## ANALISIS DISIPLIN PASAR BERDASARKAN SIMPANAN ANTAR BANK DI INDONESIA

## Raisa Yamani
Economics and Business Faculty, Universitas Sumatera Utara, Jl. Dr. T. Mansyur No. 9, Kel. Padang Bulan, Kec. Medan Baru,. Kota Medan,. Prov. Sumatera Utara,. Indonesia.
Email: raisa.yamani150217@gmail.com

## Abstract
This  study  aims  to  determine  how  much  influence  Market  Discipline  (MKD),  Total  Equity  to  Total Assets (EQTA), Logarithms of Total Assets (LTA), Net Interset Income (NII), and Obligations (OBG) simultaneously have on SDROA, SDROE, and ZSCORE in 36 banks in Indonesia. The type of research used  is  descriptive  quantitative.  The  data  used  is  secondary  data.  This  research  is  a  panel  data research with panel data regression analysis method conducted with Stata 14. The results showed that the  variables  Market  Discipline  (MKD),  Total  Equity  to  Total  Assets  (EQTA),  Logarithms  of  Total Assets  (LTA),  Net  Interset  Income  (NII),  and  Obligations  (OBG)  simultaneously  against  SDROA, SDROE, and ZSCORE in 36 banks in Indonesia.
Keywords : Market Discipline (MKD), Total Equity to Total Assets (EQTA), Logaritma Total Assets (LTA), Net Interset Income (NII), Obligation (OBG), SDROA, SDROE, dan ZSCORE JEL Classification: G0, G20, G21

## 1. PENDAHULUAN
Ekonom  dan  regulator  bank  telah menunjukkan  minat  yang  berkembang  dalam mendukung  ketergantungan  pada  kekuatan pasar  dan  keterlibatan  yang  lebih  tinggi  dari agen  swasta  seperti  kreditur  yang  tidak diasuransikan untuk memantau bank (Flannery,  2001;  BIS,  2003).  Kekuatan  pasar diasumsikan  memperkuat  pengaturan  dan pengawasan permodalan bank untuk menjamin keamanan  sistem  perbankan.  Agar  disiplin pasar  efektif,  beberapa  kondisi  harus  dipenuhi seperti  agen  pasar  harus  merasa  beresiko  dan harus  memiliki  informasi  yang  cukup  tentang risiko  bank  yang  sebenarnya  (Hamalainen dkk., 2005).
Kinerja perbankan Indonesia mengalami pertumbuhan  yang  mengesankan  semenjak tahun  2000  dan  seterusnya  atau  setelah  pulih dari  krisis  ekonomi  yang  melanda  di  tahun 1997  sampai  dengan  1999.  Kondisi  ini tercermin dari kembalinya kepercayaan masyarakat terhadap sistem perbankan, meskipun  sistem  blanket  guarantee  digantikan dengan  sistem  limited  guarantee  yang  skim penjaminan  simpanannya  diterapkan  secara bertahap sejak 22 September 2005.
Sejak diberlakukannya penjaminan simpanan,  risiko  perbankan  menjadi  cukup terkendali  sejalan  dengan  membaiknya  faktor fundamental  bank,  meningkatnya  jumlah deposito  dan  turunnya  tingkat  bunga  deposito. Faktor  fundamental  bank  merupakan  tolok ukur kinerja perbankan baik dari segi keuangan maupun  operasional.  Selain  itu,  memonitor faktor  fundamental  bank  dapat  digunakan untuk  melihat  kemampuan  bank  mengontrol risikonya.  Membaiknya  faktor  fundamental bank tersebut dapat meningkatkan kepercayaan masyarakat terhadap sistem perbankan. Dengan meningkatnya kepercayaan masyarakat  terhadap  bank,  maka  masyarakat akan  menempatkan  dananya  pada  bank  dan bank  cenderung  menurunkan  tingkat  bunga depositonya  dan  pada  saat  yang  sama  bank tidak  perlu  khawatir  kehilangan  nasabah karena  tingginya  kepercayaan  masyarakat terhadap bank tersebut.
Setelah  kondisi  krisis  keuangan  1998 serta  dampaknya  terhadap  perekonomian, masyarakat  menjadi  semakin  sadar  dan  peduli dengan  setiap  permasalahan  yang  dapat memicu  instabilitas.  Kesadaran  dan  kontrol sosial  tersebut  diharapkan  akan  berdampak positif  terhadap  stabilitas  sistem  keuangan.
Masyarakat  dapat  menjadikan  rasio  CAMEL (Capital,  Asset  quality,  Management,  Earning, and Liquidity) untuk mengukur dan mengetahui  seberapa  baik  atau  buruk  faktor fundamental  bank.  Hal  inilah  yang  memicu peningkatan  disiplin  pasar  (market  discipline), yang  merupakan  reaksi  para  pelaku  pasar  atas risiko  yang  diambil  oleh  bank.  Salah  satu contoh reaksi para pelaku pasar tersebut adalah menarik sebagian atau bahkan seluruh deposito oleh  para  deposan  atau  deposan  mensyaratkan suku  bunga  deposito  yang  lebih  tinggi.  Bank yang  berisiko  tinggi  dapat  menurunkan kepercayaan  para  deposan  karena  membuat mereka  merasa  tidak  aman  jika  menanamkan dananya  di  bank,  sehingga  bank  berusaha untuk  menarik  kembali  para  deposannya dengan  cara  meningkatkan  suku  bunga deposito. Adanya respon dari bank menunjukkan bahwa disiplin pasar itu ada.
Menurut  hasil  penelitian  Peria  dan Schmukler  (2001),  di  tiga  negara  yaitu  di Argentina, Chili, dan Meksiko, terjadi penurunan  jumlah  deposito  dan  kenaikan tingkat bunga deposito ketika kondisi perbankan  berisiko  tinggi.  Variabel  dependen dalam  penelitian  tersebut  adalah  perubahan jumlah  deposito  dan  tingkat  bunga  deposito, sedangkan  variabel  independen  adalah  faktor fundamental  bank  yang  diukur  dengan  rasio- rasio  CAMEL  (Capital,  Assets  Quality, Management, Earnings, Liquidity). Bank  yang berisiko tinggi dapat menurunkan kepercayaan para  deposan  karena  membuat  mereka  merasa tidak aman jika menanamkan dananya di bank, sehingga  bank  berusaha  untuk  menarik kembali para deposannya dengan cara meningkatkan suku bunga deposito.
Disiplin  pasar  cenderung  berkontribusi pada  stabilitas  keuangan,  Tetapi  kemungkinan disiplin pasar terjadi jika didorong oleh aturan akuntansi dan audit yang ketat walaupun tanpa adaya  asuransi  simpanan  yang  menjaminnya. Negara-  negara  yang  memiliki  pendapatan yang  rendah  pada  umumnya  akan  mengurangi persyaratan  terkait  dengan  disiplin  pasar  dan regulator  negara  tersebut  hanya  bergantung pada aturan kecukupan modal serta pengawasan  bank  (Barth  et  al.,  2004).  Dalam dua  dekade  terakhir  sebelum  terjadi  krisis global  yang  melanda  semua  sektor  usaha, beberapa negara maju maupun negara berkembang  mengalami  krisis  dalam  sektor perbankan.
Untuk  menghindari  krisis  tersebut, regulator membutuhkan cara untuk menentukan  tindakan  yang  bijaksana  bagi dunia  perbankan.  Rekomendasi  standar  yang biasa  diberikan  untuk  menghadapi  krisis  yaitu memperketat    pengawasan    dan    peraturan yang    akomoditif.    Selain  pengawasan  yang dilakukan  oleh  otoritas  perbankan,  cara alternatif bisa dilakukan dengan meningkatkan kepercayaan  pada  mekanisme  disiplin  pasar (market discipline) sebagai alat untuk mengawasi terhadap perilaku manajemn perbankan.  Disipilin  pasar  bisa  diartikan sebagai  tingkat  kepedulian  masyarakat  umum dan masyarakat yang mejadi nasabah perbankan  terhadap  kondisi  yang  sedang  di hadapi  oleh  perbankan,  lebih  khususnya  lagi terhadap bank yang berkaitan langsung dengan dana  simpanan  nasabah  antar  bank  di Indonesia  (Deceuster  dan  Masschelein,  2003). Berdasarkan  dua  dekade  terakhir  di  industri perbankan,  telah  terjadi  serangkaian  krisis yang secara sistematis menyebabkan kebangkrutan  bank  yang  memuncak  pada tahun  1997  di  negara-negara  Asia  seperti Thailand,  Indonesia,  Malaysia  dan  Korea. Krisis  tersebut  tidak  hanya  mengakibatkan kebangkrutan  bank  tetapi  juga  mengakibatkan kelesuan  ekonomi  dan  devaluasi  mata  uang  di negara- negara yang mengalami krisis.
Selain  itu,  krisis  perbankan  juga berimbas pada turunnya kepercayaan masyarakat  terhadap  industri  perbankan.  Hal ini  disebabkan  adanya  moral  hazard  yang dilakukan  oleh  manajemen  perbankan  yang telah  merugikan  masyarakat  secara  umum. Sehungga  pada  akhirnya  berdampak  pada kepanikan masyarakat disertai dengan penarikan  dananya  dari  bank.  Hal  ini  dapat terjadi diakibat kurangnya kepercayaan masyarakat kepada bank pada saat itu.
Terjadinya  krisis  perbankan  di  negara- negara Asia khususnya di Indonesia mengakibatkan  Bank  Indonesia  mengadopsi Basel  II  dalam  implememtasi  Arsitektur Perbankan  yang  secara  eksplisit  menekankan penguatan disiplin pasar. Sebagaimana tertuang  dalam  Pilar  3  Arsitektur  Perbankan Indonesia (API) yang diberlakukan pada tahun 2004.  Implementasi  ini  dilakukan  untuk meningkatkan stabilitas perbankan di Indonesia,  serta  untuk  menghindari  kegagalan bank  di  masa  yang  akan  datang  dan  untuk mengembalikan kepercayaan masyarakat kepada bank.
Disiplin  pasar  merupakan  tindakan nasabah, kreditur, dan investor dalam mendisiplinkan  bank  yang  mengambil  risiko terlalu  besar.  Disiplin  pasar  yang  saat  ini digunakan dalam literatur perbankan mencakup  dua  komponen:  kemampuan  pelaku pasar  untuk  secara  tepat  menilai  kondisi  suatu perusahaan  dan  pengawasan  serta  kemampuan pelaku  pasar  untuk  mempengaruhi  tindakan manajemen  perusahaan  sebagai  cara  untuk mencerminkan  penilaian  (Flannery,  2000). Untuk  mencapai  tujuan  tersebut,  dalam konteks  perbankan  diperlukan  informasi  yang cukup bagi masyarakat mengenai kondisi bank dan  kemampuan  masyarakat  itu  sendiri  untuk menilai kondisi bank melalui analisis informasi yang tersedia.
Yan,  et  al.  (2011)  mengatakan  bahwa kondisi  disiplin  pasar  tidak  dapat  terjadi seandainya  semua  resiko  yang  diakibatkan oleh  keputusan  bank  telah  ditanggung  oleh jaminan  simpanan.  Namun,  jika  jaminan dilakukan  secara  terbatas  dan  diberlakukan secara  umum,  maka  nasabah  tetap  dapat melakukan  disiplin  pasar  atau  bertindak  atas risiko  bank  (Yan  et  al,  2011).  Selantjutnya, disiplin pasar akan menurun ketika Pemerintah mengambil  jamina  simpanan  penuh  secara implisit  (Berger  dan  Turk-Ariss,  2012). Berbeda  dengan  Distinguin  et  al.  (2011)  yang mengatakan  bahwa  disiplin  pasar  lebih  efektif jika  ada  jaminan  simpan  dilakukan  secara eksplisit.  Selain  itu,  Distinguin  et  al.  (2011) menemukan  bahwa  disiplin  pasar  lebih  kuat ketika  jaminan  simpanan  secara  eksplisit diterapkan, sedangkan ketika diterapkan secara implisit  menjadikan  disiplin  pasar  tidak  dapat berfungsi.  Disiplin  pasar  yang  dilakukan  oleh nasabah  pada  saat  implisit  jangka  waktu implisit  penjaminan  simpanan  berlaku  dengan pengendalian  melalui  penarikan  simpanan karena  bank  menanggung  resiko  yang  tinggi (Distinguin et al., 2011). Hal ini menunjukkan semakin  tinggi  risiko  yang  diambil  oleh  bank maka semakin rendah simpanan bank tersebut.
Sebaliknya,  pada  periode  penjaminan simpanan eksplisit, disiplin pasar lebih sensitif dibandingkan  dengan  periode  penjaminan implisit. Disiplin pasar yang dilakukan nasabah ketika  jangka  waktu  penjaminan  simpanan eksplisit berlaku adalah dengan menuntut suku bunga yang lebih tinggi atau menarik simpanan mereka.  Hal  ini  menunjukkan  semakin  tinggi risiko  yang  diambil  oleh  bank  maka  semakin tinggi suku bunga yang diminta oleh nasabah.
Disiplin  Pasar  atau  Market  Discipline adalah  kondisi  dimana  pasar  keuangan memberikan  signal  kepada  peminjam,  dam berdasarkan  signal  pasar  tersebut  maka peminjam  akan  berperilaku  sesuai  dengan kemampuan keuangan mereka dalam melunasi hutang  (Lane,  1993).  Berdasarkan  defenisi tersebut  maka  disiplin  pasar  yang  efektif  akan mencegah pemerintah untuk mengalami defisit yang berlebihan yang pada akhirnya mendorong default. Disiplin pasar dari institusi keuangan  seperti  bank,  berarti  bahwa  institusi tersebut  tidak  dapat  meminjam  dengan  tingkat biaya  diatas  pendapatan  yang  diperoleh,  atau memperoleh deposito jika bank berbeda dalam kondisi  tidak  mampu  (insolvent).  Disiplin pasar  untuk  perusahaan  akan  melindungi perusahaan meminjam untuk membiayai investasi yang tidak menguntungkan.
Menurut  Biiss  dan  Flannery  (2002) (Flannery  &  Sorescu,  1996)disiplin  pasar mempunyai  dua  fungsi  utama,  yaitu  fungsi memonitor dan mempengaruhi. Fungsi memonitor  terjadi  ketika  partispan  pasar mendapatkan insentif dan mempunyai kemampuan untuk memonitor kegiatan perusahaan dan manajernya.
Insentif
memonitor  tergantung  tradeoff  biaya  dan manfaat dari kegiatan tersebut. Biaya memonitor  akan  tergantung  pada  transparansi dan  kemudahan  untuk  memperoleh  informasi. Manfaat akan tergantung pada ukuran eksposur, dalam hal ini pemegang saham yang tersebar  akan  melakukan  pengawasan  lebih sedikit  dibandingkan  dengan  pemgang  saham blok.  Kemampuan  akan  memonitor  akan sangat tergantung pada akses terhadap informasi  yang  dibutuhkan  dan  kemampuan untuk  menginterpretasikan  informasi  yang diperoleh.  Hasil  dari  proses  dalam  memonitor akan terlihat pada harga saham, Yield Spreads, kemauan  untuk  investasi  atau  bertransaksi, meminta  syarat  jaminan,  atau  pada  transaksi derivatif mengambil net position adjusment. Banyaknya  studi  empiris  yang  telah membahas masalah keberadaan dan efektivitas disiplin pasar yang berfokus pada disiplin yang diberikan  oleh  deposan.  Sebagai  contoh, Martinez Peria dan Schmukler (2001) menunjukkan,  dengan  menggunakan  sampel bank-bank  dari  Argentina,  Chili  dan  Meksiko, bahwa para deposan menarik simpanan mereka dari  bank-bank  yang  buruk  atau  memerlukan tingkat  bunga  yang  lebih  tinggi  atas  simpanan mereka,  menunjukkan  adanya  disiplin  pasar,
bahkan di antara para deposan yang diasuransikan  kecil.  Boot  dan  Greenbaum (1993)  menetapkan  secara  teoritis  bahwa, ketika  bank  mengumpulkan  dana,    biaya  dana terkait    dengan    profil    risiko    bank.    Bank menghadapi  biaya  yang  lebih  rendah  ketika mereka  berinvestasi  dalam  aset  yang  aman daripada ketika mereka berinvestasi dalam aset berisiko.  Literatur  yang  luas  berfokus  pada pemegang utang subordinasi yang menunjukkan  bahwa  spread  pada  utang subordinasi mencerminkan bank.
Keberisikoan  (Flannery  dan  Sorescu, 1996;  Jagtiani  dkk.,  1999).  Penelitian  lain menunjukkan  bahwa  indikator  berdasarkan harga ekuitas dapat mencerminkan risiko bank (Kari dkk., 2008; Gropp et al., 2006). Kondisi efektivitas  disiplin  pasar  juga  dipelajari  oleh beberapa  penulis  yang  menunjukkan  bahwa, agar  disiplin  pasar  efektif,  agen  pasar  harus merasakan risiko dan harus memiliki informasi yang  cukup  tentang  risiko  bank  (Hamalainen dkk., 2005; Nier dan Baumann, 2006).
Berdasarkan latar belakang diatas, maka penulis  tertarik  untuk  melakukan  penelitian dengan  judul  “Analisis  Disiplin  Pasar Berdasarkan Simpanan Antar Bank di
Indonesia”.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Teori Market Lemon
George Arthur Akerlof, seorang ekonom Amerika, meraih Hadiah Nobel Ekonomi pada tahun  2001  bersama  Michael  Spence  dan Joseph  E.  Stiglitz  berkat  artikelnya  yang terkenal,  " The  Market  for  Lemons, "  yang diterbitkan dalam Quartely Journal of Economics pada tahun 1970. Dalam artikel ini, Akerlof menggunakan konsep informasi asimetris  untuk  menganalisis  pasar  mobil bekas,  di  mana  pembeli  seringkali  tidak  dapat mengetahui  apakah  mobil  yang  mereka  beli akan menjadi "lemon" (produk yang mengecewakan).
Akerlof  menyoroti  ketidakpastian  yang muncul ketika informasi tidak merata di antara penjual  dan  pembeli,  sebuah  fenomena  yang dikenal  sebagai  informasi  asimetris.  Dia menggambarkan  bagaimana  penjual  mobil bekas  memiliki  informasi  yang  lebih  banyak tentang mobil daripada pembeli. Penjual dapat mengetahui  apakah  mobil  itu  "lemon"  atau "plum" berdasarkan pengalaman mereka sendiri.
Hal  ini  mengarah  pada  situasi  di  mana pembeli cenderung berpikir bahwa mobil yang mereka lihat adalah mobil dengan kualitas rata- rata  dan  siap  membayar  harga  yang  sesuai. Namun,  penjual  mobil  " lemon "  memiliki sedikit  insentif  untuk  memberi  tahu  pembeli tentang  masalah  sebenarnya  dengan  mobil mereka.  Karena  pemilik  mobil  " plum "  enggan menjualnya  dengan  harga  yang  rendah,  pasar akhirnya memperlakukan semua mobil sebagai "lemon."
Untuk  mengatasi  masalah  ini,  penjual mobil  "plum"  mungkin  menawarkan  insentif seperti  garansi  atau  jaminan  uang  kembali untuk  meyakinkan  pembeli  tentang  kualitas mobil  mereka.  Konsep  " Lemon  Market "  yang diperkenalkan  oleh  Akerlof  tidak  hanya terbatas  pada  pasar  mobil  bekas,  tetapi  juga dapat  terjadi  dalam  pasar  lain  seperti  pasar komputer  bekas,  pasar  kencan  online,  pasar tenaga  kerja,  dan  dalam  hubungan  antara principal  dan  agen  di  perusahaan.  Akerlof kemudian  mengembangkan  teori  upah  yang efisien bagi tenaga kerja di negara-negara barat sebagai kelanjutan dari pemikirannya.

## Teori Keagenan
Teori  agensi  menjelaskan  hubungan antara dua pihak, yaitu pemilik (prinsipal) dan manajemen  (agen).  Menurut  teori  ini,  jika terdapat  pemisahan  antara  pemilik  sebagai prinsipal  dan  manajemen  sebagai  agen  yang menjalankan  perusahaan,  maka  akan  timbul masalah  agensi  karena  kedua  pihak  tersebut selalu berusaha untuk memaksimalkan kepentingan dan utilitas mereka (Astria, 2011).
Perkembangan perusahaan yang semakin  besar  sering  kali  menyebabkan konflik  antara  pemilik  dan  manajemen,  yang dalam konteks ini merupakan pemegang saham (investor)  dan  pihak  agen  yang  diwakili  oleh manajemen  (direksi).  Agen  dikontrak  untuk menjalankan  tugas  tertentu  bagi  prinsipal  dan bertanggung  jawab  atas  tugas  yang  diberikan oleh  prinsipal.  Prinsipal  memiliki  kewajiban untuk  memberikan  imbalan  kepada  agen  atas jasa yang telah dilakukan oleh agen. Perbedaan kepentingan  antara  manajemen  (agen)  dan prinsipal  inilah  yang  dapat  menyebabkan konflik agensi. Keduanya menginginkan keuntungan  yang  besar  dan  mencoba  untuk menghindari risiko (Astria, 2011).
Pemisahan kepemilikan dan pengendalian dalam sebuah perusahaan merupakan  salah  satu  faktor  yang  memicu timbulnya  konflik  kepentingan  atau  konflik agensi.  Konflik  agensi  timbul  ketika  pihak- pihak  yang  memiliki  kepentingan  dan  tujuan yang  berbeda  dapat  menghambat  perusahaan dalam  mencapai  kinerja  yang  optimal  untuk menghasilkan  nilai  bagi  perusahaan  dan  para pemegang saham (Putra, 2012).
Dengan demikian, teori agensi menyajikan  konflik  antara  pemilik  dan manajemen,  yang  memiliki  tujuan  yang berbeda. Pemilik berusaha untuk memaksimalkan  laba,  sementara  manajemen berupaya  untuk  mendapatkan  bonus  yang besar.  Oleh  karena  itu,  konflik  sering  terjadi antara  keduanya  karena  perbedaan  tujuan tersebut.

## Perilaku Resiko Bank
Risiko  bank  merujuk  pada  risiko  yang dihadapi  oleh  sektor  perbankan  sebagai  akibat dari  berbagai  keputusan  yang  diambil  oleh bank  dalam  berbagai  bidang,  yang  pada akhirnya  dapat  menimbulkan  kerugian  bagi bank tersebut. Menurut Tampubolon (2004:12),  risiko  bank  diartikan  sebagai kombinasi  dari  tingkat  konsekuensi  atau dampak potensi dari suatu peristiwa, baik yang terjadi maupun yang tidak, dengan konsekuensi  yang  memberikan  peluang  untuk mendapatkan  keuntungan  atau  mengancam kesuksesan. Risiko perbankan umumnya terfokus  pada  masalah  keuangan  karena  bisnis perbankan bergerak dalam bidang jasa keuangan.
Bank  bertindak  sebagai  perantara  yang menyediakan  fasilitas  kepada  masyarakat sebagai  nasabahnya  untuk  memperlancar segala  urusan  keuangan.  Sebagai  perantara, bank harus mampu menyediakan atau memberikan  kemudahan,  termasuk  keamanan simpanan, kemudahan penarikan dana, kemudahan  dalam  mengajukan  kredit  dengan biaya  administrasi  yang  rendah,  dan  suku bunga kredit yang kompetitif.
Bank  Indonesia,  melalui  PBI  5/8/2003 tentang penerapan manajemen risiko bagi bank umum,  menjelaskan definisi risiko-risiko yang harus dihadapi bank dalam aktivitas bisnisnya. Jenis  risiko  yang  wajib  dikelola  oleh  bank meliputi:
1. Risiko  Kredit,  yang  merupakan  risiko kerugian karena kegagalan pihak lain dalam memenuhi kewajibannya.
2. Risiko Pasar, yang muncul akibat pergerakan  variabel  pasar  yang  merugikan bank,  seperti  suku  bunga,  nilai  tukar,  dan harga option.
3. Risiko  Operasional,  yang  disebabkan  oleh berbagai  faktor  internal  dan  eksternal  yang dapat mengganggu operasional bank, seperti kesalahan manusia, kegagalan sistem, dan masalah eksternal.
4. Risiko  Likuiditas,  yang  timbul  ketika  bank tidak  mampu  memenuhi  kewajiban  yang telah jatuh tempo.
5. Risiko  Hukum,  yang  disebabkan  oleh kelemahan  aspek  yuridis,  seperti  tuntutan hukum  atau  kekurangan  dalam  peraturan perundang-undangan.
6. Risiko  Reputasi,  yang  terkait  dengan publikasi  negatif  atau  persepsi  negatif terhadap bank.
7. Risiko  Strategik,  yang  disebabkan  oleh keputusan  strategis  yang  tidak  tepat  atau ketidakresponsifan bank terhadap perubahan eksternal.
8. Risiko  Kepatuhan,  yang  muncul  ketika bank  tidak  mematuhi  atau  melaksanakan peraturan perundang-undangan
dan ketentuan lain yang berlaku.
Melihat berbagai jenis risiko dan dampaknya bagi bank, memerlukan paradigma baru  tentang  risiko  perbankan.  Pengawasan risiko tidak lagi hanya menjadi tanggung jawab auditor,  tetapi  juga  menjadi  tanggung  jawab direksi.  Risiko  tidak  hanya  dianggap  sebagai faktor negatif yang harus dikontrol, tetapi juga sebagai peluang bagi bank.

## Market Discipline
Disiplin  pasar  dalam  industri  perbankan merujuk  pada  mekanisme  di  mana  entitas swasta seperti pemegang saham, depositor, dan peminjam  besar  bereaksi  terhadap  risiko  yang diambil  oleh  bank  dengan  menyesuaikan perilaku mereka, seperti menuntut bunga yang lebih  tinggi  atau  menarik  dana  mereka, berdasarkan  biaya  yang  ditimbulkan  oleh perilaku berisiko bank (Berger, 1991).
Keberadaan  disiplin  pasar  terbukti ketika depositor yang tidak dijamin rekeningnya  memilih  untuk  menghukum  bank berisiko dengan tuntutan yang lebih tinggi atau dengan menarik dana mereka (Demirgüç-Kunt & Huizinga, 2004). Untuk menilai keberadaan disiplin  pasar  dalam  sektor  perbankan,  dapat digunakan dua pendekatan model: model dana pihak ketiga dan model suku bunga (Peria dan Schmukler,  2001).  Model  dana  pihak  ketiga mengeksplorasi  hubungan  antara  perubahan dana  pihak  ketiga  dengan  kesehatan  finansial bank, sedangkan model suku bunga fokus pada hubungan  antara  suku  bunga  yang  ditawarkan oleh  bank  dengan  kesehatan  finansialnya. Keadaan  finansial  bank  berfungsi  sebagai indikator  risiko  yang  dimilikinya.  Jika  kondisi finansial  bank  berpengaruh  terhadap  dana pihak  ketiga  atau  suku  bunga,  maka  disiplin pasar  dianggap  ada  di  sektor  perbankan tersebut.
Menciptakan  sektor  perbankan  yang sehat memerlukan pendekatan tiga pilar utama, yaitu  pengawasan,  tata  kelola  internal,  dan disiplin pasar. Pendekatan ini penting mengingat  pengawasan  saja  tidak  cukup mengatasi  tantangan  yang  muncul  dari liberalisasi,  globalisasi,  dan  inovasi  teknologi di  sektor  keuangan.  Pengawasan  harus dipadukan  dengan  disiplin  internal  dan eksternal  perbankan.  Melalui  tata  kelola internal,  industri  perbankan  diharapkan  dapat mempromosikan  dan  memelihara  praktik manajemen yang baik.
Disiplin  pasar  berfungsi  sebagai  cara bagi  pelanggan,  kreditur,  dan  investor  untuk membatasi  bank  dari  pengambilan  risiko  yang berlebihan.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  tanpa kompetisi pasar yang sehat dan sanksi terhadap kegagalan  bersaing,  pemilik  bank,  manajer, dan  pelanggan  kurang  termotivasi  untuk membuat  keputusan  keuangan  yang  bijaksana. Meyer  (1999)  menyatakan  bahwa  disiplin pasar  adalah  alat  penting  untuk  memperkuat kesehatan  bank  dalam  lingkungan  yang  cepat berubah.  Bank  yang  mengambil  risiko  tinggi dan tidak menjamin simpanan pelanggan dapat dihukum  oleh  deposan  dengan  tuntutan  bunga lebih tinggi atau penarikan dana.
Tujuan  utama  disiplin  pasar  adalah untuk  mendorong  partisipasi  publik  dalam pengawasan  bank.  Hal  ini  dapat  tercapai  jika publik  memiliki  akses  ke  informasi  yang memadai  tentang  kondisi  bank  dan  mampu menganalisis  kondisi  tersebut  berdasarkan
informasi yang tersedia. Bank, sebagai institusi keuangan  yang  dipercaya  oleh  masyarakat, diharapkan untuk menyediakan informasi yang akurat  tentang  kondisinya  kepada  pelanggan dan investor.
3. METODE PENELITIAN
Dalam kajian ini, metode yang diterapkan  adalah  penelitian  deskriptif  dengan pendekatan  kuantitatif,  mengambil  fokus  pada "Analisis Disiplin Pasar Berdasarkan Simpanan Antar Bank di Indonesia". Penelitian dilaksanakan di Indonesia, menargetkan perusahaan  perbankan  yang  tercatat  di  Bursa Efek  Indonesia  sebagai  objek  penelitiannya. Terdapat  40  bank  di  Indonesia  yang  menjadi subjek  penelitian  ini  dari  tahun  2017  hingga 2021,  berlangsung  mulai  November  2022 hingga  penelitian  ini  selesai.  Populasi  dalam konteks ini merujuk pada totalitas elemen yang mungkin  yang  mencakup  manusia,  objek,  dan fenomena  yang  ditetapkan  batasannya  oleh peneliti  untuk  memperoleh  informasi  yang lengkap  dan  akurat  mengenai  topik  yang diteliti.  Sebanyak  36  bank  yang  terdaftar  di Otoritas  Jasa  Keuangan  dan  Bank  Indonesia dari  periode  2017  hingga  2021  dijadikan sebagai populasi dalam studi ini.
Sampel,  yang  merupakan  subset  dari populasi  dengan  karakteristik  tertentu  yang diteliti, dalam kasus ini dipilih melalui metode non-probability  sampling  berdasarkan  kriteria purposive  sampling.  Kriteria  tersebut  antara lain  meliputi  bank  yang  beroperasi  dan menerbitkan laporan keuangan secara konsisten  dalam  periode  2017  hingga  2021. Berdasarkan kriteria yang ditetapkan, terpilihlah 36 bank sebagai sampel. Data yang digunakan adalah data sekunder, yang mencakup  laporan  keuangan  bank  yang dipublikasikan  di  situs  Bursa  Efek  Indonesia dan Otoritas Jasa Keuangan, mencakup periode kuartalan  dari  tahun  2017  hingga  2021.  Studi ini  menggabungkan  data  time  series  dan  cross section  untuk  analisis  data  panel,  dengan menggunakan  Stata  14  dan  Microsoft  Excel untuk pengelolaan data dan pengujian hipotesis.  Variabel  yang  dianalisis  meliputi Market Discipline, Total Equity to Total Asset Ratio,  Logaritma  Total  Asset,  Net  Interest Income, Obligation, Standard Deviation Return  on  Assets,  Standard  Deviation  Return on  Equity,  dan  Z-Score. Metodologi  analisis melibatkan  uji  regresi  linier  data  panel  dan berbagai uji hipotesis, termasuk uji parsial, dan uji simultan.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Deskriptif Data Penelitian
Pada  bagian  ini,  hasil  penelitian  setelah proses  pengolahan  data  akan  dibahas  lebih lanjut  untuk  melakukan  analisis  dari  model permasalahan  dalam  penelitian  ini,  dengan objek  penelitian  adalah  perusahaan  perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
Metode  purposive  sampling  digunakan untuk memilih 36 sampel perusahaan perbankan  dari  populasi  tersebut  berdasarkan kriteria  tertentu,  yaitu  publikasi  laporan keuangan  tahunan  secara  lengkap  selama periode  2017-2021.  Tujuannya  adalah  untuk menganalisis  pengaruh  Market  Discipline (MKD),  Equity  to  Total  Assets  (EQTA), Logaritma  Total  Assets  (LTA),  dan  Net Interest  Income  (NII)  sebagai  variabel  bebas terhadap  SDROA,  SDROE,  dan  ZSCORE sebagai  variabel  terikat,  serta  menggunakan Obligation sebagai variabel dummy.
Dari  sampel  tersebut,  terkumpul  180 data  observasi  yang  digunakan  untuk  analisis data  dan  pengujian  hipotesis.  Pemilihan variabel  tersebut  didasarkan  pada  penelitian sebelumnya  serta  adanya  keterkaitan  teoritis antara variabel bebas dan variabel terikat.

## B. Statistik Deskriptif
Tujuan  dari  analisis  deskriptif  statistik dalam penelitian ini adalah untuk memberikan gambaran  mengenai  hasil  estimasi  data statistik, termasuk nilai rata-rata, median, nilai minimum,  nilai  maksimum,  dan  standar deviasi  dari  setiap  variabel  yang  diolah menggunakan aplikasi Stata. Analisis deskriptif  ini  bertujuan  untuk  memaparkan data  statistik  mengenai  industri  perbankan yang menjadi sampel penelitian selama periode 2017-2021.  Data  penelitian  yang  diolah  akan disajikan  dalam  tabel  yang  menggambarkan statistik deskriptif secara menyeluruh.
Tabel 1
Output Analisis Deskriptif No Variabel Analisis
Deskriptif Tahun
2017 2018 2019
2020 2021 1 SDROA
Min 0.0510  0.0373  0.0220  0.0444  0.0413
Max 3.3924  3.4677  3.3639  2.2915  2.6602 Mean 0.6292  0.5993  0.5727  0.5562  0.5695 Median 0.3320  0.3450  0.3900  0.3690  0.3316 Std. Dev 0.7460  0.7632  0.7065  0.5467  0.6120 2 SDROE
Min 0.3555  0.4355  0.3015  0.2486  0.3450 Max 12.6004  15.8811  12.3278  10.9025  14.0391
Mean 3.0171  2.8973  2.7175  2.3388  2.2444 Median 2.2066  1.7452  1.5829  1.7240  1.6621 Std. Dev 2.8343  3.3068  2.8698  2.1381  2.3798 3 ZSCORE Min 0.7369  0.7168  0.4337  0.3756  0.2395 Max 9.7269  9.7464  8.5472  9.6403  8.5825 Mean 3.3274  3.6232  2.8234  2.9680  2.8275 Median 2.7525  2.7494  2.2410  2.0070  2.3602 Std. Dev 2.1838  2.6239  1.8147  2.5001  1.9640 4 Market Discipline
(MKD)
Min 0.6393  0.6100  0.5861  0.6476  0.6842 Max 1.0000  1.0000  1.0000  1.0000  1.0000 Mean 0.9053  0.8956  0.9072  0.9137  0.9169 Median 0.9059  0.9171  0.9648  0.9649  0.9579 Std. Dev 0.0883  0.1023  0.1024  0.1040  0.0928 5 Equity to Total Assets (EQTA) Min 0.0439  0.0730  0.0788  0.0691  0.0624 Max 0.7156  0.4421  0.3627  0.3853  0.3969 Mean 0.1626  0.1656  0.1637  0.1608  0.1648 Median 0.1451  0.1502  0.1500  0.1515  0.1540 Std. Dev 0.1075  0.0731  0.0667  0.0606  0.0612 6 Logaritma Total Assets
(LTA)
Min 13.3528  13.8956  14.5342  14.7154  14.9955 Max 20.7475  20.8566  20.9704  21.0888  21.1733 Mean 17.3441  17.4206  17.5255  17.6123  17.7297 Median 17.0529  17.1087  17.2336  17.2742  17.3101 Std. Dev 1.8802  1.8310  1.7991  1.7877  1.7426 7 Net Interest Income (NII)
Min 0.3262  0.1392  0.0871  0.1392  0.2783 Max 0.9815  0.9783  0.9765  0.9414  0.9605 Mean 0.8061  0.8004  0.7378  0.7064  0.7357 Median 0.8119  0.8195  0.7649  0.7462  0.7398 Std. Dev 0.1346  0.1545  0.1761  0.1803  0.1468 8 Obligation Min 1.0000  1.0000  1.0000  1.0000  1.0000 Max 2.0000  2.0000  2.0000  2.0000  2.0000 Mean 1.4167  1.4167  1.4167  1.4167  1.4167 Median 1.0000  1.0000  1.0000  1.0000  1.0000 Std. Dev 0.5000  0.5000  0.5000  0.5000  0.5000
Berdasarkan  hasil  estimasi  statistik  deskriptif pada Tabel 1, dapat disimpulkan bahwa:
1. Dari 36 bank di Indonesia selama periode 2017-2021,  tingkat  SDROA  tertinggi mencapai  3.4677,  sedangkan  tingkat terendah  adalah  0.0220.  Bank  Ganesha pada  tahun  2018  memiliki  SDROA tertinggi, sementara Bank Mayapada pada tahun  2019  memiliki  SDROA  terendah.
Rata-rata SDROA selama periode tersebut lebih  tinggi  dari  nilai  standar  deviasi, menunjukkan variasi data yang rendah.
2. Tingkat SDROE tertinggi adalah 15.8811, dengan  tingkat  terendah  sebesar  0.2486. Bank  Permata  pada  tahun  2018  memiliki SDROE  tertinggi,  sementara  Bank  Artha
Graha pada tahun 2020 memiliki SDROE
terendah.  Rata-rata  SDROE  dominan lebih  tinggi  dari  nilai  standar  deviasi, menunjukkan variasi data yang rendah.
3. Tingkat ZSCORE tertinggi adalah 9.7464, sedangkan  yang  terendah  adalah  0.2395. Bank  Tabungan  Pensiunan  Nasional  pada tahun  2018  memiliki  ZSCORE  tertinggi, sementara  Bank  MNC  pada  tahun  2021 memiliki  ZSCORE  terendah.  Rata-rata ZSCORE  lebih  rendah  dari  nilai  standar deviasi,  menunjukkan  variasi  data  yang tinggi.
4. MKD tertinggi adalah 1.000, dengan yang terendah  adalah  0.5861.  Tingkat  MKD selalu  mencapai  1%  setiap  tahunnya, sementara  Bank  Rakyat  Indonesia  pada tahun  2019  memiliki  MKD  terendah.
Rata-rata  MKD  lebih  rendah  dari  nilai standar deviasi, menunjukkan variasi data yang tinggi.
5. EQTA tertinggi adalah 0.7156, sedangkan yang terendah adalah 0.0439. Bank Amar pada tahun 2017 memiliki EQTA tertinggi,  sementara  Bank  Sinarmas  pada tahun  2017  memiliki  EQTA  terendah. Rata-rata  EQTA  lebih  tinggi  dari  nilai standar deviasi, menunjukkan variasi data yang rendah.
6. LTA  tertinggi  adalah  21.1733,  dengan yang  terendah  adalah  13.3528.  Bank Rakyat  Indonesia  pada  tahun  2021 memiliki  LTA  tertinggi,  sementara  Bank Amar  pada  tahun  2017  memiliki  LTA terendah.  Rata-rata  LTA  lebih  tinggi  dari nilai standar deviasi, menunjukkan variasi data yang rendah.
7. NII  tertinggi  adalah  0.9815,  sedangkan yang  terendah  adalah  0.0871.  Bank Mayapada  pada  tahun  2017  memiliki  NII tertinggi, sementara Bank Jtrust Indonesia pada  tahun  2019  memiliki  NII  terendah. Rata-rata  NII  lebih  tinggi  dari  nilai standar deviasi, menunjukkan variasi data yang rendah.

## Gambar 1
Pergerakan Variabel Periode 2017 - 2021
Berdasarkan  Gambar  1  menunjukkan  bahwa pergerakan  variabel  dependen  yaitu  SDROA, SDORE,  dan  ZSCORE.  variabel  independen yaitu  MKD,  EQTA,  LTA,  NII,  dan  OBG  dari tahun  2017-2021  memiliki  nilai  rata-rata  yang berfluktuatif  tiap  tahunnya.  Dari  tahun  2017- 2021  SDROE  mengalami  penurunan  setiap tahunnya.

## C. Uji Pemilihan Model Data Panel
1) Uji Chow
Uji  Chow  bertujuan  untuk  menentukan model yang terbaik antara pendekatan Common  Effect  atau  pendekatan  efek  tetap (Fixed  Effect)  yang  akan  digunakan  untuk melakukan regresi data panel. Dasar pengambilan  keputusan  dalam  Uji  Chow dilihat dari nilai probability Cross-Section Chi- square pada Tabel berikut:
a) SDROA (Y1)
Tabel 2 Hasil Uji Chow SDROA (Y1) Effect Test Statistic Probability Cross-section Chi- square 10.77 0.0000
Dari analisis nilai Cross Section yang terdapat pada  Tabel  2,  terlihat  bahwa  nilai  probabilitas Cross-Section  Chi-square  adalah  0.0000.  Hal ini  menunjukkan  bahwa  Cross  Section  Chi- square  (0.00)  lebih  kecil  daripada  nilai signifikansi (0.05), sehingga Ho (hipotesis nol) ditolak.  Berdasarkan  hasil  ini,  model  regresi yang  sesuai  untuk  digunakan  adalah  Model Efek Tetap (Fixed Effect Model atau FEM).
b) SDROE (Y2)
Tabel 3 Hasil Uji Chow SDROE (Y2) Effect Test Statistic Probability Cross-section Chi- square 13.86 0.0000 Dari nilai Cross Section yang tertera pada Tabel  3,  terlihat  bahwa  peluang  Cross-Section Chi-square mencapai 0.0000. Hal ini menunjukkan bahwa Cross Section Chi-square
(0.00)  lebih  rendah  dari  nilai  signifikansi (0.05),  sehingga  Ho  (hipotesis  nol)  ditolak. Berdasarkan  kondisi  tersebut,  model  regresi yang  paling  sesuai  untuk  digunakan  adalah Model  Efek  Tetap  (Fixed  Effect  Model  atau FEM).

## c) ZSCORE
Tabel 4 Hasil Uji Chow ZSCORE (Y3) Effect Test Statistic Probability Cross-section Chi- square 7.97 0.0000
Dari  pengamatan  nilai  Cross  Section yang  tertera  pada  Tabel  4,  terlihat  bahwa probabilitas  Cross-Section  Chi-square  berada pada  angka  0.0000.  Hal  ini  mengindikasikan bahwa Cross Section Chi-square (0.00) berada di  bawah  ambang  batas  signifikansi  (0.05), sehingga  menyebabkan  penolakan  terhadap hipotesis  nol  (Ho).  Dengan  demikian,  model regresi  yang  terpilih  berdasarkan  analisis  ini adalah Model Efek Tetap (Fixed Effect Model, FEM).

## 2) Uji Hausman
Uji Hausman dilakukan untuk membandingkan  antara  Fixed  Effect  Model dan  Random  Effect  Model  dengan  tujuan untuk menentukan model mana yang sebaiknya  digunakan.  Dasar  pengambilan keputusan dalam Uji Hausman dilihat dari nilai probability  Cross-Section  Random  pada  tabel berikut ini:
a) SDROA (Y1)
Tabel 5 Hasil Uji Hausman SDROA (Y1) Effect Test Statistic Probability Cross-section Random 13.41 0.0095
Dari  informasi  yang  tersedia  di  Tabel  5, terlihat  bahwa  probabilitas  untuk  Cross-
Section Random adalah 0.0095. Ini menunjukkan  bahwa  nilai  Cross  Section Random  (0.0095)  lebih  kecil  dari  ambang batas signifikansi (0.05), sehingga Ho (hipotesis  nol)  ditolak.  Berdasarkan  hal tersebut, model regresi yang lebih sesuai untuk digunakan  adalah  Model  Efek  Tetap  (Fixed Effect Model atau FEM).

## b) ZSCORE (Y3)
Tabel 6
Hasil Uji Hausman SDROE (Y2) Effect Test Statistic Probability Cross-section Random 4.73 0.3162
Dari  analisis  nilai  Cross  Section  yang tercantum  dalam  Tabel  6,  terlihat  bahwa probabilitas  Cross-Section  Random  mencapai 0.3162.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  nilai Cross Section Random (0.3162) melebihi nilai signifikansi sebesar 0,05, yang mengarah pada penerimaan  hipotesis  nol  (Ho).  Oleh  karena itu,  model  regresi  yang  paling  sesuai  untuk digunakan  dalam  konteks  ini  adalah  Model Efek Acak (Random Effect Model - REM).

## D. Analisis Regresi Data Panel
Untuk  menentukan  model  regresi  data panel  yang  paling  sesuai,  analisis  selanjutnya dijalankan  berdasarkan  model  yang  telah dipilih, yaitu Fixed Effect Model (FEM). Hasil dari  analisis regresi  data  panel  pada  penelitian ini  disajikan  dalam  Tabel-tabel  yang  ada  di bawah ini.
a. SDROA (Y1)
Tabel 7 Hasil Analisis Regresi Data Panel SDROA (Y1) Variabel Coefficient Std. Error t Prob. (Constant) 0.720745 2.766562 0.26 0.795 MKD 2.129365 0.572878 3.72 0.000 EQTA -1.357641 0.935712 -1.45 0.149 LTA -0.110026 0.152841 -0.72 0.473 NII 0.108387 0.252067 0.43 0.668 OBG 0 Dari Tabel 7 dapat dituliskan persamaan regresi data panel sebagai berikut : Y1 = 0.720745 + 2.129365X1 - 1.357641X2 -
0.110026X3 + 0.108387X4
Persamaan  diatas  dapat  dijelaskan  sebagai berikut:
1. Nilai Konstanta adalah sebesar 0.720745 artinya  jika  semua  variabel  bebas  yaitu Market  Discipline (MKD), Equity  to Total  Assets (EQTA), Logaritma  Total Assets (LTA),  dan Net  Interest  Income
(NII)  nilainya  adalah nol (0), maka nilai SDROA  (Y1)  adalah  sebesar  0.720745 persen.
2. Nilai koefisien Market Discipline
(MKD)  adalah  sebesar  2.129365  artinya jika  variabel Equity  to  Total  Assets (EQTA), Logaritma Total Assets (LTA), dan Net  Interest  Income (NII)  nilainya tetap  serta Market  Discipline (MKD) mengalami  kenaikan  sebesar  1  persen, maka  SDROA  (Y1)  akan  mengalami kenaikan  sebesar  2.129365  persen. Koefisien bernilai positif, artinya Market
Discipline (MKD)  dengan  SDROA
memiliki hubungan yang searah, sehingga  apabila Market  Discipline
(MKD)  mengalami  peningkatan  maka SDROA  akan  mengalami  peningkatan juga, demikian pula sebaliknya.
3. Nilai  koefisien Equity  to  Total  Assets (EQTA) adalah sebesar -1.357641 artinya  jika  variabel Market  Discipline (MKD), Logaritma  Total  Assets (LTA), dan Net  Interest  Income (NII)  nilainya tetap  serta Equity  to  Total  Assets (EQTA)  mengalami  kenaikan  sebesar  1 persen,  maka  SDROA  (Y1)  akan mengalami  penurunan  sebesar  1.357641 persen. Koefisien bernilai negatif,
artinya Equity  to  Total  Assets (EQTA) dengan  SDROA  memiliki  hubungan yang  tidak  searah,  sehingga  apabila Equity to Total Assets (EQTA)
mengalami  peningkatan  maka  SDROA akan menurun, demikian pula sebaliknya.
4. Nilai  koefisien Logaritma  Total  Assets (LTA)  adalah  sebesar  -0.110026  artinya jika  variabel Market  Discipline (MKD), Equity  to  Total  Assets (EQTA),  dan Net Interest Income (NII) nilainya tetap serta Logaritma Total Assets (LTA)
mengalami  kenaikan  sebesar  1  persen, maka  SDROA  (Y1)  akan  mengalami penurunan  sebesar  0.110026  persen. Koefisien bernilai negatif, artinya Logaritma  Total  Assets (LTA)  dengan SDROA  memiliki  hubungan  yang  tidak
searah, sehingga apabila Logaritma Total Assets (LTA)  mengalami  peningkatan maka  SDROA  akan  menurun,  demikian pula sebaliknya.
5. Nilai koefisien Net Interest Income (NII) adalah  sebesar  0.108387  artinya  jika variabel Market  Discipline (MKD), Equity  to  Total  Assets (EQTA),  dan Logaritma  Total  Assets (LTA)  nilainya tetap  serta Net  Interest  Income (NII) mengalami  kenaikan  sebesar  1  persen, maka  SDROA  (Y1)  akan  mengalami kenaikan  sebesar  0.108387  persen. Koefisien  bernilai  positif,  artinya Net Interest  Income (NII)  dengan  SDROA memiliki hubungan yang searah, sehingga  apabila Net  Interest  Income (NII)  mengalami  peningkatan  maka SDROA  akan  mengalami  peningkatan juga, demikian pula sebaliknya.

## b. SDROE (Y2)
Tabel 8 Hasil Analisis Regresi Data Panel SDROE (Y2) Variabel Coefficient Std. Error t Prob. (Constant) 27.13614 10.16693 2.67 0.009 MKD 5.096546 2.105288 2.42 0.017 EQTA -7.340150 3.438680 -2.13 0.035 LTA -1.596587 0.561680 -2.84 0.005 NII 0.083350 0.926331 0.09 0.928 OBG 0
Dari  Tabel  8  dapat  dituliskan  persamaan regresi data panel sebagai berikut :
Y2 = 27.13614 + 5.096546X1 - 7.340150X2 -
1.596587X3 + 0.083350X4
Persamaan  diatas  dapat  dijelaskan  sebagai berikut:
1. Nilai Konstanta adalah sebesar 27.13614 artinya  jika  semua  variabel  bebas  yaitu Market  Discipline (MKD), Equity  to Total  Assets (EQTA), Logaritma  Total Assets (LTA),  dan Net  Interest  Income (NII)  nilainya  adalah nol (0), maka nilai SDROE  (Y1)  adalah  sebesar  27.13614 persen.
2. Nilai koefisien Market Discipline
(MKD)  adalah  sebesar  5.096546  artinya jika  variabel Equity  to  Total  Assets (EQTA), Logaritma Total Assets (LTA), dan Net  Interest  Income (NII)  nilainya tetap  serta Market  Discipline (MKD) mengalami  kenaikan  sebesar  1  persen, maka  SDROE  (Y2)  akan  mengalami kenaikan  sebesar  5.096546  persen. Koefisien bernilai positif, artinya Market
Discipline (MKD)  dengan  SDROE
memiliki hubungan yang searah,
sehingga  apabila Market  Discipline
(MKD)  mengalami  peningkatan  maka SDROE  akan  mengalami  peningkatan juga, demikian pula sebaliknya.
3. Nilai  koefisien Equity  to  Total  Assets (EQTA) adalah sebesar -7.340150 artinya  jika  variabel Market  Discipline (MKD), Logaritma  Total  Assets (LTA), dan Net  Interest  Income (NII)  nilainya tetap  serta Equity  to  Total  Assets (EQTA)  mengalami  kenaikan  sebesar  1 persen,  maka  SDROE  (Y2)  akan mengalami  penurunan  sebesar  7.340150 persen. Koefisien bernilai negatif,
artinya Equity  to  Total  Assets (EQTA) dengan  SDROE  memiliki  hubungan yang  tidak  searah,  sehingga  apabila
Equity to Total Assets (EQTA)
mengalami  peningkatan  maka  SDROE akan menurun, demikian pula sebaliknya.
4. Nilai  koefisien Logaritma  Total  Assets (LTA)  adalah  sebesar  -1.596587  artinya jika  variabel Market  Discipline (MKD), Equity  to  Total  Assets (EQTA),  dan Net Interest Income (NII) nilainya tetap serta Logaritma Total Assets (LTA) mengalami  kenaikan  sebesar  1  persen, maka  SDROE  (Y2)  akan  mengalami penurunan  sebesar  1.596587  persen.
Koefisien bernilai negatif, artinya Logaritma  Total  Assets (LTA)  dengan SDROE  memiliki  hubungan  yang  tidak searah, sehingga apabila Logaritma Total Assets (LTA)  mengalami  peningkatan maka  SDROE  akan  menurun,  demikian pula sebaliknya.
5. Nilai koefisien Net Interest Income (NII) adalah  sebesar  0.083350  artinya  jika variabel Market  Discipline (MKD), Equity  to  Total  Assets (EQTA),  dan Logaritma  Total  Assets (LTA)  nilainya tetap  serta Net  Interest  Income (NII) mengalami  kenaikan  sebesar  1  persen, maka  SDROE  (Y2)  akan  mengalami kenaikan  sebesar  0.083350  persen. Koefisien  bernilai  positif,  artinya Net Interest  Income (NII)  dengan  SDROE memiliki hubungan yang searah, sehingga  apabila Net  Interest  Income (NII)  mengalami  peningkatan  maka SDROE  akan  mengalami  peningkatan juga, demikian pula sebaliknya.
c. ZSCORE (Y3)
Tabel 9 Hasil Analisis Regresi Data Panel ZSCORE (Y3) Variabel Coefficient Std. Error t Prob. (Constant) 0.353914 3.966987 0.09 0.929 MKD 4.735618 1.922571 2.46 0.014 EQTA -1.749876 2.791537 -0.63 0.531 LTA -0.098222 0.199485 -0.49 0.622 NII 1.765469 0.916897 1.93 0.054 OBG -0.612734 0.711098 -0.86 0.389
Dari  Tabel  9  dapat  dituliskan  persamaan regresi data panel sebagai berikut :
Y3 = 0.353914 + 4.735618X1 - 1.749876X2 - 0.098222X3 + 1.765469X4 - 0.612734X5
Persamaan  diatas  dapat  dijelaskan  sebagai berikut:
1. Nilai Konstanta adalah sebesar 0.353914 artinya  jika  semua  variabel  bebas  yaitu Market  Discipline (MKD), Equity  to Total  Assets (EQTA), Logaritma  Total Assets (LTA), Net Interest Income (NII), dan obligation (OBG)  nilainya  adalah nol (0), maka nilai ZSCORE (Y3) adalah sebesar 0.353914 persen.
2. Nilai koefisien Market Discipline (MKD)  adalah  sebesar  4.735618  artinya jika  variabel Equity  to  Total  Assets (EQTA), Logaritma Total Assets (LTA), Net Interest Income (NII), dan obligation (OBG)  nilainya  tetap  serta Market Discipline (MKD)  mengalami  kenaikan sebesar  1  persen,  maka  ZSCORE  (Y3) akan mengalami kenaikan sebesar 4.735618  persen.  Koefisien  bernilai positif, artinya Market Discipline
(MKD)  dengan  ZSCORE  memiliki hubungan yang searah, sehingga apabila Market Discipline (MKD) mengalami  peningkatan  maka  ZSCORE akan  mengalami  peningkatan  juga, demikian pula sebaliknya.
3. Nilai  koefisien Equity  to  Total  Assets
(EQTA) adalah sebesar -1.749876 artinya  jika  variabel Market  Discipline (MKD), Logaritma  Total  Assets (LTA), Net Interest Income (NII), dan obligation (OBG)  nilainya  tetap  serta Equity  to
Total Assets (EQTA) mengalami kenaikan  sebesar  1  persen,  maka ZSCORE (Y3) akan mengalami penurunan  sebesar  1.749876  persen. Koefisien bernilai negatif, artinya Equity to Total Assets (EQTA) dengan
ZSCORE memiliki hubungan yang tidak
searah,  sehingga  apabila Equity  to  Total Assets (EQTA)  mengalami  peningkatan maka ZSCORE akan menurun, demikian pula sebaliknya.
4. Nilai  koefisien Logaritma  Total  Assets (LTA)  adalah  sebesar  -0.098222  artinya jika  variabel Market  Discipline (MKD),
Equity  to  Total  Assets (EQTA), Net Interest  Income (NII),  dan obligation (OBG)  nilainya  tetap  serta Logaritma Total Assets (LTA) mengalami kenaikan sebesar  1  persen,  maka  ZSCORE  (Y3) akan  mengalami  penurunan  sebesar 0.098222  persen.  Koefisien  bernilai negatif,  artinya Logaritma  Total  Assets
(LTA) dengan ZSCORE memiliki hubungan  yang  tidak  searah,  sehingga apabila Logaritma  Total  Assets (LTA) mengalami  peningkatan  maka  ZSCORE
akan menurun, demikian pula sebaliknya.
5. Nilai koefisien Net Interest Income (NII) adalah  sebesar  1.765469  artinya  jika variabel Market  Discipline (MKD), Equity to Total Assets (EQTA),
Logaritma  Total  Assets (LTA),  dan
obligation (OBG) nilainya tetap serta Net
Interest Income (NII) mengalami kenaikan  sebesar  1  persen,  maka ZSCORE (Y3) akan mengalami kenaikan  sebesar  1.765469  persen. Koefisien  bernilai  positif,  artinya Net Interest  Income (NII)  dengan  ZSCORE memiliki hubungan yang searah, sehingga  apabila Net  Interest  Income (NII)  mengalami  peningkatan  maka ZSCORE  akan  mengalami  peningkatan juga, demikian pula sebaliknya.
6. Nilai  koefisien obligation (OBG)  adalah sebesar  -0.612734  artinya  jika  variabel Market  Discipline (MKD), Equity  to Total  Assets (EQTA), Logaritma  Total Assets (LTA),  dan Net  Interest  Income (NII)  nilainya  tetap  serta obligation (OBG)  mengalami  kenaikan  sebesar  1 persen,  maka  ZSCORE  (Y3)  akan mengalami  penurunan  sebesar  0.612734 persen. Koefisien bernilai negatif, artinya obligation (OBG) dengan
ZSCORE memiliki hubungan yang tidak searah,  sehingga  apabila obligation
(OBG)  mengalami  peningkatan  maka ZSCORE  akan  menurun,  demikian  pula sebaliknya
3) Uji Hipotesis
a. Uji Parsial (Uji T) Situmorang (2014:117) menyatakan bahwa  uji  t  digunakan  untuk  menguji  sendiri secara  signifikan  hubungan  antara  variabel bebas  (X)  dengan  variabel  terikatnya  (Y) dengan  nilai  alpha  =  0,05%  dengan  kriteria pengujiannya:
H0:  β1  =  0,  yang  artinya  secara  parsial  tidak terdapat  pengaruh  yang  positif  dan signifikan  dari  variabel  bebas  terhadap variabel terikat tersebut.
H0: β1 ≠ 0, yang artinya secara parsial terdapat pengaruh  yang  positif  dan  signifikan dari  variabel  bebas  terhadap  variabel terikat tersebut.
a) SDROA (Y1)
Tabel 10 Hasil Uji Parsial SDROA (Y1) Variabel Coefficient t-tabel  Prob. Keterangan MKD 2.129365 3.72 0.000 Signifikan EQTA -1.357641 -1.45 0.149 Tidak Signifikan LTA -0.110026 -0.72 0.473 Tidak Signifikan NII 0.108387 0.43 0.668 Tidak Signifikan OBG 0
Dari tabel 10 dapat dijelaskan bahwa:
Variabel  independen  Market  Discipline (X1)  memiliki  pengaruh  yang  signifikan terhadap variabel dependen SDROA (Y1). Hal ini  ditunjukkan  oleh  nilai  koefisien  sebesar 2.129365, yang menunjukkan pengaruh positif, dan nilai probabilitas hasil regresi (0.000) yang lebih  kecil  dari  nilai  probabilitas  yang dianggap signifikan (0.05), menandakan adanya pengaruh signifikan.
Sementara  itu,  variabel  independen Equity  to  Total  Assets  (X2)  tidak  memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel dependen  SDROA  (Y1).  Nilai  probabilitas hasil  regresi  (0.149)  lebih  besar  dari  nilai probabilitas  yang  dianggap  signifikan  (0.05), menunjukkan ketidaksignifikan pengaruhnya. Variabel  independen  Logaritma  Total Assets  (X3)  juga  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap  variabel  dependen  SDROA  (Y1). Nilai  probabilitas  hasil  regresi  (0.473)  lebih besar  dari  nilai  probabilitas  yang  dianggap signifikan (0.05), menandakan ketidaksignifikan pengaruhnya.
Demikian pula, variabel independen Net Interest  Income  (X4)  juga  tidak  memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel dependen  SDROA  (Y1).  Hal  ini  terlihat  dari
nilai  probabilitas  hasil  regresi  (0.668),  yang lebih  besar  dari  nilai  probabilitas  yang dianggap  signifikan  (0.05),  menunjukkan ketidaksignifikan pengaruhnya.

## b) SDROE (Y2)
Tabel 11 Hasil Uji Parsial SDROE (Y2) Variabel Coefficient t-tabel  Prob. Keterangan MKD 5.096546 2.42 0.017 Signifikan EQTA -7.340150 -2.13 0.035 Signifikan LTA -1.596587 -2.84 0.005 Signifikan NII 0.083350 0.09 0.928 Tidak Signifikan OBG 0
Dari tabel 11 dapat dijelaskan bahwa: Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa variabel  Market  Discipline  (X1)  memiliki pengaruh  yang  signifikan  terhadap  variabel SDROE  (Y2).  Hal  ini  tercermin  dari  nilai Coefficients sebesar 5.096546 yang menunjukkan  pengaruh  positif,  serta  nilai probabilitas  signifikansi  hasil  regresi  (0.017) yang  lebih  kecil  dari  nilai  probabilitas  (0.05), menandakan pengaruh yang signifikan.
Selanjutnya, hasil analisis juga
menunjukkan  bahwa  variabel  Equity  to  Total Assets (X2) memiliki pengaruh yang signifikan  terhadap  variabel  SDROE  (Y2). Nilai Coefficients sebesar
-7.340150
menunjukkan  pengaruh  negatif,  dan  nilai probabilitas  signifikansi  hasil  regresi  (0.035) juga  lebih  kecil  dari  nilai  probabilitas  (0.05), menandakan pengaruh yang signifikan.
Variabel  independen  Logaritma  Total Assets  (X3)  juga  terbukti  memiliki  pengaruh signifikan terhadap variabel dependen SDROE (Y2).  Koefisien  yang  negatif  sebesar  - 1.596587  menunjukkan  pengaruh  negatif,  dan nilai  probabilitas  signifikansi  hasil  regresi (0.005)  lebih  kecil  dari  nilai  probabilitas (0.05), menunjukkan pengaruh yang signifikan.
Namun,  hasil  analisis  menunjukkan bahwa  variabel  independen  Net  Interest Income (X4) tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel dependen SDROE (Y2).  Hal  ini  terlihat  dari  nilai  probabilitas signifikansi  hasil  regresi  (0.928)  yang  lebih besar dari nilai probabilitas (0.05), menunjukkan  bahwa  variabel  tersebut  tidak memiliki pengaruh yang signifikan.
c) ZSCORE
Tabel 12 Hasil Uji Parsial ZSCORE (Y3) Variabel Coefficient t-tabel  Prob. Keterangan MKD 4.735618 2.46 0.014 Signifikan EQTA -1.749876 -0.63 0.531 Tidak Signifikan LTA -0.098222 -0.49 0.622 Tidak Signifikan NII 1.765469 1.93 0.054 Tidak Signifikan OBG -0.612734 -0.86 0.389 Tidak Signifikan
Dari tabel 12 dapat dijelaskan bahwa:
Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa variabel  Market  Discipline  (X1)  memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel ZSCORE  (Y3).  Nilai  koefisien  sebesar 4.735618  menunjukkan  pengaruh  positif,  dan nilai  probabilitas  signifikansi  regresi  (0.014) lebih  kecil  dari  nilai  probabilitas  (0.05), menandakan pengaruh tersebut signifikan. Namun,  hasil  analisis  menunjukkan bahwa  variabel  Equity  to  Total  Assets  (X2) tidak  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap variabel  ZSCORE  (Y3).  Hal  ini  terlihat  dari nilai  probabilitas  signifikansi  regresi  (0.531) yang  lebih  besar  dari  nilai  probabilitas  (0.05), menunjukkan ketidaksignifikan.
Demikian pula, variabel Logaritma Total Assets  (X3),  Net  Interest  Income  (X4),  dan Obligation  (X5)  juga  tidak  memiliki  pengaruh signifikan  terhadap  variabel  ZSCORE  (Y3). Hal  ini  terlihat  dari  nilai  probabilitas signifikansi  hasil  regresi  yang  lebih  besar  dari 0.05, menandakan ketidaksignifikan.
b. Uji Simultan (Uji F)
Situmorang (2014:116) menyatakan bahwa  uji  f  digunakan  untuk  mengetahui pengaruh secara bersama-sama variabel bebasnya  terhadap  variabel  terikat  dengan kriteria pengujiannya:
H0 : β1 = 0, yang artinya secera serentak tidak terdapat  pengaruh  yang  positif  dan signifikan  dari  variabel  bebas  terhadap variabel terikat tersebut.
H0  :  β1  ≠  0,  yang  artinya  secara  serentak terdapat  pengaruh  yang  positif  dan signifikan dari variabel bebasnya terhadap variabel terikat tersebut.

## a) SDROA (Y1)
Tabel 13 Hasil Uji Simultan SDROA (Y1) F-Statistik F-Tabel Prob Tingkat α  Keterangan 3.77 2.06 0.0061 0.05 Signifikan
Berdasarkan  tabel  13  diatas,  diketahui nilai  f  hitung  lebih  besar  dari  f  tabel  yaitu sebesar  3.77  >  2.06  pada  α  =  5%  dan  nilai signifikansi  0.0061  <  0.05.  Dengan  demikian, maka  Ho  ditolak  dan  Ha  diterima.  Hal  ini menunjukkan bahwa variabel Market Discipline  (MKD),  Equity  to  Total  Assets (EQTA),  Logaritma  Total  Assets  (LTA),  Net Interest  Income  (NII),  dan  Obligation  (OBG) secara  bersama-sama  (simultan)  memiliki pengaruh  yang  signifikan  terhadap  variabel SDROA (Y1).

## b) SDROE (Y2)
Tabel 14 Hasil Uji Simultan SDROE (Y2) F-Statistik F-Tabel Prob Tingkat α  Keterangan 3.22 2.06 0.0147 0.05 Signifikan
Berdasarkan  tabel  14  diatas,  diketahui nilai  f  hitung  lebih  besar  dari  f  tabel  yaitu sebesar  3.22  >  2.06  pada  α  =  5%  dan  nilai signifikansi  0.0147  <  0.05.  Dengan  demikian, maka  Ho  ditolak  dan  Ha  diterima.  Hal  ini menunjukkan bahwa variabel Market Discipline  (MKD),  Equity  to  Total  Assets (EQTA),  Logaritma  Total  Assets  (LTA),  Net Interest  Income  (NII),  dan  Obligation  (OBG) secara  bersama-sama  (simultan)  memiliki pengaruh  yang  signifikan  terhadap  variabel SDROE (Y2).

## c) ZSCORE (Y3)
Tabel 15 Hasil Uji Simultan ZSCORE  (Y3) F-Statistik F-Tabel Prob Tingkat α  Keterangan 13.31 2.06 0.0207 0.05 Signifikan
Berdasarkan  tabel  15  diatas,  diketahui nilai  f  hitung  lebih  besar  dari  f  tabel  yaitu sebesar  13.31  >  2.06  pada  α  =  5%  dan  nilai signifikansi  0.0207  <  0.05.  Dengan  demikian, maka  Ho  ditolak  dan  Ha  diterima.  Hal  ini menunjukkan bahwa variabel Market Discipline  (MKD),  Equity  to  Total  Assets (EQTA),  Logaritma  Total  Assets  (LTA),  Net Interest  Income  (NII),  dan  Obligation  (OBG) secara  bersama-sama  (simultan)  memiliki pengaruh  yang  signifikan  terhadap  variabel ZSCORE (Y3).

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan Berdasarkan hasil peneletian, dapat disimpulkan bahwa:
1. Market  Discipline (MKD), Total  Equity  to Total  Assets (EQTA), Logaritma  Total Assets (LTA), Net  Interset  Income (NII), dan Obligation (OBG)  secara  simultan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap SDROA pada 36 bank di Indonesia.
2. Market  Discipline (MKD), Total  Equity  to Total  Assets (EQTA), Logaritma  Total Assets (LTA), Net  Interset  Income (NII), dan Obligation (OBG)  secara  simultan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap SDROE pada 36 bank di Indonesia.
3. Market  Discipline (MKD), Total  Equity  to Total  Assets (EQTA), Logaritma  Total Assets (LTA), Net  Interset  Income (NII), dan Obligation (OBG)  secara  simultan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap ZSCORE pada 36 bank di Indonesia.

## Saran
Berdasarkan keterbatasan pada penelitian yang dikemukakan, maka peneliti berharap penelitian  ini  dapat  bermanfaat  sebagai  bahan masukan.  Beberapa  saran  dari  peneliti  adalah sebagai berikut :
1. Bagi Perusahaan Perbankan Bank  harus  terus  menerus  meningkatkan perilaku  disiplin  pasar,  serta  kebijakan dalam  mengawasi  prosedur  perbankan layanan  perbankan  agar  memperoleh  peran disiplin  simpanan  antar  bank  yang  lebih baik.
2. Bagi Peneliti Selanjutnya Peneliti  selanjutnya  diharapkan  untuk menambah waktu penelitian terhadap bank- bank di Indonesia lainnya, hal ini bertujuan untuk  membandingkan  apakah  para  bank sering  melakukan  disiplin  pasar  pada simpanan  antar  bank  lainnya  dan  agar hasilnya lebih baik lagi. Serta menggunakan lebih  banyak  rasiolainnya  seperti  aset  bank untuk mengukur likuiditas atau pertumbuhan simpanan pada bank.

## 6. REFERENSI
Akerlof,  G.  A  (2017). The  Market  for “Lemons”:  Quality  Uncertainty  and the  Market  Mechanism  Author(s) : 84 (3), 488–500.
Angkinand,  Apanard  P.,  Wihlborg,  Clas (2010) . Deposit  insurance  coverage, ownership,  and  banks’  risk-taking  in
emerging markets . Journal of
International  Money  and  Finance 29, 201–386. Angkinand, Apanard P., Wihlborg, Clas
(2010). Deposit insurance coverage,  ownership,  and  banks’ risk-taking  in  emerging  markets . Journal  of  International  Money and Finance , 29, 201–386.
Bank  for  International  Settlements  (BIS), 2003. Markets  for  Bank  subordinated Debt  and  Equity  in  Basel  Committee Member  Countries , Working  Paper , No.12.
Bank  for  International  Settlements  (BIS), 2003. Markets  for  Bank  subordinated Debt  and  Equity  in  Basel  Committee Member  Countries , Working  Paper ,
No.12.
Barth,  James  R.,  Caprio,  Gerard  Jr.,  Levine, Ross.  (2003). The  Regulation  and Supervision  of  Banks  around  the World:  A  New  Database (Updated 2003).
Barth,  James  R.,  Caprio,  Gerard  Jr.,  Levine, Ross.  (2003). The  Regulation  and Supervision  of  Banks  around  the World:  A  New  Database  (Updated 2003) , World  Bank  Policy  Research Working Paper , No. 2588.
Barth,  James  R.,  Caprio,  Gerard  Jr.,  Levine, Ross  (2004). Bank  regulation  and supervision: what works best? , Journal  of  Financial  Intermediation , 13, 205–248. Beck, Thorsten, Laeven, Luc (2006). R esolution  of  Failed  Banks  by Deposit Insurers Cross-Country Evidence, World Bank Policy Research, Working Paper, No. 3920.
Beck, Thorsten, Laeven, Luc (2006).
Resolution  of  Failed  Banks  by Deposit Insurers Cross-Country Evidence , World Bank Policy Research Working Paper No. 3920.
Berger,  Allen  N.,  Clarke,  George  R.G.,  Cull, Robert, Klapper, Leora, Udell, Gregory F  (2005). Corporate Governance and
Bank Performance.  A  Joint  Analysis of the Static, Selection, and Dynamic Effects  of  Domestic,  Foreign,  and State  Ownership , World  Bank  Policy Research Working Paper 3632.
Berger,  Allen  N.,  Clarke,  George  R.G.,  Cull, Robert, Klapper, Leora, Udell, Gregory
F  (2005). Corporate Governance and Bank Performance.  A  Joint  Analysis of the Static, Selection, and Dynamic Effects  of  Domestic,  Foreign,  and State  Ownership . World  Bank  Policy Research Working Paper, 3632. Billett,  Matthew  T.,  Garfinkel,  Jon  A., O’Neal, Edward S (1998). The cost of market  versus  regulatory  discipline in  banking . Journal  of  Financial Economics, 48, 333–358.
Billett,  Matthew  T.,  Garfinkel,  Jon  A., O’Neal, Edward S (1998). The cost of market  versus  regulatory  discipline in  banking . Journal  of  Financial Economics , 48, 333–358. Boot, Arnoud W., Greenbaum, Stuart. (1993).
Bank  regulation,  reputation  and rents.  In:  Mayer,  Colin,  Vives, Xavier  (Eds.),  Capital  Markets  and Financial  Intermediation .  Cambridge University  Press,  Cambridge,  pp.  262– 285.
Boot, Arnoud W., Greenbaum, Stuart. (1993).
Bank  regulation,  reputation  and rents.  In:  Mayer,  Colin,  Vives, Xavier  (Eds.),  Capital  Markets  and Financial  Intermediation .  Cambridge University  Press,  Cambridge,  pp.  262– 285.
Borisova,  Ginka,  Megginson,  William  L (2012). Does  government  ownership affect  the  cost  of  debt?  Evidence from privatization . Review of Financial  Studies  (Advanced  Access Published 02.03.12).
Borisova,  Ginka,  Megginson,  William  L (2012). Does  government  ownership affect  the  cost  of  debt?  Evidence from privatization . Review of Financial  Studies  (Advanced  Access Published 02.03.12).
Boyd,  John  H.,  Graham,  Stanley  L.,  Hewitt, Shawn  R  (1993). Bank  holding company  mergers  with  nonbank financial firms: effects on the risk of failure , Journal  of  Banking  and Finance , 17, 43–63.
Claessens,  Stijn,  Laeven,  Luc  (2003). Financial development, property rights,  and  growth , Journal  of Finance , 58, 2401–2436.
Cocco,  João  F.,  Gomes,  Francisco  J., Martins,  Nuno  C  (2009). Lending relationships in the interbank
market , Journal of Financial Intermediation , 18, 24–48.
Curry,  Timothy  J.,  Fissel,  Gary  S.,
Hanweck,  Gerald  A  (2008). Equity market  information,  bank  holding company risk and market discipline , Journal  of  Banking  and Finance , 32, 807–819.
De  Nicolò,  Gianni.  (2000). Size,  Charter Value  and  Risk  in  Banking:  An International  Perspective. Board  of Governors  of  the  Federal  Reserve System.
Demirgüç-Kunt, A., & Huizinga, H. (2004).
Market discipline and deposit
insurance . Statistics Probability Letters, 66(4), 375 399. https://doi.org/10.1016/j.jmoneco.2003
.04.001
Demirgüc-Kunt,  Asli,  Detragiache,  Enrica
(2000). Does  Deposit  insurance
Increase Banking  System  Stability? An  Empirical  Investigation , IMF Working Paper, No. WP/00/03. Demirgüc-Kunt, Asli, Karacaovali, Baybars,
Laeven, Luc (2005). Deposit Insurance  around  the  World:  A Comprehensive  Database , World Bank Policy Research Working Paper , No. 3628.
Dinger,  Valeriya,  Von  Hagen,  Jürgen (2009). Does  interbank  borrowing reduce  bank  risk? , Journal  of
Money, Credit, and Banking , 41, 491– 506. Distinguin,  Isabelle  Kouassi,  Tchudjane Tarazi,  Amine  (2013). Interbank deposits  and  market  discipline: Evidence  from  Central  and  Eastern Europe , Journal finance . Hamilton,  Lawrence  C.  (2006). Statistics with STATA (Updated for
Version  9) .  Thomson  Books/Cole, pp. 196–214. Mirajudin,  M.,  &  Prasetiono,  P  (2016). Analisis  Liquidity  Creation  Pada Perbankan  Di  Indonesia  Tahun 2007-2013  (Studi  Kasus  Pada  10 Bank  Besar  Di  Indonesia  Tahun 2013), Jurnal Studi  Manajemen
Organisasi , 12(1), 76. Nurmala, N (2018). Analisis Pengembalian Keputusan Investasi Saham Dengan Pendekatan  Capital  Asset  Pricing
Model  (CAPM)  pada  Perusahaan Perbankan Terdaftar di Bursa Efek Indonesia , Jurnal  Akuntansi  Dan Bisnis , 2(2), 215.
Setiawan,  R.,  &  Sudana,  I.  M  (2017).
Market  Dicipline  Dan  Regulasi Penjaminan  Simpanan  Bank  Di Indonesia , Jurnal Manajemen , 20(3), 416434.
Tran,  V.  T.,  Lin,  C.,  &  Nguyen,  H.  (2016).
International  Review  of  Financial Analysis Liquidity creation , regulatory capital , and bank pro fi tability .
World  Bank  Policy  Research  Working Paper  No.  2588.  Barth,  James  R., Caprio,  Gerard  Jr.,  Levine,  Ross (2004). Bank regulation and supervision:  what  works  best?, Journal  of  Financial  Intermediation , 13, 205–248.