUN  2012-2017  DENGAN  MODEL  ALTMAN  Z-SCORE. Research  In Accounting Journal , 32-48.
Sofiasani, G.,  Gautama, B. P. (2016). Pengaruh CAMEL Terhadap Financial Distress Pada Sektor Perbankan Indonesia Periode 2009-2013. Journal of Business Management and Enterpreneurship Education , 136- 146.
Suot,  L.  Y.,  Koleangan,  R.  A.,    Palandeng,  I.  D.  (2020).  ANALISIS  RASIO  KEUANGAN  DALAM MEMPREDIKSI  KONDISI  FINANCIAL  DISTRESS  PADA  INDUSTRI  PERBANKAN  YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA. Jurnal EMBA , 501-510.
Theodorus, S.,  Artini, L. G. (2018). STUDI FINANCIAL DISTRESS PADA PERUSAHAAN PERBANKAN DI BEI. E-Jurnal Manajemen Unud, 7 , 2710-2732.