ANALISIS POTENSI RASIO CAMEL SEBAGAI INDIKATOR SINYAL KONDISI BERMASALAH BANK PERKREDITAN RAKYAT  KONVENSIONAL DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA

## Gendro Wiyono
Program Studi Magister Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Sarjanawiyata Tamansiswa
E-mail: Gw1@doctor.com

## ABSTRACT
The  study  was  conducted  to  determine  the  potential  of  camel  ratio  as  an indicator of signal problematic conditions of  Conventional Rural Bank in Yogyakarta Special  Region.  The data used   are  all  the Performance Rural Banks operating   in 4 (four)  districts  and  1  (one)  city  of    Yogyakarta,  which  is  listed  on  the  Bank  of Indonesia.  Due  dependent  variable  is  nominal  data,  then    test  of  hypothesis  is  done using  logit  regression  analysis  model.  The    results provide evidence    that:    Adequacy Capital  Ratio  (Z statistics =  -5.4477;  sig.  =  0.0000)  as  a  proxy  for  capital  potentially significant  factor as an  indicator of  signal  problematic  conditions;    Non  Performance Loan (Z Statistics = 6.3545; sig. = 0.0000) and  Depreciation Reserve of  Productive Assets (Z Statistics =  3.6966;  sig.  =  0.0002)  as  a  proxy  for  asset  quality  factor  potentially significant as an  indicator of signal problematic conditions; Profit Margin (z Statistics = - 1.3183; Sig. = 0.1874) as a proxy for management factor and Return On Assets (z Statistics = 0.1402; sig. = 0, 8884) as a proxy for earnings factor is not significant as an indicator of potentially problematic  conditions  signal; and    Loan  to Deposit  Ratio  (z Statistics =  - 4.3700;  sig.  =  0.0000)  as  a  proxy  for  liquidity  potentially  significant  factor  as  an indicator of signal problematic conditions.

## A. LATAR BELAKANG
Perkembangan Bank Perkreditan Rakyat  (BPR)    begitu  pesatnya,  sehingga BPR    berperan    mendorong  pertumbuhan ekonomi  daerah  terutama  ditingkat  bawah dan  telah  mengakar  pada  sistem  sosial ekonomi masyarakat pedesaan maupun perkotaan. Berdasarkan Undang-Undang Republik Indonesia No. 7 tahun 1992 tentang Perbankan,  sebagaimana  telah    diubah dengan  Undang-Undang No. 10 Tahun 1998, BPR  adalah  Bank  yang  melaksanakan kegiatan  usaha  secara  konvensional  atau berdasarkan  Prinsip  Syariah  yang  dalam kegiatannya  memberikan  jasa  dalam  lalu lintas pembayaran. Eksistensi BPR dimaksudkan secara khusus untuk menjangkau  masyarakat  dari  golongan
ekonomi  lemah  dan  pengusaha  kecil  baik  di pedesaan  maupun  di  perkotaan.  Dalam    hal lainnya, BPR cenderung menerapkan mekanisme  pelayanan  jasa  yang  lebih sederhana,  namun  tingkat  suku  bunga  yang lebih  tinggi,  dan  lebih  bersikap  proaktif dalam mencari nasabah dibandingkan dengan bank umum.
Dengan perbedaan karakteristik tersebut  BPR  perlu  ditinjau  secara  khusus, dimana tinjauan  terhadap bank umum belum tentu  sesuai  dengan  kondisi  BPR.  Namun demikian  seiring  dengan  perkembangannya, persaingan dan kompleksitas usaha BPR juga menghadapi risiko yang meningkat, sehingga tidak sedikit BPR yang bermasalah. Permasalahan  perbankan  di  Indonesia  antara lain disebabkan depresiasi rupiah, peningkatan  suku  bunga  Sertifikat  Bank
Indonesia  (SBI)  sehingga  menyebabkan meningkatnya  kredit  bermasalah.  Berbagai seminar  telah  dilaksanakan  menyimpulkan, antara  lain:  (1).  Semakin  meningkatnya kredit  bermasalah  perbankan;  (2)  Dampak likuidasi  bank  1  Nopember  1997  yang mengakibatkan turunnya kepercayaan masyarakat terhadap perbankan dan pemerintah,  sehingga  memicu  penarikan dana  secara  besar-besaran;  (3)  semakin menurunnya
pemodalan; (4) Ketidakmampuan  melunasi  kewajibannya karena menurunnya nilai rupiah; (5) Pelanggaran BMPK  (Batas Maksimum Pemberian  Kredit);  (6)  Modal  Bank  atau Capital  Adequacy  Ratio  ( CAR)  belum mencerminkan kemampuan riil untuk menyerap  berbagai  resiko  kerugian  dan  (7) Manajemen yang tidak profesional.
Salah  satu  pendekatan  yang  dapat digunakan  untuk  mengetahui  kinerja  bank adalah  rasio  keuangan  yang  dikenal  dengan CAMEL  yang  meliputi: Capital,  Assets quality, Management, Earnings, dan Liquidity. Dalam  prakteknya  CAMEL digunakan sebagai  indikator penilaian kesehatan  bank  umum  sebagimana  tertuang dalam  Peraturan  Bank  Indonesia  (PBI) No.6/10/PBI/2004  tanggal 12  April  2004  dan Surat  Edaran  No.6/23/DPNP  tanggal  31  Mei 2004  tentang  Sistem  Penilaian  Tingkat Kesehatan  Bank  Umum.  Khusus  untuk BPR,  ditetapkan  dengan  Surat  Keputusan Direksi Bank Indonesia. No. 30/12/KEP/DIR tanggal  30  April  1997  dan  Surat  Edaran No.30/3/UPPB  tanggal  30  April  1997 tentang Tata Cara Penilaian Tingkat Kesehatan Bank  Perkreditan  Rakyat.  Hasil  pengukuran berdasarkan  alat analisis  CAMEL  diterapkan untuk  menentukan  tingkat  kesehatan  bank yang  dikategorikan  dalam  empat  predikat
Tingkat  kesehatan  bank  dapat  dinilai menggunakan  beberapa  indikator.  Salah satu  indikator  utama  yang  sering  dijadikan dasar  penilaian  adalah  laporan  keuangan bank  yang  bersangkutan. Berdasarkan laporan keuangan  dapat  dihitung  sejumlah  rasio keuangan yang lazim dijadikan dasar penilaian
tingkat kesehatan bank. Analisis rasio keuangan  memungkinkan  pihak  manajemen untuk mengidentifikasikan perubahan- perubahan  pokok  pada trend jumlah,  dan hubungan  serta  alasan  perubahan  tersebut. Hasil  analisis  laporan  keuangan  dapat membantu  menginterpretasikan  berbagai hubungan  kunci  serta  kecenderungan  yang dapat memberikan dasar pertimbangan mengenai  potensi  keberhasilan  perusahaan  di masa  mendatang.  Informasi  tentang  posisi keuangan  perusahaan,  kinerja  perusahaan, aliran  kas  perusahaan  dan  informasi  lain yang  berkaitan  dengan  laporan  keuangan dapat diperoleh berdasarkan laporan keuangan bank.
Penelitian ini berusaha untuk mengetahui persoalan  yang  berkaitan  dengan  penilaian kinerja  bank  dilihat  dari  sinyal  kondisi bermasalah  bank  dengan  menganalisis  secara empiris  data  tentang  kinerja  bank  melalui rasio keuangannya. Konsep dasar penelitian  dikembangkan  mengacu  pada penelitian  sebelumnya  yang telah  dilakukan oleh  Widiharto  (2008)  yang  melakukan penelitian  rasio  keuangan  terhadap  prediksi kondisi bermasalah Bank Perkreditan Rakyat  di  wilayah  Jabodetabek.  Hasil penelitian  Widiharto  menemukan  bahwa Kualitas  Aset  dan Earning berpengaruh secara signifikan terhadap kondisi bermasalah Bank Perkreditan Rakyat. Sementar  itu  penelitian  Luciana  dan  Winny (2005),  Christian  (2008)  tentang  rasio-rasio keuangan sebagai indikator dalam memprediksi    potensi  kondisi  bermasalah, hasil  keduanya  tidak  terdapat  perbedaan yang  mencolok,  dimana  pada  prinsipnya bahwa  pihak  BPR  perlu  memberikan perhatian  khusu s  terhadap  likuiditas  dan rasio  aktiva  produktif  bermasalah  serta dalam rangka menghindari kondisi bermasalah.  Namun  dari  hasil  penelitian sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Tarmizi dan  Willyanto  (2003)  dengan  Sugiyanto  et al.  (2002)  terdapat  perbedaan.    Menurut Tarmizi dan Willyanto (2003)  pada periode satu  tahun  sebelum  kondisi  bermasalah, komponen  kualitas  aset,  manajemen  dan likuiditas  tidak  memiliki  pengaruh  terhadap
prediksi kondisi bermasalah  bank untuk  satu tahun yang akan datang. Sedangkan penelitian  yang  dilakukan  Sugiyanto  et  al. (2002) menyatakan bahwa komponen kualitas  aset,  manajemen, earning  power dan  likuiditas  memiliki  pengaruh  terhadap prediksi  kondisi  bermasalah  bank  untuk satu tahun yang akan datang.

## B. KAJIAN PUSTAKA
Kajian teori yang mendasari penelitian  ini  meliputi:  Rasio  Keuangan; Analisis  Rasio  CAMEL;  dan  Kondisi  BPR bermasalah.

## 1. Rasio Keuangan
Rasio  keuangan  adalah  bentuk hubungan  antara  dua  data  keuangan yang  dinyatakan  dalam  perbandingan matematis.  Rasio  keuangan  bertujuan untuk menyederhanakan informasi yang menggambarkan hubungan antara pos  tertentu  dengan  pos  lainnya  yang mempunyai  hubungan  relevan  dan signifikan  (Harahap,  1999).    Rasio keuangan  merupakan  instrumen  analisis prestasi  perusahaan  yang  menjelaskan berbagai  hubungan  dan  indikator keuangan, yang ditujukan untuk menunjukkan  perubahan  dalam  kondisi keuangan  atau  prestasi  operasi  di  masa lalu  dan  membantu   men ggambarkan trend  pola  peru bahan tersebut,  untuk kemudian  menunjukkan    resiko  dan peluang  yang  melekat  pada  perusahaan yang bersangkutan (Helfert, 1991).
Namun demikian analisis rasio keuangan  ju ga  memiliki  k eterbatasan yang perlu diperhatik an pada saat digunakan.  Keterbatasan  tersebut antara  lain: (1) Kesulitan dalam memilih rasio yang tepat dan  dapat  digunakan  untuk  kepentingan pemakainya;  (2)  Keterbatasan  yang  dimiliki akuntansi  atau  laporan  keuangan  ju ga menjadi keterbatasan dalam men ggunak an  rasio;  (3)  Tidak  tersedianya data  untuk  menghitung  rasio  dan  (4) Perbedaan  teknik  atau  standar  akuntansi yang digunakan  dari  setiap  perusahaan  yang  akan dianalisis.

## 2. Rasio CAMEL
Rasio keuangan perbankan dapat diidentifikasikan dengan menggunakan unsur Capital,  Assets quality, Management,
Earnings dan
Liquidity (CAMEL) . Pemanfaatan  rasio  keuangan  dalam  menilai kondisi  keuangan  telah  diterapkan  oleh Bank  Indonesia  dalam  menilai  tingkat kesehatan  bank  sebagaimana  dituangkan dalam Surat Keputusan Direksi Bank
Indonesia No. 30/12/KEP/DIR tentang Tatacara  Penilaian  Tingkat  Kesehatan  Bank Perkreditan  Rakyat  dan  Surat  Edaran  Bank Indonesia  No.  30/3/UPPB  tentang  Tatacara Penilaian Tingkat Kesehatan Bank
Perkreditan  Rakyat  (BI,  1997).  Alat  analisis yang  digunakan  untuk  mengukur  kinerja tersebut bersumber dari indikator CAMEL.
a. CAMEL Rating System Bank dikatakan sehat (tidak bermasalah)  apabila  indikator indikator yang  menunjukkan  kinerja  suatu  bank menunjukkan  nilai  yang  baik.  Berdasarkan Surat Edaran Bank Indonesia Nomor 30/3/UPPB  tanggal  30  April  1997  tentang
Tata  Cara  Penilaian  Tingkat  Kesehatan  Bank Perkreditan Rakyat, penilaian tingkat kesehatan dilakukan dengan melihat faktor faktor: Capital (Permodalan), Asset quality (Kualitas Aset), Management
(Manajemen), Earnings
(Kemampuan
mencetak laba) dan Liquidity (Likuiditas) atau biasa disingkat dengan CAMEL.

## b. Rasio CAMEL
Dalam  kamus  Perbankan  (Institut Bankir  Indonesia,  1999),  CAMEL  adalah aspek  yang  paling  banyak  berpengaruh terhadap kondisi keuangan bank.  Perumusan faktor-faktor CAMEL yang dimaksud seperti berikut.
1) Aspek  Permodalan :  Penilaian  aspek permodalan  bank  lebih  dimak su dkan untuk  mengetahui bagaimana atau berapa modal bank tersebut telah memadai untuk menunjang  kebutuhannya.  Kecukupan modal  dalam  model  CAMEL  dihitu ng dengan menggunakan rasio CAR ( Capital Adequacy Ratio )  berikut ini.

## (SEBI  No. 8/18/PBI/2006)
2) Aspek  Kualitas  Aset :  Menunjukkan kualitas  aset  sehubungan  dengan  risiko kredit  yang  dihadapi  bank  akibat pemberian  kredit  dan  investasi  dana
bank  pada  portofolio  yang  berbeda. Penilaian  didasarkan  dua    rasio  berikut ini.
(SEBI  No. 30/33/UPPB/4. 1997)
(SEBI  No. 30/33/UPPB/4. 1997)
3) Aspek Manajemen : Aspek ini diartikan sebagai kemampuan manajemen perusahaan perbankan dalam mengendalikan  operasinya  ke  dalam
maupun  keluar. Aspek  manajemen dalam  penelitian  ini  dinilai  berdasarkan rasio  laba  bersih  terhadap  pendapatan operasi ( profit margin ).
(PBI No. 8/18/PBI/2006)
4) Aspek  Earnings :  Analisis  rentabilitas dimaksudkan untuk mengukur kemampuan  bank  untuk  menetapkan harga  yang  mampu  menutup  seluruh biaya.  Laba  memungkinkan  bank  untuk bertumbuh. Laba yang dihasilkan
secara  stabil  akan  memberikan  nilai tambah. Aspek rentabilitas dalam penelitian  ini  dinilai  berdasarkan  dua rasio  yakni  rasio  laba  sebelum  pajak terhadap total aktiva (ROA).
AKTIVA TOTAL PAJAK SEBELUM LABA ROA (SEBI  No. 30/33/UPPB/4. 1997) 5) Aspek Likuiditas : Analisis likuiditas dimaksudkan  untuk  mengukur  seberapa besar  kemampuan  bank  tersebut  mampu membayar  utang-utangnya  dan  membayar kembali  kepada  deposannya  serta  dapat memenuhi permintaan kredit yang
diajukannya  tanpa  terjadi  penangguhan. Penilaian  aspek  likuiditas ini  didasarkan  pada rasio kredit terhadap dana yang diterima (BI, 1997).  Aspek  ini  dinilai  berdasarkan  rasio Loan to Deposit Ratio (LDR) berikut ini.
3. Kondisi Bermasalah
Supardi  dan  Sri  Mastuti  (2003)
menyatakan  bahwa  manajemen  cukup sering mengalami kegagalan dalam membesarkan    perusahaan.    Akibatnya, prospek  perusahaan  menjadi  tidak  sehat (bermasalah). Pada situasi demikian, pemilik  dan  manajemen  berusaha  keras memutar arah organisasi. Kondisi bermasalah dapat mengarah pada kebangkrutan ( bankruptcy ).
Luciana  dan  Winny  (2005)  meneliti rasio
CAMEL terhadap
kondisi
bermasalah lembaga
perbankan. Penelitiannya  menghasilkan  bahwa  dari  11 rasio  keuangan  CAMEL  yang  digunakan yaitu  CAR,  ATTM,  APB,  NPL,  PPAP, ROA,  ROE,  NIM,  BOPO,  LDR,  adalah rasio-rasio yang memiliki perbedaan signifikan antara bank-bank kategori
bermasalah  dan  tidak  bermasalah  periode 2000-2002. Hasil
penelitiannya menghasilkan  kesimpulan  bahwa  rasio  yang berpengaruh  signifikan  terhadap  prediksi kondisi  bermasalah  bank-bank  swasta nasional  di  Indonesia  adalah  rasio  CAR dan BOPO.
Sugiyanto et al. (2002) yang menggunakan variabel Permodalan, Kualitas  Aset,  Manajemen, Earning  Power dan Likuiditas mengatakan bahwa
kekuatan permodalan tidak memiliki hubungan terhadap prediksi kondisi bermasalah  bank  untuk  satu  tahun  maupun dua  tahun  yang  akan  datang,  sedangkan kualitas  aset,  manajemen, earning power dan likuiditas memiliki hubungan terhadap prediksi  kondisi  bermasalah  bank  untuk  satu tahun maupun dua tahun yang akan datang.
Indira  (2002)  dalam  penelitiannya menyatakan bahwa kekuatan dalam ketepatan memprediksi cenderung  meningkat  dari  dua ke  satu  tahun  sebelum  bangkrut  untuk kondisi bermasalah 1997.
Berdasarkan  atas  penjelasan  tersebut diatas,  selanjutnya  indikator  dari  sinyal kondisi  bermasalah  BPR  Konvensional yang ada di wilayah Yogyakarta adalah:
BPR  Konvensional    yang    mengalami kerugian triwulanan dan atau berturut-turut
sejak  Triwulan  II/2011  s/d  Triwulan II/2012.
BPR  Konvensional    yang  memiliki  CAR kurang dari 4% (BI, 1997).
BPR  Konvensional    yang  memiliki  NPL diatas  persyaratan  Bank  Indonesia  yaitu lebih dari 5%.
Data penelitian ini menggunakan laporan  keuangan  triwulanan  merujuk  pada hasil  penelitian  Indira  (2002),  dimana kekuatan  memprediksi  cenderung  meningkat dalam jangka waktu yang lebih pendek.

## C. KERANGKA PIKIR DAN PENGEMBANGAN HIPOTESIS
Berdasarkan    kajian  teoritis  dan penelitian  yang  berkembang,  selanjutnya Kerangka  Pikir  dapat  digambarkan  dalam skema berikut ini.
Gambar 1:   Kerangka Pikir
Berdasarkan  kerangka    tersebut, maka  hipotesis  yang  dikembangkan  sebagai berikut:

## Pengaruh    Capital  Adequacy  Ratio terhadap Kondisi Bermasalah
Bank  Indonesia  (2006)  menyatakan bahwa  permodalan  berpengaruh  negatif terhadap  kondisi  bermasalah.  Hal  ini didukung  oleh  Luciana  dan  Winny  (2005) dari  hasil penelitiannya menemukan  bahwa rasio  CAR  berpengaruh  negatif,  artinya semakin  rendah  rasio  ini  maka  semakin besar  kemungkinan  suatu  bank  dalam kondisi  bermasalah,  diketahui  juga  bahwa pengaruh  rasio  CAR  terhadap  kondisi bermasalah adalah signifikan. Dengan pengertian  lain  bahwa  CAR  berpotensi sebagai  indikator  sinyal  kondisi  bermasalah.
Atas  dasar  hal  tersebut,  maka  hipotesis yang dikembangkan yaitu:
H1:  Rasio  CAR  berpengaruh  negatif terhadap kondisi bermasalah
Pengaruh  Assets  Quality  Terhadap Kondisi Bermasalah
Hasil  penelitian  sebelumnya  yang dilakukan  oleh  Luciana  dan  Winny  (2005) menyatakan  bahwa  rasio  Aktiva  Produktif Bermasalah  (NPL)  berpengaruh  terhadap kondisi bermasalah, tetapi tidak signifikan. Sedangkan rasio PPAP terhadap  Aktiva  Produktif  mempunyai pengaruh  positif  tetapi  tidak  signifikan, artinya  semakin  tinggi  rasio  ini  maka semakin  besar  kemungkinan  suatu  bank dalam  kondisi  bermasalah.  Sugiyanto  et  al. menyatakan  bahwa  kondisi  bermasalah suatu  bank  secara  nyata  tergantung  oleh Kualitas  Aset suatu  bank. Hasil penelitian di atas mendukung Bank Indonesia (2006) yang menyatakan bahwa
Asset
Quality berpengaruh positif terhadap kondisi bermasalah.  Dengan  pengertian  lain  bahwa NPL  &  PPAP  sebagai  factor  kualitas  aset berpotensi  sebagai  indikator  sinyal  kondisi bermasalah.  Atas  dasar  hal  tersebut,  maka hipotesis yang dikembangkan yaitu:
H2a:  Rasio  aktiva produktif bermasalah terhadap  total  aktiva    produktif berpengaruh terhadap kondisi bermasalah.
H2b:  Rasio  PPAP  yang  telah  dibentuk terhadap  total  aktiva  produktif berpengaruh terhadap kondisi bermasalah.
Pengaruh  Management  Terhadap Kondisi Bermasalah
Bank  Indonesia  (2006)  menyatakan bahwa  aspek  manajemen  yang  di  proksi dengan Profit  Margin berpengaruh  negatif terhadap kondisi bermasalah. Hasil penelitian Sugiyanto et al. (2002) menemukan  bahwa komponen manajemen yang  diproksi  dengan profit  margin
menunjukkan  pengaruh  negatif  terhadap kondisi  bermasalah  suatu  bank.    Artinya semakin  rendah profit  margin menyababkan prediksi  kondisi  bermasalah  semakin  tinggi. Dengan pengertian lain bahwa Profit  Margin berpotensi  sebagai  indikator  sinyal  kondisi bermasalah.  Atas  dasar  hal  tersebut,  maka hipotesis yang dikembangkan yaitu:
H3:  Profit  margin  berpengaruh  negatif terhadap prediksi
kondisi
bermasalah.

## Pengaruh  Earnings  Terhadap  Kondisi Bermasalah
Secara teoritis ROA berpengaruh negatif terhadap prediksi kondisi bermasalah, artinya semakin  rendah  rasio  ini  maka  semakin  besar kemungkinan  suatu  bank  dalam  kondisi bermasalah.  Walaupun  penelitian  sebelumnya menemukan  pengaruh  yang  tidak  signifikan seperti  yang  telah  ditemukan  oleh  Luciana dan  Winny  (2005).  Dengan  pengertian  lain bahwa  ROA  berpotensi  sebagai  indikator sinyal  kondisi  bermasalah.  Atas  dasar  hal tersebut, maka hipotesis yang dikembangkan yaitu:
H4: ROA  berpengaruh negatif terhadap prediksi kondisi bermasalah Pengaruh Liquidity Terhadap Kondisi Bermasalah
Hasil  penelitian  Tarmizi  dan  Willyanto (2003) menemukan bahwa komponen likuiditas  untuk  periode  satu  tahun  tidak memiliki pengaruh terhadap prediksi kondisi bermasalah. Sementara itu, menurut Sugiyanto et al. (2002) komponen likuiditas  memiliki  pengaruh  terhadap kondisi  bermasalah  suatu  bank.  Aspek likuiditas  dalam  penelitian  ini  diukur melalui Loan to Deposit ratio (LDR) yang merupakan  perbandingan  antara  total kredit  dengan  dana  pihak  ketiga.  Dengan pengertian  lain  bahwa  LDR  berpotensi sebagai  indikator  sinyal  kondisi  bermasalah. Atas  dasar  hal  tersebut,  maka  hipotesis yang dikembangkan yaitu:
H5:  LDR berpengaruh terhadap
prediksi kondisi bermasalah

## D. METODE PENELITIAN
Populasi  yang  menjadi  jangkauan penelitian  ini  adalah  BPR  yang  berada  di wilayah  Daerah  Istimewa  Yogyakarta (DIY). Pemilihan ini didasari pertimbangan  bahwa  di  wilayah  tersebut terdapat  banyak  BPR  yang  tersebar  di kabupaten dan kota dan di ibu kota propinsi, dengan  modal  relatif  kecil  sampai  yang bermodal  besar.  Dengan  demikian  hasil
penelitian ini diharapkan dapat mencerminkan kondisi BPR secara menyeluruh.  Dari  populasi  sebanyak  54 BPR  di  wilayah  DIY,  ditentukan  sampel penelitian secara sensus.
1. Variabel Penelitian dan Difinisi Operasional Variabel Penelitian beserta difinisi operasional dan perumusannya seperti nampak pada tabel berikut ini.
Tabel 1:  Kisi-Kisi Variabel Penelitian
ASPEK VARIABEL DEFINISI RUMUS/PROKSI CAR CA R menunjukkan kemampuan permodalan  bank,  atau  dapat  diartikan sejauh  mana  penurunan  Asset  Bank  masih dapat  ditutup  oleh Equity bank  yang tersedia,  semakin  tinggi  CAR  semakin baik kondisi sebuah bank. RISIKO MENURUT TERTIMBANG AKTIVA BANK MODAL CAR
(PBI No. 8/18/PBI/2006). KUALITAS AKTIVA-1 Menunjukkan    seberapa  besar  porsi  Aktiva Produktif  Bermasalah terhadap Total Aktiva Produktif  (NPL).
PRODUKTIF AKTIVA TOTAL BERMASALAH PRODUKTIF AKTIVA 1 AKTIVA KUALITAS KUALITAS
AKTIVA-2 Me nu nju kk a n  be s a r ny a   Pe n yis iha n Pe n gha p us a n A k tiva Pr od uktif
( PP A P)   ya ng  dib e ntu k  te r ha da p T ota l  A k tiva   Pro du ktif .
PRODUKTIF AKTIVA TOTAL DIBENTUK YANG PPAP 2 AKTIVA KUALITAS
PROFIT MARGIN Menunjukkan      persentase  laba  bersih  yang diperoleh  terhadap pendapatan operasi. OPERASI PENDAPATAN BERSIH LABA MARGIN PROFIT ROA
RO A  merupakan  ke ma mpua n  dari modal  yang  diinvestasikan  ke  dalam seluru h aktiva perusahaan untuk menghasilkan keuntungan. ROA menggunakan laba sebagai salah satu cara untuk menilai efektivitas dalam penggunaan  aktiva  perusahaan  dalam menghasilkan  laba.  Se makin  tinggi  laba yang  dihasilkan,  maka  semakin  tinggi pula ROA ASET TOTAL RATA - RATA PAJAK SEBELUM LABA ROA (SEBI No: 6/23/DPNP) LDR (Eksogen) LD R me nya tak a n  se be ra pa  ja u h kemampuan  bank  dalam  membayar kembali  penarikan  dana  yang  dilakukan de p os a n de nga n me n ga nda lk a n
kr e dit ya n g dib e rik a n s e ba ga i s u mbe r   likuiditasnya KETIGA PIHAK DANA TOTAL KREDIT TOTAL LDR (SEBI No: 7/10/DPNP)
Martin  (1995)  dalam  Supardi  dan  Sri Mastuti  (2003)  menyatakan  bahwa  kondisi bermasalah  sebagai  suatu    kegagalan  yang terjadi pada sebuah perusahaan didefinisikan dalam    pengertian  kegagalan  ekonomi  atau kegagalan keuangan .
1. BPR  Konvensional    yang    mengalami  kerugian triwulanan  dan  atau  berturut-turut  sejak  Triwulan II/2011 s/d  Triwulan II/ 2012.
2. BPR Konvensional  yang  memiliki CAR kurang dari 4% (BI, 1997).
3. BPR  Konvensional    yang  memiliki  NPL  diatas persyaratan Bank Indonesia yaitu lebih dari 5%.

## 2. Teknik Analisis
Teknik analisis yang dilakukan meliputi  Uji  Asumsi  Klasik  atau  Uji Prasyarat,  Analisis  Deskriptif,  dan  Analisis Inferensial.
a. Uji Prasyarat
Uji  asumsi  klasik  atau  uji  prasyarat dibutuhkan  karena  penelitian  menggunakan metode  parametrik  Regresi.  Uji  asumsi klasik  ini  meliputi:  Uji  Normalitas,  Uji multikolinearitas,  dan Uji Heterokedastisitas, dan Uji Autokorelasi berikut ini.
b. Analisis Deskriptif
Analisis  deskriptif  adalah  statistik  yang digunakan    untuk  menganalisa  data  dengan cara  mendiskripsikan  atau  menggambarkan data  yang  telah  terkumpul  sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk digeneralisasikan.    Statistik  deskriptif  dalam penelitian  ini  disajikan  dalam  bentuk  tabel, grafik, perhitungan mean, nilai minimum dan maksimum.
c. Analisis Inferensial
Analisis  inferensial pada  hakekatnya adalah melakukan  pengujian  terhadap  Hipotesis yang  dibangun,  untuk  mengetahui  apakah variabel  bebas  (rasio  CAMEL)  berpengaruh (menjadi sinyal) terhadap kondisi bermasalah  BPR.  Untuk  melakukan  analisis ini,    variabel  terikatnya  merupakan  data nominal, maka model  analisis yang digunakan adalah model Regression Logistic (Ghozali,  2002).  Regresi  logistik digunakan  karena  lebih  baik  daripada analisis  diskriminan  Hair  et  al.  (1995).
Pertama,
analisis
diskriminan mengandalkan  pada  ketelitian  pertemuan asumsi normalitas multivariat dan kesamaan  varian-kovarian  matrik  semua kelompok, dimana situasi ini sulit ditemukan.  Kedua,  bahkan  jika  asumsi  ini ditemukan, banyak peneliti lebih menyukai logit  analisis  karena  logit  analisis  sa ma dengan  regresi  dengan  uji  statistik strigh tfor wa rd ,  da n  metod e  regr esi lo gistik  memilik i  kema mpu a n  u ntuk menggabungkan pengaruh non linear. Regresi  logistik  sama  dengan  diskriminan analisis,  namun  dapat  lebih  tepat  digunakan dalam  kondisi-kondisi  tertentu,  seperti  data tidak  normal,  terdapat  multikolinearitas antar  variabel  independen  dan  pelanggaran asumsi  klasik  yang.    Untuk  melakukan  uji pengujian hipotesis ini menggunakan bantuan software  Eviews Model  umum  dari persamaan  regresi  logistic  dengan link function logit seperti berikut ini.
Dimana: 0 =  Konstanta; i =  Koefisien;    X i =  Prediktor; j =  Probabilitas covariate ke- j mempunyai response  =  1  (Tidak  bermasalah);  dari  response  regresi    logistic  biner  yang  mempunyai  nilai:    1=Kondisi  bermasalah;  0= Kondisi tidak bermasalah

## E. ANALISIS  DATA
Gambaran  secara  garis  besar  statistik deskripsi  setiap  variabel  penelitian  dari    54
BPR  tersebut,  seperti  terlihat  pada  tabel dibawah ini. Tabel 2:  Statistik Deskriptif DE SKRIPSI AR PL PAP M OA DR ME AN 6.94 .71 .22 .52 .94 9.25 MI NIMUM .01 .29 .71 43.81 8.88 2.52 MA XIMUM 6.10 9.32 .73 0.91 .09 06.33 OB SERVASI 4 4 4 4 4 4
Sumber: Data mentah diolah dengan Eviews (terlampir)
Berdasarkan data dan hasil perhitungan  statistik  deskriptif  tersebut, selanjutnya  dapat  dilakukan  analisis  untuk
setiap  masing-masing  variabel  independen sebagai berikut:

## 1. Capital Adequacy Ratio (CAR)
Kondisi  CAR  dari  54  BPR  yang  ada  di  wilayah  Daerah  Istimewa  Yogyakarta divisualisasikan pada grafik dibawah ini.

## Gambar 2: Grafik CAR
Rata-rata  CAR  seperti  pada  Tabel 4.1  tercatat  sebesar  16,94%.    Berdasarkan kondisi  tersebut,  maka  dapat  diketahui bahwa BPR yang  memiliki CAR  diatas rata- rata  sebanyak  21  BPR  atau  sebesar  38,89%. Selebihnya  33  BPR  atau  sebesar  61,11% memiliki  CAR  dibawah  rata-rata.  CAR tertinggi  46,10%  merupakan  kinerja  PT.
BPR.
Nusumma Tempel (Sleman), sedangkan terendah 7,01% PT. BPR Mataram Mitra Manunggal (Kota Yogya).
2. Non Performance Loan (NPL)
Kondisi NPL dari 54 BPR yang ada di  wilayah  Daerah  Istimewa  Yogyakarta divisualisasikan pada grafik dibawah ini.

## Gambar 3: Grafik NPL
Rata-rata  NPL  seperti  pada  Tabel 4.1  tercatat  sebesar  7,71%.    Berdasarkan kondisi  tersebut,  maka  dapat  diketahui bahwa  BPR  yang  memiliki  NPL  diatas  rata- rata  sebanyak  17  BPR  atau  sebesar  31,48%. Selebihnya  37  BPR  atau  sebesar  68,52% memiliki  NPL  dibawah  rata-rata.  NPL tertinggi  29,32%  merupakan  kinerja  PT.
BPR.  Redjo  Bawono  (Sleman),  sedangkan terendah  0,29%  PT.  BPR  Bank  Sleman (Sleman).
3. Penyisihan Penghapusan Aktiva
produktif (PPAP)
Kondisi  PPAP  dari  54  BPR  yang ada di  wilayah  Daerah  Istimewa Yogyakarta divisualisasikan pada grafik dibawah ini.

## Gambar 4: Grafik PPAP
Rata-rata  PPAP  seperti  pada  Tabel 4.1  tercatat  sebesar  2,22%.    Berdasarkan kondisi  tersebut,  maka  dapat  diketahui bahwa BPR yang memiliki PPAP diatas rata- rata  sebanyak  22  BPR  atau  sebesar  40,74%. Selebihnya  32  BPR  atau  sebesar  59,26%
memiliki  PPAP  dibawah  rata-rata.  PPAP tertinggi 6,73%  merupakan kinerja PT. BPR. Arto  Makmur  (Sleman),  sedangkan  terendah 0,71%  PT. BPR Arta Parama (Bantul).

## 4. Profit Margin (PM)
Kondisi  PM  dari  54  BPR  yang  ada di  wilayah  Daerah  Istimewa  Yogyakarta divisualisasikan  pada  grafik  dibawah  ini .

## Gambar 5: Grafik PM
Rata-rata PM  seperti pada Tabel 4.1 tercatat  sebesar 7,52%.  Berdasarkan kondisi tersebut,  maka  dapat  diketahui  bahwa  BPR yang  memiliki  PM  diatas  rata-rata  sebanyak 34 BPR atau sebesar 62,96%.  Selebihnya 20 BPR  atau  sebesar  37,04%  memiliki  PM dibawah  rata-rata.  PM  tertinggi  30,91% merupakan  kinerja  PT.  BPR.  Artha  Mlati
Indah  (Sleman),  sedangkan  terendah  - 43,81%  PT. BPR Tandu Artha (Bantul).

## 5. Return On Assets (ROA)
Kondisi  ROA  dari  54  BPR  yang ada di  wilayah  Daerah  Istimewa Yogyakarta divisualisasikan pada grafik dibawah ini.
Gambar 6: Grafik ROA
Rata-rata  ROA  seperti    pada  Tabel 4.1  tercatat  sebesar  1,94%.    Berdasarkan kondisi  tersebut,  maka  dapat  diketahui bahwa BPR yang memiliki ROA  diatas rata- rata  sebanyak  36  BPR  atau  sebesar  66,67%. Selebihnya  18  BPR  atau  sebesar  33,33% memiliki  ROA  dibawah  rata-rata.  ROA
tertinggi 8,09%  merupakan kinerja PT. BPR. Artha  Mlati  Indah  (Sleman),  sedangkan terendah  -8,88%    PT.  BPR  Tandu  Artha (Bantul).
6. Loan Deposit Ratio (LDR)
Kondisi  LDR  divisualisasikan  pada grafik dibawah ini.

## Gambar 7: Grafik LDR
Rata-rata  LDR  seperti  pada  Tabel 4.1  tercatat  sebesar  79,25%.    Berdasarkan kondisi  tersebut,  maka  dapat  diketahui bahwa BPR  yang  memiliki  LDR  diatas rata- rata  sebanyak  32  BPR  atau  sebesar  59,26%. Selebihnya  22  BPR  atau  sebesar  40,74%
memiliki  LDR  dibawah  rata-rata.  LDR tertinggi  106,33%  merupakan  kinerja  PT. BPR. Bhumi Karya Pala (Sleman),
sedangkan  terendah  32,52%    PT.  BPR  Bina Arta Swadaya (Bantul).

## 7. Kondisi Bermasalah
Sinyal kondisi bermasalah dari  BPR yang  ada  di  wilayah  Daerah  Istimewa Yogyakarta  seperti  Nampak  pada  grafik dibawah ini.

## Gambar 8: Grafik Kondisi Bermasalah
Dari 54 BPR yang ada, sebanyak 42 BPR  atau  sebesar  77,78  %  dalam  kondisi tidak  bermasalah,  selebihnya  sebanyak  12 BPR  atau  sebesar  22,22  %  menunjukkan sinyal kondisi bermasalah.

## F. Uji Asumsi Klasik
Penelitian  ini  menggunakan alat  analisis regresi, oleh karena itu memerlukan dipenuhinya  berbagai  asumsi  agar  model dapat  digunakan  sebagai  alat  prediksi  yang baik.  Adapun  asumsi  yang  akan  diuji meliputi masalah: Normalitas, Multikolinearitas,  Heterokedastisitas,  dan Autokorelasi.

## 1. Uji Normalitas
Untuk  menguji  distribusi  normalitas data,  menggunakan  koefisien  Jarque-Bera yang    diproses  dengan software  Eviews.
Apabila  nilai  koefisien  Jarque-Bera  < 2 (0,05; n-2) maka data berdistribusi normal. Berdasarkan uji normalitas dengan menggunakan output Eviews , diperoleh  hasil seperti tabel berikut ini.
Tabel  3:  Hasil Uji Normalitas Variabel Koefisien Jarque-Bera Kondisi CAR 150,02 Normal NPL 78,86 Normal PPAP 10,28 Normal PM 181,29 Normal ROA 290,30 Normal LDR 7,79 Normal Sumber: Output Eviews terlampir Dari hasil output pada tabel diatas, dapat disimpulkan bahwa semua variabel  penelitian  berdistribusi  normal, berdasarkan  kriteria  bahwa  koefisien Jarque-Bera  dari  semua  variabel  berada dibawah 2 Tabel  sebesar  307,18
( 2 (0,05; n=268).
2. Uji Multikolinearitas
Untuk menguji ada tidaknya multikolinearitas,  dengan  menghitung koefisien korelasi antar variabel independen.
Apabila koefisiennya rendah, maka tidak terdapat multikolinearitas (Winarno, 2009). Berdasarkan
uji multikolinearitas dengan  menggunakan output  Eviews , diperoleh  hasil  matrix  korelasi  sebagian besar bernilai kecil seperti tabel dibawah ini,  meskipun  ada  beberapa  diantaranya yang koefisien korelasinya relative besar namun masih dibawah 0,70.
Tabel  4:  Hasil Uji Multikolinearitas (Matriks Korelasi)

## JURNAL AKUNTANSI. VOL.1 NO.1 JUNI 2013
3. Uji Heterokedastisitas
Untuk  menguji  ada  tidaknya  masalah heterokedastisitas,  dilakukan uji  Glejser menggunakan software  Eviews. Apabila koefisien variabel independen tidak signifikan    atau  t hitung <  t tabel ,    maka  dapat disimpulkan tidak ditemukan masalah heterokedastisitas. Nilai t tabel diperoleh 2,2254  (Prob=0,025  [dua  sisi];  DF=268).
Berdasarkan uji
heterokedastisitas menggunakan  metode  Glejser,  diperoleh output Eviews seperti tabel berikut ini.
Tabel 5: Hasil Uji Heterokedastisitas
Variabel Dependen t hitung Prob. CAR 1,3193 0,1882 NPL -1,3967 0,1637 PPAP 1,1752 0,2409 PM 0,0925 0,9264 ROA 0,9001 0,3689 LDR -0,412 0,6790 Sumber: Output Eviews terlampir
Sebagaimana tabel diatas, semua variabel  memiliki t hitung <  t tabel (2,2696), oleh karena  itu  dapat diduga  antarvariabel
independen tidak terjadi persoalan heterokedastisitas. 4. Uji Autokorelasi Untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi, metode pengujian yang digunakan adalah Uji Durbin-Watson dengan ketentuan:
a. Jika DW  lebih kecil dari  dL atau  lebih besar  dari  (4-dL),  maka  dalam  hal  ini terjadi autokorelasi.
b. Jika  DW  terletak    antara  dU  dan  (4 - dU), artinya tidak terjadi autokorelasi
c. Jika  DW  terletak  antara  dL dan  dU atau diantara (4-dU)  dan (4-dL), artinya  tidak  menghasilkan  kesimpulan yang pasti.
Gambar 9: Daerah Penerimaan Uji Durbin Watson
Selanjutnya  berdasarkan  gambar  diatas, maka  menghasilkan  kesimpulan  tidak  tidak terjadi autokorelasi.

## G. Uji Hipotesis
Uji  hipotesis  dilakukan  dengan model regression Logistic menggunakan bantuan software Eviews 6. Berdasarkan output Eviews, diperoleh  hasil  seperti tabel berikut ini.
Tabel 6: Uji Hipotesis Hipotesis Coefficient Z-Statistik Prob. Hasil H1: Pengaruh CAR Terhadap Masalah -1,4373 -5,4477 0,0000 Terbukti H2a: Pengaruh NPL Terhadap Masalah 5,7285 6,3545 0,0000 Terbukti H2b: Pengaruh PPAP Terhadap Masalah 1,1913 3,6966 0,0002 Terbukti H3: Pengaruh PM Terhadap Masalah -0,5012 -1,3183 0,1874 Tidak H4: Pengaruh  ROA Terhadap Masalah 0,0577 0,1402 0,8884 Tidak H5: Pengaruh  LDR  Terhadap Masalah -1,5243 -4,3700 0,0000 Terbukti
Berdasarkan  tabel  4.6  diatas,  selanjutnya  dapat  dijelaskan  Potensi  Rasio  Keuangan CAMEL  sebagai  indikator  sinyal  kondisi  bermasalah  BPR  di  wilayah  Daerah  Istimewa Yogyakarta, sebagai berikut ini.

## 1. Pengaruh  CAR  Terhadap  Sinyal Kondisi  Bermasalah
Pengaruh Capital Adecuacy  Ratio
(CAR)  terhadap  sinyal  kondisi  bermasalah
Bank  Perkreditan  Rakyat  di  wilayah  Daerah Istimewa  Yogyakarta,  berdasarkan  Tabel 4.6 diatas dapat diketahui bahwa rasio  CAR tiga bulan sebelumnya berpengaruh secara signifikan terhadap sinyal kondisi
bermasalah pada Bank Perkreditan Rakyat di DIY. Hal ini ditunjukkan  oleh  Prob. 0,0000
.    Dengan  demikian dapat  dikemukakan  bahwa  semakin  rendah rasio  CAR  maka  semakin  tinggi  sinyal potensi  Bank  Perkreditan  Rakyat  berada dalam kondisi bermasalah, sebaliknya semakin  tinggi  CAR,  maka  potensi  kondisi bermasalah semakin rendah.

## 2. Pengaruh NPL
Terhadap Sinyal Kondisi Bermasalah
Pengaruh Non Performance Loan Ratio (NPL)  terhadap  sinyal  kondisi  bermasalah Bank  Perkreditan  Rakyat  di  wilayah  Daerah Istimewa  Yogyakarta,  berdasarkan  Tabel  4.6 diatas dapat diketahui bahwa NPL tiga bulan sebelumnya  berpengaruh  secara  signifikan terhadap  sinyal  kondisi  bermasalah  pada Bank  Perkreditan  Rakyat  di  DIY.  Hal  ini ditunjukkan    oleh    Prob.  0,0000  lebih  kecil . Dengan demikian dapat dikemukakan  bahwa  semakin  rendah  rasio NPL    maka  semakin  rendah  sinyal  potensi Bank  Perkreditan  Rakyat  berada  dalam kondisi  bermasalah,  sebaliknya  semakin tinggi NPL, maka potensi kondisi bermasalah juga  semakin tinggi.
3. Pengaruh  PPAP    Terhadap  Sinyal
Kondisi Bermasalah Pengaruh Penyisihan Penghapusan
Aktiva  produktif (PPAP)  terhadap  sinyal kondisi  bermasalah Bank Perkreditan Rakyat di  wilayah  Daerah  Istimewa  Yogyakarta, berdasarkan Tabel  4.6  diatas  dapat  diketahui bahwa  PPAP    tiga  bulan  sebelumnya berpengaruh  secara  signifikan  terhadap sinyal  kondisi  bermasalah  pada  Bank Perkreditan  Rakyat  di  DIY.  Hal  ini ditunjukkan    oleh    Prob.  0,0000  lebih  kecil . Dengan demikian dapat dikemukakan    bahwa  semakin  rendah  rasio PPAP  maka  semakin  rendah  sinyal  potensi Bank  Perkreditan  Rakyat  berada  dalam kondisi  bermasalah,  sebaliknya  semakin tinggi PPAP, maka potensi kondisi bermasalah juga  semakin tinggi.
4. Pengaruh PM Terhadap Sinyal Kondisi Bermasalah
Pengaruh Profit  Margin (PM)  terhadap sinyal  kondisi  bermasalah  Bank  Perkreditan Rakyat di wilayah Daerah Istimewa Yogyakarta,  berdasarkan  Tabel  4.6    diatas dapat  diketahui  bahwa  PM  tiga  bulan sebelumnya tidak berpengaruh secara signifikan terhadap sinyal kondisi
bermasalah pada Bank Perkreditan Rakyat di DIY.      Hal  ini  ditunjukkan    oleh    Prob. 0,1874
5. Pengaruh ROA Terhadap Sinyal Kondisi Bermasalah Pengaruh Return  On  Assets (ROA) terhadap  sinyal  kondisi  bermasalah  Bank Perkreditan  Rakyat  di  wilayah  Daerah Istimewa  Yogyakarta,  berdasarkan  Tabel  4.6 diatas dapat diketahui bahwa ROA tiga bulan sebelumnya tidak berpengaruh secara signifikan terhadap sinyal kondisi bermasalah pada Bank Perkreditan Rakyat di DIY.      Hal  ini  ditunjukkan    oleh    Prob. 0,8884 Prob. 0,0000
6. Pengaruh
LDR Terhadap Sinyal Kondisi Bermasalah
Pengaruh Loan  to Deposit  Ratio (LDR) terhadap  sinyal  kondisi  bermasalah  Bank Perkreditan  Rakyat  di  wilayah  Daerah Istimewa  Yogyakarta,  berdasarkan  Tabel 4.6 diatas  dapat  diketahui  bahwa  LDR    tiga bulan  sebelumnya    berpengaruh  secara signifikan terhadap sinyal kondisi bermasalah pada Bank Perkreditan Rakyat di DIY. Hal ini ditunjukkan  oleh  Prob. 0,0000. Dengan  demikian  dapat dikemukakan bahwa semakin  rendah  rasio  LDR    maka  semakin tinggi  sinyal  potensi  Bank  Perkreditan Rakyat  berada  dalam  kondisi  bermasalah, sebaliknya  semakin  tinggi  LDR,  maka potensi kondisi bermasalah semakin rendah.

## H. PEMBAHASAN
Model  sinyal  kondisi  bermasalah perlu  dikembangkan,  karena dengan mengetahui    adanya  sinyal  tersebut,  sejak dini  diharapkan  dapat  melakukan  tindakan untuk mengantisipasi. Sinyak kondisi
bermasalah  ini  akan  menjadi  perhatian berbagai  pihak,  antara  lain:  (1).  Pemberi pinjaman,  terkait mengambil  kebijakan memberikan suatu pinjaman serta pengawasan terhadap pinjaman yang diberikan    :  (2).  Investor,  terkait  menilai kemungkinan  masalah  yang  dihadapi  bank dalam  mendapatkan return ;  (3).  Lembaga regulator,  terkait  pembuatan  kebijakan  dan kepatuhan  bank  melaksanakan  peraturan perundangan; (4). Pemerintah, terkait berbagai  regulasi  yang  melindungi  berbagai pihak  dari  kemungkinan  dirugikan;  (5) Auditor, terkait penilaian going concern; (6) . Manajemen,  terkait supervisi  operasional bank agar tidak terjadi masalah.

## 1. Pengaruh  CAR  Terhadap  Sinyal Kondisi Bermasalah
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan bahwa  rasio    keuangan  CAR    yang merupakan  proksi  faktor  asset  berpotensi sebagai  indikator  sinyal  kondisi  bermasalah Bank  Perkreditan  Rakyat  di  wilayah  Daerah Istimewa  Yogyakarta.    Dalam    menganalisis suatu  bank,  pada  umumnya  perhatian difokuskan  pada  kecukupan  modal  bank karena  masalah  solvensi.  Namun  demikian, menganalisis  aktiva  produktif  secara  cermat tidak kalah pentingnya. Pada kondisi normal, aktiva bank terdiri dari kredit  dan aktiva lain yang menghasilkan sumber pendapatan bank, oleh  sebab  itu  dikatakan  sebagai  aktiva produktif.  Kualitas  aktiva  produktif  bank yang  sangat  jelek  akan  dapat  menghapus modal  bank.  Modal  merupakan  salah  satu faktor  penting  dalam  rangka  pengembangan usaha bisnis dan menampung resiko kerugian, semakin tinggi CAR maka semakin  kuat  kemampuan  bank  tersebut utnuk  menanggung  resiko  dari setiap kredit/aktiva  produktif  yang  berisiko.  Jika nilai  CAR  tinggi  (sesuai  ketentuan  BI  8%) berarti  bank  tersebut  mampu  membiayai operasi  bank,  keadaan  yang  menguntungkan bank  tersebut  akan  memberikan  kontribusi yang cukup besar bagi profitabilitas (Mudrajad Kuncoro dan Suhardjono:  2002).
2. Pengaruh NPL  Terhadap Sinyal Kondisi MASALAH
Tingginya  NPL  menjadi  sinyal kondisi  bermasalah.  Seperti    terlihat  pada analisis  deskriptif,  rata-rata  NPL  BPR  di DIY  tercatat  sebesar 7,71%,  dimana 31,48% berada  diatas  rata-rata.  Tingginya  NPL  ini, jika  tidak  dapat  tertagih  akan  mengurangi nilai  aktiva,  dan    jika  hal  tersebut  berlanjut maka  akan  mengurangi  modal    bank.    NPL adalah  tingkat  pengembalian  kredit  yang diberikan deposan kepada bank, atau  dengan kata  lain  NPL  merupakan  tingkat  kredit macet  pada  bank  tersebut.    Semakin  rendah NPL  maka  bank  tersebut  akan  semakin mengalami  keuntungan,  sebaliknya  bila tingkat  NPL  tinggi  bank  tersebut  akan mengalami kerugian yang diakibatkan tingkat pengembalian kredit macet.

## 3. Pengaruh  PPAP  Terhadap  Sinyal Kondisi MASALAH
Penurunan kualitas aktiva menyebabkan
peningkatan cadangan penyisihan  penghapusan  aktiva  produktif. Penurunan tersebut juga dapat menyebabkan  menurunnya  rasio  modal terhadap  aktiva  menurut  resiko,    dan semakin  menurunnya  aktiva    menyebabkan bobot  resiko  akan  semakin  besar  sehingga modal  minimal  yang  harus  disediakan  juga semakin  besar.  Semakin  menurunnya  aktiva menyebabkan persentase cadangan penyisihan  penghapusan  aktiva  produktif yang  harus  dipenuhi  semakin  besar.    Hasil tersebut menyebabkan semakin meningkatnya biaya operasional untuk penurunan  atas  aktiva  produktif  termasuk biaya  penghapusan  piutang  tak  tertagih  atau kredit  macet.  Oleh  karena  itu,  Bank Perkreditan Rakyat harus dapat mengendalikan aktiva produktifnya semaksimal mungkin.
4. Pengaruh PM Terhadap Sinyal Kondisi MASALAH
Laba  bank  jika  dikaitkan  dengan faktor permodalan,  semakin tinggi laba BPR makin  besar  kewajiban  penyediaan  modal minimal  karena  laba  ditahan  dan  laba  tahun
berjalan  merupakan  komponen  modal  yang digunakan untuk menghitung angka kewajiban modal minimum. Laba berhubungan  dengan  biaya  yang  digunakan untuk  mendapatkan  pendapatan  operasional. Untuk  mempertahankan  kesehatan  bank, sudah  barang  tentu  perlu  adanya  perbaikan manajemen  untuk  meningkatkan  laba  bank. Apabila bank mengalami kerugian, tentu saja secara bertahap akan mengurangi modalnya.

## 5. Pengaruh  ROA Terhadap  Sinyal Kondisi MASALAH
Laba  bank  jika  dikaitkan  dengan faktor  permodalan  bahwa  semakin  tinggi laba BPR makin besar kewajiban penyediaan modal  minimal  karena laba  ditahan  dan  laba tahun  berjalan  merupakan  komponen  modal yang  digunakan  untuk  menghitung  angka kewajiban modal minimum. Laba berhubungan  dengan  biaya  yang  digunakan untuk  mendapatkan  pendapatan  operasional. Untuk  mempertahankan  kesehatan  bank, sudah  barang  tentu  perlu  adanya  perbaikan manajemen  untuk  meningkatkan  laba  bank. Apabila bank mengalami kerugian, tentu saja secara bertahap akan mengurangi modalnya.

## 6. Pengaruh  LDR  Terhadap  Sinyal Kondisi MASALAH
LDR  terbukti  berpengaruh  terhadap sinyal  bermasalah,  hal  ini  dikarenakan tingginya  loan  yang  diberikan  oleh  bank dibandingkan  dengan  dana    yang  diterima dari  nasabah.  Seperti  Nampak  pada    analisi deskriptif,  rata-rata  LDR  79,25%.  Artinya dana  pihak  ketiga  dapat  dioptimalisasikan secara  maksimal.  Kondisi  ini  memang  akan mendorong  meningkatnya  keuntungan  bank, namun  disisi  lain  mengandung  risiko  yang cukup  tinggi  terutama  dikaitkan  dengan kredit macet. LDR ditentukkan oleh perbandingan  antara  jumlah  pinjaman  yang diberikan  dengan  dana  masyarakat  yang dihimpun  yaitu  mencakup  giro,  simpanan berjangka  (deposito),  dan    tabungan. LDR tersebut menyatakan seberapa jauh kemampuan  bank  dalam  membayar  kembali penarikan  dana  yang  dilakukan  deposan dengan  mengandalkan  kredit  yang  diberikan
sebagai  sumber likuiditasnya. Semakin besar kredit maka pendapatan  yang diperoleh naik, karena pendapatan  naik secara otomatis laba juga akan mengalami kenaikan .

## I. SIMPULAN  DAN    IMPLIKASI HASIL PENELITIAN
Simpulan  dan  implikasi  hasil  dari penelitian  ini  dapat  disampaikan  sebagai berikut:

## 1. Simpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  untuk mengetahui pengaruh (potensi) rasio CAMEL  sebagai  sinyal  kondisi  bermasalah Bank  Perkreditan  Rakyat  di  wilayah  DIY, diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
a. Capital Adecuacy
Ratio (CAR) berpengaruh  terhadap  kondisi  bermasalah untuk  tiga  bulan  kedepan,  atau  dengan  kata lain CAR  berpotensi sebagai indikator sinyal kondisi  bermasalah Bank Perkreditan Rakyat di wilayah DIY.
b. Non  Performance  Loan (NPL)  berpengaruh terhadap kondisi bermasalah untuk tiga bulan kedepan,  atau  dengan  kata  lain  NPL berpotensi  sebagai  indikator  sinyal  kondisi bermasalah  Bank  Perkreditan  Rakyat  di wilayah DIY untuk tiga bulan kedepan.
c. Penyisihan Penghapusan  Aktiva produktif (PPAP) berpengaruh terhadap kondisi bermasalah  untuk  tiga  bulan  kedepan,  atau dengan  kata  lain  PPAP  berpotensi  sebagai indikator  sinyal  kondisi  bermasalah  Bank Perkreditan  Rakyat  di  wilayah  DIY  untuk tiga bulan kedepan.
d. Profit  Margin (PM)  tidak  berpengaruh terhadap kondisi bermasalah untuk tiga bulan kedepan,  atau  dengan  kata  lain  PM berpotensi  sebagai  indikator  sinyal  kondisi bermasalah  Bank  Perkreditan  Rakyat  di wilayah DIY untuk tiga bulan kedepan.
e. Return On Assets (ROA) tidak berpengaruh  terhadap  kondisi  bermasalah untuk  tiga  bulan  kedepan,  atau  dengan  kata lain ROA berpotensi sebagai indikator sinyal kondisi  bermasalah Bank Perkreditan Rakyat di wilayah DIY untuk tiga bulan kedepan.
f. Loan to Deposit Ratio (LDR) berpengaruh terhadap  yal  kondisi  bermasalah  untuk  tiga
bulan  kedepan,  atau  dengan  kata  lain  LDR berpotensi  sebagai  indikator  sinyal  kondisi bermasalah  Bank  Perkreditan  Rakyat  di wilayah DIY untuk tiga bulan kedepan.

## 2. Implikasi Hasil Penelitian

## a. Implikasi Teoritis
Pengaruh  CAR  sebagai  indikator sinyal  kondisi  bermasalah  dari  penelitian  ini terbukti,  sehingga secara teoritis  mendukung teori. Semakin rendah rasio CAR  maka akan menjadi  sinyal  semakin  besar  kemungkinan suatu  bank  akan  menghadapai  kondisi bermasalah. Namun berbeda dengan penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh Widiharto terhadap BPR di wilayah JABODETABEK,  dimana  hasilnya  tidak terbukti.
Pengaruh  NPL  dan  PPAP  sebagai indikator  sinyal  kondisi  bermasalah  dari penelitian  ini  terbukti,  sehingga  secara teoritis  mendukung  teori.  Rasio  NPL  dan PPAP  yang  merupakan  proksi  dari assets quality berpengaruh positip signifikan terhadap  sinyal  kondisi  bermasalah  BPR  di DIY  untuk 3  bulan kedepan.  Semakin  tinggi rasio aktiva  produktif bermasalah maka akan menjadi  sinyal  semakin  besar  kemungkinan suatu  bank  akan  menghadapai  kondisi bermasalah.  Hasil  ini  mendukung  teori.  Hal ini  merupakan  dampak  pemberian  kredit yang tingkat kolektibiltasnya rendah, sehingga  dana  yang  dikelola  tidak  produktif dalam menghasilkan laba sebagaimana diharapkan.  Penelitian  sebelumnya  yang dilakukan Widiharto  pengaruh NPL terbukti, sedangkan  pengaruh  PPAP  tidak  terbukti sebagai  indikator  kondisi  bermasalah  pada BPR  di  JABODETABEK.  Pengaruh  PM sebagai  indikator  sinyal  kondisi  bermasalah dari  penelitian  ini  tidak  terbukti,  sehingga secara  teoritis  tidak  mendukung  teori.  Hasil penelitian  Widiharto  terhadap  BPR  di wilayah    JABODETABEK  hasilnya  juga tidak  terbukti.  Pengaruh  ROA  sebagai indikator  sinyal  kondisi  bermasalah  dari penelitian  ini  tidak  terbukti,  sehingga  secara teoritis  tidak  mendukung  teori.  Secara teoritis tidak mendukung. Hasil penelitian ini berbeda dengan hasil penelitian Widiharto di
wilayah  JABODETABEK,  dimana  hasilnya terbukti.  Pengaruh  LDR  sebagai  indikator sinyal  kondisi  bermasalah  dari  penelitian  ini terbukti,  sehingga secara teoritis  mendukung teori.

## b. Implikasi Manajerial
Hasil  penelitian  ini  memberikan bukti  empiris  manfaat  rasio  keuangan CAMEL  sebagai  sinyal  kondisi  bermasalah. Rasio  CAR  sebagai  proksi  faktor  likuiditas adalah rasio keuangan yang dapat  digunakan untuk    mengetahui  adanya  sinyal  kondisi bermasalah  dalam  waktu  pendek  yaitu  3 bulan.  BPR  perlu  memberikan  perhatian khusus terhadap rasio CAR dalam menghindari  kondisi  bermasalah.    Hal  ini konsisten dengan Surat  Edaran  Bank Indonesia  No.  30/3/UPPB  tanggal  30  April 1997  tentang  Tata  Cara  Penilaian  Tingkat Kesehatan Bank Perkreditan  Rakyat,  dimana bobot  faktor  permodalan  porsinya  tinggi yaitu  30%.  Rasio  NPL  dan  PPAP    sebagai proksi  faktor Assets  Quality adalah  rasio keuangan  yang  dapat  digunakan  untuk mengetahui adanya sinyal kondisi bermasalah  dalam  waktu  pendek  yaitu  3 bulan.  BPR  perlu  memberikan  perhatian khusus  terhadap  rasio  NPL  dan  PPAP  ini dalam  menghindari  kondisi  bermasalah. Penurunan  rasio    NPL  dan  PPAP  dengan cara  menghindari  pemberian  kredit    yang berpotensi macet merupakan langkah antisipatif untuk menghindari kondisi bermasalah. Hal  seperti ini dampaknya dapat dikurangi  atau  dicegah  dengan  cara:  (1). Pengawas memiliki  kewenangan  untuk melakukan konsolidasi; (2). Kebijakan kredit harus  jelas  dan  rinci;  (3).  Informasi kepemilikan,  kredit  dan  investasi  mudah diketahui  oleh  public;  (4).  Dilaksanakannya good corporate governance terutama keterlibatan  pemegang  saham  dan  pengurus bank  agar  ikut  bertanggung  jawab  pebuh apabila  bank  mengalami  kesulitan.  Hal  ini konsisten dengan Surat  Edaran  Bank Indonesia  No.  30/3/UPPB  tanggal  30  April 1997  tentang  Tata  Cara  Penilaian  Tingkat Kesehatan Bank Perkreditan  Rakyat,  dimana bobot  faktor  kualitas  aktiva  produktif
porsinya  tinggi  yaitu  30%.  Rasio  LDR sebagai  proksi  faktor  likuiditas  adalah  rasio keuangan  yang  juga  dapat  digunakan  untuk mengetahui adanya sinyal kondisi bermasalah  dalam  waktu  pendek  yaitu  3 bulan  kedepan.  LDR  adalah  rasio  yang menu nju kk an  seberapa  jauh  kemampuan bank  dalam  membayar  kembali  penarikan dana  yang  dilakukan  depo sa n  d enga n men ga ndalka n  kredit  ya ng  d ib erik a n seba gai  su mb er  likuiditasnya.  Oleh  sebab itu,  LDR  harus  dikendalikan  sehingga  tidak menimbulkan  masalah,    dengan  cara  antara lain:  (1). Menjaga porsi besarnya penyaluran kredit;  (2).  Menjaga  image  bank  agar  tidak terjadi rush. ;  (3).  Memberikan service exelent agar loyalitas nasabah terjaga.

## DAFTAR PUSTAKA
Algifari.  2000. Analisis  Regresi,  Teori, Kasus dan Solusi. Edisi 2 . Yogyakarta: BPFE-UGM
Astuti Yuli Setyani. 2002. Analisis Kinerja Perusahaan  Perbankan  Sebelum  dan Sesudah  Menjadi  Perusahaan  Publik
Di  Bursa  Efek  Jakarta  (BEJ). Tesis Program  Pasca  Sarjana  Magister Akuntansi  Universitas  Diponegoro (tidak dipublikasikan).
B a h t i a r   U s m a n . 2003. Analisis  Rasio Keuangan
Dalam Memprediksi
Perubahan  Laba  Pada  Bank-Bank  di
Indonesia: Media  Riset  Bisnis  d an Ma na je men .  Vol.3.  No.1.  April 20 03 . pp. 59-74.
D e s f i a n . B a s r a n   2 0 0 5 .   Analisis Faktor-faktor Yang Berpengaruh Terhadap  Kinerja  Bank  Umum  di Indonesia  Tahun  2001-2008. Tes is Pr og ra m Pas ca S a r ja na Ma gis te r  Man a je me n  Universitas Diponegoro (tidak dipublikasikan). E t t y M . N a s s e r . 2 0 0 3 . Perbandingan Kinerja Bank Pemerintah  dan Bank  Swasta  Dengan Rasio  CAMEL  Serta  Pengaruhnya
Terhadap  Harga  Saham. M e d i a R i s e t   A k u n t a n s i ,   Auditing  dan Informasi. Vol.3.  No.3.  Desember 2003: 217-236.
Gitman,  Lawrence  J.  (2000), Principles  of Managerial Finance, International edition,  Ninth  Edition ,  San  Diego  State University, Canada.
Gujarati,  Damodar,  (1997), Ekonometrika Dasar , Erlangga, Jakarta.
Hair,  Jr.,  Joseph  F,  Rolph  E.  Anderson, Ronald  L.Tatman,  and  William  C. Black,  (1995), Multivariate  Data Analysis  With  Reading,  Fifth  Edition , New  York  :  Mac  Millan  Publishing Company
Harahap,  Sofyan  Syafri,  (1999), Analisis Kritis  atas  Laporan  Keuangan ,  Raja Grafindo Persada, Jakarta.
Helfert,  E.  A.,  1991, Analisis  Laporan Keuangan  (terj.  Herman  Wibowo),
Edisi Ketujuh , Penerbit Erlangga, Jakarta Hung er,  J.  David  &  T homa s.  L. W heelen. 200 2. Ma na jemen Strategis, Edisi 2 . Andi. Yogyakarta. Imam Ghozali (2002), Analisis Multivariate Lanjutan Dengan Program SPSS, Badan Penerbit Universitas Diponegoro, Semarang. I m a m   G h o z a l i .   2 0 0 5 . A p l i k a s i A n a l i s i s M u l t i v a r i a t e D e n g a n P r o g r a m S P S S . E d i s i 3 . B a d a n Penerbit
Universitas Diponegoro. Semarang.
Indira  Januarti  (2002),  Variabel  Proksi CAMEL dan Karakteristik Bank Lainnya  untuk  Memprediksi  Kondisi bermasalah  Bank  di  Indonesia, Jurnal Bisnis  Strategi Vol.  10/  Desember/  Th. VII/ 2002.
I n d i r a   J a n u a r t i .   2 0 0 2 .   Variabel Proksi  CAMEL  dan  Karakteristik
Bank  Lainnya  Untuk  Memprediksi Kebangkrutan  Bank  di  Indonesia. J u r n a l B i s n i s S t r a t e g i . V o l . 1 0 .   Desember. Hal 1-26.
Institut  Bankir  Indonesia  (1999), Kamus Perbankan  Indonesia ,  Institut  Bankir Indonesia, Jakarta.
Lembaran  Negara  RI  (1998), Undang- undang  No.  10  Tahun  1998  Tentang Perbankan , Jakarta.
Luciana Spica Almilia dan Winny Herdiningtyas  (2005),  Analisis  Rasio CAMEL  terhadap  Prediksi  Kondisi
Bermasalah  pada  Lembaga  Perbankan Perioda  2000-2002, Jurnal  Akuntansi dan  Keuangan ,  Vol.  7 No. 2,  Nopember 2005.
Financial  Ratio
Analysis  and The Predictions  of
Earnings Changes in Indonesia, Kelola, No.  7/III/,  Universitas  Gajah  Mada  : 114-137.
M a w a r d i ,   W i s n u .   2 0 0 5 .   Analisis Faktor-faktor Yang Mempengaruhi Kinerja  Keuangan  Bank  Umu m  di Indonesia. Jurnal Bisn is Dan Stra teg i . Vol.14. No.1. Juli 2005 .
Mu charor Djalil. 2 006. R  a   t   i   n  g   1 31    B  a   n k  . Info    Bank .  No.327.  Edisi  Ju ni 2006 .
M u l y o   B u d i   S e t i a w a n .   2 0 0 4 .
Arsitektur  Perbankan  Indonesia  Sebagai Upaya Memperkokoh Fundamental Perbankan Nasional. FO K U S Ek o n o m i .  V o l.3 .  N o .1 .   A p r il
2 0 0 4 .  H a l   3 8 -  51.
N a s s e r ,   E t t y   M   d a n   T i t i k   A r y a t i .
2 0 0 0 . lisis  CAMEL  Untuk Memprediksi  Financial  Distress  Pada
Sektor  Perbankan  Yang  Go  Publik.
. J A A I .   V o l . 4 .   N o . 2 .
Evaluasi  Kinerja  Perusahaan  Perbankan Sebelum dan Sesudah Menjadi Perusahaan  Publik  di  Bursa  Effek Jakarta, Kelola , No. 20/VIII/1999,
Universitas Gajah Mada : 54-69. Peraturan Bank Indonesia Nomor: 13/26/PBI/2011 Tanggal 28 Desember  2011  Tentang  Perubahan Atas Peraturan Bank Indonesia Nomor 8/19/PBI/2006 Tentang Kualitas Aktiva produktif Dan Pembentukan Penyisihan Penghapusan  Aktiva  produktif  Bank Perkreditan Rakyat.

## LAMPIRAN