## PENGARUH RASIO KEUANGAN YANG DIMODERASI BI RATE DALAM
MEMPREDIKSI KEBANGKRUTAN BANK PERIODE 2015-2019
Suyanto
Program Studi Magister Manajemen, Universitas Tarumanagara suyanto.117191066@stu.untar.ac.id
Yanuar
Program Studi Magister Manajemen, Universitas Tarumanagara yanuar@fe.untar.ac.id
Masuk : 06-06-2021 , revisi : 06-07-2021 , diterima untuk diterbitkan : 06-07-2021
Abstract: This  study  aimed  to  determine  the  effect  of  the  financial  rasio,  or  in  other  terms CAMEL ratio (CAR, NPL, NPM, BOPO, LDR) with the BI Rate, as moderation in predicting the  bankruptcy  of  national  private  banks  listed  on  the  Indonesia  Stock  Exchange  with  an observation period of 5 years (2015-2019). The research sample used consisted of 11 National Private Commercial Banks included in book-3. The method used in analyzing the data of this research was panel data regression analysis. The results showed that: (1) CAR and NPM have a positive effect on the Z-Score Index (negative influence on the potential for bankruptcy); (2) BOPO  and  LDR  have  a  negative  effect  on  the  Z-Score  Index  (positive  effect  on  potential bankruptcy); (3) NPL does not affect potential bankruptcy as measured by the Z-Score Index; (4) The BI Rate as a moderating variable can strengthen the LDR against potential bankruptcy. Keywords: CAMEL Ratio, BI Rate, Bank Bankruptcy
Abstrak: Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  rasio  CAMEL  (CAR,  NPL, NPM, BOPO, LDR), dengan BI Rate sebagai moderasi dalam memprediksi kebangkrutan bank swasta nasional yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dalam periode pengamatan selama 5 tahun  (2015-2019).  Sampel  penelitian  yang  digunakan  terdiri  atas  11  Bank  Umum  Swasta Nasional  yang  masuk  dalam  buku-3.  Metode  yang  digunakan  dalam  menganalisis  data penelitian ini menggunakan metode analisis regresi data panel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa:  (1)  CAR  dan  NPM  memiliki  pengaruh  positif  terhadap  Z-Score  Index (pengaruh negatif  terhadap  potensi  kebangkrutan);  (2)  BOPO  dan  LDR  memiliki  pengaruh  negatif terhadap  Z-Score  Index  (pengaruh  positif  terhadap  potensi  kebangkrutan);  (3)  NPL  tidak berpengaruh terhadap potensi kebangkrutan yang diukur menggunakan Z-Score Index; (4) BI Rate sebagai variabel moderasi dapat memperkuat LDR terhadap potensi kebangkrutan.
Kata Kunci: Rasio CAMEL, BI Rate, Kebangkrutan Bank

## PENDAHULUAN
Secara global, perkembangan model prediksi kebangkrutan saat ini semakin meningkat, mengingat  pentingnya  memprediksi  kebangkrutan  pada  setiap  perusahaan,  hal  ini  terlihat bahwa sejumlah besar perusahaan dunia baik di Asia, Eropa, maupun Amerika telah beroperasi dan  mendeteksi  kebangkrutan  (Alaminos  et  al.,  2016).  Deteksi  kebangkrutan  membutuhkan suatu  model  yang  dapat  mendeteksi  kebangkrutan  dunia  perbankan,  Indonesia  juga  perlu mementingkan kondisi kebangkrutan termasuk dalam dunia perbankan.
Penelitian  ini  penting  karena  terdapat gap penelitian  yang  berkaitan  dengan  prediksi kebangkrutan di antaranya adalah menurut Darsono dan Ashari (2006), model Early Warning System  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  kebangkrutan  perusahaan,  sedangkan  beberapa peneliti  menggunakan  model  CAMEL  dalam  memprediksi  kebangkrutan  perusahaan  yaitu
dengan menggunakan variabel: CAR, NPL, NPM, BOPO, dan LDR (Almilia & Herdinigtyas, 2005; Dao & Nguyen, 2020; Egbunike et al., 2019; Sunardi & Oktaviani, 2015; Wulandari et al., 2016). Adanya perbedaan hasil penelitian terdahulu mengenai prediksi kebangkrutan pada setiap industri. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh variabel CAR,  NPL,  BOPO,  NPM,  dan  LDR  dengan  BI  Rate  sebagai  variabel  moderasi  pada  bank swasta nasional di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2015-2019.

## TINJAUAN LITERATUR

## Grand Theory: Signalling Theory
Menurut  Akorsu  (2014), signalling  theory menjelaskan  mengenai  bagaimana  suatu perusahaan  memberikan  sinyal  bagi  pengguna  laporan  keuangan  yang  dapat  berbentuk informasi  yang  menjelaskan  perusahaan  tersebut  lebih  baik  daripada  perusahaan  lain. Penggunaan signalling theory sebagai grand theory jika dihubungkan dengan penelitian saat ini dalam memprediksi kebangkrutan pada perbankan, dapat memberikan positive signal bagi para  pemegang  saham  ( investor )  dan  kreditor  jika  suatu  perbankan  tidak  berpotensi  untuk bangkrut dan sebaliknya.

## Bank
Definisi  bank  menurut  Undang-undang  Republik  Indonesia  Nomor  10  Tahun  1998 tentang perbankan, yaitu “Bank adalah badan usaha yang menghimpun dana dari masyarakat dalam bentuk simpanan dan menyalurkannya kepada masyarakat dalam bentuk kredit dan atau bentuk-bentuk  lainnya  dalam  rangka  meningkatkan  taraf  hidup  rakyat  banyak”  (Undang- undang  Republik  Indonesia  Nomor  10  Tahun  1998  tentang  Perubahan  atas  Undang-undang Nomor 7 Tahun 1992 tentang Perbankan, 1998).

## Kebangkrutan
Kegagalan  suatu  perusahaan  dalam  menjalankan  kegiatan  operasionalnya  untuk menghasilkan laba disebut  sebagai kebangkrutan. Kebangkrutan juga memiliki beberapa arti yaitu kegagalan ekonomi ataupun kegagalan keuangan (Martin et al., 1995).
Prediksi  kebangkrutan  memiliki  peran  penting  untuk  memberikan  pedoman  berbagai pihak luar perusahaan mengenai performa keuangan perusahaan yang akan datang (Wardhani, 2007). Menurut Wild et al. (2005), metode yang paling sering digunakan untuk memprediksi kebangkrutan yaitu metode Altman-Z Score .
Dari beberapa faktor yang dapat mempengaruhi potensi kebangkrutan, peneliti memilih untuk meneliti faktor internal ( financial dan non-financial) yang dapat mempengaruhi potensi kebangkrutan dengan menggunakan pendekatan CAMEL (Peraturan Otoritas Jasa Keuangan Nomor 4/POJK.03/2016 tentang Penilaian Tingkat Kesehatan Bank Umum, 2016) sebagai tata cara  penilaian  tingkat  kesehatan  bank  dan  faktor  eksternal  yaitu  BI  Rate  yang  dapat memperkuat atau memperlemah pendekatan CAMEL tersebut.

## Penelitian Terdahulu
Beberapa  peneliti  terdahulu  menggunakan  model  CAMEL  dengan  menggunakan variabel  CAR, NPL, NPM, BOPO, dan LDR dalam memprediksi  kebangkrutan perusahaan. Dalam  penelitian  Sunardi  dan  Oktaviani  (2015),  menyatakan  bahwa  variabel  CAR  tidak berpengaruh  terhadap  potensi  kebangkrutan.  Penelitian  Almilia  dan  Herdinigtyas  (2005) menunjukkan bahwa CAR dan BOPO berpengaruh terhadap kebangkrutan suatu bank dan NPL tidak  berpengaruh  pada  prediksi  kondisi  bank  bermasalah.  Dao  dan  Nguyen  (2020) menyatakan  bahwa  variabel  NPL  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  kondisi  bank bermasalah.  Egbunike  et  al.  (2019)  menyatakan  bahwa  BOPO  dan  LDR  tidak  berpengaruh signifikan  terhadap  probabilitas  kebangkrutan  dan  NPM  memiliki  pengaruh  yang  signifikan terhadap potensi kebangkrutan.
Kerangka Pemikiran

## Gambar 1 Kerangka Pemikiran

## Hipotesis
H 1 =  Terdapat  pengaruh  antara capital terhadap  potensi  kebangkrutan  dengan  metode Z- Score Index.
H 2 =  Terdapat pengaruh antara asset quality terhadap potensi kebangkrutan dengan metode Z-Score Index.
H 3 =  Terdapat pengaruh antara management terhadap potensi kebangkrutan dengan metode Z-Score Index.
H 4 =  Terdapat pengaruh antara operational efficiency terhadap potensi kebangkrutan dengan metode Z-Score Index.
H 5 =  Terdapat  pengaruh  antara liquidity terhadap potensi  kebangkrutan  dengan metode  Z- Score Index.
H 6 =  BI  Rate  dapat  memoderasi  pengaruh  LDR  terhadap  potensi  kebangkrutan  dengan metode Z-Score Index.

## METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  studi  empiris  dengan  menggunakan  data  sekunder  berupa laporan  keuangan  tahunan  yang  dipublikasikan  oleh  Otoritas  Jasa  Keuangan  (OJK)  di www.ojk.go.id dan dipublikasikan oleh masing-masing website perbankan. Sampel penelitian yang  digunakan  terdiri  atas  11  Bank  Umum  Swasta  Nasional  buku-3.  Pengambilan  sampel tersebut menggunakan metode Purposive Sampling dengan kriteria sebagai berikut:
1. Jumlah bank yang terdaftar pada Bursa Efek Indonesia (BEI) selama periode penelitian dari tahun 2015-2019.
2. Bank Umum Swasta Nasional yang masuk dalam buku-3.
Dalam  menganalisis  data,  metode  yang  digunakan  yaitu  metode  analisis  regresi  data panel  kemudian  diolah  menggunakan software Eviews  10.  Operasionalisasi  variabel  dapat dijabarkan pada tabel berikut:

## Tabel 1 Definisi Operasionalisasi Variabel
Jenis Variabel Variabel Pengukuran Skala Independen CAR(X1) 𝐌𝐨𝐝𝐚𝐥 𝐀𝐓𝐌𝐑 x 100% Rasio Independen NPL (X2) 𝐊𝐫𝐞𝐝𝐢𝐭 𝐁𝐞𝐫𝐦𝐚𝐬𝐚𝐥𝐚𝐡 𝐓𝐨𝐭𝐚𝐥 𝐊𝐫𝐞𝐝𝐢𝐭 x 100% Rasio Independen NPM (X3) 𝐋𝐚𝐛𝐚 𝐁𝐞𝐫𝐬𝐢𝐡 𝐏𝐞𝐧𝐝𝐚𝐩𝐚𝐭𝐚𝐧 𝐎𝐩𝐞𝐫𝐚𝐬𝐢𝐨𝐧𝐚𝐥 x 100% Rasio Independen BOPO (X4) 𝐁𝐢𝐚𝐲𝐚 𝐎𝐩𝐞𝐫𝐚𝐬𝐢𝐨𝐧𝐚𝐥 𝐏𝐞𝐧𝐝𝐚𝐩𝐚𝐭𝐚𝐧 𝐎𝐩𝐞𝐫𝐚𝐬𝐢𝐨𝐧𝐚𝐥 x 100% Rasio Independen LDR (X5) 𝐉𝐦𝐥𝐡 𝐊𝐫𝐞𝐝𝐢𝐭 𝐲𝐠 𝐝𝐢𝐛𝐞𝐫𝐢𝐤𝐚𝐧 𝐓𝐨𝐭𝐚𝐥 𝐃𝐚𝐧𝐚 𝐏𝐢𝐡𝐚𝐤 𝐤𝐞−𝟑 x 100% Rasio Moderasi BI Rate (X6) Suku bunga kebijakan yang dipublikasikan melalui website BI Persentase Dependen Potensi Kebangkrutan (Y) Z” = 6,56X1+3,26X2 + 6,72X3 +1,05X4 Z ” = bankruptcy index X1 = Working Capital/Total Asset X2 = Retained Earnings / Total Asset X3 = EBIT /Total Asset X4 = Book Value Of Equity / Total Liabilities Nominal
Dalam penelitian ini dilakukan Uji Likelihood, Uji Hausman, Uji Lagrange Multiplier, Uji Regresi Linier Berganda, dan pengujian hipotesis (Uji t, Uji F, dan Adjusted R 2 ) dengan menggunakan software E-Views 10.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  yang  telah  dilakukan  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  rasio  CAMEL (CAR, NPL, BOPO, NPM,  dan LDR) dengan BI Rate sebagai  variabel  moderasi  pada bank swasta  nasional  di  Bursa  Efek  Indonesia  pada  tahun  2015-2019.  Berikut  ini  hasil  pengujian sebelum dan sesudah adanya interaksi dengan variabel moderasi.

## Pengaruh Capital (CAR) terhadap Potensi Kebangkrutan
Hasil penelitian didapatkan pengaruh signifikan dan negatif antara CAR terhadap potensi kebangkrutan.  Semakin  tinggi  rasio  CAR  maka  akan  semakin  tinggi  Z-Score  Index  yang mengindikasikan perusahaan jauh dari potensi kebangkrutan dan sebaliknya. Hasil penelitian ini relevan dengan penelitian Pandia (2012), jika nilai CAR tinggi atau berada di angka suatu kecukupan  modal  maka  CAR  dapat  menampung  semua  risiko  yang  ada  pada  perusahaan tersebut.

## Pengaruh Asset Quality (NPL) terhadap Potensi Kebangkrutan
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  tidak  terdapat  pengaruh  signifikan  antara  NPL terhadap potensi kebangkrutan. Semakin tinggi rasio NPL maka akan berdampak pada potensi kebangkrutan  yang  tinggi  juga  (pengaruh  positif).  Hasil  penelitian  ini  tidak  sejalan  dengan penelitian  Bolat  (2017)  yang  menunjukkan  adanya  pengaruh  antara asset  quality terhadap potensi kebangkrutan. Pada penelitian ini, nilai rata-rata NPL mulai tahun 2015-2019 berada pada predikat sehat yaitu dalam rentang nilai 2%-5%.

## Pengaruh Management (NPM) terhadap Potensi Kebangkrutan
Hasil penelitian menunjukkan bahwa tidak berpengaruh signifikan. Tetapi pada level of significance (taraf nyata) = 0,10,  terdapat  pengaruh signifikan dan positif antara rasio  NPM secara parsial terhadap Z-Score (pengaruh negatif terhadap potensi kebangkrutan). Penelitian ini  sejalan  dengan  teori  Kasmir  (2014)  yang  menyatakan  NPM  menggambarkan  ukuran keuntungan  yang  didapat  oleh  perusahaan  semakin  tinggi  NPM  yang  dihasilkan  maka  laba yang dihasilkan juga semakin tinggi sehingga perusahaan jauh dari potensi kebangkrutan.

## Pengaruh Operational Efficiency (BOPO) terhadap Potensi Kebangkrutan
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  terdapat  pengaruh  signifikan  dan  positif  antara BOPO  terhadap  potensi  kebangkrutan.  Semakin  tinggi  pengeluaran  biaya  operasional  maka keuntungan dari suatu  bank semakin rendah, sehingga potensi  kebangkrutan semakin tinggi. Penelitian  ini  selaras  dengan  Okuda  dan  Aiba  (2016)  dan  Kowanda  et  al.  (2014)  yang menemukan adanya hubungan yang positif dan berpengaruh antara BOPO terhadap prediksi kondisi kesulitan perbankan.

## Pengaruh Liquidity (LDR) terhadap Potensi Kebangkrutan
Hasil penelitian menunjukkan tidak terdapat pengaruh yang signifikan tetapi pada level of significance (taraf nyata) = 0,10, terdapat pengaruh signifikan. Hasil penelitian ini relevan dengan Pandia (2012) yang menyatakan bahwa rasio LDR menggambarkan tingkat likuiditas suatu bank. Apabila likuiditas suatu bank terganggu, maka potensi bank mengalami kerugian akan besar karena bank tidak sanggup mengendalikan kredit yang diberikan.
Pengaruh  Liquidity  (LDR)  terhadap  Potensi  Kebangkrutan  dengan  BI  Rate  sebagai Variabel Moderasi
Pengaruh  LDR  sebelum  adanya  moderasi  BI  Rate  tidak  terdapat  pengaruh  yang signifikan,  tetapi  pada level  of  significance (taraf  nyata)  =  0,10,  terdapat  pengaruh  yang signifikan. Hasil pengujian variabel LDR yang dimoderasi BI Rate berpengaruh signifikan dan memperkuat hubungan variabel LDR terhadap Potensi Kebangkrutan.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
1. Nilai Capital  Adequacy  Ratio (CAR)  cukup  tinggi,  sehingga  tidak  terdapat  potensi kebangkrutan yang signifikan.
2. Non Performing Loan (NPL) tidak berpengaruh terhadap potensi  kebangkrutan karena nilai rata-rata NPL dari tahun 2015-2019 berada pada predikat sehat yaitu dalam rentang nilai 2% hingga 5%.
3. Biaya  Operasional  dan  Pendapatan  Operasional  (BOPO)  berpengaruh  positif  terhadap potensi  kebangkrutan.  Nilai  BOPO  yang  tinggi  menandakan  bahwa  biaya  operasional pada bank tersebut cukup besar.
4. Net Profit Margin berpengaruh negatif terhadap potensi kebangkrutan. NPM yang tinggi menandakan  keuntungan  yang  diperoleh  bank  dari  kegiatan  operasional  serta  dari pendapatan kredit bank cukup tinggi.
5. Loan  Deposit  Ratio (LDR)  berpengaruh  positif  terhadap  potensi  kebangkrutan,  LDR yang tinggi menandakan nilai likuiditas rendah yang berarti bank memiliki permasalahan dalam pengendalian pemberian kredit.
6. BI  Rate  sebagai  variabel  moderasi  dapat  memperkuat  LDR  terhadap  potensi kebangkrutan. Besarnya jumlah kredit yang disalurkan oleh pihak bank dipengaruhi pula oleh suku bunga acuan yang dipublikasikan oleh Bank Indonesia atas BI Rate. Kenaikan BI Rate dapat menyebabkan menurunnya permintaan kredit dari masyarakat dan begitu pula sebaliknya.

## Saran
Saran  bagi  masyarakat  yang  tertarik  berinvestasi  pada  saham  perbankan,  sebaiknya mempertimbangkan analisis fundamental seperti profitabilitas laporan keuangan dan variabel- variabel independen seperti : CAR, NPL, NPL, BOPO, LDR, BI Rate, dan faktor-faktor makro ekonomi lain yang dapat mempengaruhi harga saham.

## DAFTAR PUSTAKA
Akorsu, P. K. (2014). Testing the pecking order and signalling theories for financial institutions in  Ghana. Research  Journal  of  Finance  and  Accounting , 5 (16),  77–83. https://iiste.org/Journals/index.php/RJFA/article/view/14817
Alaminos, D., Del Castillo,  A., & Fernandez, M. A. (2016). A global model for bankruptcy prediction. PLoS ONE , 11 (11), 1–18. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0166693 Almilia, L. S., & Herdinigtyas, W. (2005). Analisis rasio CAMEL terhadap prediksi kondisi bermasalah  pada  lembaga  perbankan  perioda  2000-2002. Jurnal  Akuntansi  Dan Keuangan , 7 (2), 131–147. https://doi.org/10.9744/jak.7.2.pp.%20131-147
Bolat, A. (2017). Evaluating the current financial state of banking sector in Kazakhstan using Altman’s model, Bankometer model. Revista Espacios , 38 (48), 4–17. https://www.revistaespacios.com/a17v38n48/a17v38n48p04.pdf
Dao, B. T. T., & Nguyen, K. A. (2020). Bank capital adequacy ratio and bank performance in Vietnam:  A  simultaneous  equations  framework. Journal  of  Asian  Finance,  Economics and Business , 7 (6), 39–46. https://doi.org/10.13106/JAFEB.2020.VOL7.NO6.039 Darsono, & Ashari. (2006). Pedoman praktis memahami laporan keuangan . Andi.
Egbunike, F. C., Ogbodo, C. O., & Ojimadu, J. O. (2019). The effect of financial distress on corporate  profitability:  A  panel  estimated  generalized  least  squares  (EGLS)  approach. Journal of Global Accounting , 6 (1), 24–44.
Kasmir. (2014). Dasar-dasar perbankan (Revisi 201). RajaGrafindo Persada.
Kowanda, D., Pasaribu, R. B. F., & Firdaus, M. (2014). Financial distress prediction on public listed  banks  in  Indonesia  stock  exchange. The  3rd  International  Congress  on Interdisciplinary Behavior & Social Science 2014 , 364–370. Martin, J. D., Keown, A. J., Petty, J. W., & Scott, D. F. J. (1995). Dasar-dasar manajemen keuangan (H. Munandar (trans.); 5th ed.). RajaGrafindo Persada. Okuda,  H.,  &  Aiba,  D.  (2016).  Determinants  of  operational  efficiency  and  total  factor productivity  change  of  major  Cambodian  financial  institutions:  A  data  envelopment analysis  during  2006–13. Emerging  Markets  Finance  and  Trade , 52 (6),  1455–1471. https://doi.org/10.1080/1540496X.2015.1105630
Peraturan Otoritas Jasa Keuangan Nomor 4/POJK.03/2016 tentang penilaian tingkat kesehatan bank  umum,  (2016).  https://www.ojk.go.id/id/kanal/perbankan/regulasi/peraturan- ojk/Documents/Pages/pojk-tentang-penilaian-tingkat-kesehatan-bank- umum/SALINAN-POJK 4 Penilaian.pdf
Pandia, F. (2012). Manajemen dana dan kesehatan bank . Rineka Cipta.
Undang-undang Republik Indonesia Nomor 10 Tahun 1998 tentang Perubahan atas Undang- undang Nomor
7
Tahun 1992
tentang Perbankan, (1998). https://www.bphn.go.id/data/documents/98uu010.pdf
Sunardi, N., & Oktaviani, L. (2015). Analisis CAMEL dalam menilai tingkat kesehatan bank (Studi kasus pada subsektor perbankan yang terdaftar di BEI periode 2011-2015). Jurnal Ilmiah Ilmu Manajemen , 4 (1), 44–58. https://doi.org/10.32493/Inovasi.v4i1.p%25p.639 Wardhani,  R. (2007).  Mekanisme  corporate  governance  dalam  perusahaan  yang  mengalami permasalahan keuangan (Financially distressed firms). Jurnal Akuntansi Dan Keuangan Indonesia , 4 (1), 95–114. https://doi.org/10.21002/jaki.2007.05 Wild, J. J., Subramanyam, K. R., & Halsey, R. F. (2005). Financial statement analysis: Analisis laporan  keuangan (Y.  S.  Bachtiar  &  S.  N.  Haraha  (trans.);  8th  ed.,  Vol.  1).  Salemba Empat.
Wulandari, T., Anggraeni, L., & Andati, T. (2016). Modeling the profitability of commercial banks  in  Indonesia. Economic  Journal  of  Emerging  Markets , 8 (2),  109–119. https://doi.org/10.20885/ejem.vol8.iss2.art3