Available at https://jurnal.stie-aas.ac.id/index.php/jie Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam, 10(01), 2024, 292-299
Analisis Financial Distress pada Bank Syariah di Indonesia Menggunakan Metode Classification and Regression Tree (CART)
Amellia 1*) , Gusti Oka Widana 2) 1,2 Institut Teknologi dan Bisnis Ahmad Dahlan Jakarta *Email korespondensi: amellia89402@gmail.com

## Abstract
Using the Grover and Classification and Regression Tree (CART) techniques, this research aims to evaluate the factors that influence the financial conditions of Islamic banks from 2010 to 2021. The sample for this research was taken using a purposive sampling technique from five banks registered in OJK from 2010 to 2021. The results of this research using Grover analysis show that no bank has experienced bankruptcy with an accuracy value of 100%. On the other hand, according to decision tree regression using the Classification and Regression Trees (CART) method, FDR, NPM and CAR are the three factors that influence financial bankruptcy. And it is known that of the three ratios, FDR is the most significant.
Keyword:  Financial Economics, Bankrupty, Classification Methods, Statistical Decision Theory, and Banks
Saran  sitasi :  Amellia.,  &  Widana,  G.  O.  (2024).  Analisis Financial  Distress pada  Bank  Syariah  di  Indonesia Menggunakan Metode Classification and Regression Tree (CART) . Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam, 10 (01), 292- 299. doi: http://dx.doi.org/10.29040/jiei.v10i1.11148
DOI: http://dx.doi.org/10.29040/jiei.v10i1.11148

## 1. PENDAHULUAN
Deteksi  secara  dini  risiko  kebangkrutan  sangat penting  terutama  pada  perbankan.  Analisis  kesulitan keuangan  sangat  penting  bagi  bank untuk mengelola risiko,  menjaga  kepatuhan  terhadap  peraturan, mengelola  portofolio  pinjaman,  dan  membangun kepercayaan  investor.  Dengan  menilai  kesehatan keuangan mereka secara teratur dan mengidentifikasi potensi risiko, bank dapat beroperasi dengan baik dan sehat,  memberikan  layanan  keuangan  yang  stabil kepada  nasabah  mereka  dan  berkontribusi  terhadap stabilitas  keuangan  ekonomi  secara  keseluruhan (Kurniawati & Kholis, 2016).
Pendekatan  yang  paling  sering  dipakai  dalam menganlisis  risiko  kebangkrutan  adalah multiple discriminant  analysis (MDA),  atau  biasa  dikenal dengan  metode  multivariat  (Kurniawati  &  Kholis, 2016).  Analisis multivariat adalah suatu metode yang terdiri dari dua variabel atau lebih digunakan metode perhitungan persamaan (Kurniawati & Kholis, 2016). Pendekatan  ini  memudahkan  untuk  menganalisis posisi  keuangan  perusahaan,  dengan  menghitung berbagai  indikator  keuangan    dan  kemudian
menginterpretasikan setiap indikator secara individual (Kurniawati & Kholis, 2016).
Pada  tahun 1968, Altman  merupakan  salah  satu peneliti  yang  pertama  mempelajari  penggunaan analisis    pada  rasio  keuangan    guna  memprediksi kegagalan bisnis. Altman mengunakan indikator yang terdiri  dari working  capital/total  amount ,  akumulasi laba /total amount , laba sebelum bunga dan pajak/ total aset, market value of equity/book value of total debt, dan sales/total  assets (Kurniawati  &  Kholis,  2016) Karena angka-angka saling berhubungan diantaranya pada likuiditas, profitabilitas, perbankan dan leverage. Gabungan  metrik-metrik  ini  dapat  memprediksi potensi risiko kebangkrutan di perbankan (Aminah & Sanjaya, 2013).
Metode lain diperkenalkan oleh Springate (1978) yaitu  pengembangan  metode  dari  metode  Altman dengan menggunakan analisis diskriminan bertingkat. Metrik yang metode Springate  terdiri dari rasio modal kerja  terhadap  total  aset,  metrik  profitabilitas  (EBIT dan total aset, EBT dan kewajiban lancar), dan metrik manajemen  aset  (penjualan  dan  total  aset).  Hasilnya menunjukkan akurasi yang tinggi (Prihanthini, 2013).
Pada  tahun  1984,  Zmijewski  memperkenalkan metode  multivariat.  Metode  Zmijewski  terdiri  dari rasio profitabilitas (ROA), leverage (rasio hutang) dan likuiditas  (rasio  likuiditas).  Metode  Zmijewski  90% akurat (Prihanthini, 2013).
Metode  keempat  adalah  Hukum  Grover  (2003). Grover adalah evolusi dari Altman, yang menghilangkan metrik yang terkait dengan nilai pasar perusahaan,  akumulasi  pendapatan,  total  aset,  dan ROA.  Dengan  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar 97,7%,  membuktikan  metode  Grover  baik  guna mendeteksi financial distress perusahaan (Prihanthini, Dwi, 2013).
Selain  keempat  metode di  atas,  terdapat  metode lain untuk mengukur kesulitan keuangan yaitu CART yang mampu digunakan pada BIG data dan juga pada struktur  data  kompleks,  mengidentifikasi  keterkaitan antar variabel prediktor serta memudahkan pemahaman  dalam  perbaikan  klasifikasi.  hasil  yang diperoleh  untuk  menginterpretasikan  (Muniroh  dan Suharsono, 2016).
Metode  CART  masih  belum  terlalu  popular digunakan  di  perbankan  Indonesia  (Muniroh  dan Suharsono, 2016). Tujuan penelitian adalah menutupi gap  yang  ada  ini  dengan  menggunakan  kombinasii Grover  dan  metode  CART  dalam  memprediki financial distress pada bank umum syariah yang ada di Indonesia.

## Metode Grover
Sejarah, pengertian, formulasi, kelebihan dibandingkan metode lain:
Dalam memprediksi financial distress , penelitian  ini  menggunakan  metode  pendekatan Grover. Pendekatan grover digunakan pada penelitian ini  guna  mengetahui  bank  syariah  mana  saja  yang mengalami Financial  Distress sebagai  Variabel Dependen  dalam  penelitian  ini.  Selain  itu  metode Grover dipilih  karena Model Grover merupakan versi terbaru  dalam  metode  prediksi  kebangrutan.  Metode Grover adalah teknik memprediksi kebangkrutan yang dikembangkan  dengan  mendesain  ulang  pendekatan Altman  ZScore  ( Maulidina  W,2021 ).  Pada  tahun 1968,  Jeffrey  S.  Grover  menggunakan  13  rasio keuangan  baru  dan  menggunakan  sampel  sama dengan  model  Altman  Z-Score.  70  bisnis  menjadi sampel, termasuk 35 yang mengajukan kebangkrutan antara  tahun  1982  dan  1996  dan  35  yang  tidak. Laporan  keuangan  diperlukan  sebagai  data  yang nantinya akan diolah guna mengantisipasi
kebangkrutan  dengan  menggunakan  pendekatan Grover ( Maulidina W,2021 ). Dengan Rumus adalah: Score = 1,650X1 + 3,404X3 – 0,016ROA + 0,057 Dimana:
X1    = working capital/ total assets
X2    = earning before interest and taxes / total assets ROA = net income  total assets
Metode  Grover  mengklasifikasikan  perusahaan bangkrut  dengan  G-Score  sama  dengan  atau  kurang dari  -0,02  (G  -0,02),  sedangkan  perusahaan  tidak bangkrut  memiliki  G-Score  sama  dengan  atau  lebih besar dari 0,01 (G ≥ 0). Perusahaan dengan G Score antara batas atas dan bawah termasuk dalam zona abu- abu (Maulidina, 2021).
Selain itu, kelebihan metode Grover (Muniroh & Suharsono, 2016) antara lain:
a. Kemampuan untuk secara bersamaan menggabungkan berbagai jenis risiko keuangan. b. Memberikan aktivasi yang sesuai untuk
menggabungkan variabel independen.
c. Model ini memiliki akurasi tertinggi dibandingkan  model prediksi lainnya yaitu 100% (Maulidina  W,2021)    Altman  80%,    Springate 90%,model Zmijewski model 90%).

## Tinjauan Ringkas metode CART
CART adalah teknik secara nonparametrik guna menganalisis  klasifikasi  pada  variabel  respon kategorikal  dan  kontinu.  CART  dapat  membentuk pohon  klasifikasi  apabila  responsnya  kategoris,  jika responsnya kontinu. Pohon klasifikasi adalah metode partisi  data  berulang  kali  untuk  menghasilkan  pohon dengan  banyak  node  yang  dibentuk  oleh  proses pengurutan rekursif biner (Tanjung, 2017 ). Selain itu CART  membuat  kumpulan  data  yang  akurat  untuk fitur  klasifikasi.  Metode  CART  ialah  metode  yang dapat  digunakan pada  BIG  data,  dimana  variabelnya sangat  besar  dan  berupa  skala  variabel  campuran dengan  metode  pengurutan  biner.  Langkah-langkah algoritma  dalam  menerapkan  metode  CART  adalah sebagai berikut (Muniroh dan Suharsono, 2016).  Ada 3  (tiga)prosedur  pohon  klasifikasi  dengan  metode CART,antaralain(Muniroh dan Suharsono, 2016): a. Pilihan classifier adalah  pilihan  yang  berkaitan dengan jenis pohon dan  bentuk variabel respon. Ukuran  tingkat  heterogenitas  kelas  disediakan oleh  node  tertentu  di  pohon  klasifikasi,  ukuran pengotor  i(t).  Ukuran  ini  dihitung  untuk mendapatkan sortir terbaik.
b. Keputusan simpul terminal adalah apakah simpul
tersebut  merupakan  simpul  t  atau  tidak  yang membentuk simpul terminal. Jika terdapat t node dan  heterogenitasnya  tidak  berkurang  sesuai dengan  batas  minimum  n  yaitu  hanya  ada  satu observasi, maka node ini diurutkan kembali pada setiap child node .
c. Identifikasi  label  kelas  didasarkan  pada  aturan jumlah maksimum node terminal.
Untuk  memudahkan  implementasi  metode CART digunakan perangkat lunak R yang merupakan bahasa  pemrograman  yang  interaktif  guna  analisis data  dalam  pembuatan  grafik  (Hermawansyah, 2022).Bahasa  R  ialah  pilihan  tepat  untuk  melakukan analisis CART karena sejumlah alasan (Hermawansyah, 2022):
a. Perpustakaan  Luas:  R  memiliki  banyak  koleksi perpustakaan  yang  berisi  banyak  algoritma, teknik, dan model yang digunakan dalam analisis keranjang,  yang  menyediakan  penerapan  pohon keputusan di R.
b. Open-Source : R adalah open-source, yang artinya bebas  untuk  digunakan,  dan  siapa  saja  dapat memodifikasi kode sumbernya. Ini memudahkan peneliti  dan  ilmuwan  data  untuk  menyesuaikan analisis keranjang mereka berdasarkan kebutuhan khusus mereka.
c. Integrasi: R bekerja dengan baik dengan beberapa bahasa  pemrograman  dan  aplikasi.  Pengguna kemudian  dapat  memanfaatkan  keunggulan teknologi  ini  untuk  persiapan,  pembersihan,  dan visualisasi data.
d. R  memiliki  sistem  grafik  yang  kuat  yang  dapat digunakan untuk menggambarkan dan memahami temuan  analisis  keranjang.  Misalnya,  perangkat lunak  ggplot2  menawarkan  sintaksis  yang  indah dan  sederhana  untuk  membuat  visualisasi  yang luar biasa.
e. Komunitas:  R  memiliki  basis  pengguna  dan pengembang  yang  cukup  besar  dan  bersemangat yang  secara  aktif  berkontribusi  pada  perluasan dan  peningkatannya.  Pengguna  dapat  dengan mudah  menemukan  materi,  tutorial,  dan  contoh analisis  keranjang  di  R,  dan  komunitas menawarkan dukungan yang sangat baik.
2. METODE PENELITIAN
2.1. ProsedurPenelitian
a. Mengelompokan  laporan  keuangan  dari    sampel bank  syariah  yang  sesuai  dengan  kreteria penelitian  yaitu  5  data  bank  syariah  (Sampel Penelitian) berguna  untuk membantu menentukan
sampel  peneliti  dari  keterbatasan-keterbatasan data  populasi  penelitian  dengan  menentukan kreteria dalam mendapatkan sampel penelitian . b. Mengelompokan  Rasio-rasio  yang  berkaitan dengan penelitian yaitu rasio FDR, ROA,ROE,NPM,  BOPO  dan  CAR  (Operasional Variabel Penelitian)
bertujuan untuk mengumpulkan  data  dan  menganalisis    secara efisien  yang  berfokus  pada  variable  penelitian dengan  menggunakan  metode  CART  sesuai dengan  penelitian  terdahulu    pada    “Perusahaan Manufaktur    dengan  Metode  Regresi Logistik Biner  dan  Classification  Analysis  &  Regression (CART)  di  BEI  pada  tahun  2012  hingga  tahun 2014”, (Muniroh dan Suharsono, 2016) .
c. Menghitung  Rasio-rasio  yang  diteliti  suatu besaran dengan besaran lainnya,dengan menggunakan  alat  analisis  berupa  rasio-rasio, yang berguna memberikan gambaran atau kondisi yang  baik  ataupun  buruk pada    situasi  keuangan perusahaan  (Terdapat  dilampiran  Perhitungan Rasio-rasio yang diteliti).
d. Menganalisis  dengan  Metode  Grover  bertujuan untuk mendeteksi kesulitan keuangan pada Bank Syariah,  yang  mengalami financial  distress pada periode 2010-2021.
e. Menganalisis statistik deskriptif  bertujuan untuk mendeskripsikan  data  sesuai  dengan  hasil  yang didapat dari tanggapan subjek atau survei tentang masing-masing indikator variabel penelitian.
f. Analisis  dengan  metode  CART.  Tujuan  utama menggunakan  metode  CART  ialah  untuk mendapatkan  dataset  sebagai  pengenal  classifier untuk sejumlah besar dataset.
g. Interpretasi  Hasil.  Interpretasi  berfungsi  untuk membantu  meminimalisir  ketidaksesuaian  dari suatu  arti  atau  makna  dari  hasil  yang  diperoleh pada penelitian. Yang berguna untuk meningkatkan  pemahaman  terhadap  indicator lain  apa  saja  yang  paling  mempengaruhi terjadinya Finanacial Distress pada bank syariah.
2.2. Teknik Pemilihan Sampel Penelitian
2.2.1. Sampel Penelitian
Data  sampel  diambil  secara  urut  dan  diperoleh dengan  cara  tertentu  yaitu  dengan  metode Purposive Sampling (Sugiyono, 2014). Namun, fokus penelitian ini  diperoleh  dari  data  terbaru  bank  umum  syariah, merupakan  data  dimulai  tahun  2010  hingga  2021, antara lain:
a. Bank umum syariah  yang terdaftar  di OJK pada tahun 2010 hingga  tahun 2021.
b. Laporan  Keuangan  Bank  Umum  Syariah  yang dipublikasikan  secara  lengkap  sesuai  kreteria dalam penelitian ini dari tahun 2010 hingga tahun 2021di OJK.
Tabel 2.2.1 Sampel Bank Umum Syariah No Nama Bank Kreteria Sampel 1 2 1  PT. Bank Aceh Syariah x x - 2 PT. BPD Nusa Tenggara Barat Syariah x x - 3  PT. Bank Muamalah Indonesia  v v v 4  PT. Bank Victoria Syariah v x - 5  PT. Bank BRI Syariah v v v 6  PT. Bank Jabar Banten Syariah  v x - 7  PT. Bank BNI Syariah v x -
8  PT. Bank Syariah Mandiri v x -
9  PT. Bank Mega Syariah
v v v 10 PT. Bank Panin Dubai Syariah  v v v 11 PT. Bank Syariah Bukopin v x - 12 PT. BCA Syariah v v v 13 PT.  Bank  Tabungan  Pensiun Naional Syariah x x - 14 PT. Maybank Syariah Indonesia v x Total Sampel 5

## Sumber: Diolah peneliti
Oleh  karenanya  ditetapkan  5  (lima)  Bank  yang memenuhi criteria sebagai sampel  penelitian ini, yaitu terdiri:  PT.  Bank  Muamalah  Indonesia  (BMI),  PT. Bank  BRI  Syariah  (BRIS),  PT.  Bank  Mega  Syariah (BMS),  PT.  Bank  Panin  Dubai  Syariah  (BPDS)  dan PT. BCA Syariah (BCAS).

## 2.2.2. Operasionalisasi Variabel
Tabel 2.2.2 Operasional Variabel Variab el Nama Variabel Definisi Pengukuran Skala Y Financial Distress Financial Distress adalah suatu masalah Keuangan yang terjadi pada perusahaan, sebelum perusahaan mengalami Kebangkrutan (Anggara, 2019) 1 =  Jika Financial Distress , Dum my 0 =  Jika non Financial Distress X1 FDR FDR ialah rasio yang digunakan untuk mengukur berapa  besar  jumlah  kredit  yang  diberikan dibanding  dengan  jumalah  dana  masyarakat  dan modal sendiri (Syarifah dkk, 2020) FDR = Jumlah Dana yang diberikan Total Dana Pihak Ketiga X 100% Rasio X2 ROA ROA  ialah  Rasio  untuk  mengukur  kemampuan perusahaan  atas  dana  yang  digunakan  untuk operasional  perusahaan  dalam  memperoleh  laba (Syarifah dkk, 2020) ROA  = Laba Bersih Total Aset X 100% Rasio X3 ROE ROE  adalah  Rasio  yang  digunakan  untuk mengukur kemempuan manajemen bank dalammegelola ekuitas yang ada untuk menghasilkan  laba  bersih  (Endri. ;  Abdul  Wahid, 2008) ROE = Laba Sebelum Pajak Equitas X 100% Rasio X4 NPM NPM  adalah  rasio  yang  digunakan  untuk mengukur  kemampuan  dalam  menghasilkan  laba bersih  dari  kegiatan  operasi  suatu  perusahaan (Endri. ; Abdul Wahid, 2008) NPM = Laba Bersih Setelah Pajak Pendapatan Penjualan X 100% Rasio X5 BOPO BOPO  adalah  rasio  yang  digunakan  untuk mengukur  tingkatan  efesiensi  dan  kemampuan bank  dalam  melakukan  kegiatan  operasional perusahaan (Linda dan Wulan, 2018) BOPO = Beban Operasional Pendapatan Operasional X 100% Rasio X6 CAR CAR  adalah  rasio  yang  menunjukan  kecukupan modal  yang  berguna  untuk  mengindetifikasi, mengukur,  dan  mengontrol  risiko-risiko  yang ditimbulkan  dan  mempengaruhi  besarnya  modal bank (Syarifah dkk., 2020) CAR  = Modal ATMR X 100% Rasio
Sumber: Diolah Peneliti
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Analisis Statistik Deskriptif
Analisis  statistik  deskriptif  digunakan  untuk mengetahui gambaran suatu data dari nilai maksimum,  minimum,  rata-rata,  dan  standar  deviasi dari  variabel  FDR,  ROA,  dan  ROE.,  NPM,  BOPO, CAR  dan  NPF.   Hasil  uji  statistik  deskriptif  yang meliputi  nilai  minimum,  nilai  maksimum,  nilai  rata- rata dan standar deviasi dari masing-masing variabel ditunjukkan pada tabel dibawah ini:
Tabel  3.1 Statistik Deskriptif
Variable  Minimum  Maximum Mean Standard Deviation FDR 0.00 598.56 699.275  576.353 ROA -11.23 18.08 0.469 15.575 ROE -353.34 83.03 38.273 248.777 NPM -61.55 223.48 72.212 20.026 BOPO 0.00 946.17  1.053.623  953.862 CAR 0.00 464.13 365.446  392.797 NPF 0.00 22.08 39.516 43.817

## Sumber : Statcal
Dari  Tabel  3.1  kita  dapat  melihat  bahwa  FDR minimum  adalah  0  dan  FDR  maksimum  adalah 598,56.  Mean  dari  FDR  adalah  69,9275  dengan standar  deviasi  57,6353.  Kita  tahu  bahwa  ROA minimum adalah -11,23 dan ROA maksimum adalah 18,08.  Mean  dari  ROA  adalah  0,469 dengan  standar deviasi  1,5575.  Kita  tahu  bahwa  ROE  minimum adalah  -353,34  dan  ROE    maksimum    adalah  83.03. Mean dari ROE adalah 3,8273 dengan standar deviasi 24,8777.  Kita  tahu  bahwa  NPM  minimum  adalah  - 61,55 dan NPM maksimum adalah 223,48. Mean dari NPM  adalah  7,2212  dengan  standar  deviasi  20.026. Kita tahu bahwa BOPO minimum adalah 0 dan BOPO maksimum  adalah  946,17.  Mean  dari  BOPO  adalah 105,3623  dengan  standar  deviasi  95,3862.  Kita  tahu bahwa CAR minimum adalah 0 dan CAR maksimum adalah  464,13.  Mean  dari  CAR  adalah  36,5446 dengan  standar  deviasi  39,2797.  Diketahui  bahwa Financial  Distress minimum  adalah 0 dan Financial Distress maksimum adalah 22,08. Rata-rata kesulitan keuangan  adalah  3,9516  dengan  standar  deviasi 4,3817.

## 3.2. Analisis Metode Grover
Dalam  Analisis  menggunakan  Metode  Grover diketahui  hasil  dari  perhitungan  sampel  bank  umum syariah  bahwa  keseluruhan  sampel  bank  umum syariah  periode  tahun  2010-2011  tidak  ada  yang mengalami  kebangkrutan.  Sesuai  dengan  nilai
kategori penilaian Metode Grover  Apabila  Nilai G- Score  lebih  kecil  atau  sama  dengan  -0,02    maka dinyatakan  Bangkrut,  Sedangkan  apabila  nilai  G- Score  lebih  besar  atau  sama  dengan  0,01  maka dinyatakan    Tidak  Bangkrut.  Berikut  ini  table perhitungan metode grover:
Tabel 3.2 Hasil Perhitungan Financial Distress menggunakan Metode Grover
No Nama Bank Tertinggi Terendah  Rata- rata Kesimpu lan 1  PT. Bank Muamalat Indonesia 3.31 0.09 0.24  Tidak Bangkrut 2  PT. Bank BRI Syariah 3.36 0.18 0.41  Tidak Bangkrut 3  PT. Bank Mega Syariah 2.12 0.10 0.35  Tidak Bangkrut 4  PT. Bank Panin Dubai Syariah 1.38 0.22 0.65  Tidak Bangkrut 5  PT. BCA Syariah 0.00 7.62 0.81  Tidak Bangkrut
Sumber: Diolah peneliti
3.3. Analisis  Metode  CART  (Classification  and Regression Tree)
Selanjutnya dilakukan analisis dengan menggunakan metode CART untuk menguji pengaruh FDR,  ROA,  ROE,  NPM,  BOPO,  CAR  terhadap financial  distress.  Perangkat  lunak  yang  digunakan adalah  perangkat  lunak R.  Perangkat  lunak  R  adalah bahasa pemrograman yang interaktif guna menganalisis  data  dan  grafik.  Tujuan  utama  dari lingkungan  R  ialah  guna  mendorong  analisis  data yang baik. Untuk mencapai tujuan ini, R:
a. Menyediakan Software yang  mudah  digunakan disimpan, diambil datanya.
b. Menyediakan metode numeric dengan menggunakan teknik komputerisasi.
c. Dapat  melakukan  perhitungan-perhitungan  yang diinginkan oleh pengguna.
d. Menvisualisasi  data  dengan  cara  yang    lebih interaktif, informatif, dan juga fleksibel.
R  dapat  digunakan  pada  bidang-bidang  seperti analisis  keuangan,  penelitian  statistik,  manajemen, akademisi, matematika, grafik, dan analisis data. Dalam menganalisis metode CART dipenelitian ini  menggunakan  alat  bantuan  tools  bahasa pemrograman  R  atau  yang  lebih  dikenal  dengan software Rstudio.
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  pengujian untuk algoritma CART.  Data keseluruhan dari rasio- rasio  sampel  penelitian  diinput  ke Software R  lalu
diolah  dengan  menggunakan  metode  CART  yang menghasilkan  Gambar  3.3.1  disajikan  hasil  CART dibawah ini:
Gambar 3.3.1 Regresi Pohon dengan CART
Berdasarkan  hasil  regresi  pohon  pada  Gambar 3.3.1  ,  faktor  yang  berpengaruh  terhadap Financial Distress adalah  FDR,  NPM,  dan  CAR.  Dilihat  dari variable  yang  tergambar  di  pohon  keputusan. Diperkuat  lagi  dari  Gambar  3.3.2  yang  menyajikan hasil  perhitungan  nilai importance dari  masing- masing variabel independen.
Gambar 3.3.2  Nilai Importance
Diketahui  FDR  merupakan  faktor  utama  yang paling  mempengaruhi Financial  Distress ,  dengan nilai importance paling  tinggi,  yakni  2569,9512 Faktor  kedua  yang  paling  mempengaruhi Financial Distress adalah  NPM,  dengan  nilai importance 357,4301.  Faktor  ketiga  yang  paling  mempengaruhi Financial  Distress adalah  CAR,  dengan  nilai importance 353,5660, disusul BOPO, ROE, dan ROA.

## 3.4. Inteprestasi
Berdasarkan  analisis  menggunakan  Metode Grover dari data sampel bank umum  syariah periode tahun  2010-2021,  dari  sampel  penelitian  240  (Dua Ratus  Empat  Puluh)      dari  5  (Lima)  bank  umum syariah,  tidak  ada  bank  umum  syariah  yang mengalami kebangkrutan selama periode ini.
Dari  data  tersebut  nilai  akurasi  data  penelitian menggunakan  metode  grover  yaitu  sebesar  100%. Hasil penelitian ini juga sejalan dengan hasil analisis akurasi  model  Grover  dan  prediksi  kebangkrutan perusahaan  pada  subsektor  logam  dan  mineral  yang terdaftar  di  BEI  2012-2016    (Permata  S  dan  Irni Yunita, 2019).
Sedangkan Berdasarkan hasil analisis menggunakan  metode  CART  dalam  menguji  faktor-
faktor  yang mempengaruhi financial distress seperti FDR,  ROA,  ROE,  NPM,  BOPO,  CAR.  Terdapat  3 faktor  yang      paling  mempengaruhi    terhadap Financial Distress yaitu FDR, NPM, dan CAR yang tergambar  dalam  pohon  keputusan.  Dilihat  dari  nilai importance paling  tinggi  ialah  FDR  sebesar 2569.9512.  Selain  itu  hasil  dari  pohon  keputusan menggunakan Metode CART FDR ialah variabel yang merupakan  faktor  utama  yang  paling  mempengaruhi Financial  Distress dengan  nilai  ketepatan  klasifikasi sebesar 90.83%.
Hasil  penelitian  ini  sama  dengan  penelitian sebelumnya.  Dengan  kata  lain  variabel  FDR berpengaruh  positif  terhadap  terjadinya financial distress , dengan rasio FDR yang baik berkisar antara 80%  sampai  100%,  dengan  FDR  yang  lebih  tinggi untuk Bank Muamalat Indonesia dan FDR yang lebih tinggi.  Rasio  menyebabkan  kesulitan  ekonomi (Thoqih Masruri, 2020).
Penelitian  serupa  juga  dilakukan  oleh  peneliti sebelumnya, berdasarkan margin laba bersih berpengaruh  signifikan  terhadap financial  distress . Hal  ini  berdasarkan  hasil  uji  t  dengan  tingkat signifikansi  lebih  kecil  dari  0,05  dan    Thitung  lebih besar  dari  Ttabel.  Artinya,  dapat  disimpulkan  bahwa margin  laba  bersih  sebagai  variabel  independen berpengaruh  signifikan  secara  parsial    terhadap keuangan (Stevannie dkk, 2017).
Selain  itu,  dalam  hal  variabel  CAR,  hasil penelitian  ini  tidak  sesuai  dengan  penelitian sebelumnya  yang  menggunakan  uji  regresi  logistik. Hasil  yang  diperoleh  menunjukkan  bahwa  CAR menunjukkan  hasil  beta    negatif  dengan  signifikansi 0,244  lebih besar dari 0,05 yang menunjukkan bahwa CAR tidak berpengaruh  signifikan terhadap kesulitan keuangan(Yurivin & Mawardi, 2018).

## 4. KESIMPULAN
a. Berdasarkan  analisis  menggunakan  Metode Grover  dari  data  sampel  bank  umum    syariah periode  tahun  2010-2021,  yang  berjumlah  240 sampel  penelitian  dari  5  Bank  Umum  Syariah tidak  terdapat  bank  umum  syariah  yang mengalami kebangkrutan dalam periode tersebut.
b. Dari  perhitungan  menggunakan  metode  grover dengan  jumlah  sampelnya  sebesar  240  data sampel bank syariah. Dapat diketahui tingkat nilai akurasi  dari  240  total  data  sampel  bank  syariah tersebut ialah sebesar 100%.
c. Berdasarkan hasil regresi pohon pada faktor  yang
tergambar dipohon keputusan adalah FDR, NPM, dan  CAR.  Hal  tersebut  menyatakan  ketiga variabel  penelitian  tersebut  yang  berpengaruh terhadap Financial Distress yaitu FDR, NPM, dan CAR.
d. Dilihat  dari  nilai importance dari  ketiga  Rasio tersebut  diketahui  FDR  merupakan  faktor  utama yang  paling  mempengaruhi Financial  Distress , dengan  nilai  importance  paling  tinggi,  yakni 2569,9512, faktor kedua yang paling mempengaruhi Financial  Distress adalah  NPM, dengan  nilai importance 357,4301.  dan  faktor ketiga  yang  paling  mempengaruhi Financial Distress adalah  CAR,  dengan  nilai importance 353,5660, disusul BOPO, ROE, dan ROA.

## 5. UCAPAN TERIMA KASIH
Pada  kesempatan  ini  penulis  juga  ingin menyampaikan penghargaan dan ucapan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada:
a. Bapak  Dr.  IGN  Oka  Widana,  SE,  MM,  selaku dosen pembimbing, Direktur Pascasarjana Institut Teknologi dan Bisnis Ahmad Dahlan Jakarta dan seluruh  Dosen  pengajar  pada  Pascasarjana Keuangan  Syariah  ITB  Ahmad  Dahlan  Jakarta, yang telah memberikan wawasan dan pemahaman yang jauh lebih luas mengenai Keuangan Syariah, tidak hanya pemahaman teoritis tetapi juga dalam praktis.
b. Kedua orang tuaku serta adik-adikku yang selalu mendukung dan mendo’akanku.
c. Teman-teman seperjuangan pada Program Pascasarjana Keuangan Syariah Institut
Teknologi  dan  Bisnis  Ahmad  Dahlan  Jakarta angkatan tahun 2018.
d. Seluruh pihak yang terkait, baik langsung maupun tidak langsung yang penulis tidak dapat sebutkan satu persatu.

## 6. REFERENSI
Anggara, W. (2019). Analisis Financial Distress Dan Kebangkrutan  Dengan  Model  Springate  Pada
Kelompok  Perusahaan  Jakarta  Islamic  Index (JII) Periode: 2013-2017 . http://repository.uinsu.ac.id/6397/
Endri. ;  Abdul  Wahid.  (2008).  Analisis  Kinerja Keuangan  Dengan  Menggunakan  Rasio-Rasio Keuangan  Dan  Economic  Value  Added  (Studi Kasus:  PT.  Bank  Syariah  Mandiri),. TAZKIA Islamic  Finance  & Business  Review , 3 (2),  113– 134.
Hermawansyah,  A.  (2022). Analisis  Profil  Dan Karakteristik  Pengguna  Media  Sosial  Di Indonesia . 3.
Linda,  M.  E.  I.,  &  Wulan,  R.  (2018). Pengaruh kesehatan bank terhadap prediksi kebangkrutan dengan  roe  sebagai  variabel  intervening  pada bank  umum  syariah  indonesia  tahun  2014  – 2017 .
Muniroh,  &  Suharsono,  A.  (2016).  Klasifikasi
Dynamic Financial Distress Perusahaan
Manufaktur  yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia  Tahun  2012  -  2014  Menggunakan Regresi  Logistik  Biner  dan  Classification Analysis  &  Regression  Tree  (  CART  ). Jurnal Sains Dan Seni ITS , 5 (2), 311–316.
Ni Made Evi Dwi Prihanthini (2013). (2013). Prediksi Kebangkrutan Dengan Model Grover, Altman, Z- score,  Springate,  Zmijewski  pada  perusahaan Food and Beverage di BEI 2008-2012 . E-Jurnal Akuntansi Universitas Udayana.
Permata  S  dan  Irni  Yunita.  (2019). View  of  analisis prediksi kebankrutan BEI tahun 2012-2016.pdf . Stevannie  dkk.  (2017).  Pengaruh  Net  Profit  Margin,
Current  Ratio,  Debt  To  Asset  Ratio,  dan  Total Asset  Turnover  Terhadap  Kondisi  Financial Distress pada perusahaan DI BEI periode 2013- 2017. Jurnal  Akuntasni  Fakultas  Ekonomu Universitas Pakuan . Sugiyono.  (2014). Metode  Penelitian  Kuantitatif, Kualitatif dan R&D (Ketujuh). Alfabeta.
Syarifah,  N.  U.  R.,  Ekonomi, F.,  & Bisnis, D.  A.  N. (2020). Pengaruh  Rasio  Keuangan  Terhadap
Prediksi Financial Distress Dengan
Profitabilitas  Sebagai  Variabel  Moderating Pada  Bank  Umum  Syariah  Periode  2014-2018 Skripsi .
Tanjung,  R.  H.,  &  Statistika,  J.  (2017).  Penerapan Metode  CART  (  Classification  and  Regression Trees  )  Untuk  Menentukan  Faktor-faktor  yang Mempengaruhi. Jurnal  Statistika  Industri  Dan Komputasi , 2 (2), 78–83. Thoqih  Masruri,  M.  (2020). ANALISIS  PENGARUH ROA,  FDR,  BOPO  TERHADAP  FINANCIAL DISTRESS  (Studi  Kasus  pada  Bank  Muamalat Indonesia periode 2001-2019) JURNAL ILMIAH Disusun oleh .
Wahidah,  M.  (2021).  Analisis  Financial  Distress dengan metode ALTMAN, ZMIJEWSKI,
GROVER,  SPRINGATE,  OHLSON,  dan  CA- SCORE  untuk  memprediksi  kebangkrutan  pada perusahan perbankan yang terdaftar di BEI tahun 2016-2020. UIN  Maulana  Malik  Ibrahim Malang .
Yurivin,  N.,  &  Mawardi,  W.  (2018).  analisis  faktor- faktor  yang  mempengaruhi  Financial  Distress pada  perusahaan  perbankan  di  indonesia  (Studi Pada  Bank  Umum  Swasta  Devisa  dan  Non Devisa  Periode  2012-2016). DIPONEGORO JOURNAL  OF  MANAGEMENT , 7 (4),  1–9.
http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/dbr
www.bankbsi.co.id www.bankmuamalat.co.id www.bcasyariah.co.id www.megasyariah.co.id www.ojk.go.id www.paninbanksyariah.co.id