Ketahanan Bank Terhadap Financial Distress
Boby Hera Sagita 1 , Nugraha 2 , Disman 3 Ikaputera Waspada 4
Program Studi Manajemen, FPEB, Universitas Pendidikan Indonesia, Bandung, Indonesia 1 Program Studi Pendidikan Akuntansi, FPEB, Universitas Pendidikan Indonesia, Bandung, Indonesia 2 Program Studi Pendidikan Ekonomi, FPEB, Universitas Pendidikan Indonesia, Bandung, Indonesia 3 Program Studi Pendidikan Ekonomi, FPEB, Universitas Pendidikan Indonesia, Bandung, Indonesia 4

## Abstract
The purpose of this study was to determine the effect of the CAMEL ratio and type of bank on financial distress indicated by the Z-score. This study uses five ratios that represent the CAMEL ratio and type of bank based on bank ownership. The population of this study were all banks listed on the Indonesia Stock Exchange (IDX) in 2014-2018 and obtained 94 banks as samples. Panel regression model is used to test the effect of independent variable to the dependent variable. The results showed that Capital, Liquidity, Management, and 4 types of Banks had a significant relationship with financial distress. As for the type of bank, only state-owned banks do not have a significant influence on the Z-Score. Another finding is that R square of 0.482 indicates that the independent variable can be explained by the dependent variable of 48.2%.
Keywords. bank, camel, financial distress

## Abstrak
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh rasio CAMEL dan jenis bank terhadap financial distress yang ditunjukkan oleh Z-score. Penelitian ini menggunakan lima rasio yang mewakili rasio CAMEL dan jenis bank berdasarkan kepemilikan bank. Populasi penelitian ini adalah seluruh bank yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI)  tahun  2014-2018  dan  diperoleh  94  bank  sebagai  sampel.  Model  regresi  panel  digunakan  untuk  menguji pengaruh  variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  Permodalan,  Likuiditas, Manajemen, dan 4 jenis Bank memiliki hubungan yang signifikan dengan financial distress. Adapun jenis bank, hanya Bank  BUMN  yang  tidak  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  Z-Score.  Temuan  lainnya  adalah  R  square sebesar 0,482 menunjukkan bahwa variabel bebas dapat dijelaskan oleh variabel terikat sebesar 48,2%.
Kata kunci . Bank, CAMEL, Kesulitan Keuangan
Corresponding  author: bobyhs.telkomu@gmail.com 1 , bobyhs@telkomuniversity.ac.id 1 , nugraha@upi.edu 2 , disman@upi.edu 3 , ikaputerawaspada@upi.edu 4
History of article. Received: Oktober 2021, Revision: Desember 2021, Published: Maret 2022

## PENDAHULUAN
Perbankan  merupakan  lembaga  keuangan yang  memiliki  dampak  sistemik  pada perekonomian suatu negara. Kejadian terbesar dampak sistemik dari kebangkrutan perbankan pada  perekonomian  Indonesia  adalah  saat terjadinya krisis moneter tahun 1998. Kajian- kajian  prediksi  kebangkrutan  perbankan menjadi hal yang penting untuk dilakukan agar menjadi acuan untuk antisipasi perbankan.
Finanancial  distress  atau  kesulitan keuangan  merupakan  salah  satu  gejala  dari terjadinya  kebangkrutan. Financial  Distress adalah  keadaan  dimana  perusahaan  akan mengalami  penurunan  fungsi  perusahaan
mulai  dari  sistem,  komponen,  proses  serta sumberdaya  yang  akan  saling  berhubungan sehingga  ketika  terjadi  suatu  kesalahan  akan berdampak pada keseluruhan level yang ada di perusahaan (Sofat & Hiro, 2012). Dan kondisi ini  jika  terjadi  dalam  perbankan  sangat  besar pengaruhnya  kepada  perekonomian  suatu negara karena fungsi bank sebagai intermediasi  yang  membantu  pergerakan perekonomian.
Data  statistik  OJK  menunjukan  tahun 2019 terdapat  110  Bank  di  Indonesia  dimana terdiri dari 96 Bank konvensional dan 14 Bank Syariah.  Dan  jumlah  Bank  di  Indonesia  ini telah  terjadi  penyusutan  dalam  10  tahun
Boby Hera Sagita 1 , Nugraha 2 , Disman 3 Ikaputera Waspada 4 Ketahanan Bank Terhadap Financial Distress
terakhir,  dimana  tahun  2009  terdapat  121 Bank,  dan  penyusutan  terbanyak  pada  Bank Umum  Swasta  Nasional.  Bank  Indonesia mengelompokan  Bank  bedasarkan  tipenya yaitu;  (1)  Bank  Persero  (2)  Bank  Umum Swasta  Nasional  Devisa  (BUSN  Devisa),  (3) Bank  Umum  Swasta  Nasional  Non  Devisa (BUSN  Non  Devisa),  (4)  Bank  Asing,  (5) Bank  Campuran,  (6)  Bank  Pembangunan Daerah (BPD).
Berkurangnya jumlah Bank ini tentunya telah  melalui  langkah-langkah  penyelamatan, yang  membutuhkan  biaya  yang  cukup  besar. Negara-negara yang mengalami krisis perbankan rata-rata telah menghabiskan biaya penyelamatan krisis perbankan sekitar sekitar 20-25% dari PDB (Laeven & Valencia, 2012). Hal  ini  menjadi  salah  satu  dorongan  para peneliti  terdahulu  untuk  melihat  indikasi kebangkrutan  melalui financial distress  pada industri perbankan diantaranya telah dilakukan oleh  Lee  et  al.,  2020;  Zheng  et  al.,  2019; Khaddafi et al, 2017; Chiaramonte et al, 2015.
Perusahaan dalam  keadaan  financial distress  di  ukur  dalam  berbagai  cara  oleh penelitian  terdahulu.  Model  Altman  Z-score banya digunakan  oleh peneliti sebagai indicator Bank dalam kondisi financial distress . Metode   multiple  discriminant analysis (MDA) ini diluncurkan Altman tahun 1968.  Model  perhitungan  kesulitan  keuangan perusahaan
terus berkembang,
Springate  (1978),  Ohlson  (1980),  Taffler (1983) dan Laeven & Levine (2009) yang akan digunakan sebagai nilai Z-scor penanda kesulitan keuangan pada penelitian ini.
Pada  umumnya  tinjauan  peneliti  melihat dari  faktor-faktor  yang  menjadi  indikator kesehatan  Bank,  yaitu  Capital,  Asset  quality, Management, Earnings, Liquidity and Sensitivity  (Poghosyan  &  Čihák,  2011; Rahman & Masngut, 2014; Chiaramonte et al, 2015). Penelitian lain mencoba dengan The 5C method  (Kuncoro  &  Linda,  2017),  melihat karakteristik  jenis  bank  –  terkait  dengan kepemilikan,  ukuran,  dan  proses  merger  dan akuisisi (Wanke et al, 2015).
Pada  penelitian  ini  akan  berfokus  pada determinan Modal melalui perbandingan modal sendiri  dengan  total  aset  (Fuad  et  al,  2021), Likuiditas melalui rasio Loan to Deposit Ratio (LDR) (Kuncoro & Agustina, 2017), Kualitas asset  melalui  rasio  Non  Performing  Loan (Rozzani  &  Rahman,  2013)  , profitabilitas melalui rasio Return on Asset (Al-Saleh & Al- Kandari, 2012), Efisiensi melalui  rasio  Biaya Operasional  terhadap Pendapatan Operasional (Nasser & Aryati, 2000).
Pada  beberapa  studi  kesulitan  keuangan perbankan membandingkan bank konvensional dan syariah  (Rozzani, & Rahman,  2013), pada commercial  bank ((Al- Saleh  &  Al- Kandari,  2012),  private  sector bank (Cholatia, 2012),  karakteristik  jenis  bank (Wanke  et  al, 2015). Pada penelitian ini kami menambahkan faktor  tipe  Bank  untuk  melihat  apakah memiliki pengaruh terhadap kesulitan keuangan  perbankan.  Adapun  tipe  bank  ini berdasarkan  pengelompokan  kepemilikannya. Dalam makalah ini, akan melihat nilai  Z- score sebagai  penanda  kesulitan  keuangan, dengan menggunakan  analisis  regresi  data  panel kami akan melakukan pengujian hubungannya  dengan  faktor-faktor  penentu kesulitan keuangan perusahaan berupa Modal, Kualitas Asset, Likuiditas, Profitabilitas, Efisiensi serta dipertegas dengan Tipe Bank.

## Financial Distress
Dalam  lima  dekade  terakhir,  memprediksi kesulitan  keuangan  menjadi  topik  yang diminati  para  peneliti  karena  signifikansinya yang luar biasa bagi perusahaan, ekonomi dan semua  pihak  terkait  (Wanke  et  al.  2015). Financial  distress  dimaknai  sebagai  sinyal kebangkrutan,  karena  merupakan  hasil  dari kemunduran  dalam  bisnis  perusahaan  yang disebabkan  oleh  berbagai  kondisi  seperti manajemen perusahaan yang buruk, kesalahan dalam ekspansi, persaingan yang ketat, adanya kesalahan dalam keputusan berutang, gugatan pengadilan dan kontrak yang tidak menguntungkan (Emery et al., 2007) Studi  kegagalan  perusahaan  dan kebangkrutan perusahaan  ini  diawali  oleh  Beaver  (1966)
dengan  Model  univariat  .  Lalu Altman  (1968) menegmbangkan penelitian dengan menggunakan  analisis  diskriminan berganda. Ohlson  (1980)  menurunkan  model  prediksi kebangkrutan sebagai alternatif dari model Z- Score  Altman  dengan  menggunakan  regresi logistik. Altmant
(2002)
kembali mengembangkan nilai Z-Score dengan membedakan perusahaan manufaktur dan non manufaktur.  Model  Z-Score  non  manufaktur ini  digunakan  peneliti  terdahulu  sebagai indikator financial distress di industri perbankan  (Hafeez  et  al,  2021).  Kemudian nilai Z-score yang digunakan Laeven & Levine (2009) adalah  invers dari probabilitas kegagalan  dalam  penelitiannya  krisis  pada industri bank.

## Industri Perbankan Indonesia
Melalui  deregulasi  perbankan  1988    telah membawa  dapak  perkembangan  yang  pesat dalam  dunia perbankan.  Perkembangan meliputi  jumlah  bank  dan  kantornya  hingga jumlah  perbankan cenderung meningkat mencapai 239 bank. Terjadinya krisis ekonomi tahun  1998  membawa  dampak  yang  sangat signifikan terhadap  perbankan   hingga terjadinya  likuidasi  perbankan  dan  jumlah bank berkurang menjadi 164 pada tahun 1999. Semakin  ketatnya  peraturan  perbankan  dan gejolak-gejolak ekonomi yang terjadi membuat ketahanan  Bank  terhadap  kesulitan keuangan terus  diuji,  hingga  tahun  2019 jumlah  Bank terus  berkurang  menjadi  110 Bank.  Biaya yang  dikeluarkan  pemerintah tidak  sedikit untuk  melakukan recovery pada Bank  yang mengalami  kesulitan  keuangan,  setidakny terlihat  pada Biaya Bantuan  Likuiditas Bank  Indonesia  (BLBI)  mencapai Rp  48,8 triliun  pada  akhir  tahun  1997  (Apriadi  et  al., 2017).

## Determinan Financial Distress
Ratio keuangan merupakan hal yang sudah sangat  populer  digunakan  dalam  melihat hubungannya  dengan  kesulitan  keuangan sejak  Altman  meluncurkan  Z-Score  pada tahun 1968. Khusus untuk industri perbankan rasio  terkait  penilaian  kesehatan  Bank  yaitu
CAMEL  (Baklouti  et  al.,  2016;  Bustamam, 2017)  menjadi  indikator  dalam  melihat pengaruhnya terhadap financial distress . Mengikuti  penelitian  terdahulu  yang populer  menggunakan  CAMEL  sebagai indikator financial  distress. Determinan Capital mencerminkan  bagaimana  tingkat Modal  suatu  Bank.  Tingkat  modal  memiliki peran  penting  dalam  menunjukkan  kinerja perbankan  (Margono  et  al.,  2020).  Semakin tinggi  tingkat  permodalan  maka  bank  akan memberikan  sinyal  yang  baik  kepada  pihak eksternal  bahwa  perusahaan  bank  dalam kondisi baik. Investor percaya dan menginvestasikan modalnya di bank (Kuncoro &  Agustina,  2017).  Rasio  yang digunakan  adalah  Modal  terhadap  Asset (Fuad et al, 2021).
Determinan Asset  Quality diukur  dengan menggunakan  rasio  Non  Performing  Loan (NPL)  (Rozzani  &  Rahman,  2013).  NPL merupakan  salah  satu  indikator  kualitas  dari asset-asset  produktif  Bank.  Asset  produktif adalah  sumber  pendapatan  Bank  terbesar, sehingga NPL yang buruk akan mempengaruhi pendapatan  Bank  dan  bahkan menimbulkan biaya pencadangan. Determinan Mangement ,  pada  penelitian  ini kami  menggunakan  rasio  Biaya  operasional terhadapat  pendapatan  operasional  (BOPO) mengikuti penelitian Nasser & Aryati, 2000. BOPO  merupakan  alat  untuk  mengukur rentabilitas bank, dan hal ini dapat diajdikan yolak  ukur  keberhasilan  manajemen  Bank dalam mengoperasikan Bank dengan efisien.
Derterminan Earning mencerminkan keberhasilan Bank dalam menghasilkan profit yang  baik.  Variabel  ini  diukur  dengan menggunakan  rasio  Likuiditas  melalui  rasio rasio Return on Asset (ROA) (Al-Saleh & Al- Kandari,  2012).  Pengukuran  ROA  mengikuti standar  Surat  Edaran  Bank  Indonesia  Nomor 3/30/DPNP  tanggal  14-12-2001  (Fuad  et  al, 21) . Sedangakan determinan Liquidity diukur melalui  Loan  to  Deposit  Ratio  (LDR) (Kuncoro & Agustina, 2017).
Pada awal 1999 Jean menggunakan teknik analisis uji beda terhadap salah satu aspek dari CAMEL  yaitu  rasio  Earning  (ROA  dan
Boby Hera Sagita 1 , Nugraha 2 , Disman 3 Ikaputera Waspada 4 Ketahanan Bank Terhadap Financial Distress
Efisiensi) dari bank-bank kategori A, B dan C dibatasi pada bank-bank swasta nasional yang mempunyai asset 250-500 milyar rupiah. Hasil penelitian  tersebut menyebutkan  bahwa tidak ada  perbedaan  signifikan  di  antara  tiga kelompok  kategori  bank  hasil  due  diligence yang memiliki asset 250 –500 milyar (Haryati, 2001).  Namun  pada  penelitian  ini  kami menambahkan  variabel dummy Tipe  Bank untuk melihat  perbedaan  pengaruh tipe Bank terhadap  kesulitan  keuagan.  Tipe  Bank dikelompokan berdasarkan kepemilikan Bank; Bank  Persero,  Bank  Umum  Swasta  Nasional
Devisa  (BUSN  Devisa),  Bank  Umum Swasta  Non  Devisa  (BUSN  Non  Devisa), Bank  Asing,  Bank  Campuran  dan  Bank Pembangunan Daerah (BPD).

## Kerangka Pemikiran
Kerangka  pemikiran  bisa  dilihat  pada Gambar1:
Sehubungan dengan tujuan penelitian tersebut di  atas  maka  hipotesis  umum  dapat dinyatakan terdapat pengaruh yang signifikan varibel  Rasio  Modal,  LDR,  NPL,  ROA, BOPO dan Tipe Bank pada Financial Distress (kesulitan keuanga) Bank

## METODE
Penelitian ini menggunakan hubungan kausal, yang berarti ada hubungan yang bersifat sebab
akibat  (Sugiyono,  2011). Hubungan  sebab akibat yang diteliti melalui Variabel Indipenden  yaitu  Rasio  Modal,  LDR, NPL, ROA,  BOPO  dan  tipe  Bank  sedangkan Variabel  Dependen  adalah Financial distress yang  diwakili  oleh  Z-Score.  Sampel  yang digunakan  adalah  Bank  yang  terdaftar  di Bursa  Efek  Indonesia  periode  2014-2018. Kriteria lain  adalah  bank  yang  memiliki  data keuangan  yang  lengkap  selama  periode penelitian, sehingga diperoleh sampel sebanyak 94 Bank. U ntuk  menganalisis  data regresi  data  panel, Bank  Umum  Swasta Nasional Devisa, Bank Asing, Bank Campuran,  Bank  Persero,  Bank  Umum Swasta Non Devisa, dan Bank Pembangunan Daerah. Perangkat  lunak  statistik  yang digunakan adalah Eviews.
Model regresi sebagai berikut:
𝑌 = 𝑎 + 𝑏 1 𝑋 1 + 𝑏 2 𝑥 2 + 𝑏 3 𝑥 3 + 𝑏 4 𝑥 4 + 𝑏 5 𝑥 5 + 𝑏 6 𝑥 6 + 𝑒
Y: Z-Score,
X1: Rasio Modal,
X2: LDR X3: NPL , X4 : ROA , a: constants b1, b2, b3, b4, b5, b6 : regression coefficients
e: error ,
X5 : BOPO ,
X6 : Tipe bank  ( dummy ) Dummy Tipe Bank : Tipe Bank 0 : BUSN Devisa , Tipe Bank 1 : Bank Asing Tipe  Bank 2 : Bank Campuran ,
Tipe Bank 3 : Bank Persero Tipe Bank 4 :BUSN non Devisa Tipe Bank 5 : BPD
Dalam  melakukan  regresi  untuk  variabel dummy,  kami  melakukan  coding  1  dan  0 untuk setiap tipe bank sehingga terbentuk 5 variabel dummy.
Tipe Bank BOPO ROA Z-Score (Financial Distress) NPL LDR Rasio Modal

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Uji F untuk melihat Z-Score secara  simultan dipengaruhi  oleh  Rasio  Modal,  LDR,  NPL, ROA, BOPO dan Tipe Bank. Hasil Uji F pada Tabel 1. berikut ini
Tabel 1. Tabel Uji F
ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 205.567 10 20.557  42.672 .000 b Residual 221.116  459 .482 Total 426.683  469
a. Dependent Variable: Z-SCORE
b. Predictors  (Constant)  Ratio  Modal,  LDR,  NPL, ROA, BOPO, TIPE BANK 1, TIPE BANK 2, TIPE BANK 3, TIPE BANK 4,  TIPE BANK 5

## Sumber: Data diolah
Berdasarkan  Tabel  1  dilakukan  Uji  F dimana variabel  independen  mempengaruhi  secara silmutan terhadap variabel Z-Score maka hasil uji  signifikansi  sebesar  0.000  <  tingkat signifikansi 0.05, sehingga dapat disimpulkan bahwa  terdapat  pengaruh  signifikan  variabel Rasio  Modal,  LDR,  NPL,  ROA,  BOPO  dan Tipe Bank secara silmutan terhadap financial distress yang diwakili oleh variabel Z-Score.
Berdasarkan  hasil  uji  R square didapatkan hasil dari masing masing variabel X yang bisa
Tabel 3. Uji t
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta (Constant) 4.185 .386 10.855  .000 Ratio Modal .042 .005 .382 8.685  .000 LDR -.003 .001 -.142 -3.426  .001 NPL -.025 .029 -.035 -.880 .379 ROA .069 .039 .144 1.793  .074 BOPO -1.882 .363 -.392 -5.190  .000 Tipe Bank 1 -.939 .152 -.259 -6.166  .000 Tipe Bank 2 -.462 .112 -.156 -4.115  .000 Tipe Bank 3 .188 .171 .040 1.100  .272 Tipe Bank 4 -.192 .095 -.082 -2.007  .045 Tipe Bank 5 -.196 .094 -.091 -2.096  .037 a. Dependent Variable: Z-SCORE
b. α =5%

## Sumber: Data diolah
Untuk  nilai  sig  <0.05  maka  variabel  X memiliki  pengaruh  terhadap  Y  dan
sebaliknya nilai sig > 0.05 maka variabel X tidak  memiliki  pengaruh terhadap Y (Ghozali,  2011:101)  dilihat  pada  Tabel  2. berikut ini:

## Tabel 2. R Square
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .694 a .482 .470 .69407 Change Statistics Durbin- Watson R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change .482  42.672 10 459 .000 .820
a. Predictors: (Constant), Ratio Modal, LDR, NPL,
ROA, BOPO, TIPE BANK 1, TIPE BANK 2, TIPE
BANK 3,
TIPE BANK 4,  TIPE BANK 5 b. Dependent Variable: Z-SCORE
Sumber: Data diolah
Pada  Tabel  2  model  summary  diatas menunjukan bahwa variabel-variabel independen  memberikan  pengaruh  sebesar 48.2%  terhadap  Z-Score,  hal  ini  dapat diinterpetasikan  bahwa  indikator-indikator Rasio  Modal,  LDR,  NPL,  ROA,  BOPO  dan Tipe Bank merupakan faktor yang mempengaruhi financial distress.
Selanjutnya  untuk  melihat  pengaruh indikator  Rasio  Modal,  LDR,  NPL,  ROA, BOPO  dan  Tipe  Bank  terhadap financial distress tersaji pada Tabel 3 di berikut ini :
Sedangkan  jika  t-hitung  >  t-tabel  maka terdapat pengaruh variabel X terhadap variabel Y atau dengan kata lain hipotesis diterima, dan sebaliknya  jika  t-hitung  <  t-tabel  maka  tidak terdapat pengaruh variabel X terhadap variabel Y (hipotesis ditolak).
Tabel 3 Uji t menampilkan bahwa indikator Ratio  modal,  LDR,BOPO,  Tipe  Bank  1,  2,4 dan  5  memiliki  nilai  sig<0.05,  hal  ini menunjukan terdapat pengaruh yang signifikan terhadap  nilai  Z-Score  yang  mewakili financial distress. Sedangkan sebaliknya untuk indikator NPL, ROA dan Tipe Bank 3 (Bank Persero)  tidak  memberikan  pengaruh  yang signifikan kepada Z-Score.
Pengaruh Rasio Modal Terhadap Z-Score
Boby Hera Sagita 1 , Nugraha 2 , Disman 3 Ikaputera Waspada 4 Ketahanan Bank Terhadap Financial Distress
Kecukupan  modal  mendukung  Bank  dalam menjaga  asset  yang  mengandung  risiko. Bahwa  bank  dengan  modal  kurang  baik berisiko  lebih  besar  mengalami  kegagalan (Wheelock  &  Wilson,  2000).  Rasio  modal menunjukan hubungan positif dan signifikan dalam mempengaruhi Z-Score, sejalan dengan  penelitian  Kuncoro  &  Agustina (2017). Bank yang terus menerus menambah modalnya sehingga memperlambat pertumbuhann  asset berakibat asset produktif tidak berkembang dengan baik, dan jika terus terjadi  maka  dapat  menyebabkan  terjadi kesulitan  keuangan  Bank.  CAR  yang  tinggi menunjukkan  bahwa  bank  tidak  cukup ekspansif untuk berinvestasi di tempat-tempat yang  berisiko  aset  dalam  memperoleh pendapatan bagi bank (Kuncoro & Agustina, 2017).

## Pengaruh LDR Terhadap Z-Score
LDR menggambarkan tingkat likuiditas Bank untuk  membayar  dana  pihak  ketiga  dari pengembalian  kredit  yang  disalurkan.  Hasil pengujian  pada  studi  ini  menunjukan hubungan negatif signifikan dalam mempengaruhi  Z-Score  sejalan  dengan penelitian  Haq  &  Harto  (2019).  LDR  yang yang  rendah  dapat  menunjukan  banyak  dana pihak  ketiga  yang  tidak  dapat  disalurkan menjadi  asset  produktif.  Terlalu  ketatnya penyaluran kredit akan mengurangi pendapatan  Bank.  Makin  kecil  pendapatn Bank  akan  memicu  terjadinya  financial distress, ini menunjukan hubungan negatif.

## Pengaruh NPL Terhadap Z-Score
NPL  menunjukan  tingkat  kredit  bermasalah pada  suatu  Bank.  Rasio  ini  tidak  meunjukan dapat  mempengaruhi financial  distress , mendukung  penelitian  Kristanti  (2014). Regulasi  yang  ketat  dalam  menjaga  NPL membuat  bank  sangat  menjaga  tingkat NPLnya sehingga tidak memberikan pengaruh pada kemungkinan kesulitan keuangan.
Pengaruh ROA Terhadap Z-Score
ROA menggambarkan kemampuan
manajemen Bank dalam memperoleh keuntungan  secara  keseluruhan.  Semakin tinggi ROA maka semakin besar keuntungan yang  dicapai  Bank  dan  semakin  baik  posisi Bank  dalam  mengelola  asset  (Dendawijaya, 2009),  hal  ini  dapat  menggambarkan  bank semakin  kecil  kemungkinan  mengalami kesulitan keuangan. Sejalan dengan penelitian Kristanti (2014) ROA menunjukan arah positif namun tidak signifikan dalam mempengaruhi Z-Score.

## Pengaruh BOPO Terhadap Z-Score
BOPO  menggambarkan  bagaimana  efisiensi manajemen dalam mengelola Biaya operasional untuk dapat memberikan Pendapatan  Operasional  yang  baik.  BOPO mempengaruhi financial  distress secara negatif  signifikan  sejalan  dengan  penelitian (Hutasoit dan Haryanto, 2016). Semakin besar nilai  BOPO  menandakan  bahwa  beban operasionalbank lebih besar daripada pendapatan  bank.  Pendapatan  bank  yang jauh  lebih  kecildaripada  beban  operasional tentunya  akan  memberikan  profit  yang  lebih kecil  juga.Hal  ini  menyebabkan  bahwa  nilai BOPO  yang  meningkat  akan  menyebabkan bank lebih dekat dengan risiko (Hutasoit dan Haryanto, 2016).

## Pengaruh Tipe Bank Terhadap Z-Score
Pengelompokan Tipe Bank berdasrkan kepemilikannya kami gunakan sebagai variabel dummy . Tipe Bank ini mempengaruhi kesulitan keuangan kecuali Bank Persero. Ini membuktikan  bahwa  Bank  Persero  masih menjadi  Bank  yang  kuat  sehingga  tidak memberikan  pengaruh  kepada financial distress.
Pengaruh  simultan  Rasio  Modal,  LDR, NPL,  ROA,  BOPO  dan  Tipe  Bank Terhadap Z-Score.
Hasil uji signifikansi sebesar 0.000 < tingkat signifikansi  0.05,  dengan  demikian  dapat disimpulkan  bahwa  secara  simultan  terdapat
pengaruh yang signifikan antara Rasio Modal, LDR,  NPL,  ROA,  BOPO  dan  Tipe Bank terhadap  Z-Score.  Pengaruh  simultan  ini artinya keterikatan semua variabel independen memiliki  pengaruh  yang  penting  terhadap variabel dependen.
Dengan  demikian  perusahaan  harus memperhatikan kebijakan-kebijakan CAMEL yang mempengaruhi kesulitan keuangan agar pengaruh antara variabel Rasio Modal, LDR, NPL,  ROA,  BOPO  agar  kesulitan  keuangan dapat diantisipasi.

## KESIMPULAN
Penelitian yang dilakukan pada 94 Bank yang terdaftar  dalam  BEI  selama  bertutut-turut selama  periode  tahun  2014-2018  dengan menggunakan  tekhnik  analisa  regresi  data panel,  maka  penelitian  ini  disimpulkan CAMEL merupakan indikator yang digunakan regulator dalam menilai kesehatan Bank.  Penilaian  kesehatan  bank  ini tentunya untuk  mengantisipasi  agar  tidak  terjadinya kesulitan keuangan Bank yang dapat berujung pada  likuidasi  Bank  yang  memberikan dampak beban biaya pemerintah yang sangat tinggi.
Namun  dalam  penelitian  ini  dengan pilihan  rasio-rasio  yang  mewakili  CAMEL tidak  semua  rasio  memberikan  pengaruh kepada  financial  distress.  Determinan  yang berpengaruh  adalah  Capital  yang  diwakili rasio modal, Management yang diwakili rasio BOPO,  Liquidity  yang  diwakili  rasio  LDR. Begitu juga Tipe Bank berpengaruh terhadap financial  distress  kecuali  Bank  Persero  yang menunjukan  Bank  Persero  mempunyai ketahanan terhadap financial distress.
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  saran sebagai Pengujian ini menggunakan variabel internal  perusahaan,  perlu  menambahkan variabel-variabel ekternal untuk dapat melihat lebih luas ketahanan Bank terhadap financial distress.

## DAFTAR PUSTAKA
Al-Saleh, M. A., & Al-Kandari, A. M. (2012).
Prediction  of  financial  distress  for
commercial  banks  in  Kuwait.  World Review of Business Research, 2(6), 26- 45.
Altman, E.I. 1968. Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. The Journal of Finance 23: 589–609.
(2002),  Revisiting  Credit  Scoring Models in a Basel 2 Environment, Stern School, New York University, May Apriadi,  I.,  Sembel,  R.,  Santosa,  P.  W.,  & Firdaus,  M.  (2017).  Kompetisi  Dan Stabilitas Perbankan di Indonesia Suatu Pendekatan  Analisis  Panel  Vector Autoregression. Jurnal Manajemen.
Baklouti, N., Gautier, F., & Affes, H. (2016).
Corporate  governance  and  financial distress of European commercial banks. Journal  of  Business  Studies  Quarterly,
7(3), 75. Bank Indonesia www.bi.go.id
Beaver,William  H.  1966.  Financial ratios as
predictors  of  failure.  Journal  of  Accounting Research 4: 71–111.
Bustamam, U. S. A. (2017). CAMEL ratio on
profitability banking performance (Malaysia versus Indonesia).
International  Journal  of  Management, Innovation & Entrepreneurial Research, 3(1), 30-39.
Chiaramonte, L., Croci, E., & Poli, F. (2015). Should we trust the Z-score? Evidence from  the  European  Banking  Industry. Global Finance Journal, 28, 111-131.
Chotalia,  P.  (2012).  Evaluation  of  financial health  of  sampled  private  sector  banks with Altman Z-score model. Circulation in more than 85 countries, 7.
Dendawijaya,  Lukman.  2009.  Manajemen Perbankan. Jakarta: Ghalia Indonesia. Emery, D. R., Finnerty, J. D. and Stowe, J. D.
(2007). Corporate financial management  (3rd  ed.).  USA:  Prentice
Hall.
Fuad, A., Disman, D., Nugraha, N., Mayasari, M.,  (2021).  The  Effect  of  Liquidity Creation  on  Bank  Capital:  A  Case
Boby Hera Sagita 1 , Nugraha 2 , Disman 3 Ikaputera Waspada 4 Ketahanan Bank Terhadap Financial Distress
Study  in  Indonesia.  The  Journal  of Asian Finance, Economics and Business, 8(5), 649-656.
Ghozali,  Imam  (2011).  Aplikasi  Analisis
Multivariate  dengan  Program  SPSS. Semarang. BP Universitas Diponegoro.
Hafeez  Ullah,  Zhuquan  Wang,  Muhammad Ghazanfar  Abbas,  Fan  Zhang,  Umeair
SHAHZAD, Memon
Rafait MAHMOOD  /  Journal  of  Asian Finance, Economics and Business Vol 8
No 1 (2021) 573–585
Haq,  H.  I.,  &  Harto,  P.  (2019).  Pengaruh Tingkat  Kesehatan  Bank  Berbasis RGEC  terhadap  Financial  Distress (Studi pada Perusahaan perbankan yang terdaftar  di  BEI  tahun  2015-2017). Diponegoro  Journal  of  Accounting, 8(3).
Haryati,  S.  (2001).  Analisis  Kebangkrutan Bank.  Journal  of  Indonesian  Economy and Business, 16(4).
Hutasoit, M. R. F., & Haryanto, A. M. (2016). Pengaruh LDR, NPL, BOPO, Ukuran
Perusahaan,  dan  CAR  Terhadap  Risiko Kebangkrutan  Bank  (Studi  pada  Bank Umum  Konvensional  Periode  2012- 2014). Diponegoro Journal of Management, 5(3), 1064-1076.
Khaddafi,  M.,  Heikal,  M.,  &  Nandari,  A. (2017).  Analysis  Z-score  to  predict bankruptcy in banks listed in Indonesia stock exchange. International Journal of Economics  and  Financial  Issues,  7(3), 326-
330.
Kristanti, F. T. (2014). Prediksi kebangkrutan bank-bank yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Jurnal Keuangan dan perbankan, 18(1).
Kuncoro, S., &  Agustina, L. (2017). Factors to  Predict  the  Financial  Distress Condition of the Banking Listed in The Indonesia Stock Exchange. Accounting Analysis Journal, 6(1), 39-47.
Laeven,  L.,  &  Levine,  R.  (2009).  Bank governance, regulation and risk taking.
Journal of Financial Economics, 93(2), 259–275.
Lee,  S.  J.,  Posenau,  K.  E.,  &  Stebunovs,  V.
(2020).  The  anatomy  of  financial vulnerabilities  and  banking  crises. Journal of Banking and Finance, 112.
Margono,  H.,  Wardani,  M.  K.,  &  Safitri,  J.
(2020).  Roles  of  capital  adequacy  and liquidity to improve banking performance.  The  Journal  of  Asian Finance,  Economics,  and  Business, 7(11), 75-81.
Nasser,  E.  M.,  &  Aryati,  T.  (2000).  Model analisis  CAMEL  untuk  memprediksi financial distress pada sektor perbankan yang  go  public.  Jurnal  Akuntansi  dan Auditing Indonesia, 4(2), 111-130. Otoritas Jasa Keuangan https://www.ojk.go.id  Ohlson,  James A.  1980.  Financial  ratios  and  the probabilistic prediction of bankruptcy.
Journal of Accounting Research 18: 109– 31.
Poghosyan, T., & Cihak, M. (2011). Distress in  European  banks:  An  analysis  based on  a  new  dataset.  Journal  of  Financial Services Research, 40(3), 163-184.
Rahman,  R.  A.,  &  Masngut,  M.  Y.  (2014). The  use  of  CAMELS  in  detecting financial  distress  of  Islamic  banks  in Malaysia.
Journal  of  Applied  Business  Research (JABR), 30(2), 445-452.
Rozzani,  N.,  &  Rahman,  R.  A.  (2013). Camels and performance evaluation of banks in Malaysia: conventional versus Islamic. Journal of Islamic Finance and Business Research, 2(1), 36-45.
Sofat,  R.,  &  Preeti  Hiro.(2012).  Strategic Financial  Management.  PHI  Learning Pvt, Ltd. 252
Springate, Gordon L. V. 1978. Predicting the Possibility  of  Failure  in  a  Canadian Firms.  Unpublished  MBA  Research Project.  Burnaby,  BC,  Canada:  Simon Fraser University UNCTAD
calculation  base  on  IMF,  WEO, October 2019
Sugiyono. (2011). Metode Penelitian
Kuantitatif, Kualitatif dan R&D. Bandung. Alfabeta.
Taffler,  R.  J.  (1983).  The  assessment  of company  solvency  and  performance using  a  statistical  model.  Accounting and  Business  Research,  13(52),  295– 308.
Wanke,  P.,  Barros,  C.  P.,  &  Faria,  J.  R. (2015).  Financial  distress  drivers  in
Brazilian  banks:  A  dynamic  slacks approach. European Journal of
Operational Research, 240(1), 258-268.
Wheelock,  D.  C.,  &  Wilson,  P.  W.  (2000). Why do banks disappear? The
determinants of U.S. bank failures and acquisitions. Review of Economics and Statistics, 82(1), 127–138. Zheng,  C.,  Wai  Kong,  C.,  Cheung,  A.,  & Cronje, T. (2019). The moderating role of  capital  on  the  relationship  between bank liquidity creation and failure risk. Journal  of  Banking  and  Finance,  108, 105651.