## ANALISIS PELUANG BANK PERKREDITAN RAKYAT DI JEMBER MENGALAMI KESULITAN LIKUIDITAS

## Dessy Novitasari Laras Asih
Magister Manajemen Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Jember novitasari.dessy@ymail.com
Abstract : Status can bank said liquidity problems at the time of NPL greater than 5%. NPL shows that the ability of bank management to manage problem loans granted by banks.Liquidity problems are very likely to occur in the BPR. Prior  to the  bankruptcy, it  needs  to  be  known  in advance  about the financial state of the banking system. This study aims to assess the financial ratios in CAMEL can be used to analyze the probability of BPR in Jember experiencing liquidity  problems  or  not.  This  research  is  explanatory  research  with  census approach,  which  is  to  examine  opportunities  liquidity  difficulties  at  BPR  in Jember  based  on  information  published  financial  statements  BPR. From  the results of the study showed that the financial ratios that can analyzed probability BPR in Jember likely experiencing liquidity problems that APYDTAP, ROA and LDR  the  first  quarter  before.  BPR  in  Jember  can  be  detected  experiencing liquidity difficulties during the first quarter before.

## Keywords: liquidity problems, CAMEL, BPR
Abstrak : Status bank bisa dikatakan kesulitan likuiditas pada saat NPL lebih besar dari 5%. NPL menunjukkan bahwa kemampuan manajemen bank dalam mengelola  kredit  bermasalah  yang  diberikan  oleh  bank.  Kesulitan  likuiditas sangat mungkin terjadi pada BPR. Sebelum terjadi kebangkrutan, maka perlu diketahui sebelumnya mengenai keadaan keuangan perbankan. Penelitian ini bertujuan  untuk  mengkaji  rasio-rasio  keuangan  dalam  CAMEL  dapat digunakan  untuk  menganalisis  peluang  BPR  di  Jember  mengalami  kesulitan likuiditas  atau  tidak.  Jenis  penelitian  ini  merupakan  penelitian  eksplanatori dengan pendekatan sensus, yaitu untuk mengkaji peluang kesulitan likuiditas pada  BPR  di  Jember  berdasarkan  informasi  laporan  keuangan  BPR  yang dipublikasikan. Dari hasil penelitian menujukkan bahwa rasio keuangan yang dapat memprediksi BPR di Jember berpeluang mengalami kesulitan likuiditas yaitu APYDTAP, ROA dan LDR. BPR di Jember dapat terdeteksi mengalami kesulitan likuiditas pada saat satu triwulan sebelumnya.
Kata kunci: kesulitan likuiditas, CAMEL, BPR

## Pendahuluan
Pada pertengahan tahun 1997 terjadi krisis ekonomi yang melanda kawasan Asia  sehingga  dari  kejadian  tersebut  banyak  bank  bangkrut.  Pasca  krisis  tersebut banyak  bank  yang  dilikuiditasi.  Hal  itu  berdampak  buruk  terhadap  perbankan, mengingat bank mempunyai peran yang sangat penting. Perbankan memiliki peran yang  penting,  karena  bank  merupakan  penghimpun  dana  dari  masyarakat  dan menyalurkannya kembali kepada masyarakat dengan lebih efektif dan efisien. Oleh karena itu bank bisa menjadi andalan dalam pembangunan di bidang perekonomian.
Jika kondisi perbankan baik, maka perbankan akan berdampak sangat baik terhadap pembangunan Indonesia.
Dampak  krisis  tidak  hanya  dirasakan  oleh  bank-bank  umum,  tetapi  juga dirasakan oleh BPR. BPR sebagai salah satu dari dua jenis bank yang ada di Indonesia yang  keberadaannya  diharapkan  mampu  memberikan  pelayanan  bagi  masyarakat golongan ekonomi lemah dan pengusaha kecil baik di pedesaan maupun di perkotaan.
BPR juga bisa mengalami kesulitan likuiditas. BPR yang mengalami kesulitan likuiditas dapat dilihat dari NPL yang lebih dari 5%. Agar tidak terjadi hal tersebut, maka BPR  harus  meningkatkan  kinerja  keuangan  perusahaannya.  Jika  BPR  tidak  dapat memperbaiki kondisi tersebut, maka tidak menutup kemungkinan BPR tersebut akan ditutup  atau  dikatakan  bangkrut.  Kesulitan  likuiditas  yang  terjadi  di  BPR  akan berdampak pada masyarakat. Para nasabah tidak bisa lagi bertransaksi di bank yang mengalami kesulitan keuangan dan pada akhirnya ditutup (bangkrut).
Dari  data  yang  diperoleh  diketahui  bahwa  masyarakat  Jember  sangat bergantung  kepada  BPR.  Hal  ini  disebabkan  karena  BPR  yang  bisa  mendanai masyarakat ekonomi menengah  ke bawah  sesuai  dengan  kebutuhan. Keberadaan BPR  di  Jember  sangat  membantu  masyarakat.  Sehingga,  jika  BPR  di  Jember mengalami  kesulitan  likuiditas,  maka  akan  berdampak  kepada  perekonomian  dan masyarakat Jember. Kinerja keuangan BPR harus terus dipantau dan diperbaiki agar tidak terjadi kesulitan likuiditas.
Pengertian  Bank  Perkreditan  Rakyat  (BPR)  menurut  Undang-Undang  No.7 Tahun  1992  adalah  bank  yang  melaksanakan  kegiatan  secara  konvensional  atau berdasarkan prinsip syariah yang dalam kegiatannya tidak memberikan jasa lalu lintas pembayaran.  Sementara  menurut  undang-undang  ini  adalah  badan  usaha  yang menghimpun  dana  dari  masyarakat  dalam  bentuk  simpanan,  dan  menyalurkannya kepada  masyarakat  dalam  bentuk  kredit  dan  atau  bentuk-bentuk  lainnya  dalamm rangka meningkatkan taraf hidup rakyat.
Status  likuiditas  bank  dapat  ditentukan  dengan  menghitung  LDR  dan  NPL. Bank bisa dikatakan illikuid jika LDR lebih besar 100% dan NPL lebih besar dari 5% (SE.  Bank  Indonesia  No.6/23/DPNP  dalam  Muslim  2015.  Pada  penelitian  ini menggunakan  NPL  sebagai  penentu  BPR  berstatus  kesulitan  likuiditas.    NPL menunjukkan  bahwa  kemampuan  manajemen  bank  dalam  mengelola  kredit bermasalah yang diberikan oleh bank. Kredit dalam hal ini adalah kredit yang diberikan kepada pihak ketiga tidak termasuk kredit kepada bank lain. Kredit bermasalah adalah
kredit dengan kualitas kurang lancar, diragukan, dan macet (Almalia dan Herdiningtyas, 2005).  Semakin  tinggi  NPL,  maka  akan  semakin  buruk  kualitas  kredit  bank.  Hal tersebut menyebabkan jumlah kredit bermasalah bank semakin meningkat sehingga kemungkinan bank mengalami kesulitan keuangan semakin besar, dan penyaluran kredit kepada nasabah akan mengalami kesulitan.
Menurut  Taswan  (2010:  75)  pada  dasarnya  tingkat  kesehatan  BPR  dinilai dengan pendekatan kualitatif atas berbagai aspek yang berpengaruh terhadap kondisi dan  perkembangan  suatu  bank,  yang  meliputi  aspek  permodalan,  kualitas  aktiva produktif, manajemen, rentabilitas, dan likuiditas (CAMEL). Rasio-rasio CAMEL yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Capital Adequacy Ratio (CAR) atau Kewajiban Penyediaan Modal Minimum (KPMM), Aktiva Produktif Yang Diklasifikasikan Terhadap Aktiva Produktif (APYDTAP), Return On Assets (ROA), Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO), Alat Likuid Terhadap Utang Lancar (ALTUL), dan Loan to Deposit Ratio (LDR).
Kesulitan likuiditas merupakan suatu kondisi di mana keuangan perusahaan dalam keadaan tidak sehat atau sedang krisis. Atau dengan kata lain suatu perusahaan sedang  mengalami  kesulitan  keuangan  dalam  memenuhi  kewajiban-kewajibannya. Penelitian ini akan menggunakan rasio-rasio keuangan yang termasuk dalam faktor CAMEL.  Apakah  rasio-rasio  CAMEL  dapat  menganalisis  peluang  BPR  di Jember   mengalami  kesulitan  likuiditas  satu  triwulan  sebelumnya  atau  dua  triwulan sebelumnya atau tidak?
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengkaji  apakah  rasio  keuangan  dalam CAMEL  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  peluang  BPR  di  Jember  mengalami kesulitan likuiditas satu triwulan sebelumnya atau dua triwulan sebelumnya atau tidak.
Tingkat  kesehatan  bank  dapat  dipengaruhi  oleh  keadaan  perusahaan perbankan itu sendiri. CAMEL dapat dijadikan sebagai tolok ukur tingkat  kesehatan bank.  Rasio-rasio  keuangan  CAMEL  dapat  digunakan  untuk  mengkaji  peluang terjadinya  kesulitan  likuiditas  pada  suatu  bank,  khususnya  pada  penelitian  ini difokuskan pada BPR. Penelitian-penelitian  terdahulu menyebutkan bahwa  CAMEL dapat memprediksi  kesulitan likuiditas pada perusahaan perbankan.
Penelitian-penelitian  sebelumnya  dapat  menjelaskan  bahwa  rasio-rasio keuangan CAMEL dapat menganalisis kesulitan likuiditas. Oleh karena itu hipotesis yang diajukan untuk penelitian ini adalah rasio keuangan KPMM, APYDTAP, ROA, BOPO, ALTUL, dan LDR dapat digunakan untuk menganalisis peluang BPR di Jember
mengalami  kesulitan.  Waktu  yang  tepat  untuk  digunakan  dalam  menganalisis terjadinya kesulitan likuiditas adalah pada saat yang dekat.

## Metodologi
Penelitian  ini  termasuk  jenis  penelitian  eksplanatori  dengan  pendekatan sensus,  yaitu  untuk  mengkaji  peluang  kesulitan  likuiditas  pada  BPR  berdasarkan informasi laporan keuangan BPR di Jember yang dipublikasikan. Populasi penelitian ini  yaitu  BPR  yang  beroperasi  di  Jember  berjumlah  24  bank.  Jenis  penelitian  ini menggunakan  pendekatan  sensus.  Data  bisa  diperoleh  tanpa  menemui  kesulitan, maka peneliti menggunakan semua data yang diperoleh. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder berupa laporan keuangan BPR di Jember yang dipublikasikan. Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu berupa laporan  keuangan  BPR  yang  diakses  melalui  situs  Bank  Indonesia  dengan  laman website www.bi.go.id dan Otoritas Jasa Keuangan (OJK) www.ojk.go.id.
Variabel  penelitian  ini  terdiri  atas  variabel  bebas  (independen)  dan  variabel terikat (dependen). Variabel bebas pada penelitian ini yaitu KPMM, APYDTAP, ROA, BOPO,  ALTUL  dan  LDR,  sedangkan  variabel  terikat  yaitu  status  bank  (Y).  Berikut adalah definisi dari masing-masing variabel penelitian:
A.  Kewajiban Penyediaan Modal Minimum (KPMM) adalah kemampuan modal bank untuk  menutup  risiko  yang  memburuk.  Skala  pengukuran  variabel  ini menggunakan skala rasio.
B.  Aktiva  Produktif  Yang  Diklasifikasikan  Terhadap  Aktiva  Produktif  merupakan variabel yang digunakan untuk mengukur 50% AP KL, 75% AP D, dan 100% AP M  terhadap  jumlah  AP.  Skala  pengukuran  variabel  APYDTAP  menggunakan skala rasio.
C. Return On Assets (ROA) merupakan variabel yang digunakan untuk mengukur kemampuan manajemen memperoleh laba (keuntungan) dikaitkan dengan total aset. Skala rasio digunakan untuk mengukur variabel ROA.
D.  Biaya  Operasional  terhadap  Pendapatan  Operasional  (BOPO)  digunakan manajemen bank untuk mengukur kemampuan bank dalam mengendalikan biaya operasional terhadap pendapatan operasional. Skala pengukuran variabel BOPO menggunakan skala rasio.
E.  Alat  Likuid  Terhadap  Utang  Lancar  (ALTUL)  digunakan  untuk  mengukur  kas terhadap  kewajiban  segera,  utang  bunga,  utang  pajak,  tabungan,  deposito, simpanan dari bank lain. Skala pengukuran variabel ALTUL yaitu skala rasio.
F. Loan to Deposit Ratio (LDR) adalah kemampuan bank untuk memberikan kredit kepada  nasabah  terhadap  dana  pihak  ketiga.  Skala  pengukuran  variabel  LDR yaitu menggunakan skala rasio
G.  Kesulitan likuiditas merupakan suatu keadaan perbankan di mana NPL lebih dari 5%. Skala pengukuran variabel terikat menggunakan skala nominal.
Penentuan variabel terikat dengan menggunakan status bank yaitu status = 0 untuk  bank  tidak  mengalami  kesulitan  likuiditas  dan  status  =  1  untuk  bank  yang mengalami kesulitan likuiditas. Berikut pengukuran variabel yang digunakan:
𝐊𝐏𝐌𝐌 = 𝐦𝐨𝐝𝐚𝐥 𝐚𝐤𝐭𝐢𝐯𝐚 𝐭𝐞𝐫𝐭𝐢𝐦𝐛𝐚𝐧𝐠 𝐫𝐢𝐬𝐢𝐤𝐨 ×𝟏𝟎𝟎%
𝐀𝐏𝐘𝐃𝐓𝐀𝐏  = 𝐀𝐤𝐭𝐢𝐯𝐚 𝐏𝐫𝐨𝐝𝐮𝐤𝐭𝐢𝐟 𝐘𝐚𝐧𝐠 𝐃𝐢𝐤𝐥𝐚𝐬𝐢𝐟𝐢𝐤𝐚𝐬𝐢𝐤𝐚𝐧 𝐀𝐚𝐤𝐭𝐢𝐯𝐚 𝐏𝐫𝐨𝐝𝐮𝐤𝐭𝐢𝐟 ×𝟏𝟎𝟎% 𝐑𝐎𝐀 = 𝐥𝐚𝐛𝐚 𝐬𝐞𝐛𝐞𝐥𝐮𝐦 𝐩𝐚𝐣𝐚𝐤 𝐭𝐨𝐭𝐚𝐥 𝐚𝐬𝐞𝐭
×𝟏𝟎𝟎%
𝐁𝐎𝐏𝐎 = 𝐛𝐢𝐚𝐲𝐚 𝐨𝐩𝐞𝐫𝐚𝐬𝐢𝐨𝐧𝐚𝐥 𝐩𝐞𝐧𝐝𝐚𝐩𝐚𝐭𝐚𝐧 𝐨𝐩𝐞𝐫𝐚𝐬𝐢𝐨𝐧𝐚𝐥 ×𝟏𝟎𝟎%
𝐀𝐋𝐓𝐔𝐋 = 𝐀𝐥𝐚𝐭 𝐋𝐢𝐤𝐮𝐢𝐝 𝐔𝐭𝐚𝐧𝐠 𝐋𝐚𝐧𝐜𝐚𝐫 ×𝟏𝟎𝟎%
𝐋𝐃𝐑 = 𝐤𝐫𝐞𝐝𝐢𝐭 𝐝𝐚𝐧𝐚 𝐩𝐢𝐡𝐚𝐤 𝐤𝐞𝐭𝐢𝐠𝐚 ×𝟏𝟎𝟎%
Alat  analisis  dalam  penelitian  ini  menggunakan  regresi  logistik  karena  variabel terikatnya  berupa  variabel dummy (non-metrik)  dan  variabel  bebasnya  berupa kombinasi  antara  metrik  dan  non-metrik.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  dua pendekatan  yaitu  pendekatan  pada  satu  triwulan  sebelumnya  dan  dua  triwulan sebelumnya.  Berikut  adalah  dua  persamaan  regresi  logistik  untuk  masing-masing pendekatan tersebut.
Pendekatan satu triwulan sebelumnya P it = E(Y t = 1│X 1,t-1 ) = 1 1+𝑒 -zi
dimana Z i = β 0 + β 1 X 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + β 4 X 4 + β 5 X 5 + β 6 X 6
Pendekatan dua triwulan sebelumnya P jt = E(Y t = 1│X 1,t-2 ) = 1 1+𝑒 -zj
dimana Z j = γ 0 + γ 1 X 1 + γ 2 X 2 + γ 3 X 3 + γ 4 X 4 + γ 5 X 5 + γ 6 X 6
Sehingga formula regresi logistik dua persamaan tersebut adalah:
P it = E (Y=1│X 1,t-1 )
1
=
1 + e – (β0 + β1KPMMt-1 + β2APYDTAPt-1 + β3ROAt-1 + β4BOPOt-1 + β5ALTULt-1 + β6LDRt-1)
P it = E (Y=1│X 1,t-2 )
1
=
1 + e – (γ0 + γ1KPMMt-2 + γ2APYDTAPt-2 + γ3ROAt-2 + γ4BOPOt-2 + γ5ALTULt-5 + γ6LDRt-2)

## Hasil dan Pembahasan
Bank  Perkreditan  Rakyat  (BPR)  sama  halnya  dengan  Bank  Umum  lainnya, yaitu  dapat  menjalankan  kegiatannya  berdasarkan  konsep  konvensional  maupun syariah. BPR merupakan salah satu jenis bank yang sasarannya adalah masyarakat ekonomi menengah ke bawah. Hal ini dikarenakan untuk mempermudah masyarakat menengah kebawah untuk mendapatkan kredit.
Objek penelitian ini adalah Bank Perkreditan Rakyat (BPR) yang beroperasi di Jember. Dipilihnya BPR yang beroperasi di Jember yaitu untuk mengetahui keadaan perekonomian masyarakat Jember. Penelitian ini menggunakan BPR yang beroperasi di Jember sejumlah 24 bank dan mempublikasikan laporan keuangannya. Hasil data laporan  keuangan  yang  dipublikasikan  yaitu  pada  periode  Desember  2013 – Desember 2015.
Hasil  Analisis  Regresi  Logistik  Kesulitan  Likuiditas  Berdasarkan  Rasio Keuangan Satu Triwulan Sebelumnya
Data yang diperoleh dari variabel bebas yaitu KPMM, APYDTAP, ROA, BOPO, ALTUL,  dan  LDR  yang  dianalisis  dengan  menggunakan  regresi  logistik  untuk menentukan  peluang  BPR  di  Jember  mengalami  kesulitan  likuiditas.  Berikut  hasil berdasarkan output SPSS ditunjukkan pada Tabel.1 berikut:
Tabel.1 Koefisien Regresi Logistik
Block Koefisien S.E Wald df Sig Exp (B) 0        Constant -0,660 0,156 17,826 1 0,000 0,517 1      KPMM t-1 APYDTAP t-1 ROA t-1 BOPO t-1 ALTUL t-1
LDR t-1 Constant -0,008 0,011 0,530 1 0,467 0,992 0,268 0,060 19,897 1 0,000 1,308 -0,127 0,060 4,574 1 0,032 0,880 0,007 0,018 0,173 1 0,678 1,007 0,120 0,106 1,279 1 0,258 1,128 -0,044 0,021 4,270 1 0,039 0,957 1,678 2,416 0,488 1 0,485 5,403
Hasil perhitungan pada tabel dapat diperoleh koefisien regresi logistik dapat digunakan pada model (1) berikut:
1
P it = E (Y=1│X 1,t-1 ) =
(1)
1 + 2,72 – 1,69 – 0,01KPMM + 0,27APYDTAP – 0,13ROA + 0,01BOPO + 0,12ALTUL – 0,04LDR
Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa  terdapat  koefisien  yang  tidak  signifikan  yaitu KPMM, BOPO, dan ALTUL. Variabel yang memiliki koefisien regresi tidak signifikan tersebut  tidak  diikutsertakan  dalam  perhitungan.  Kemudian  dilakukan  perhitungan kembali yang hasilnya ditunjukkan pada Tabel.2 berikut:
Tabel.2 Koefisien Regresi Logistik Y t X APYDTAPt-1, ROAt-1,LDRt-1 Block Koefisien S.E Wald df Sig. Exp(B) 0         Constant -0,660 0,156  17,826 1 0,000 0,517 1         APYDTAP t-1 0,269 0,59 20,710 1 0,000 1,309 ROA t-1 -0,149 0,046  10,778 1 0,001 0,861 LDR t-1 -0,046 0,020 5,041 1 0,025 0,955 Constant 2,535 1,677 2,284 1 0,131 12,613 Hasil pengolahan tabel tersebut memperoleh model (2) 1
P it = E (Y=1│X APYDTAP, ROA, LDR t-1 ) = (2)
1 + 2,72 – 2,54 + 0,27APYDTAP – 0,15ROA – 0,05LDR
Untuk  dapat  mengetahui  tingkat  ketepatan  persamaan  (2)  dalam mengklasifikasikan data dengan benar yaitu dengan cara melihat classification table yang disajikan pada tabel berikut:
Tabel.3 Akurasi Regresi Logistik
Block Observasi Prediksi Y
Percentage Correct
Tidak Kesulitan Likuiditas Kesulitan Likuiditas 1            Y Tidak Kesulitan Likuiditas 115 5 95,8 Kesulitan Likuiditas 27 35 56,5 Overall Percentage 82,4
Tabel.3 tersebut menunjukkan bahwa hasil observasi diketahui untuk BPR di Jember tidak  kesulitan  likuiditas  yaitu  berjumlah  120  bank,  dan  yang  mengalami  kesulitan likuiditas sebanyak 62 bank. Pada hasil prediksi diketahui bahwa untuk BPR di Jember
yang tidak kesulitan likuiditas sebanyak 142 bank, dan untuk yang mengalami kesulitan likuiditas diprediksikan berjumlah 40 bank. Pada hasil keseluruhannya, maka dapat disimpulkan bahwa BPR di Jember yang berpeluang mengalami kesulitan likuiditas sebanyak 35 bank, dan yang berpeluang tidak mengalami kesulitan likuiditas berjumlah 115 bank dengan tingkat akurasi secara keseluruhan sebesar 82,4%.
Hasil  Analisis  Regresi  Logistik  Kesulitan  Likuiditas  Berdasarkan  Rasio Keuangan Dua Triwulan Sebelumnya
Data dari variabel KPMM, APYDTAP, ROA, BOPO, ALTUL, dan LDR yang digunakan  untuk  mengetahui  peluang  terjadinya  kesulitan  likuiditas.  Data  variabel tersebut  diolah  dengan  menggunakan  regresi  logistik.  Berikut  hasil  output  yang diperoleh dari regresi logistik untuk mengetahui peluang terjadinya kesulitan likuiditas pada Tabel.4 sebagai berikut:
Tabel 4. Koefisien Regresi Logistik
Block Koefisien S.E Wald df Sig Exp (B) 0        Constant -0,600 0,166 12,998 1 0,000 0,549 1      KPMM t-2 APYDTAP t-2
ROA t-2 BOPO t-2 ALTUL t-2
LDR t-2 Constant -0,013 0,012 1,254 1 0,263 0,987 0,283 0,068 17,125 1 0,000 1,328 -0,172 0,067 6,650 1 0,010 0,842 0,002 0,018 0,015 1 0,903 1,002 0,147 0,117 1,578 1 0,209 1,159 -0,033 0,023 2,074 1 0,150 0,968 1,566 2,603 0,362 1 0,547 4,787
Hasil Tabel tersebut didapatkan persamaan model regresi logistik untuk memprediksi kesulitan likuiditas. Berikut persamaan regresi logistik ditunjukkan pada model (3).
1
P jt = E (Y=1│X 1,t-2 ) =
(3)
1 + 2,72 – 1,57 – 0,01KPMM + 0,28APYDTAP – 0,17ROA + 0,002BOPO + 0,15ALTUL – 0,03LDR
Hasil ini menunjukkan bahwa rasio keuangan KPMM, BOPO, ALTUL, dan LDR tidak signifikan, sehingga dilakukan perhitungan kembali untuk rasio yang signifikan. Hasil perhitungan tersebut ditunjukkan pada Tabel.5 berikut.
Tabel.5 Koefisien Regresi Logistik Y t X APYDTAPt-2,ROAt-2 Block Koefisien S.E Wald Df Sig Exp (B) 0        Constant -0,600 0,166 12,998 1 0,000 0,549 1      APYDTAP t-2 ROA t-2 Constant 0,255 0,065 15,518 1 0,000 1,290 -0,194 0,052 13,619 1 0,000 0,824 -0,950 0,428 4,923 1 0,027 0,387
Hasil pengolahan tabel tersebut memperoleh persamaan (4) sebagai berikut:
1
P jt = E (Y=1│X APYDTAP-2,ROA-2 ) =
(4)
1 + 2,72 0,95 – 0,26APYDTAP + 0,19ROA
Tingkat ketepatan persamaan (4) dapat diketahui dengan melihat classification table pada Tabel.6 berikut:
Tabel.6 Akurasi Regresi Logistik
Block Observasi Prediksi Y
Percentage Correct
Tidak Kesulitan Likuiditas Kesulitan Likuiditas 1            Y Tidak Kesulitan Likuiditas 95 7 93,1 Kesulitan Likuiditas 26 30 53,6 Overall Percentage 79,1
Tabel.6 tersebut menunjukkan bahwa untuk BPR di Jember tidak kesulitan likuiditas yaitu berjumlah 102 bank, dan yang mengalami kesulitan likuiditas sebanyak 56 bank. Pada hasil prediksi diketahui bahwa untuk BPR di Jember yang tidak kesulitan likuiditas sebanyak  121  bank,  dan  untuk  yang  mengalami  kesulitan  likuiditas  diprediksikan berjumlah 37 bank. Pada hasil keseluruhannya, maka dapat disimpulkan bahwa BPR di Jember yang berpeluang mengalami kesulitan likuiditas sebanyak 30 bank, dan yang berpeluang  tidak  mengalami  kesulitan  likuiditas  berjumlah  95  bank  dengan  tingkat akurasi secara keseluruhan sebesar 79,1%.
Akhirnya  dapat  dipilih  model  (2)  yaitu  hasil  regresi  logistik  satu  triwulan sebelumnya  pengolahan  data  kedua  yang  dapat  menentukan  peluang  kesulitan likuiditas BPR di Jember dengan tingkat akurasi yang lebih baik daripada model (4) yaitu  hasil  regresi  logistik  dua  triwulan sebelumnya.  Berdasarkan paparan  tersebut, maka dinyatakan bahwa peluang BPR di Jember mengalami kesulitan likuiditas dapat diketahui  satu  triwulan  sebelumnya.  Dengan  demikian  pembahasan  penelitian  ini didasarkan pada model (2).
Hasil Pengujian Hipotesis Penelitian
Hasil  pengujian  hipotesis  dari  penghitungan  regresi  logistik  diketahui  bahwa rasio-rasio CAMEL yang signifikan dapat menganalisis peluang kesulitan likuiditas BPR
di  Jember  yaitu  APYDTAP,  ROA,  dan  LDR.  Penjelasan  dari  rasio-rasio  CAMEL tersebut adalah:
1)  Variabel APYDTAP t-1
Koefisien positif dimiliki oleh variabel APYDTAP pada hasil Tabel.2 yaitu sebesar 0,269 dengan tingkat signifikasi adalah 0,000. Nilai signifikansi yang dimiliki oleh variabel APYDTAP kurang dari α (5%), maka hasilnya yaitu menolak H 0 , sehingga APYDTAP dapat menganalisis peluang kesulitan likuiditas BPR di Jember.
2)  Variabel ROA t-1
Koefisien regresi negatif dimiliki oleh variabel ROA pada hasil Tabel.2 yaitu 0,149 dengan tingkat signifikansi sebesar 0,001. Hasil dari tingkat signifikansi variabel ROA kurang dari α (5%), maka hasilnya menolak H 0 sehingga variabel ROA dapat menganalisis peluang kesulitan likuiditas.
3)  Variabel LDR t-1
Koefisien regresi negatif pada Tabel.2 variabel LDR yaitu sebesar 0,046 dengan tingkat signifikansi 0,025. Tingkat signifikansi tersebut kurang dari  α (5%), maka menolak H 0 sehingga hasilnya bahwa variabel LDR dapat menganalisis peluang kesulitan likuiditas.
Pembahasan
KPMM adalah kemampuan penyediaan modal minimum bank untuk menutupi risiko. Selain itu, dalam melakukan penilaian kecukupan permodalan, bank juga harus mengaitkan kecukupan modal dengan profit risiko bank. Semakin tinggi risiko bank, semakin besar modal yang harus disediakan untuk mengantisipasi risiko tersebut (Arbi, 2013:267).  Semakin  tinggi  nilai  KPMM  maka  semakin  baik  keadaan  bank  tersebut dalam membiayai kegiatan operasionalnya, sehingga peluang kesulitan likuiditasnya semakin kecil. Namun demikian, hasil penelitian ini justru menujukkan yang sebaliknya bahwa  rasio  KPMM  satu  triwulan  sebelumnya  tidak  dapat  menganalisis  peluang kesulitan likuiditas BPR di Jember. KPMM merupakan alat ukur yang berkaitan dengan ketersediaan  modal  yang  dimiliki  bank.  Sementara  itu,  kesulitan  likuiditas  berkaitan dengan penyediaan uang tunai bukan dana keseluruhan. Uang tunai digunakan untuk keperluan jangka pendek. Misal uang tunai untuk nasabah yang menarik uangnya, kebutuhan  debitur  untuk  mencairkan  dananya  dan  kebutuhan  untuk  membayar kegiatan operasional bank lainnya. Kebutuhan tersebut merupakan kewajiban segera yang harus disediakan oleh pihak bank untuk kebutuhan jangka pendek dalam bentuk
uang tunai. Bank yang besar dalam pemberian kreditnya, dan kredit tersebut diketahui bermasalah,  maka  keadaan  keuangan  bank  juga  akan  ikut  bermasalah.  Hal  yang demikian  akan  mempersulit  pihak  bank  untuk  memenuhi  kewajiban-kewajibannya. Kredit-kredit yang bermasalah tersebut akan menaikkan nilai dari NPL, sehingga dapat menyebabkan  kesulitan  likuiditas  pada  bank.  Hasil  ini  sesuai  dengan  penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Wicaksana dan Sudarsono (2008) yang menyatakan bahwa CAR atau KPMM tidak dapat memprediksi kondisi bermasalah pada bank.
APYDTAP  adalah  aktiva  produktif  yang  diklasifikasikan  terhadap  aktiva produktif. APYDTAP merupakan perhitungan kualitas aset produktif yang diperlukan untuk mengatur aktiva produktif. Pada ketetapan Bank Indonesia (SE Bank Indonesia No.6/23/DPNP), status likuiditas bank terjadi apabila NPL lebih dari 5%. Hasil yang didapat  dari  uji  regresi  logistik  membuktikan  bahwa  rasio  APYDTAP  satu  triwulan sebelumnya  dapat  digunakan  menganalisis  peluang  kesulitan  likuiditas  BPR  di Jember.  Semakin  tinggi  APYDTAP,  maka  peluang  mengalami  kesulitan  likuiditas semakin rendah. Hal ini dikarenakan aktiva produktifnya yang lebih baik yaitu dalam hal kredit  yang  diberikan,  surat-surat  berharga,  dan  penempatan  bank  lain  selain  giro. Aktiva yang diklasifikasikan yaitu aktiva produktif, kurang lancar, diragukan, dan macet menghasilkan perhitungan dibawah jumlah aktiva produktif, sehingga bank tersebut memiliki keadaan keuangan yang baik.
ROA  merupakan  rasio  yang  digunakan  untuk  mengukur  kemampuan  bank menghasilkan laba bersih berdasarkan tingkat aset tertentu. Kerangka penilaian tingkat kesehatan bank, BI akan mendapatkan nilai 100 apabila bank memiliki ROA 1,50% (Hasibuan,  2009:101).  Hasil  perhitungan  variabel  ROA  satu  triwulan  sebelumnya menghasilkan dapat digunakan untuk menganalisis peluang kesulitan likuiditas BPR di Jember. Semakin  besar ROA,  semakin  besar  pula  tingkat  keuntungan  yang  dicapai bank  sehingga kemungkinan  suatu  bank  dalam  kondisi  bermasalah  semakin kecil. Meningkatkan pendapatan bank dapat dilakukan dengan cara meningkatkan jumlah aktiva produktif seperti kredit, penanaman dana dan penempatan dana. Keuntungan yang didapat tersebut akan meningkatkan jumlah laba yang dimiliki oleh bank. Laba yang diperoleh bank merupakan keuntungan bank secara relatif dibandingkan dengan total asetnya. Hasil ini konsisten dengan penelitian yang dilakukan oleh Sumantri dan Teddy  (2010),  Haryanto  dan  Hanna  (2014)  yang  menyatakan  memiliki  pengaruh terhadap kepailitan bank dan kesehatan bank.
BOPO merupakan biaya operasional terhadap pendapatan operasional bank dalam  melaksanakan  kegiatannya.  Penilaian  kesehatan  bank,  BI  memberi  nilai maksimum 100 apabila BOPO mencapai nilai 80% (Hasibuan, 2009:101). Semakin kecil BOPO maka efisiensi bank tersebut semakin baik, sehingga peluang terjadinya kesulitan  likuiditas  semakin  kecil.  Padahal  pada  hasil  perhitungan  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  BOPO  satu  triwulan  sebelumnya  tidak  dapat  menganalisis kesulitan  likuiditas  BPR di  Jember. BOPO merupakan alat  ukur  untuk menentukan biaya yang dikeluarkan oleh bank untuk kegiatan-kegiatan yang dilakukan. Kegiatan- kegiatan yang dilakukan BPR misalnya simpanan tabungan, deposito, menyalurkan dana dalam bentuk kredit investasi, kredit modal kerja, dan kredit perdagangan. Kredit- kredit yang disalurkan bank kepada nasabah-nasabahnya yang terlalu banyak, maka bisa memperburuk keadaan keuangan bank. Penyaluran kredit yang tidak terkendali dapat menyebabkan beberapa masalah, satu diantaranya yaitu terjadinya kredit macet. Besarnya  jumlah  kredit  macet  yang  terjadi  diakibatkan  oleh  banyaknya  penyaluran kredit yang dilakukan oleh pihak bank, maka hal itu akan menaikkan nilai NPL bank. Tingginya NPL menunjukkan bahwa manajemen bank tidak mampu mengelola kredit yang bermasalah di bank. Hal yang demikian akan mengganggu jalannya keuangan di bank. Hasil ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh Sumantri dan Teddy (2010) yang menyatakan bahwa BOPO tidak dapat memprediksi kepailitan bank.
ALTUL  merupakan  alat  likuid  terhadap  utang  lancar  yang  digunakan  untuk mengukur kas, kewajiban segera, utang bunga, utang pajak, tabungan, deposito, dan simpanan dari bank lain. Hasil perhitungan regresi logistik menunjukkan bahwa rasio ALTUL satu triwulan sebelumnya tidak dapat menganalisis peluang kesulitan likuiditas BPR di Jember. Hal itu terjadi karena bank tidak mampu dalam memenuhi kewajiban segera, misal kas, tabungan di bank lain, deposito di bank lain, pinjaman di bank lain dan sejenisnya. Kewajiban keuangan bank yang harus dibayarkan dalam jangka waktu pendek  disebut  juga  kewajiban  lancar  atau  utang  lancar,  misalnya  tabungan  dan deposito  yang  jatuh  waktu  temponya.  Ketidakmampuan  bank  dalam  memenuhi kewajiban-kewajibannya, dikarenakan satu diantaranya yaitu kredit yang bermasalah. Faktor yang menyebabkan kredit bermasalah yaitu ketidaktepatan pihak bank dalam memberikan  kreditnya,  atau  ketidakmampuan  debitur  dalam  mengangsur  atau membayar utangnya pada masa yang akan datang. Faktor-faktor tersebut yang akan menyebabkan bank bermasalah dengan kualitas kredit kurang lancar, diragukan, dan macet. Kredit bermasalah  itu akan menaikkan  nilai  NPL bank.  Semakin tinggi  NPL
maka semakin buruk kualitas kredit bank. Hal yang demikian akan meningkatkan kredit bermasalah  pada  bank  semakin  meningkat,  dan  bank  akan  mengalami  kesulitan likuiditas, sehingga penyaluran kredit kepada para nasabah akan mengalami kesulitan.
LDR merupakan kemampuan bank untuk memberikan kredit kepada nasabah terhadap  dana  pihak  ketiga.  Hasil  penelitian  LDR  satu  triwulan  sebelumnya menunjukkan dapat menganalisis peluang kesulitan likuiditas BPR di Jember. Semakin besarnya  penyaluran  kredit  yang  diberikan  dibandingkan  dengan  deposit  atau simpanan masyarakat, maka bank menanggung risko yang besar. Apabila kredit yang disalurkan bermasalah, maka bank akan mengalami kesulitan untuk mengembalikan dana yang dititipkan oleh masyarakat. Semakin  tinggi  rasio  tersebut  memberikan indikasi    semakin    rendahnya  kemampuan    likuiditas    bank    yang    bersangkutan. Kemampuan  untuk  mengurangi  kredit  yang  disalurkan  bank  dengan  dana  yang diterima  oleh  bank  dengan  jumlah  tertentu  merupakan  suatu  usaha  untuk meningkatkan  modal  inti  dari  pinjaman.  Hal  itu  bertujuan  untuk  tetap  menjaga kestabilan keuangan bank, sehingga keadaan keuangan bank semakin baik. Hasil ini mendukung  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Sumantri  dan  Teddy  (2010)  yang menunjukkan  bahwa  LDR  berpengaruh  signifikan  terhadap  kepailitan  bank  dan Ismawati dan  Istria  (2015) menghasilkan  bahwa  LDR dapat memengaruhi financial distress perbankan di Indonesia.
Berdasarkan keseluruhan hasil penelitian menunjukkan bahwa pada rasio-rasio CAMEL  yaitu  KPMM,  APYDTAP,  ROA,  BOPO,  ALTUL,  dan  LDR  hanya  rasio keuangan  APYDTAP,  ROA,  dan  LDR  yang  dapat  digunakan  untuk  menganalisis peluang  kesulitan likuiditas BPR di Jember. Ketiga rasio lainnya yaitu KPMM, BOPO, dan  ALTUL  tidak  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  peluang  kesulitan  likuiditas. Untuk hasil perhitungan regresi logistik dalam menganalisis kesulitan likuiditas, maka persamaan (2) dipilih sebagai persamaan yang lebih tepat dalam menentukan peluang kesulitan likuiditas BPR di Jember. Hasil ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh Hadad,  dkk  (2004)  yang  menghasilkan  bahwa  prediksi  kepailitan  Bank  Umum  di Indonesia  akan  diketahui  pada  3  bulan  sebelum  pailit.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa kesulitan keuangan dapat diketahui beberapa periode sebelum terjadi.

## Kesimpulan
Rasio-rasio  keuangan  (CAMEL)  yaitu  KPMM,  APYDTAP,  ROA,  BOPO, ALTUL,  dan  LDR  yang  digunakan,    hanya  terdapat  3  rasio  keuangan  dapat
menganalisis  kesulitan  likuiditas,  yaitu  APYDTAP,  ROA,  dan  LDR  satu  triwulan sebelumnya. Pada hasil penelitian menunjukkan hasil tingkat signifikansi yang lebih tinggi yaitu sebesar 82,4%  saat satu triwulan sebelumnya. Dengan demikian untuk BPR  di  Jember  peluang  mengalami  kesulitan  likuiditas  dapat  diketahui  pada  satu triwulan sebelumnya.

## Saran
Bagi pihak manajer BPR untuk mengantisipasi lebih awal saat BPR berpeluang mengalami kesulitan likuiditas agar BPR tidak ditutup (bangkrut). Peneliti selanjutnya dapat menggunakan laporan keuangan BPR dengan jangka waktu yang lebih lama. Rasio keuangan yang digunakan bisa saat tiga triwulan sebelumnya.

## Daftar Referensi
Almalia,  L.S  dan  Herdiningtyas,W.  2005.  Analisis  Rasio  CAMEL  terhadap  Prediksi Kondisi  Bermasalah  pada  Lembaga  Perbankan  Perioda  2000-2002. Jurnal Akuntansi dan Keuangan , Vol 7, No.2, November 2005 ISSN 1411-0288.
Arbi, M.S. 2013. Perbankan Keuangan Pembiayaan Lembaga . Yogyakarta: BPEE
Hadad,M.D, Santoso,W,  Sarwedi,  Sukarno,H  dan  Adenan,M.  2004.  Model  Prediksi Kepailitan  Bank  Umum  di  Indonesia. Research  Paper,  Biro  Stabilitas  Sistem Keuangan, Bank Indonesia
Haryanto,M  dan  Hanna.  2014.  CAMEL  dan  Tingkat  Kesehatan  Perbankan. Jurnal Akuntansi , Volume XVIII, No.03 September 2014:350-370
Hasibuan, M.S.P. 2009. Dasar-dasar Perbankan . Jakarta: PT. Bumi Aksara
Ismawati,  Kun  dan  Istria,  P.C.  2015.  Detektor Financial  Distress Perusahaan Perbankan Indonesia. Ekonomi Bisnis & Kewirausahaan , Vol.IV, No. 1 Januari 2015
Laporan  Keuangan  Publikasi  Bank  Perkreditan  Rakyat  di  Jember.  www.bi.go.id.
Diakses tanggal 21 April 2016 – 7 Mei 2016
Laporan  Keuangan  Publikasi  Bank  Perkreditan  Rakyat  di  Jember.  www.ojk.go.id.
Diakses tanggal13 Mei 2015
Sumantri  dan  Teddy  Jurnal.  2010.  Manfaat  Rasio  Keuangan  dalam  Memprediksi Kepailitan Bank Nasional. Jurnal Akuntansi dan Bisnis , Vol.12, No.1, April 2010, Hal.39-52
Taswan. 2010. Manajemen Perbankan . Yogyakarta: UPP STIM YKPN Yogyakarta
Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 10 Tahun 1998 tentang Perubahan Atas Undang-Undang Nomor 7 Tahun 1992 tentang Perbankan . Jakarta
Wicaksana,  R.L  dan  Sudarsono.  2008.  Analisis  Pengaruh  Rasio  CAMEL  terhadap Kondisi  Bermasalah  pada  Sektor  Perbankan  di  Indonesia. Jurnal  Akuntansi Fakultas Ekonomi , Universitas Diponegoro.