skripsi

ANALISIS KINERJA KEUANGAN PADA LEMBAGA PERBANKAN YANG TERDAFTAR

DI BURSA EFEK INDONESIA PERIODE 2005-2009

Oleh :

MARIA NATALIA TRISNADINIM : 0715251031

PROGRAM EKSTENSIFAKULTAS EKONOMI

UNIVERSITAS UDAYANADENPASAR

2010

ANALISIS KINERJA KEUANGAN PADA LEMBAGA PERBANKAN YANG TERDAFTAR

DI BURSA EFEK INDONESIA PERIODE 2005-2009

Oleh :

MARIA NATALIA TRISNADINIM : 0715251031

Skripsi ini ditulis untuk memenuhi sebagian persyaratanMemperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada

Program Ekstensi Fakultas EkonomiUniversitas Udayana

Denpasar2010

i

Skripsi ini telah diuji oleh tim penguji dan disetujui oleh Pembimbing, serta

diuji pada tanggal : 1 Juli 2010

Tim Penguji: Tanda Tangan

1. Ketua : Dra. Ni Ketut Purnawati, MS. ……………..

2. Sekretaris : Dra. I Gusti Agung Ketut Sri Ardani, MM. ……………..

3. Anggota : Drs. Ida Bagus Darsana, MSi. ……………..

Mengetahui,

Ketua Jurusan Manajemen Pembimbing

(Prof. Dr. Made Wardana, SE., MP.) (Dra. Ni Ketut Purnawati, MS.)

NIP. 19550801 198103 1031 NIP. 19611105 198601 2001

ii

KATA PENGANTAR

Puji syukur penulis panjatkan ke hadapan Tuhan Yang Maha Esa, karena

berkat rahmat-Nya, penulis dapat menyelesaikan skripsi yang berjudul “Analisis

Kinerja Keuangan pada Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek

Indonesia Periode 2005-2009”.

Penulisan skripsi ini tidak lepas dari hambatan dan rintangan, tetapi berkat

bantuan dan bimbingan dari berbagai pihak, kesulitan itu dapat teratasi. Untuk itu

dalam kesempatan ini, penulis menyampaikan terima kasih kepada:

1. Bapak Prof. Dr. I Wayan Ramantha, SE., MM., Ak., CPA., selaku Dekan

Fakultas Ekonomi Universitas Udayana.

2. Bapak Dr. I Nyoman Mahaendra Yasa, SE., MSi., selaku Pembantu

Dekan I Fakultas Ekonomi Universitas Udayana.

3. Bapak Prof. Dr. Made Wardana, SE., MP. dan Bapak Drs. Komang

Ardana, MM., selaku Ketua dan Sekretaris Jurusan Manajemen Fakultas

Ekonomi Universitas Udayana.

4. Bapak Drs. Ketut Mustanda, MM., selaku Ketua Program Ekstensi

Fakultas Ekonomi Universitas Udayana.

5. Ibu Dra. I Gusti Agung Ketut Sri Ardani, MM., selaku Pembimbing

Akademik yang telah membimbing penulis dari awal perkuliahan sampai

saat ini.

iii

6. Ibu Dra. Ni Ketut Purnawati, MS., selaku Dosen Pembimbing yang telah

meluangkan waktunya untuk memberikan bimbingan dan saran yang

berguna dalam penulisan skripsi ini.

7. Keluarga tercinta yang selalu memberikan dukungan dan memotivasi

penulis.

8. Teman-teman jurusan manajemen keuangan program ekstensi angkatan

2007, terutama Ayu Putri, Stevi, Icha, Meita, Bobby, Geby, Satria, dan

Yudi yang telah menjadi teman seperjuangan.

9. Semua pihak yang tidak dapat disebutkan satu per satu yang telah

membantu penyusunan laporan ini.

Penulis menyadari sepenuhnya, bahwa penulisan skripsi ini masih banyak

terdapat kesalahan dan kekurangan yang disebabkan karena keterbatasan

kemampuan serta pengalaman penulis. Akhir kata, semoga skripsi ini dapat

bermanfaat bagi semua pihak yang berkepentingan.

Denpasar, Juni 2010

Penulis

iv

Judul : Analisis Kinerja Keuangan pada Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2005-2009

Nama : Maria Natalia TrisnadiNIM : 0715251031

ABSTRAK

Industri perbankan merupakan salah satu industri yang memegang peranan penting dalam perekonomian suatu negara. Lembaga perbankan di Indonesia berperan sebagai penunjang pelaksanaan pembangunan nasional dalam rangka meningkatkan pemerataan, pertumbuhan ekonomi dan stabilitas nasional. Krisis moneter tahun 1997 telah menyebabkan terlikuidasinya 67 lembaga perbankan yang berdampak pada runtuhnya kepercayaan masyarakat terhadap industri perbankan serta biaya pemulihan kondisi perbankan nasional yang tidak sedikit jumlahnya. Suatu lembaga perbankan dapat mengalami kebangkrutan ketika lembaga perbankan tersebut memiliki kinerja yang buruk sehingga Bank Sentral akan mengambil kebijakan untuk melikuidasi lembaga perbankan tersebut. Kinerja keuangan lembaga perbankan dapat ditinjau dari tingkat kesehatan serta prediksi kebangkrutannya.

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kinerja keuangan pada lembaga perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2005-2009 berdasarkan tingkat kesehatan dan prediksi kebangkrutannya. Analisis kinerja keuangan tersebut dilakukan dengan menggunakan Model CAMEL sebagai model untuk mengukur tingkat kesehatan lembaga perbankan, serta Model Internal Growth Rate (IGR), Model Altman’s Z-Score, Model Springate, Model Fulmer, dan Model Grover untuk memprediksi apakah suatu lembaga perbankan berpotensi mengalami kebangkrutan atau tidak.

Berdasarkan hasil analisis diketahui bahwa secara umum tingkat kesehatan 19 lembaga perbankan yang menjadi sampel penelitian apabila menggunakan Model CAMEL cukup baik atau berkategori “sehat”. Bila dilihat dari prediksi kebangkrutan, ketiga model menghasilkan kesimpulan yang sama, yaitu seluruh lembaga perbankan yang diteliti tidak berpotensi mengalami kebangkrutan. Model yang menghasilkan kesimpulan berbeda adalah Model Altman’s Z-Score, dimana kesimpulan yang diperoleh adalah seluruh lembaga perbankan yang diteliti berpotensi mengalami kebangkrutan.

v

DAFTAR ISIHalaman

JUDUL........................................................................................................ iHALAMAN PENGESAHAN.................................................................... iiKATA PENGANTAR................................................................................ iiiABSTRAK.................................................................................................. ivDAFTAR ISI............................................................................................... viDAFTAR TABEL...................................................................................... viiiDAFTAR LAMPIRAN.............................................................................. x

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah.................................................. 11.2 Tujuan dan Kegunaan Penelitian..................................... 8

1.2.1 Tujuan Penelitian.................................................... 8

1.2.2 Kegunaan Penelitian............................................... 91.3 Sistematika Penulisan...................................................... 9

BAB II KAJIAN PUSTAKA 2.1 Landasan Teori................................................................ 11

2.1.1 Pengertian Bank...................................................... 112.1.2 Fungsi dan Kegiatan Bank...................................... 122.1.3 Jenis Bank............................................................... 142.1.4 Penilaian Kinerja Bank........................................... 192.1.5 Model CAMEL....................................................... 212.1.6 Pengertian Kebangkrutan........................................ 322.1.7 Model Prediksi Kebangkrutan................................. 35

2.2 Pembahasan Hasil Penelitian Sebelumnya...................... 48

BAB III METODE PENELITIAN3.1 Lokasi dan Obyek Penelitian........................................... 523.2 Identifikasi Variabel........................................................ 523.3 Definisi Operasional Variabel......................................... 543.4 Jenis dan Sumber Data..................................................... 603.5 Metode Penentuan Sampel.............................................. 613.6 Metode Pengumpulan Data.............................................. 633.7 Teknik Analisis Data....................................................... 63

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN4.1 Gambaran Umum Bursa Efek Indonesia......................... 69

4.1.1 Sejarah Bursa Efek Indonesia................................. 694.1.2 Lembaga Perbankan yang Menjadi Sampel

Penelitian................................................................. 714.2 Pembahasan Hasil Penelitian…………………………… 73

vi

4.2.1 Analisis Tingkat Kesehatan Lembaga Perbankan dengan Model CAMEL………………………….. 73

4.2.2 Analisis Prediksi Kebangkrutan pada Lembaga Perbankan………………………………………… 85

BAB V SIMPULAN DAN SARAN5.1 Simpulan.......................................................................... 1015.2 Saran................................................................................ 102

DAFTAR RUJUKAN

LAMPIRAN

vii

DAFTAR TABEL

No. Tabel Halaman

2.1 Kriteria Kesehatan Lembaga Perbankan…………………....... 32

2.2 Kriteria Kebangkrutan Model Altman’s Z-Score…………….. 41

3.1 Daftar Lembaga Perbankan yang Menjadi Sampel Penelitian.. 62

3.2 Kriteria Kesehatan Lembaga Perbankan …………….............. 64

3.3 Kriteria Kebangkrutan dengan Model Internal Growth Rate… 65

3.4 Kriteria Kebangkrutan Model Altman’s Z-Score……………... 65

3.5 Kriteria Kebangkrutan Model Springate……………………… 66

3.6 Kriteria Kebangkrutan Model Fulmer………………………… 67

3.7 Kriteria Kebangkrutan Model Grover………………………… 67

4.1 Lembaga Perbankan yang Menjadi Sampel Penelitian……….. 72

4.2 Perhitungan Capital Adequacy Ratio (CAR) LembagaPerbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2005-2009…………………………………………………….. 74

4.3 Perhitungan Return on Risked Asset (RORA) LembagaPerbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode2005-2009…………………………………………………….. 76

4.4 Perhitungan Net Profit Margin (NPM) Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2005-2009.... 78

4.5 Perhitungan Return on Asset (ROA) Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2005-2009.... 80

4.6 Perhitungan Perbandingan Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO) Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2005-2009............. 82

4.7 Perhitungan Loan to Deposit Ratio (LDR) LembagaPerbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode2005-2009…………………………………………………….. 84

4.8 Perhitungan Model Internal Growth Rate (IGR) Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2005-2009……………………………………………………. 86

4.9 Perbandingan antara Model Internal Growth Rate (IGR) dengan Kebijakan Bank Indonesia…………………………… 87

4.10 Perhitungan Model Altman’s Z-Score Lembaga Perbankan

viii

yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2005-2009… 89

4.11 Perbandingan antara Model Altman’s Z-Score denganKebijakan Bank Indonesia…………………………………… 90

4.12 Perhitungan Model Springate Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2005-2009………. 92

4.13 Perbandingan antara Model Springate dengan Kebijakan Bank Indonesia……………………………………………….. 93

4.14 Perhitungan Model Fulmer Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2005-2009………. 95

4.15 Perbandingan antara Model Fulmer dengan Kebijakan Bank Indonesia……………………………………………………… 96

4.16 Perhitungan Model Grover Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2005-2009………. 98

4.17 Perbandingan antara Model Grover dengan Kebijakan Bank Indonesia……………………………………………………… 99

ix

DAFTAR LAMPIRAN

No. Lampiran Halaman

1 Capital Adequacy Ratio (CAR) Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2005-2009………. 1

2 Perhitungan Return on Risked Asset (RORA) Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2005-2009…………………………………………………….. 2

3 Perhitungan Net Profit Margin (NPM) Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2005-2009…. 3

4 Perhitungan Return on Asset (ROA) Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2005-2009……….. 4

5 Perhitungan Perbandingan Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO) Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2005-2009……….. 5

6 Perhitungan Loan to Deposit Ratio (LDR) Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2005-2009…………………………………………………….. 6

7 Perhitungan Model Internal Growth Rate (IGR) Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2005-2009…………………………………………………….. 7

8 Perbandingan antara Model Internal Growth Rate (IGR)dengan Kebijakan Bank Indonesia……………………………. 20

9 Perhitungan Model Altman’s Z-Score Lembaga Perbankanyang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2005-2009…. 9

10 Perbandingan antara Model Altman’s Z-Score denganKebijakan Bank Indonesia…………………………………….21

11 Perhitungan Model Springate Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2005-2009……….. 12

12 Perbandingan antara Model Springate dengan Kebijakan Bank Indonesia……………………………………………………… 22

13 Perhitungan Model Fulmer Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2005-2009……….. 15

14 Perbandingan antara Model Fulmer dengan Kebijakan Bank Indonesia………………………………………………………. 23

15 Perhitungan Model Grover Lembaga Perbankan yang

x

Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2005-2007………. 1816 Perbandingan antara Model Grover dengan Kebijakan Bank

Indonesia………………………………………………………. 24

xi

BAB IPENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang Masalah

Lembaga perbankan merupakan salah satu badan usaha lembaga keuangan

yang bertujuan memberikan kredit, baik dengan alat pembayaran sendiri, dengan

uang yang diperolehnya dari orang lain, dengan jalan mengedarkan alat-alat

pembayaran berupa uang giral (Martono, 2002:8). Menurut Undang-Undang

Perbankan No. 10 Tahun 1998, perbankan adalah segala sesuatu yang

menyangkut tentang bank, mencakup kelembagaan, kegiatan usaha serta cara dan

proses dalam melaksanakan kegiatan usahanya.

Industri perbankan memegang peranan yang penting dalam perekonomian

negara Indonesia. Dalam Undang-Undang Perbankan No. 10 Tahun 1998 Pasal 4,

perbankan Indonesia bertujuan untuk menunjang pelaksanaan pembangunan

nasional dalam rangka meningkatkan pemerataan, pertumbuhan ekonomi dan

stabilitas nasional.

Dewasa ini, perkembangan industri perbankan masih dibayangi oleh krisis

perbankan yang terjadi tahun 1997. Krisis perbankan tersebut masih menyisakan

trauma bagi para pelaku ekonomi. Seiring dengan perkembangan industri

perbankan saat ini, informasi mengenai kinerja keuangan lembaga perbankan

semakin dibutuhkan.

Kinerja merupakan salah satu faktor penting yang menunjukkan efektivitas

dan efisiensi suatu organisasi dalam rangka mencapai tujuannya. Kinerja

keuangan lembaga perbankan penting untuk dianalisis karena dapat dijadikan

1

sebagai bahan pertimbangan dalam pengambilan kebijakan manajemen di segala

aspek. Apabila sebuah lembaga perbankan memiliki kinerja yang buruk, maka hal

tersebut harus segera diatasi untuk menghindarkan lembaga perbankan dari

kebangkrutan.

Krisis moneter tahun 1997 merupakan salah satu bukti bahwa kinerja yang

buruk dari lembaga perbankan yang tidak terdeteksi dapat mengakibatkan

collapse-nya lembaga perbankan. Selama periode 1997–2000, pemerintah telah

menutup atau melikuidasi 67 lembaga perbankan yang didasarkan pada Surat

Keputusan Direksi Bank Indonesia No. 30/11/KEP/DIR tanggal 30 April 1997.

Krisis perbankan yang terjadi pada tahun 1997 memberikan pelajaran

berharga bahwa berbagai permasalahan di sektor perbankan yang tidak terdeteksi

sejak dini akan mengakibatkan runtuhnya kepercayaan masyarakat terhadap

industri perbankan. Selain itu, upaya pemulihan kondisi perbankan nasional dan

peningkatan kembali kepercayaan masyarakat terhadap industri perbankan,

memerlukan biaya yang tidak sedikit. Tercatat lebih dari Rp 500 triliun biaya

yang harus dikeluarkan pemerintah untuk menyelamatkan dan merehabilitasi

sektor perbankan, termasuk di dalamnya Bantuan Likuiditas Bank Indonesia dan

Rekapitalisasi Perbankan.

Salah satu upaya yang dapat membantu para pelaku bisnis dalam menilai

kinerja keuangan suatu lembaga perbankan adalah dengan melakukan analisis

laporan keuangan, yang meliputi perhitungan dan interpretasi rasio-rasio

keuangan. Penelitian yang pernah dilakukan dengan menggunakan rasio keuangan

salah satunya dilakukan oleh Altman (1968), Springate (1978), dan Fulmer

2

(1984). Suatu laporan keuangan dapat dijadikan sebagai dasar untuk mengukur

tingkat kesehatan yang mencerminkan kemampuan bank dalam menjalankan

usahanya, keefektivan penggunaan aktivanya, hasil usaha yang telah dicapai,

beban tetap yang harus dibayar, serta potensi kebangkrutan yang mungkin akan

dialami (Murtanto, 2002:38).

Kinerja keuangan lembaga perbankan merupakan gambaran kondisi

keuangan bank pada suatu periode tertentu, baik menyangkut aspek

penghimpunan dana maupun penyaluran dana yang biasanya diukur dengan

indikator kecukupan modal, likuiditas, dan profitabilitas bank. Kinerja keuangan

lembaga perbankan dapat dikaitkan dengan tingkat kesehatan lembaga perbankan

itu sendiri (Aryani Merkuswati, 2007:100). Tingkat kesehatan bank diukur

berdasarkan Model CAMEL yang dilakukan oleh Bank Indonesia sebagai

pengawas pada lembaga perbankan di Indonesia sesuai dengan Undang-Undang

RI No. 7 Tahun 1992 tentang perbankan (Aryati, 2000:52). Peraturan terbaru

mengenai tingkat kesehatan lembaga perbankan adalah Peraturan Bank Indonesia

No. 6/10/PBI/2004 tanggal 12 April 2004 tentang sistem penilaian kesehatan bank

umum yang terdiri dari 6 aspek yang dikenal dengan istilah CAMELS.

Berdasarkan Surat Edaran Bank Indonesia No. 6/23/DPNP tanggal 31 Mei

2004 penilaian kesehatan bank diukur melalui aspek-aspek permodalan (capital),

kualitas aktiva (asset quality), manajemen (management), rentabilitas (earnings),

likuiditas (liquidity), dan sensitivitas terhadap risiko pasar (sensitivity to market

risk), dimana penilaian tersebut dilakukan dengan mengkuantifikasi komponen

dari masing-masing aspek, dan diberi bobot sesuai dengan besarnya pengaruh

3

masing-masing aspek terhadap kesehatan bank. Penilaian tersebut akan

dinyatakan dalam nilai kredit yang besarnya antara 0 sampai dengan 100.

Sementara itu, atas dasar nilai kredit dari aspek-aspek yang dinilai, maka dapat

diperoleh hasil penelitian tingkat kesehatan bank dengan menetapkan empat

golongan predikat tingkat kesehatan bank, mulai dari predikat sehat, cukup sehat,

kurang sehat, dan tidak sehat (Wilopo, 2001:188).

Penilaian kesehatan bank dengan Model CAMEL atau CAMELS juga dapat

dilakukan berdasarkan masing-masing aspek, dimana setiap rasio dari masing-

masing aspek yang telah ditentukan dalam Surat Edaran Bank Indonesia No.

6/23/DPNP tanggal 31 Mei 2004 akan digolongkan ke dalam empat kategori,

yaitu sehat, cukup sehat, kurang sehat, dan tidak sehat berdasarkan nilai dari

masing-masing rasio (Haryati, 2001:338).

Berdasarkan Surat Edaran Bank Indonesia No. 6/23/DPNP tanggal 31 Mei

2004, ada sekitar 39 faktor yang dinilai dalam rangka menentukan tingkat

kesehatan suatu lembaga perbankan. Beberapa faktor yang dinilai, seperti pada

aspek manajemen, hanya dapat dilakukan oleh Bank Indonesia sebagai pelaksana

dan lembaga perbankan yang bersangkutan. Dalam penelitian ini, analisis tingkat

kesehatan lembaga perbankan dengan Model CAMEL dilakukan dengan

menggunakan 6 rasio keuangan. Untuk aspek permodalan (capital), rasio yang

digunakan adalah Capital Adequacy Ratio (CAR) sesuai dengan Surat Edaran

Bank Indonesia No. 6/23/DPNP tanggal 31 Mei 2004. Aspek kualitas aktiva

(asset quality) dalam penelitian ini diproksikan dengan Return on Risked Asset

(RORA). Return on Risked Asset (RORA) dianggap dapat mewakili aspek

4

kualitas aktiva karena dinilai mampu mengukur kemampuan bank dalam berusaha

mengoptimalkan aktiva yang dimiliki untuk memperoleh laba (Rusbiantoro,

1995:16) Sama seperti aspek kualitas aktiva, penilaian aspek manajemen juga

tidak dapat mengikuti pola yang ditetapkan oleh Bank Indonesia. Dalam

penelitian ini, aspek manajemen diproksikan dengan Net Profit Margin (NPM).

Menurut Riyadi (2003:186), Net Profit Margin (NPM) dapat digunakan untuk

menilai aspek manajemen karena seluruh kegiatan manajemen suatu lembaga

perbankan pada akhirnya akan mempengaruhi perolehan laba. Aspek rentabilitas

dalam penelitian ini diproksikan dengan Return on Asset (ROA) dan

Perbandingan Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO) atau

Operating Income, sedangkan aspek likuiditas diproksikan dengan Loan to

Deposit Ratio (LDR) sesuai dengan Surat Edaran Bank Indonesia No. 6/23/DPNP

tanggal 31 Mei 2004.

Selain tingkat kesehatan, kinerja lembaga perbankan dapat dikaitkan dengan

potensi lembaga perbankan tersebut untuk mengalami kebangkrutan. Dalam

memprediksi kebangkrutan pada lembaga perbankan, dapat digunakan model-

model prediksi yang telah dikembangkan oleh para ahli, seperti Model Internal

Growth Rate, Model Altman’s Z-Score, Model Springate, Model Fulmer, dan

Model Grover. Model-model ini akan digunakan untuk mengukur rasio-rasio

berdasarkan laporan keuangan lembaga perbankan yang bersangkutan, sehingga

menghasilkan kesimpulan mengenai kondisi yang sedang dihadapi lembaga

perbankan tersebut, termasuk kebangkrutan.

5

Model Internal Growth Rate (IGR) merupakan model untuk memprediksi

kebangkrutan pada perusahaan yang dikemukakan oleh Ross (1998). Model ini

menggunakan analisis diskriminan dengan dua variabel yaitu Return on Asset

(ROA) dan Retention Ratio (b), yang akan menghasilkan nilai Z untuk kemudian

diklasifikasikan menjadi dua kategori yaitu “bangkrut” dan “tidak bangkrut”.

Model Altman’s Z-Score merupakan suatu penilaian yang digunakan untuk

memprediksi kebangkrutan perusahaan dengan menggabungkan beberapa rasio

keuangan menjadi suatu model peramalan yang berarti. Model ini menggunakan 5

variabel (X1-X5) yang akan menghasilkan Z-Score untuk kemudian

diklasifikasikan menjadi 3 kategori, yaitu “bangkrut”, “grey area”, dan “tidak

bangkrut”.

Model Springate, Model Fulmer dan Model Grover juga merupakan model

yang berdasarkan analisis diskriminan untuk menggolongkan apakah suatu

perusahaan berpotensi mengalami kebangkrutan atau tidak. Model Springate akan

menganalisis kinerja perusahaan berdasarkan 4 variabel, sehingga menghasilkan

nilai Z. Model Fulmer menganalisis kinerja perusahaan berdasarkan 8 variabel

dalam rangka menghitung nilai H yang kemudian akan dibandingkan dengan

angka kritis. Model Grover menggunakan 3 variabel untuk menghitung “score”

yang dimiliki suatu perusahaan untuk kemudian dibandingkan dengan angka

kritis.

Model CAMEL dan model prediksi kebangkrutan yang ada memiliki

variabel yang berbeda dan mengukur hal yang berbeda pula. Model CAMEL

digunakan oleh Bank Indonesia untuk mengukur tingkat kesehatan lembaga

6

perbankan. Berbeda dengan Model CAMEL, model prediksi kebangkrutan yang

ada digunakan untuk menentukan apakah suatu lembaga perbankan berpotensi

mengalami kebangkrutan atau tidak. Dari penelitian-penelitian sebelumnya,

Model CAMEL dan model prediksi kebangkrutan yang ada memberikan hasil

yang kontradiksi. Penelitian Hendrawan (2008) menghasilkan kesimpulan bahwa

prediksi kebangkrutan dengan Model Altman’s Z-Score memberikan hasil yang

bertolak belakang bila dibandingkan dengan penilaian tingkat kesehatan apabila

menggunakan Model CAMEL. Dari 26 lembaga perbankan yang diteliti oleh

Hendrawan (2008), seluruhnya berpotensi mengalami kebangkrutan. Kenyataan

yang diperoleh adalah semua sampel yang digunakan (kecuali Bank Century)

masih beroperasi sampai sekarang. Hasil yang berbeda diperoleh dari penelitian

Santoso (2006), dimana kesimpulan yang diperoleh adalah tingkat kesesuaian

yang cukup tinggi antara Model Altman’s Z-Score dan Model CAMEL dalam

memprediksi kebangkrutan suatu lembaga perbankan. Model CAMEL sebagai

metode yang digunakan oleh Bank Indonesia untuk menilai tingkat kesehatan

lembaga perbankan akan mempengaruhi kebijakan Bank Indonesia di dalam

melikuidasi lembaga perbankan. Lembaga perbankan yang berpotensi mengalami

kebangkrutan berdasarkan analisis dengan model prediksi kebangkrutan, tidak

selalu sesuai dengan kebijakan Bank Indonesia, dimana Bank Indonesia

menganggap bahwa lembaga perbankan tersebut masih memiliki kesehatan yang

cukup baik sehingga tidak dilikuidasi. Perbedaan penilaian tesebut dapat

disebabkan karena Bank Indonesia di dalam mengambil kebijakan juga

mempertimbangkan aspek-aspek kualitatif. Di sisi lain model prediksi

7

kebangkrutan hanya menganalisis aspek-aspek kuantitatif yang diproksikan

dengan rasio-rasio keuangan, sehingga menyebabkan ketidaksesuaian antara

model CAMEL sebagai metode analisis tingkat kesehatan bank dengan model

prediksi kebangkrutan yang ada.

Berdasarkan latar belakang di atas, maka yang menjadi pokok permasalahan

dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

1) Bagaimana tingkat kesehatan lembaga perbankan yang terdaftar di Bursa

Efek Indonesia periode 2005-2009 apabila menggunakan Model CAMEL?

2) Bagaimana prediksi kebangkrutan pada lembaga perbankan yang terdaftar di

Bursa Efek Indonesia periode 2005-2009 apabila menggunakan Model

Internal Growth Rate, Model Altman’s Z-Score, Model Springate, Model

Fulmer, dan Model Grover?

1.2 Tujuan dan Kegunaan Penelitian

1.2.1 Tujuan Penelitian

Tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut:

1) Untuk mengetahui bagaimana tingkat kesehatan lembaga perbankan

yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2005-2009 apabila

menggunakan Model CAMEL.

2) Untuk mengetahui bagaimana prediksi kebangkrutan pada lembaga

perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2005-2009

apabila menggunakan Model Internal Growth Rate, Model Altman’s

Z-Score, Model Springate, Model Fulmer, dan Model Grover.

8

1.2.2 Kegunaan Penelitian

Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan kegunaan sebagai

berikut:

1) Kegunaan Teoritis

Penelitian ini diharapkan dapat memberikan sumbangan pemikiran

mengenai model-model yang dapat digunakan untuk menganalisis

kinerja keuangan pada perusahaan, termasuk lembaga perbankan.

Bagi penelitian selanjutnya, penelitian ini dapat dijadikan referensi

dan bahan pemikiran untuk menindaklanjuti penelitian ini.

2) Kegunaan Praktis

Penelitian ini diharapkan dapat memberikan masukan dan sebagai

bahan pertimbangan bagi manajemen perusahaan, terutama lembaga

perbankan di dalam menganalisis kinerja keuangan melalui tingkat

kesehatan dan prediksi kebangkrutan.

1.3 Sistematika Penulisan

Skripsi ini terdiri dari lima bab, dimana sistematika penulisannya adalah

sebagai berikut:

BAB I Pendahuluan

Bab ini menguraikan tentang latar belakang dari masalah yang

akan diteliti, tujuan dari penelitian, kegunaan penelitian, serta

sistematika penulisan.

9

BAB II Kajian Pustaka

Bab ini menguraikan tentang teori-teori yang berkaitan dengan

penelitian ini, mulai dari pengertian bank sampai model-model

prediksi kebangkrutan pada lembaga perbankan, serta

pembahasan dari hasil penelitian-penelitian sebelumnya.

BAB III Metode Penelitian

Bab ini menguraikan tentang metode penelitian yang meliputi

lokasi dan obyek penelitian, identifikasi variabel, definisi

operasional variabel, jenis dan sumber data, metode penentuan

sampel, metode pengumpulan data, serta teknik analisis data.

BAB IV Pembahasan Hasil Penelitian

Bab ini menguraikan tentang gambaran umum Bursa Efek

Indonesia dan lembaga perbankan yang menjadi sampel

penelitian, serta pembahasan tentang tingkat kesehatan dan

prediksi kebangkrutan lembaga perbankan tersebut.

BAB V Simpulan dan Saran

Bab ini menguraikan tentang simpulan dari hasil analisis pada bab

sebelumnya serta saran-saran yang dapat digunakan oleh pihak-

pihak yang berkepentingan.

10

BAB IIKAJIAN PUSTAKA

1.4 Landasan Teori

2.1.1 Pengertian Lembaga Perbankan

Pengertian lembaga perbankan (bank) menurut UU No. 7 Tahun 1992

tentang perbankan sebagaimana telah diubah dengan UU No. 10 Tahun 1998,

adalah sebagai berikut:

a. Bank adalah badan usaha yang menghimpun dana dari masyarakat

dalam bentuk simpanan, dan menyalurkannya kepada masyarakat

dalam bentuk kredit dan atau bentuk-bentuk lainnya dalam rangka

meningkatkan taraf hidup masyarakat banyak.

b. Bank Umum adalah bank yang melaksanakan kegiatan usaha secara

konvensional dan atau berdasarkan prinsip syariah yang dalam

kegiatannya memberikan jasa dalam lalu lintas pembayaran.

c. Bank Perkreditan Rakyat adalah bank yang melaksanakan kegiatan

usaha secara konvensional atau berdasarkan prinisp syariah yang

dalam kegiatannya tidak memberikan jasa dalam lalu lintas

pembayaran.

Menurut Martono (2002:8), lembaga perbankan merupakan salah satu badan

usaha lembaga keuangan yang bertujuan memberikan kredit, baik dengan alat

pembayaran sendiri, dengan uang yang diperolehnya dari orang lain, dengan jalan

mengedarkan alat-alat pembayaran berupa uang giral. Menurut Indriyo (2002:4),

11

lembaga perbankan merupakan lembaga yang dapat dipergunakan sebagai tempat

sumber dana dan penyimpanan dana, dan mitra bagi perusahaan yang go public.

Bank juga dikenal sebagai tempat untuk meminjam uang (kredit) bagi

masyarakat yang membutuhkannya. Di samping itu bank juga dikenal sebagai

tempat untuk menukar uang, memindahkan uang atau penerima segala macam

bentuk pembayaran dan setoran seperti pembayaran listrik, telepon, air, pajak,

uang kuliah dan pembayaran lainnya (Kasmir, 2007:23). Dari beberapa definisi

tentang bank tersebut, maka dapat disimpulkan bahwa bank adalah badan usaha

yang menghimpun dana dari masyarakat dalam bentuk simpanan atau dalam

bentuk lainnya, dan disalurkan kembali kepada masyarakat dalam rangka

meningkatkan taraf hidup rakyat banyak dengan tujuan memberikan pelayanan

yang memuaskan kepada masyarakat. Dalam hal ini bank akan menghimpun dana

dari masyarakat yang mempunyai kelebihan dana dalam bentuk tabungan,

deposito dan giro, kemudian menyalurkan kembali kepada masyarakat yang

memerlukan dana dalam bentuk kredit atau pinjaman.

2.1.2 Fungsi dan Kegiatan Bank

Menurut Susilo (2000:6) secara umum fungsi utama bank adalah

menghimpun dana dari masyarakat dan menyalurkan kembali kepada masyarakat

untuk berbagai tujuan atau sebagai financial intermediary. Secara lebih spesifik

fungsi bank dapat sebagai:

12

a. Agent of Trust, yaitu dasar utama kegiatan perbankan adalah trust atau

kepercayaan, baik dalam hal penghimpunan dana maupun penyaluran

dana.

b. Agent of Development, yaitu tugas bank sebagai penghimpun dan

penyalur dana sangat diperlukan untuk kelancaran kegiatan

perekonomian di sektor riil berupa investasi, distribusi dan konsumsi

dimana kegiatan tersebut selalu berkaitan dengan penggunaan uang.

c. Agent of Service, disamping melakukan kegiatan penghimpunan dana,

bank juga memberikan penawaran jasa-jasa perbankan yang lain

kepada masyarakat. Jasa yang ditawarkan bank ini erat kaitannya

dengan kegiatan perekonomian masyarakat secara umum, antara lain

yaitu jasa pengiriman uang, jasa penitipan barang berharga, jasa

pemberian jaminan bank, dan penyelesaian tagihan.

Menurut Martono (2002:24) kegiatan bank secara umum adalah sebagai

berikut:

a. Menghimpun dana dari masyarakat (funding)

Pengertian dari menghmpun dana berarti mengumpulkan dan mencari

dana dengan cara membeli dari masyarakat luas dalam bentuk

simpanan giro, tabungan dan deposito. Pembelian dana dari

masyarakat ini dilaksanakan oleh bank melalui berbagai strategi agar

masyarakat tertarik dan mau mengivestasikan dananya melalui

lembaga keuangan bank, strategi tersebut dapat berupa pemberian

13

bunga, hadiah yang menarik dan memberikan pelayanan yang terbaik

untuk masyarakat.

b. Menyalurkan dana ke masyarakat (lending)

Menyalurkan dana berarti memberikan kembali dana yang telah

dihimpun kepada masyarakat dalam bentuk pinjaman bagi bank

konvensional atau pembiayaan bagi bank syariah. Tinggi rendahnya

suku bunga pinjaman tergantung oleh tinggi rendahnya tingkat bunga

simpanan. Semakin tinggi tingkat suku bunga simpanan maka tingkat

suku bunga kredit akan semakin tinggi, selain hal itu juga dipengaruhi

oleh biaya operasi yang dikeluarkan, cadangan risiko kredit macet,

pajak serta pengaruh lainnya.

c. Memberikan jasa-jasa bank lainnya (service)

Jasa-jasa bank lainnya merupakan jasa pendukung kegiatan bank. Jasa

ini diberikan oleh terutama untuk mendukung kelancaran kegiatan

perbankan.

2.1.3 Jenis Bank

Menurut Kasmir (2007:32-38) lembaga perbankan dapat dibedakan menjadi

beberapa jenis sebagai berikut:

a. Dilihat dari bidang usahanya

1) Bank Umum

Dalam pasal 1 angka 3 Undang-Undang Nomor 10 Tahun 1998

tentang Perbankan mengemukakan bahwa bank umum adalah

14

bank yang melaksanakan kegiatan usaha secara konvensional

dan atau berdasarkan prinsip syariah yang dalam kegiatannya

memberikan jasa dalam lalu lintas pembayaran. Jasa yang

diberikan bersifat umum dalam arti dapat memberikan seluruh

jasa perbankan yang ada. Begitu pula wilayah operasinya dapat

dilakukan di seluruh wilayah Indonesia, bahkan sampai ke luar

negeri (cabang).

Usaha perbankan secara konvensional merupakan usaha

perbankan dalam memberikan kredit kepada nasabah baik

perorangan maupun perusahaan. Makna usaha perbankan

berdasarkan prinsip syariah adalah aturan perjanjian

berdasarkan Hukum Islam antara bank dengan pihak lain untuk

penyimpanan dana dan atau pembiayaan kegiatan usaha atau

kegiatan lainnya dengan syariah, antara lain pembiayaan

berdasarkan prinsip bagi hasil, pembayaran berdasarkan prinsip

penyertaan modal, prinsip jual beli barang dengan memperoleh

keuntungan, atau pembiayaan barang modal berdasarkan prinsip

sewa murni tanpa pilihan, atau dengan adanya pilihan

pemindahan kepemilikan atas barang yang disewa dari pihak

bank oleh pihak lain.

2) Bank Perkreditan (BPR)

Dalam pasal 1 angka 4 Undang-Undang Nomor 10 Tahun 1998

mengemukakan bahwa Bank Perkreditan Rakyat adalah bank

15

yang melaksanakan kegiatan usaha secara konvensional atau

berdasarkan prinsip syariah yang dalam kegiatannya tidak

memberikan jasa dalam lalu lintas pembayaran, artinya jasa-jasa

perbankan yang ditawarkan BPR jauh lebih sedikit jika

dibandingkan dengan kegiatan atau jasa Bank Umum.

b. Dilihat dari kepemilikannya

1) Bank Pemerintah

Bank yang akta pendirian maupun modalnya dimiliki oleh

pemerintah, sehingga keuntungan bank ini dimiliki oleh

pemerintah pula, misalnya Bank Negara Indonesia (BNI 46),

Bank Rakyat Indonesia (BRI), Bank Tabungan Negara (BTN)

dan Bank Milik Pemerintah Daerah yaitu Bank Pembangunan

Daerah.

2) Bank Milik Swasta nasional

Bank jenis ini seluruh atau sebagian besarnya dimiliki oleh

swasta nasional, misalnya Bank Central Asia (BCA).

3) Bank Milik Koperasi

Kepemilikan saham-saham bank ini dimiliki oleh perusahaan

yang berbadan hukum koperasi, misalnya Bank Umum Koperasi

Indonesia.

16

4) Bank Milik Asing

Bank jenis ini merupakan cabang dari bank yang ada di luar

negeri, bank milik swasta asing atau pemerintah asing, misalnya

American Expres Bank (AMEX).

5) Bank Milik Campuran

Kepemilikan saham bank campuran dimiliki oleh pihak asing

dan pihak swasta nasional. Kepemilikan sahamnya secara

mayoritas dipegang oleh warga Indonesia, misalnya Simitomo

Niaga Bank.

c. Dilihat dari segi status

1) Bank Devisa, yaitu bank yang memperoleh surat penjualan dari

Bank Indonesia untuk melakukan usaha perbankan dalam Valuta

Asing.

2) Bank Non Devisa, yaitu bank yang belum mempunyai izin

untuk melaksanakan transaksi sebagai bank devisa, sehingga

tidak dapat melakukan usaha di bidang transaksi valuta asing.

d. Dilihat dari segi cara menentukan harga

1) Bank yang berdasarkan prinsip konvesional, bank ini

menetapkan bunga sebagai harga, baik simpanan maupun

pinjamannya, dan untuk jasa-jasa bank lainnya pihak perbankan

barat menggunakan atau menerapkan berbagai biaya-biaya

dalam nominal atau persentase tertentu. Sistem pengenaan biaya

ini dikenal istilah fee based.

17

2) Bank yang berdasarkan prinsip syariah, bank ini dalam penetuan

harga produknya sangat berbeda dengan bank berdasarkan

prinsip konvesional. Prinsip syariah adalah aturan perjanjian

berdasarkan Hukum Islam antara bank dengan pihak lain untuk

menyimpan dana atau pembiayaan usaha atau kegiatan

perbankan lainnya. Dalam menentukan harga atau mencari

keuntungan dengan berdasarkan pada pembiaayaan berdasarkan

prinsip bagi hasil, penyertaan modal, prinsip jual beli barang

dengan memperoleh keuntungan, pembiayaan barang modal

berdasarkan sewa murni tanpa pilihan, atau dengan adanya

pilihan pemindahan kepemilikan atas barang yang disewa dari

pihak bank oleh pihak lain.

e. Menurut ketentuan Undang-Undang Tahun 1967 membedakan jenis

bank berdasarkan pada fungsinya, yaitu :

1) Bank Sentral, yaitu Bank Indonesia yang bertugas membimbing

pelaksanaan kebijaksanaan keuangan dan mengkoordinir serta

mengatasi seluruh perbankan di Indonesia.

2) Bank Umum, yaitu bank yang dalam pengumpulan dananya

terutama menerima simpanan dalam bentuk giro dan deposito

dan dalam usahanya terutama memberikan kredit jangka

panjang.

3) Bank Tabungan, yaitu bank yang dalam pengumpulan dananya

terutama menerima simpanan dalam bentuk tabungan dan dalam

18

usahanya terutama membungakan dananya dalam surat

berharga.

4) Bank Pembangunan, yaitu bank yang dalam pengumpulan

dananya terutama menerima simpanan dalam bentuk deposito

dan atau mengeluarkan kertas berharga jangka menengah dan

jangka panjang di bidang pembangunan.

5) Bank Desa, yaitu bank yang menerima simpanan dalam bentuk

uang dan natural (seperti padi, jagung dan sebagainya yang

sejenis dengan itu).

f. Bank dilihat dari segi penciptaan giral terdiri dari:

1) Bank Primer, yaitu bank yang dapat menciptakan uang melalui

simpanan masyarakat yang ada padanya yaitu simpanan liquid

dalam bentuk giro. Yang dapat bertindak sebagai Bank Primer

adalah Bank Sirkulasi / Bank Sentral yang dapat menciptakan

kredit dalam bentuk kertas dan uang giral dan Bank Umum yang

dapat menciptakan uang giral.

2) Bank Sekunder, yaitu bank yang dapat menciptakan uang

melalui simpanan masyarakat yang ada padanya. Bank ini hanya

bertugas sebagai perantara dalam penyaluran kredit, yang

tergolong ke dalam Bank Sekunder ini adalah Bank Tabungan

dan Bank Pembangunan.

19

2.1.4 Penilaian Kinerja Bank

Kinerja (performance) bank secara keseluruhan merupakan gambaran

prestasi yang dicapai bank dalam operasionalnya, baik menyangkut aspek

keuangan, pemasaran, penghimpunan dan penyaluran dana, teknologi maupun

sumber daya manusia (Abdullah, 2004:58).

Berdasarkan penjelasan di atas, kinerja keuangan bank merupakan

gambaran kondisi keuangan bank pada suatu periode tertentu, baik menyangkut

aspek penghimpunan dana maupun penyaluran dana yang biasanya diukur dengan

indikator kecukupan modal, likuiditas, dan profitabilitas bank.

Penilaian aspek penghimpunan dana dan penyaluran dana merupakan

kinerja keuangan yang berkaitan dengan peran bank sebagai lembaga

intermediasi. Adapun penilaian kondisi likuiditas bank berguna untuk mengetahui

seberapa besar kemampuan bank dalam memenuhi kewajibannya kepada para

deposan. Penilaian aspek profitabilitas berguna untuk mengetahui kemampuan

menciptakan profit, yang tentu saja merupakan hak yang penting bagi pemilik

atau pemegang saham.

Analisis penilaian kinerja keuangan bank memiliki beberapa tujuan, dua di

antaranya adalah:

a. Untuk mengetahui keberhasilan pengelolaan keuangan bank terutama

kondisi likuiditas, kecukupan modal, dan profitabilitas yang dicapai

dalam tahun berjalan maupun tahun sebelumnya.

b. Untuk mengetahui kemampuan bank dalam mendayagunakan semua

asset yang dimiliki dalam menghasilkan profit secara efisien.

20

Kinerja keuangan lembaga perbankan dapat dikaitkan dengan tingkat

kesehatan lembaga perbankan itu sendiri. Tingkat kesehatan bank diukur

berdasarkan Model CAMEL yang dilakukan oleh Bank Indonesia sebagai

pengawas pada lembaga perbankan di Indonesia sesuai dengan Undang-Undang

RI No. 7 Tahun 1992 tentang perbankan (Aryati, 2000:52). Selain tingkat

kesehatan, kinerja lembaga perbankan juga dapat dikaitkan dengan seberapa besar

potensi lembaga perbankan tersebut untuk mengalami kebangkrutan (Aryani

Merkuswati, 2007:100). Dalam memprediksi kebangkrutan pada lembaga

perbankan, dapat digunakan model-model prediksi yang telah dikembangkan oleh

para ahli, seperti Model Internal Growth Rate, Model Altman’s Z-Score, Model

Springate, Model Fulmer, dan Model Grover. Model-model ini akan digunakan

untuk mengukur rasio-rasio keuangan lembaga perbankan yang bersangkutan,

sehingga dapat menghasilkan keputusan apakah lembaga perbankan tersebut

berpotensi mengalami kebangkrutan atau tidak.

2.1.5 Model CAMEL

Untuk melakukan penelitian tentang kesehatan bank, sebuah bank dapat

dilihat dari berbagai aspek (Martono, 2002:85). Penilaian ini bertujuan untuk

menentukan apakah bank tersebut dalam kondisi yang sehat, cukup sehat, kurang

sehat, dan tidak sehat, sehingga Bank Indonesia sebagai pengawas dan pembina

lembaga perbankan di Indonesia dapat memberikan arahan bagaimana bank

tersebut harus dijalankan dengan baik atau bahkan menghentikan operasinya.

21

Ukuran untuk menilai kesehatan bank di Indonesia telah ditentukan oleh

Bank Indonesia. Berdasarkan Undang-Undang RI No. 7 Tahun 1992 tentang

perbankan, pada pasal 29 disebutkan beberapa ketentuan sebagai berikut

(Martono, 2003:87):

a. Pembinaan dan pengawasan bank dilakukan oleh Bank Indonesia.

b. Bank Indonesia menetapkan ketentuan tentang kesehatan bank dengan

memperhatikan aspek permodalan, kualitas asset, kualitas manajemen,

rentabilitas, likuiditas, solvabilitas, dan aspek lainnya yang

berhubungan dengan usaha bank.

c. Bank wajib memelihara kesehatan bank sesuai dengan ketentuan

sebagaimana dimaksud dalam ayat (2) dan wajib melakukan usaha

sesuai dengan prinsip kehati-hatian.

Berkaitan dengan undang-undang tentang perbankan tersebut, Bank

Indonesia telah mengeluarkan beberapa surat edaran seperti Surat Edaran No.

23/21/BPPP tanggal 28 Februari 1991, Surat Edaran No. 26/5/BPPP tanggal 29

Mei 1993, Surat Keputusan Direksi Bank Indonesia No. 30/11/KEP/DIR tanggal

30 April 1997, dan yang terbaru adalah Surat Edaran Bank Indonesia No.

6/23/DPNP tanggal 31 Mei 2004 yang mengacu pada Peraturan Bank Indonesia

No. 6/10/PBI/2004 tanggal 12 April 2004 tentang sistem penilaian kesehatan bank

umum yang terdiri dari 6 faktor yang dikenal dengan istilah CAMELS. Keenam

faktor tersebut antara lain:

22

a. Capital (Permodalan)

Menurut Martono (2002:88) pada aspek permodalan ini yang dinilai

adalah permodalan yang didasarkan pada kewajiban penyediaaan

modal minimum bank. Penilaian pendekatan kuantitatif dan kualitatif

faktor permodalan antara lain dilakukan melalui penilaian terhadap

komponen-komponen sebagai berikut:

1) Capital Adequacy Ratio (CAR)

2) Kecukupan pemenuhan Kewajiban Penyediaan Modal Minimum

(KPMM) terhadap ketentuan yang berlaku

3) Komposisi permodalan

4) Tren ke depan atau proyeksi dari Kewajiban Penyediaan Modal

Minimum (KPMM)

5) Aktiva produktif yang diklasifikasikan dibandingkan dengan

modal bank

6) Kemampuan bank memelihara kebutuhan penambahan modal

yang berasal dari laba ditahan

7) Rencana permodalan bank untuk mendukung pertumbuhan

usaha

8) Akses kepada sumber permodalan

9) Kinerja keuangan pemegang saham untuk meningkatkan

permodalan bank

23

b. Asset Quality (Kualitas Aktiva)

Pada aspek kualitas aktiva ini, penilaian akan dilakukan pada aktiva

produktif yang dimiliki bank. Penilaian pendekatan kuantitatif dan

kualitatif faktor kualitas aktiva antara lain dilakukan melalui penilaian

terhadap komponen-komponen sebagai berikut:

1) Aktiva produktif yang diklasifikasikan dibandingkan dengan

total aktiva produktif (APYD)

2) Debitur inti kredit di luar pihak terkait dibandingkan dengan

total kredit

3) Perkembangan aktiva produktif bermasalah atau non-performing

asset dibandingkan dengan aktiva produktif

4) Tingkat kecukupan pembentukan penyisihan penghapusan

aktiva produktif (PPAP)

5) Kecukupan kebijakan dan prosedur aktiva produktif (KAP)

6) Sistem kaji ulang (review) internal terhadap aktiva produktif

7) Dokumentasi aktiva produktif

8) Kinerja penanganan aktiva produktif bermasalah (APB)

c. Management (Manajemen)

Kualitas manajemen dapat dilihat dari kualitas manusianya dalam

bekerja. Kualitas manajemen juga dapat dilihat dari pendidikan serta

pengalaman karyawannya dalam menangani permasalahan yang ada.

Unsur-unsur penilaian dalam kualitas manajemen adalah manajemen

permodalan, manajemen aktiva, manajemen umum, manajemen

24

rentabilitas, dan manajemen likuiditas yang didasarkan atas jawaban

dari 250 pertanyaan yang diajukan (Martono, 2002:30).

Untuk menilai kesehatan bank dalam aspek manajemen ini, biasanya

dilakukan dengan media kuisioner, yang ditujukan bagi pihak

manajemen bank. Penilaian terhadap faktor manajemen antara lain

dilakukan melalui penilaian terhadap komponen-komponen sebagai

berikut:

1) Manajemen umum

2) Penerapan sistem manajemen risiko

3) Kepatuhan bank terhadap ketentuan yang berlaku serta

komitmen kepada Bank Indonesia dan atau pihak lainnya

d. Earnings (Rentabilitas)

Menurut Martono (2002:90) pada aspek rentabilitas ini dapat dilihat

kemampuan bank dalam meningkatkan laba dan efisiensi usaha yang

dicapai. Bank yang sehat adalah bank yang ukuran rentabilitasnya

terus meningkat. Penilaian pendekatan kuantitatif dan kualitatif faktor

rentabilitas antara lain dilakukan melalui penilaian terhadap


1) Return on Assets (ROA)

2) Return on Equity (ROE)

3) Net Interest Margin (NIM)

4) Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO)

5) Perkembangan laba operasional

25

6) Komposisi portofolio aktiva produktif dan diverifikasi

pendapatan

7) Penerapan prinsip akuntansi dalam pengakuan pendapatan dan

biaya

8) Prospek laba operasional

e. Liquidity (Likuiditas)

Menurut Martono (2002:92) pada aspek likuiditas ini, penilaian yang

dilakukan berdasarkan atas kemampuan bank dalam membayar semua

hutang-hutangnya pada saat jatuh tempo dan dapat memenuhi semua

permohonan kredit yang layak disetujui.

Menurut Hasibuan (2005:58) sebuah bank dikatakan likuid jika bank

tersebut memiliki:

1) Cash asset sebesar kebutuhan yang akan digunakan untuk

memenuhi likuiditasnya.

2) Cash asset lebih kecil dari butir (a) di atas, tetapi bank juga

mempunyai asset lainnya (khususnya surat-surat berharga) yang

dapat dicairkan sewaktu-waktu tanpa mengalami penurunan

nilai pasarnya.

3) Kemampuan untuk menciptakan cash asset baru melalui

berbagai bentuk uang.

Penilaian pendekatan kuantitatif dan kualitatif faktor likuiditas

antara lain dilakukan melalui penilaian terhadap komponen-komponen

sebagai berikut:

26

1) Loan to Deposit Ratio (LDR)

2) Aktiva likuid kurang dari satu bulan dibandingkan dengan

pasiva likuid kurang dari satu bulan

3) 1-month maturity mismatch ratio

4) Proyeksi cash-flow tiga bulan mendatang

5) Ketergantungan pada dana antar bank dan deposan inti

6) Kebijakan dan pengolahan likuiditas

7) Kemampuan bank memperoleh akses pada pasar uang, pasar

modal, atau sumber pendanaan lainnya

8) Stabilitas dana pihak ketiga (DPK)

f. Sensitivity to Market Risk (Sensitivitas terhadap Risiko Pasar)

Penilaian pendekatan kuantitatif dan kualitatif faktor sensitivitas

terhadap risiko pasar antara lain dilakukan melalui penilaian terhadap


1) Ekses modal dibandingkan dengan potential loss suku bunga

2) Ekses modal dibandingkan dengan potential loss nilai tukar

3) Kecukupan penerapan sistem Manajemen Risiko Pasar (Market

Risk)

Berdasarkan penjelasan tersebut, Bank Indonesia di dalam menganalisis

tingkat kesehatan suatu lembaga perbankan menggunakan penilaian pendekatan

kuantitatif dan kualitatif untuk masing-masing faktor. Hal tersebut sangat sulit

untuk dilakukan karena terdapat data yang tidak dipublikasikan dan merupakan

wewenang Bank Indonesia seutuhnya sebagai pembina dan pengawas lembaga

27

perbankan. Seringkali dalam penelitian-penelitian sebelumnya hanya digunakan

beberapa rasio, seperti penelitian yang dilakukan oleh Aryani Merkusiwati (2007).

Dalam penelitian ini, tingkat kesehatan lembaga perbankan akan dianalisis

berdasarkan lima faktor dari Model CAMELS dan menggunakan enam rasio,

yaitu:

a. Capital (Permodalan)

Salah satu rasio yang dapat digunakan untuk mengukur kemampuan

permodalan suatu lembaga perbankan berdasarkan Surat Edaran Bank

Indonesia No. 6/23/DPNP tanggal 31 Mei 2004 adalah Capital

Adequacy Ratio (CAR). Perhitungan CAR sesuai dengan standar Bank

Indonesia adalah sebagai berikut:

CAR = Modal(Inti+Pelengkap)

Aktiva Tertimbang Menurut Risiko × 100%...............(2.1)

Rumus tersebut digunakan untuk mengukur kemampuan permodalan

yang ada untuk menutup kemungkinan kerugian di dalam kegiatan

perkreditan dan perdagangan surat-surat berharga. Agar perbankan

Indonesia dapat berkembang secara sehat dan mampu bersaing dengan

perbankan internasional, maka Bank Indonesia mengeluarkan Surat

Edaran Bank Indonesia No. 26/1/BPPP tanggal 26 Mei 1993

mengenai kewajiban penyediaan modal minimum bank, yang

ketentuannya didasarkan pada standar yang ditetapkan Bank for

International Settlement (BIS) yaitu sebesar 8 persen (Hasibuan,

2005:100).

28

b. Asset Quality (Kualitas Aktiva)

Salah satu rasio yang dapat digunakan untuk menilai kualitas aktiva

suatu lembaga perbankan adalah dengan menggunakan rasio Return

on Risked Asset (RORA). Adapun model penilaiannya dapat

dilakukan dengan cara (Abdullah, 2004:120):

RORA = Laba ( Rugi ) Sebelum Pajak

Aktiva Tertimbang Menurut Risiko × 100%.....................(2.2)

Batasan maksimum RORA yang telah ditentukan oleh Bank Indonesia

berdasarkan SK DIR BI No. 30/11/KEP/DIR tanggal 30 April 1997

adalah 15,5 persen.

c. Management (Manajemen)

Dalam penelitian ini, faktor manajemen diproksikan dengan rasio Net

Profit Margin (NPM), dengan pertimbangan bahwa rasio ini

menunjukkan bagaimana manajemen mengelola sumber dana dan

mengalokasikan dana secara efisien (Kostiyah, 2007:11). Berikut

adalah rumus untuk menghitung Net Profit Margin (NPM):

Net Profit Margin = Laba Bersih

Pendapatan Operasional × 100%.............(2.3)

Apabila nilai Net Profit Margin (NPM) atau dalam istilah manajemen

keuangan adalah Excess Income Ratio, lebih besar sama dengan dari 1

persen maka suatu lembaga perbankan berkategori “sehat” bila dilihat

dari aspek manajemennya dan apabila lebih kecil dari 1 persen maka

suatu lembaga perbankan berkategori “tidak sehat” (Machfoedz,

1999:41).

29

d. Earnings (Rentabilitas)

Faktor rentabilitas dapat dianalisis dengan menghitung perbandingan

laba terhadap total asset yang lebih dikenal dengan Return on Asset

(ROA) dan perbandingan antara biaya operasional dengan pendapatan

operasional (BOPO).

1) Return on Asset (ROA)

Rasio ini digunakan untuk mengukur kemampuan manajemen

bank dalam memperoleh keuntungan (laba sebelum pajak) yang

dihasilkan dari total asset yang dimiliki bank bersangkutan.

Rasio ini dirumuskan sebagai berikut (Surat Edaran Bank

Indonesia No. 6/23/DPNP tanggal 31 Mei 2004):

ROA = Laba ( Rugi ) Sebelum Pajak

Rata−RataTotal Asset × 100%......................(2.4)

Berdasarkan SK DIR BI No. 30/11/KEP/DIR tanggal 30 April

1997, apabila suatu bank memiliki nilai ROA lebih besar dari

1,215 persen, maka bank tersebut dapat dikatakan produktif

dalam mengelola aktiva sehingga menghasilkan laba.

2) Perbandingan Biaya Operasional terhadap Pendapatan

Operasional (BOPO)

Rasio ini sering juga disebut rasio efisiensi atau operating

income dan dapat digunakan untuk mengukur kemampuan

manajemen bank dalam mengendalikan biaya operasional

terhadap pendapatan operasional. Besarnya nilai BOPO dapat

30

dihitung dengan rumus sebagai berikut (Surat Edaran Bank

Indonesia No. 6/23/DPNP tanggal 31 Mei 2004):

BOPO = BebanOperasional

Pendapatan Operasional × 100%......................(2.5)

Berdasarkan SK DIR BI No. 30/11/KEP/DIR tanggal 30 April

1997, apabila suatu bank memiliki nilai BOPO sebesar 93,5

persen atau lebih rendah, maka bank tersebut dapat

dikategorikan sehat.

e. Liquidity (Likuiditas)

Untuk menilai likuiditas suatu bank dapat digunakan Loan to Deposit

Ratio (LDR) yang besarnya dapat dihitung sebagai berikut (Surat

Edaran Bank Indonesia No. 6/23/DPNP tanggal 31 Mei 2004):

LDR = Total Kredit

Total Dana Pihak Ketiga × 100%..........................(2.6)

Batas kewajaran nilai LDR adalah di bawah 110 persen, yang

mengindikasikan bahwa jumlah kredit yang disalurkan sama atau

lebih besar dari jumlah dana masyarakat yang berhasil dihimpun bank.

Bila nilai LDR lebih besar dari 110 persen, maka bank tersebut

mengobral kredit sehingga sebagaian dananya didapat dari pinjaman

bank dan pihak lain (Dendawijaya, 2000:147). Batas nilai LDR

sebesar 110 persen tersebut dianjurkan pemerintah terkait fungsi bank

sebagai lembaga yang menjalankan fungsi intermediasi. Lembaga

perbankan yang memiliki nilai LDR di bawah 110 persen tidak

selamanya berkategori sehat, karena batas bawah nilai LDR yang

31

dianjurkan Bank Indonesia adalah 70 persen. Nilai LDR yang terlalu

rendah menandakan sedikitnya penyaluran kredit yang dilakukan

lembaga perbankan kepada masyarakat. Bank Indonesia saat ini

sedang menyelesaikan tahap akhir penetapan batas bawah dari nilai

LDR yang wajib dipenuhi lembaga perbankan. Suatu lembaga

perbankan yang memiliki nilai LDR di bawah tingkat yang

disyaratkan, maka bank tersebut harus memiliki tingkat Giro Wajib

Minimum (GWM) yang lebih tinggi dibandingkan dengan lembaga

perbankan yang memiliki nilai LDR yang tinggi.

Secara keseluruhan kriteria kesehatan lembaga perbankan adalah sebagai

berikut:

Tabel 2.1 Kriteria Kesehatan Lembaga Perbankan

Faktor RasioKategori

Sehat Cukup Sehat Kurang SehatTidak Sehat

Capital CAR > 8,1% 6,6% - < 8,1% 5,1% - < 6,6% < 5,1%

Asset Quality

RORA ≤ 15,5% - - > 15,5%

Management NPM ≥ 1% - - < 1%

EarningsROA ≥ 1,215% 0,99% - < 1,215% 0,765% - < 0,99% < 0,765%

BOPO ≤ 93,5% 94,7%% - < 93,5% 95,92% - < 94,7% > 95,92%

Liquidity LDR < 110% - - ≥ 110%

Sumber: Bank Indonesia dalam Haryati (2001:338)

2.1.6 Pengertian Kebangkrutan

Kebangkrutan menurut Altman (1973) adalah perusahaan yang secara

hukum bangkrut. Sedangkan kebangkrutan menurut UU No. 4 Tahun 1998 adalah

dimana suatu institusi dinyatakan oleh keputusan pengadilan ketika debitur

32

memiliki dua atau lebih kreditur dan tidak membayar sedikitnya satu hutang yang

telah jatuh tempo dan dapat ditagih. Undang-undang ini juga menyatakan bahwa

apabila debitur tersebut adalah lembaga perbankan, maka permohonan pernyataan

bangkrut hanya dapat diajukan oleh Bank Indonesia.

Perusahaan debitur dinyatakan bangkrut ketika perusahaan tersebut tidak

mampu membayar hutangnya ketika jatuh tempo atau total hutangnya melebihi

nilai wajar dari asset-nya. Menurut Santoso (2004:6-7), kebangkrutan ada dua

jenis, yaitu:

a. Equity Insolvency yang berarti ketidakmampuan untuk membayar

ketika jatuh tempo.

b. Bankruptcy Insolvency yang berarti memiliki total utang yang

melebihi nilai wajar asset-nya.

Perusahaan debitur yang mengalami equity insolvency memiliki kemungkinan

untuk menghindari kebangkrutan dengan menegosiasikan perjanjian secara

langsung dengan krediturnya. Sedangkan perusahaan yang mengalami bankruptcy

insolvency akan dilikuidasi di bawah pengawasan pengadilan.

Kebangkrutan juga dapat didefinisikan sebagai suatu kegagalan yang terjadi

dalam perusahaan dan kegagalan tersebut dapat dibedakan menjadi (Adnan,

2000:187):

a. Kegagalan Ekonomi (Economic Distressed)

Kegagalan dalam arti ekonomi diartikan sebagai perusahaan

kehilangan uang atau pendapatan perusahaan tidak mampu menutupi

33

biayanya sendiri, atau dengan kata lain tingkat labanya lebih kecil dari

kewajibannya.

b. Kegagalan Keuangan (Financial Distressed)

Kegagalan keuangan juga dapat diartikan sebagai insolvensi arus kas,

yang terdiri dari 2 bentuk, yaitu insolvensi teknis dan insolvensi dalam

pengertian kebangkrutan. Insolvensi teknis terjadi apabila perusahaan

tidak mampu memenuhi kewajiban pada saat jatuh tempo walaupun

total aktivanya sudah melebihi total hutang. Insolvensi dalam

pengertian kebangkrutan didefinisikan sebagai kekayaan bersih neraca

konvensional atau nilai sekarang dari arus kas yang diharapkan lebih

kecil dari kewajiban.

Menurut Hadad, dkk. (2004:10), bank berstatus bangkrut atau pailit adalah

bank yang berada pada situasi legal bankruptcy, dimana bank dinyatakan pailit

secara sah berdasarkan undang-undang kepailitan. Adapun bank pailit adalah bank

yang berstatus sebagai berikut:

a. Bank Likuidasi (BDL)

Bank Likuidasi (BDL) adalah bank yang izin operasionalnya dicabut

oleh pemerintah sehingga tidak dapat melakukan kegiatan operasional

perbankan lagi.

b. Bank Stop Operasi (BSO)

Bank Stop Operasi (BSO) atau Bank Beku Operasi (BBO) adalah

bank yang dilikuidasi oleh pemerintah karena kinerjanya semakin

34

memburuk setelah menggunakan Bantuan Likuiditas Bank Indonesia

(BLBI).

c. Bank Take Over (BTO)

Bank Take Over (BTO) adalah bank yang diambil alih

kepemilikannya oleh pemerintah dari pemilik semula dan bank

tersebut masih tetap beroperasi.

d. Bank Beku Kegiatan Usaha (BBKU)

Bank Beku Kegiatan Usaha (BBKU) adalah bank yang dilikuidasi

oleh pemerintah karena tidak dapat memenuhi kewajiban jangka

panjangnya, tidak memiliki prospek yang baik, dan tidak dapat

mengikuti program rekapitalisasi.

e. Bank Rekap

Bank Rekap adalah bank yang mengikuti program rekapitalisasi,

dimana pemerintah melakukan penyertaan modal pada bank yang

bersangkutan melalui penerbitan obligasi sehingga kepemilikan

mayoritas bank-bank yang direkap berada di tangan pemerintah dan

bersifat sementara.

2.1.7 Model Prediksi Kebangkrutan

a. Model Internal Growth Rate

Internal Growth Rate didefinisikan oleh Ross (1998:97) sebagai

maximum growth rate a firm can achieve without external financing of

35

any kind. Internal Growth Rate dapat dinyatakan dalam model

matematis sebagai berikut:

IGR = ROA ×b

1−ROA× b…………………………………………..…….

(2.7)

ROA (Return on Asset) menurut Ross (1998) adalah suatu ukuran

keuntungan untuk setiap satuan mata uang dari aktiva, yang

dirumuskan sebagai berikut:

ROA = Net IncomeTotal Asset

……………………………………………...(2.8)

Dalam rumus Internal Growth Rate, b adalah Retention Ratio, yang

merupakan tambahan laba ditahan dibagi dengan laba bersih dan dapat

juga disebut Plowback Ratio (Ross, 1998). Retention Ratio dapat juga

diartikan sebagai laba atau income yang masuk kembali ke dalam laba

ditahan atau sebagai Income Reinvestment Rate. Rumus Retention

Ratio adalah:

b = Addition¿Retained Earning ¿Net Income ……………………..

……..(2.9)

atau

b = Net Income−Dividend

Net Income …………………………………...(2.10)

Dari hasil perhitungan dengan menggunakan rumus di atas, jika suatu

perusahaan memiliki nilai IGR di atas angka kritis (-0,239), maka

perusahaan tersebut diklasifikasikan ke dalam kriteria “tidak

36

bangkrut”. Jika nilai IGR berada di bawah angka kritis (-0,239), maka

perusahaan tersebut diklasifikasikan ke dalam kriteria “bangkrut”.

Tingkat ketepatan prediksi dari model ini diperkirakan sebesar 60,5

persen.

b. Model Altman’s Z-Score

Multiple Discriminant Analysis Altman atau yang biasa disebut

Altman’s Z-Score adalah suatu penilaian yang digunakan untuk

memprediksi kebangkrutan perusahaan dengan menggabungkan

beberapa rasio keuangan menjadi suatu model peramalan yang berarti.

Analisis Altman’s Z-Score menggunakan rasio keuangan yang

mencakup rasio likuiditas perusahaan, sepertir rasio lancar, rasio

leverage perusahaan seperti rasio hutang terhadap modalnya, rasio

profitabilitas seperti rasio laba bersih terhadap modal atau akumulasi

laba ditahan. Berdasarkan rasio keuangan tersebut, Model Altman’s Z-

Score berhasil digunakan untuk mengklasifikasikan perusahaan ke

dalam kelompok yang mempunyai kemungkinan yang tinggi untuk

bangkrut atau kelompok perusahaan yang memiliki kemungkinan

rendah untuk bangkrut. Altman’s Z-Score memungkinkan perusahaan

untuk memprediksi kebangkrutan sampai dua tahun sebelum tiba

saatnya.

Pada tahun 1968, Altman menggunakan analisis diskriminan dengan

menyusun suatu model untuk memprediksi kebangkrutan perusahaan.

Altman mengambil sampel yang terdiri dari 66 perusahaan

37

manufaktur, dan setengah di antaranya mengalami kebangkrutan. Dari

laporan keuangan satu periode sebelum perusahaan bangkrut, Altman

memperoleh 22 rasio keuangan, dimana 5 di antaranya ditemukan

paling berkontribusi pada model prediksi. Fungsi diskriminan yang

ditemukan Altman adalah sebagai berikut (Altman, 1982):

Z = 0,012 X1 + 0,014 X2 + 0,033 X3 + 0,006 X4 + 0,999 X5……(2.11)

Dimana:

X1 = Working Capital / Total Asset (%)

X2 = Retained Earnings / Total Asset (%)

X3 = Earnings Before Interest and Taxes / Total Asset (%)

X4 = Market Value of Equity / Book Value of Total Debt (%)

X5 = Sales / Total Asset (kali)

Dalam menganalisis, yang perlu diperhatikan adalah bentuk penulisan

hasil, karena pada variabel X1 hingga X4 dalam bentuk persentase

(%). Untuk menyamakan dengan bentuk X5, maka bobot variabel X1

hingga X4 harus diganti.

Perubahan satuan pengukuran di atas akan mengakibatkan fungsi

diskriminan Z yang ditemukan Altman menjadi:

Z = 1,2 X1 + 1,4 X2 + 3,3 X3 + 0,6 X4 + 1,0 X5…………………(2.12)

Berdasarkan penelitian lebih lanjut, diketahui bahwa persamaaan

Altman’s Z-Score tahun 1968 hanya memiliki tingkat keakuratan

sebesar 30 persen. Untuk itu pada tahun 1983, model ini direvisi

menjadi persamaan yang baru yang dikenal sebagai Revised Altman’s

38

Z-Score, dimana fungsi diskriminannya adalah sebagai berikut

(Altman, 2000):

Z = 0,717 X1 + 0,847 X2 + 3,107 X3 + 0,420 X4 + 0,998 X5…….(2.13)

Dimana:

X1 = Working Capital / Total Asset

X2 = Retained Earnings / Total Asset

X3 = Earning Before Interest and Tax / Total Asset

X4 = Book Value of Equity / Book Value of Total Debt

X5 = Sales / Total Asset

Untuk menerapkan analisis ini pada lembaga perbankan, maka

digunakan model Z-Score (2.14) dengan penyesuaian sebagai berikut:

1) X1 = (Current Asset – Current Liabilities) / Total Asset

2) X3 = Earning Before Tax / Total Asset

Dimana masing-masing variabel dapat dijabarkan sebagai berikut:

1) X1 (Working Capital / Total Asset)

Rasio ini berfungsi untuk mengukur likuiditas lembaga

perbankan dalam memenuhi kewajiban jangka pendeknya dari

total aktiva dan posisi modal kerja. Working Capital dalam

lembaga perbankan dapat dihitung dengan mencari selisih antara

Current Asset dengan Current Liability. Current Asset dalam

lembaga perbankan terdiri dari Cash on Hand and Banks,

Placement in Other Banks, Notes and Securities, Loans, dan

Investment (Santoso, 2006:25). Current Liability disini terdiri

39

dari Demand Deposit, Time Deposit, dan Saving Deposit. Total

Asset sendiri akan mencakup seluruh asset yang ada di dalam

lembaga perbankan tersebut.

2) X2 (Retained Earning / Total Asset)

Rasio ini merupakan rasio profitabilitas yang mengukur

kemampuan lembaga perbankan dalam menghasilkan laba

dalam periode tertentu. Retained Earning adalah jumlah laba

ditahan dan Total Asset adalah semua asset yang ada di dalam

lembaga perbankan tersebut.

3) X3 (Earning Before Tax / Total Asset)

Rasio ini mengukur kemampuan lembaga perbankan untuk

memperoleh laba dari aktiva yang digunakan atau untuk

mengukur kemampuan dari modal yang diinvestasikan dalam

keseluruhan aktiva untuk memperoleh keuntungan bagi semua

investor termasuk pemegang saham dan obligasi. Dalam

lembaga perbankan, rasio ini diukur dengan menggunakan

Earning Before Tax (EBT) yang diperoleh dan dibandingkan

dengan semua asset yang dimiliki lembaga perbankan tersebut.

4) X4 (Book Value of Equity / Book Value of Debt)

Rasio ini mengukur kemampuan lembaga perbankan dalam

memberikan jaminan kepada setiap hutang melalui modal

sendiri yang dimiliki. Book Value of Equity adalah nilai buku

40

dari ekuitas dan Book Value of Total Debt adalah keseluruhan

hutang, baik hutang lancar maupun hutang jangka panjang.

5) X5 (Sales / Total Asset)

Rasio ini mengukur aktivitas lembaga perbankan, dimana Sales

yang dipakai adalah Revenue (pendapatan) dan Total Asset yang

merupakan keseluruhan asset yang dimiliki oleh lembaga

perbankan tersebut.

Dengan menggunakan rumus di atas, maka dapat ditentukan lembaga

perbankan mana yang berpotensi mengalami kebangkrutan dan mana

yang tidak. Hal ini dirumuskan pada tabel di bawah ini:

Tabel 2.2 Kriteria Kebangkrutan Model Altman’s Z-Score

Skor Kebangkrutan< 1,23 1,23 – 2,90 > 2,90

Bangkrut Grey Area Tidak BangkrutPerusahaan

berpotensi tinggi untuk mengalami

kebangkrutan

Potensi perusahaan untuk mengalami kebangkrutan sulit

ditentukan

Perusahaan berpotensi rendah untuk mengalami

kebangkrutanSumber: Santoso (2006:16)

c. Model Springate

Model Springate merupakan model prediksi kebangkrutan yang

didasarkan pada penelitian G. I. V. Springate (1078), yang kemudian

dikenal sebagai Model Springate atau Canadian Model. Penelitian

Springate (1978) dibuat dengan mengikuti prosedur yang dimodelkan

oleh Altman, yaitu menggunakan Stepwise Multiple Discriminant

Analysis untuk memilih empat dari sembilan rasio keuangan yang

41

popular untuk membedakan dengan baik antara perusahaan yang sehat

dan perusahaan yang bangkrut (gagal). Model ini mencapai tingkat

keakuratan 92,5 persen, dimana Springate melakukan penelitian

dengan menggunakan 40 perusahaan.

Brotheras (1979) menguji Model Springate ini pada 50 perusahaan

dengan rata-rata asset sebesar 2,5 juta dollar dan menemukan tingkat

keakuratan sebesar 88 persen. Sands (1980) juga menguji Model

Springate ini pada 24 perusahaan dengan rata-rata asset sebesar $

63,400,000 dan menemukan tingkat keakuratan sebesar 83 persen.

Model Springate sendiri dapat dinyatakan dalam rumus sebagai

berikut:

Z = 1,03 A + 3,07 B + 0,66 C + 0,4 D…………………………...(2.14)

Dimana:

A = Working Capital / Total Asset

B = Net Profit Before Tax / Total Asset

C = Net Profit Before Tax / Current Liability

D = Sales / Total Asset

Keempat variabel tersebut dapat dihitung sebagai berikut:

1) A (Working Capital / Total Asset)

Nilai A dapat dihitung dengan membandingkan antara Working

Capital dengan Total Asset. Working Capital atau modal kerja

diperoleh dari selisih antara Current Asset dengan Current

Liabilities. Current Asset merupakan aktiva lancar yang dimiliki

42

lembaga perbankan atau dapat diperoleh dari selisih antara total

aktiva dengan aktiva tetap dan aktiva lainnya. Current Liability

dapat diperoleh dari jumlah simpanan dan kewajiban segera.

2) B (Net Profit Before Tax / Total Asset)

Nilai B dapat dihitung dengan membandingkan antara Net Profit

Before Tax dengan Total Asset. Net Profit Before Tax atau

Earning Before Tax merupakan laba sebelum pajak penghasilan

yang diperoleh lembaga perbankan.

3) C (Net Profit Before Tax / Current Liability)

Nilai C dapat dihitung dengan membandingkan antara Net Profit

Before Tax dengan Current Liability. Net Profit Before Tax atau

Earning Before Tax merupakan laba sebelum pajak penghasilan

yang diperoleh lembaga perbankan. Current Liability dapat

diperoleh dari jumlah simpanan dan kewajiban segera.

4) D (Sales / Total Asset)

Nilai D dapat dihitung dengan membandingkan antara Sales

dengan Total Asset. Sales dalam lembaga perbankan dapat

diperoleh dari pendapatan operasional yang dapat dilihat pada

laporan laba-rugi lembaga perbankan.

Jika nilai Z yang diperoleh lebih kecil dari 0,862 maka perusahaan

diklasifikasikan menjadi perusahaan yang bangkrut (gagal).

d. Model Fulmer

43

Fulmer (1984) menggunakan step-wise multiple discriminate analysis

untuk mengevaluasi 40 rasio keuangann. Penelitian Fulmer dilakukan

pada 60 perusahaan, yang terdiri dari 30 perusahaan gagal dan 30

perusahaan sukses dengan rata-rata nilai asset sebesar $ 455,000.

Model yang berhasil dikembangkan adalah sebagai berikut:

H = 5,528 V1 + 0,212 V2 + 0,073 V3 + 1,270 V4 – 0,120 V5 + 2,335 V6

+ 0,575 V7 + 1,083 V8 - 6,075………………….…......................(2.15)

Dimana:

V1 = Retained Earning / Total Asset

V2 = Sales / Total Asset

V3 = Earning Before Tax / Equity

V4 = Cash Flow / Total Debt

V5 = Debt / Total Asset

V6 = Current Liability / Total Asset

V7 = Log Tangible Total Asset

V8 = Working Capital / Total Debt

Kesembilan variabel tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut:

1) V1 (Retained Earning / Total Asset)

Nilai V1 dapat dihitung dengan membandingkan antara Retained

Earning dengan Total Asset. Retained Earning atau laba ditahan

dapat diperoleh dari selisih antara Earning After Tax dengan

Dividend.

2) V2 (Sales / Total Asset)

44

Nilai V2 dapat dihitung dengan membandingkan antara Sales

dengan Total Asset yang dimiliki oleh lembaga perbankan.

3) V3 (Earning Before Tax / Equity)

Nilai V3 dapat dihitung dengan membandingkan antara Earning

Before Tax dengan Equity. Equity dapat diperoleh dari selisih

antara total pasiva dengan total kewajiban lembaga perbankan.

4) V4 (Cash Flow / Total Debt)

Nilai V4 dapat dihitung dengan membandingkan antara Cash

Flow dengan Total Debt. Cash Flow dapat diperoleh dari

penjumlahan antara Earning After Tax (EAT) dengan depresiasi.

5) V5 (Total Debt / Total Asset)

Nilai V5 dapat dihitung dengan membandingkan antara Total

Debt dengan Total Asset. Total Debt merupakan total kewajiban

dari lembaga perbankan.

6) V6 (Current Liability / Total Asset)

Nilai V6 dapat dihitung dengan membandingkan antara Current

Liability dengan Total Asset. Current Liability dapat diperoleh

dari jumlah simpanan dan kewajiban segera, sedangkan Total

Asset merupakan total aktiva lembaga perbankan.

7) V7 (Log Tangible Total Asset)

Nilai V7 merupakan nilai log dari Tangible Total Asset. Tangible

Total Asset merupakan total aktiva berwujud.

8) V8 (Working Capital / Total Debt)

45

Nilai V8 dapat dihitung dengan membandingkan antara Working

Capital dengan Total Debt. Working Capital atau modal kerja


Liability. Total Debt merupakan total kewajiban dari lembaga

perbankan.

Jika nilai H yang diperoleh lebih kecil dari 0, maka perusahaan

diklasifikasikan menjadi perusahaan yang bangkrut (gagal).

e. Model Grover

Dalam penelitiannya, Jeffrey S. Grover melakukan penilaian dan

pendesainan ulang terhadap Model Altman’s Z-Score (1968). Pada

penelitiannya, Grover memakai sampel dan model sesuai dengan

Altman’s Z-Score dan menambahkan 13 rasio keuangan baru. Sampel

yang digunakan sebanyak 70 perusahaan dengan 35 perusahaan yang

bangkrut dan 35 perusahaan yang tidak bangkrut pada tahun 1982

sampai 1996 dengan rata-rata asset sebesar $ 8,98 juta.

Rasio baru yang ditambahkan dalam model ini antara lain Current

Ratio, Total Asset Turnover, Inventory Turnover, Return on Asset

(ROA), Return on Equity (ROE), Financial Leverage Index, Fixed

Asset Turnover, Fixed Asset / Total Equity, Gross Profit Margin, Net

Profit Margin, dan Working Capital Turnover. Dari rasio-rasio

tersebut, kemudian dilakukan Stepwise Analysis dan dihasilkan 3

variabel yang berpengaruh. Dengan menggunakan Canonical

46

Discriminate Function Coefficients, Grover (2001) menghasilkan

model sebagai berikut:

Score = 1,650 X1 + 3,404 X3 – 0,016 ROA + 0,057…………….(2.16)

Dimana:


X3 = Earning Before Tax / Total Asset

ROA = Net Income / Total Asset

Ketiga variabel tersebut adalah sebagai berikut:


Nilai X1 dapat dihitung dengan membandingkan antara Working

Capital dengan Total Asset. Working Capital atau modal kerja


Liability.


Nilai X3 dapat dihitung dengan membandingkan antara laba

sebelum pajak atau Earning Before Tax (EBT) dengan Total

Asset.

3) ROA (Return on Asset)

Rasio ini digunakan untuk mengukur kemampuan perusahaan di

dalam memperoleh laba dengan total aktiva yang dimiliki. Rasio

ini dapat dihitung dengan membandingkan antara laba bersih

atau Earning After Tax (EAT) dengan Total Asset yang dimiliki

oleh lembaga perbankan.

47

Score untuk perusahaan yang bangkrut adalah kurang atau sama

dengan 0,01 dan untuk perusahaan yang tidak bangkrut (sehat) adalah

lebih besar dari 0,01. Dengan menggunakan model ini, didapatkan

tingkat keakuratan sebesar 78,6 persen.

1.5 Pembahasan Hasil Penelitian Sebelumnya

1) Sefriana (2007), dengan judul “Analisis Tingkat Kesehatan Bank

dengan Pendekatan CAMEL dan Prediksi Potensi Kebangkrutan

dengan Pendekatan Altman’s Z-Score pada PD Bank Perkreditan

Rakyat Lumbung Kredit Pedesaan (PD BPR LKP) Ampenan Utara

Mataram”. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui tingkat

kesehatan PD BPR LKP Ampenan Utara Mataram periode 2001

sampai 2005, jika dianalisis dengan pendekatan CAMEL dan

Altman’s Z-Score. Penelitian ini mengambil objek berupa laporan

keuangan PD BPR LKP Ampenan Utara Mataram periode 2001

sampai 2005. Hasil penelitian terhadap tingkat kesehatan PD BPR

LKP Ampenan Utara Mataram memberikan hasil bahwa PD BPR

LKP Ampenan Utara Mataram memiliki tingkat kesehatan yang baik

dan berdasarkan pendekatan Altman’s Z-Score, berada pada “grey

area” yang dapat mengarah pada kebangkrutan jika PD BPR LKP

Ampenan Utara Mataram tidak meningkatkan kinerja manajemennya

dan memperbaiki kondisi keuangannya.

48

2) Diah Yulianti (2007), dengan judul “Analisis Prediksi Kebangkrutan

pada Sektor Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Jakarta”. Tujuan

dari penelitian ini adalah untuk mengetahui prediksi terhadap kondisi

keuangan perusahaan sektor perbankan yang terdaftar di Bursa Efek

Jakarta periode 2003 sampai 2005, apakah sehat atau berpotensi

mengalami kebangkrutan jika dianalisis dengan menggunakan model

Altman’s Z-Score. Hasil dari penelitian ini adalah semua sampel yang

digunakan dalam periode pengamatan berpotensi mengalami

kebangkrutan.

3) Hendrawan (2008), dengan judul “Analisis Prediksi Kebangkrutan

pada Sektor Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia

Periode 2003-2006”. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk

mengetahui potensi kebangkrutan perusahaan sektor perbankan yang

terdaftar di BEI periode 2003 sampai 2006, jika dianalisis dengan

menggunakan Model Altman’s Z-Score dan mengetahui tingkat

kesehatan perusahaan sektor perbankan dengan menggunakan Model

CAMELS. Hasil dari penelitian ini adalah semua sampel yang

digunakan dalam periode pengamatan berpotensi mengalami

kebangkrutan bila dianalisis dengan Model Altman’s Z-Score, namun

kenyataan yang diperoleh adalah semua sampel yang digunakan masih

beroperasi. Hasil analisis dengan menggunakan Model CAMELS

cenderung berfluktuasi setiap tahunnya dalam memprediksi tingkat

kesehatan bank. Misalnya untuk tahun 2004, terdapat 1 bank dalam

49

kondisi tidak sehat, 7 bank dalam kondisi kurang sehat, dan 12 bank

dalam kondisi cukup sehat.

4) Anghelescu, dalam jurnalnya yang berjudul “Bankruptcy Prediction in

The High-Tech Industry”. Penelitian ini bertujuan untuk menguji

keakuratan rasio keuangan dalam memprediksi kebangkrutan industri

berteknologi tinggi periode 2000-2002. Penelitian ini menggunakan

120 perusahaan berteknologi tinggi sebagai sampel. Penelitian ini

memberikan kesimpulan bahwa kebangkrutan pada perusahaan

berteknologi tinggi merupakan hal yang sangat berbeda bila

dibandingkan dengan industri lainnya. Penelitian ini menggunakan 6

rasio keuangan dan menunjukkan tingkat ketepatan sebesar 85 persen.

5) Almilia, dalam jurnalnya yang berjudul “Analisis Rasio CAMEL

Terhadap Prediksi Kondisi Bermasalah pada Lembaga Perbankan

Periode 2000-2002”. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk

mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap kondisi

kebangkrutan dan kesulitan keuangan pada lembaga perbankan.

Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis rasio

CAMEL dan menggunakan sampel sebanyak 24 bank. Hasil

penelitian ini menunjukkan bahwa rasio keuangan CAMEL memiliki

daya klasifikasi atau daya prediksi untuk kondisi bank yang

mengalami kesulitan keuangan dan bank yang mengalami kerugian,

dimana rasio tersebut secara statistik berbeda. Penelitian ini juga

memberikan bukti empiris bahwa hanya rasio keuangan CAR dan

50

BOPO yang secara statistik signifikan untuk memprediksi kondisi

kebangkrutan dan kesulitan keuangan pada lembaga perbankan.

6) Aryani Merkusiwati, dalam jurnalnya yang berjudul “Evaluasi

Pengaruh CAMEL Terhadap Kinerja Perusahaan”. Penelitian ini

menggunakan sampel sebanyak 17 bank dan menggunakan tahun

dasar 1997-2001. Kesimpulan yang diperoleh dari penelitian ini

adalah rasio CAMEL berpengaruh secara signifikan terhadap ROA

perusahaan, walaupun hal teresebut tidak terjadi pada tahun 1997.

7) Lifschutz, dalam jurnalnya yang berjudul “Prediciting Bankruptcy:

Evidence from Israel”. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan

dua model (1968 & 1983) dari Altman’s Z-Score pada perusahaan

dagang yang go-public. Kesimpulan yang diperoleh adalah bahwa

Model Altman’s Z-Score dapat digunakan untuk memprediksi

kebangkrutan suatu perusahaan dengan tingkat ketepatan sebesar 95

persen untuk 1 tahun sebelum kebangkrutan dan sebesar 85 persen

untuk 2 tahun sebelum kebangkrutan.

Adapun persamaan antara penelitian-penelitian sebelumnya dengan

penelitian ini adalah penggunaan model yang sama yaitu Model CAMEL

dan Model Altman’s Z-Score untuk memprediksi kebangkrutan pada

lembaga perbankan.

Adapun perbedaan antara penelitian-penelitian sebelumnya dengan

penelitian ini adalah penggunaan beberapa model prediksi, yaitu Model

51

Internal Growth Rate, Model Altman’s Z-Score, Model Springate, Model

Fulmer, dan Model Grover.

BAB IIIMETODE PENELITIAN

1.6 Lokasi dan Obyek Penelitian

Penelitian tentang kinerja keuangan lembaga perbankan, berupa tingkat

kesehatan dan prediksi kebangkrutan ini dilakukan pada lembaga-lembaga

perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2005-2009.

1.7 Identifikasi Variabel

Dalam penelitian ini, variabel-variabel yang digunakan adalah sebagai

berikut:

a. Model CAMEL

1) Capital Adequacy Ratio (CAR)

2) Return on Risked Asset (RORA)

3) Net Profit Margin (NPM)

4) Return on Asset (ROA)

5) Perbandingan Biaya Operasional terhadap Pendapatan

Operasional (BOPO)

6) Loan to Deposit Ratio (LDR)

b. Model Internal Growth Rate


52

2) b (Retention Ratio)

c. Model Altman’s Z-Score






d. Model Springate





e. Model Fulmer









f. Model Grover


53



1.8 Definisi Operasional Variabel

a. Model CAMEL

Penilaian tingkat kesehatan bank menurut standar Bank

Indonesia terdiri dari 5 aspek, yaitu Capital, Asset Quality,

Management, Earnings, dan Liquidity, yang lebih dikenal dengan

istilah CAMEL

1) Capital (Permodalan)

Dalam penelitian ini, aspek capital diproksikan dengan Capital

Adequacy Ratio (CAR). Perhitungan CAR sesuai dengan standar

Bank Indonesia diperoleh dengan membandingkan antara selisih

antara Equty Capital dan Fixed Asset dengan Total Loans dan

Securities selama periode 2005-2009.

2) Asset Quality (Kualitas Aktiva)

Dalam penelitian ini, kualitas aktiva diproksikan dengan rasio

Return on Risked Asset (RORA) yang diperoleh dengan

membandingkan antara Earning Before Tax dengan Total Loans

dan Securities selama periode 2005-2009.

3) Management (Manajemen)

Dalam penelitian ini, aspek manajemen diproksikan dengan

rasio Net Profit Margin yang diperoleh dengan membandingkan

54

antara Earning After Tax dengan Net Operational Income

selama periode 2005-2009.

4) Earnings (Rentabilitas)

Dalam penelitian ini, aspek rentabilitas dapat diproksikan

dengan dua rasio, yaitu Return on Asset (ROA) dan rasio

Perbandingan Biaya Operasional terhadap Pendapatan

Operasional (BOPO). ROA dapat diperoleh dengan

membandingkan antara Earning Before Tax dengan Total Asset.

Nilai BOPO dapat diperoleh dengan membandingkan antara

Beban Operasional dengan Pendapatan Operaisonal selama

periode 2005-2009.

5) Liquidity (Likuiditas)

Dalam penelitian ini, aspek likuiditas diproksikan dengan rasio

Loan to Deposit Ratio (LDR) yang dapat diperoleh dengan

membandingkan antara Total Kredit dengan Total Dana Pihak

Ketiga selama periode 2005-2009.

b. Model Internal Growth Rate

Model Internal Growth Rate secara umum menghitung tingkat

pertumbuhan yang dapat dicapai perusahaan tanpa pendanaan dari luar

perusahaan. Nilai IGR sendiri didapat setelah menghitung nilai ROA

dan Retention Ratio (b) selama periode 2005-2009. Nilai IGR

kemudian akan dimasukkan ke dalam fungsi diskriminan, sehingga

55

menghasilkan nilai Z yang akan mengklasifikasikan perusahaan ke

dalam kriteria “bangkrut” atau “tidak bangkrut”.

c. Model Altman’s Z-Score

Dalam Model Altman’s Z-Score ini, ada 5 variabel yang akan

digunakan dalam penelitian, yaitu:


Rasio ini dapat dihitung dengan membagi Working Capital atau

modal inti dan pelengkap lembaga perbankan yang bersangkutan

dengan Total Asset-nya selama periode 2005-2009.


Rasio ini dapat dihitung dengan membagi Retained Earning atau

laba ditahan lembaga perbankan yang bersangkutan dengan

Total Asset-nya selama periode 2005-2009.


Rasio ini dapat dihitung dengan membagi Earning Before Tax

atau laba sebelum pajak lembaga perbankan yang bersangkutan

dengan Total Asset-nya selama periode 2005-2009.


Rasio ini dapat dihitung dengan membagi Book Value of Equity

lembaga perbankan yang bersangkutan dengan Book Value of

Debt -nya selama periode 2005-2009.


56

Rasio ini dapat dihitung dengan membagi Sales yang berupa

pendapatan bunga dan pendapatan operasional lainnya lembaga

perbankan yang bersangkutan dengan Total Asset-nya selama

periode 2005-2009.

d. Model Springate

Model Springate ini memiliki model yang sama dengan Model

Altman’s Z-Score. Dalam model ini, terdapat 4 variabel, yaitu:


Nilai A dapat dihitung dengan membandingkan antara Working

Capital dengan Total Asset lembaga perbankan yang

bersangkutan selama periode 2005-2009.


Nilai B dapat dihitung dengan membandingkan antara Net Profit

Before Tax dengan Total Asset yang dimiliki lembaga perbankan



Nilai C dapat dihitung dengan membandingkan antara Net Profit

Before Tax atau laba sebelum pajak dengan Current Liability



Nilai D dapat dihitung dengan membandingkan antara Sales

dengan Total Asset lembaga perbankan selama periode 2005-

2009.

57

e. Model Fulmer

Model Fulmer dapat mengklasifikasikan sebuah lembaga

perbankan ke dalam golongan “bangkrut” atau tidak dengan model

matematis yang berdasarkan pada 8 variabel yang berpengaruh, yaitu:


Nilai V1 dapat dihitung dengan membandingkan antara Retained

Earning dengan Total Asset selama periode 2005-2009.

Retained Earning atau laba ditahan dapat diperoleh dari selisih

antara Earning After Tax dengan Dividend.


Nilai V2 dapat dihitung dengan membandingkan antara Sales

dengan Total Asset yang dimiliki oleh lembaga perbankan



Nilai V3 dapat dihitung dengan membandingkan antara Earning

Before Tax dengan Equity selama periode 2005-2009. Equity

dapat diperoleh dari selisih antara total pasiva dengan total

kewajiban lembaga perbankan.


Nilai V4 dapat dihitung dengan membandingkan antara Cash

Flow dengan Total Debt selama periode 2005-2009.

58


Nilai V5 dapat dihitung dengan membandingkan antara Total

Debt dengan Total Asset selama periode 2005-2009.


Nilai V6 dapat dihitung dengan membandingkan antara Current

Liability dengan Total Asset lembaga perbankan selama periode

2005-2009.


Nilai V7 merupakan nilai log dari Tangible Total Asset lembaga

perbankan selama periode 2005-2009. Tangible Total Asset

merupakan total aktiva berwujud.


Nilai V8 dapat dihitung dengan membandingkan antara Working

Capital dengan Total Debt lembaga perbankan selama periode

2005-2009.

f. Model Grover

Model Grover dapat mengklasifikasikan sebuah lembaga

perbankan ke dalam golongan “bangkrut” atau “tidak bangkrut”

berdasarkan tiga sub variabel yang berpengaruh, yaitu:


59

Nilai X1 dapat dihitung dengan membandingkan antara Working

Capital dengan Total Asset lembaga perbankan selama periode

2005-2009. Working Capital atau modal kerja diperoleh dari

selisih antara Current Asset dengan Current Liability.


Nilai X3 dapat dihitung dengan membandingkan antara laba

sebelum pajak atau Earning Before Tax (EBT) dengan Total

Asset lembaga perbankan selama periode 2005-2009.


Rasio ini digunakan untuk mengukur kemampuan perusahaan di

dalam memperoleh laba dengan total aktiva yang dimiliki

lembaga perbankan selama periode 2005-2009.

1.9 Jenis dan Sumber Data

1) Jenis Data

Ditinjau dari sifatnya, data yang digunakan dalam penelitian ini

adalah:

(1) Data kuantitatif, yaitu data yang berbentuk angka-angka yang

dapat dihitung dengan satuan hitung (Sugiyono, 2006:167).

Dalam penelitian ini, data yang digunakan adalah laporan

keuangan lembaga perbankan, seperti laporan laba rugi dan

neraca dari lembaga perbankan yang terdaftar di Bursa Efek

Indonesia periode 2005-2009.

60

(2) Data kualitatif, yaitu data yang tidak berbentuk angka melainkan

dalam bentuk kata, kalimat, dan gambar (Sugiyono, 2006:167).

Dalam penelitian ini, data yang digunakan adalah sejarah Bursa

Efek Indonesia dan undang-undang lembaga perbankan

Indonesia.

2) Sumber Data

Ditinjau dari sumbernya, data yang digunakan dalam penelitian ini

adalah data sekunder. Data sekunder diperoleh dari hasil pengumpulan

dan pengolahan pihak lain. Data tersebut antara lain laporan keuangan

lembaga perbankan, seperti laporan laba rugi dan neraca, yang dibuat

dan diterbitkan oleh lembaga perbankan yang bersangkutan.

1.10 Metode Penentuan Sampel

Populasi adalah suatu wilayah generalisasi yang terdiri dari objek atau

subjek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh

peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulan (Sugiyono, 2006:72).

Adapun dalam penelitian ini akan menggunakan populasi berupa lembaga

perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (go public) yang berjumlah 19

lembaga perbankan.

Dalam penelitian ini, yang menjadi kriteria dalam populasi adalah sebagai

berikut:

1) Lembaga perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (go

public) dan terdaftar di Direktori Bank Indonesia periode 2005-2009.

61

2) Lembaga perbankan yang menerbitkan laporan keuangan (annual

report) selama periode 2005-2009.

3) Lembaga perbankan yang tidak melakukan merger selama periode

2005-2009.

Dari kriteria di atas, jumlah lembaga perbankan yang memenuhi kriteria

terdiri dari 19 bank (lihat Tabel 3.1), yang seluruhnya akan dijadikan sampel

dalam penelitian ini. Karena menggunakan keseluruhan populasi sebagai sampel,

maka penelitian ini menggunakan metode sensus atau sampling jenuh. Sampling

jenuh adalah teknik penentuan sampel bila semua anggota populasi digunakan

sebagai sampel (Sugiyono, 2006:61).

Tabel 3.1 Daftar Lembaga Perbankan yang Menjadi Sampel Penelitian

No Kode Nama Bank1 AGRO PT. Bank Agroniaga, Tbk.2 BABP PT. Bank Bumiputera Indonesia, Tbk.3 BBCA PT. Bank Central Asia, Tbk.4 BBNI PT. Bank Negara Indonesia (Persero), Tbk.5 BBNP PT. Bank Nusantara Parahyangan, Tbk.

6 BBRI PT. Bank Rakyat Indonesia (Persero), Tbk.

7 BDMN PT. Bank Danamon Indonesia, Tbk.

8 BEKS PT. Bank Eksekutif Internasional, Tbk.

9 BKSW PT. Bank Kesawan, Tbk.

10 BMRI PT. Bank Mandiri (Persero), Tbk.

11 BNII PT. Bank Internasional Indonesia, Tbk.

12 BNLI PT. Bank Permata, Tbk.

13 BSWD PT. Bank Swadesi, Tbk.

14 BVIC PT. Bank Victoria Internasional, Tbk.

15 INPC PT. Bank Artha Graha Internasional, Tbk.

16 MAYA PT. Bank Mayapada Internasional, Tbk.

17 MEGA PT. Bank Mega, Tbk.

18 NISP PT. Bank NISP, Tbk.

19 PNBN PT. Pan Indonesia Bank, Tbk.

62

Sumber : Direktori Bank Indonesia – Telah Diolah

1.11 Metode Pengumpulan Data

Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah

metode observasi non-perilaku. Metode observasi non-perilaku ini dilakukan

dengan melakukan pengamatan terhadap dokumen-dokumen, seperti laporan

keuangan berupa neraca dan laporan laba-rugi dari lembaga perbankan di

Indonesia yang diteliti.

1.12 Teknik Analisis Data

Untuk mengukur tingkat kesehatan lembaga perbankan, teknik analisis

yang digunakan adalah Model CAMEL Model CAMEL yang terdiri dari 5 aspek

akan diproksikan dengan berbagai rasio keuangan sebagai berikut:

a. Capital

CAR = Equity Capital−¿ AssetTotal Loans+Securities

× 100%.............................(3.1)

b. Asset Quality

RORA = Earning Before Tax

Total Loans+Securities × 100%..................................(3.2)

c. Management

NPM = Laba Bersih

Pendapatan Operasional Bersih × 100%.....................(3.3)

d. Earnings

ROA = Earnings Before Tax

Total Asset × 100%..........................................(3.4)

63

BOPO = BebanOperasional

Pendapatan Operasional × 100% ..............................(3.5)

e. Liquidity

LDR = Total Kredit

Total Dana Pihak Ketiga × 100%....................................(3.6)

Berikut adalah kriteria tingkat kesehatan lembaga perbankan:

Tabel 3.2 Kriteria Kesehatan Lembaga Perbankan

Faktor RasioKategori

Sehat Cukup Sehat Kurang SehatTidak Sehat

Capital CAR > 8,1% 6,6% - < 8,1% 5,1% - < 6,6% < 5,1%

Asset Quality

RORA ≤ 15,5% - - > 15,5%

Management NPM ≥ 1% - - < 1%

EarningsROA ≥ 1,215% 0,99% - < 1,215% 0,765% - < 0,99% < 0,765%

BOPO ≤ 93,5% 94,7%% - < 93,5% 95,92% - < 94,7% > 95,92%

Liquidity LDR < 110% - - ≥ 110%

Sumber: Bank Indonesia dalam Haryati (2001:338)

Langkah-langkah yang dilakukan dalam Model CAMEL adalah sebagai

berikut:

a. Mengolah data yang diperoleh dari laporan keuangan lembaga

perbankan yang dijadikan sampel (19 lembaga perbankan).

b. Menghitung nilai dari masing-masing rasio keuangan dalam Model

CAMEL sesuai dengan rumus matematis yang telas dijelaskan.

c. Menentukan predikat tingkat kesehatan bank sesuai dengan

kriterianya.

Untuk memprediksi kebangkrutan pada lembaga perbankan, maka teknik

analisis yang digunakan adalah sebagai berikut:

64

a. Model Internal Growth Rate

Model matematis yang digunakan dalam Model Internal Growth Rate


IGR = ROA ×b

1−ROA× b ……………………………………………..…

(3.7)

Kriteria yang akan digunakan adalah sebagai berikut:

Tabel 3.3 Kriteria Kebangkrutan dengan Model Internal Growth Rate

Nilai IGR Predikat> -0,239 Tidak Bangkrut< -0,239 Bangkrut

Sumber: Santoso (2006:16)

b. Model Altman’s Z-Score

Model matematis yang digunakan dalam model Altman’s Z-Score


Z = 0,717 X1 + 0,847 X2 + 3,107 X3 + 0,420 X4 + 0,998 X5……..(3.8)

Dimana:

X1 = (Current Asset – Current Liabilities) / Total Asset

X2 = Retained Earnings / Total Asset

X3 = Earning Before Tax / Total Asset

X4 = Book Value of Equity / Book Value of Total Debt

X5 = Sales / Total Asset

65

Tabel 3.4 Kriteria Kebangkrutan Model Altman’s Z-Score

Skor Kebangkrutan< 1,23 1,23 – 2,90 > 2,90

Perusahaan Bangkrut

Grey Area Perusahaan Sehat

Perusahaan berpotensi tinggi untuk mengalami

kebangkrutan

Potensi perusahaan untuk mengalami kebangkrutan sulit

ditentukan

Perusahaan berpotensi rendah untuk mengalami

kebangkrutanSumber: Santoso (2006:16)

c. Model Springate

Model matematis yang digunakan dalam Model Springate adalah

sebagai berikut:

Z = 1,03 A + 3,07 B + 0,66 C + 0,4 D………………………..…...(3.9)

Dimana:

A = Working Capital / Total Asset

B = Net Profit Before Interest and Tax / Total Asset

C = Net Profit Before Tax / Current Liability

D = Sales / Total Asset

Tabel 3.5 Kriteria Kebangkrutan dengan Model Springate

Nilai Z Predikat> 0,862 Bangkrut< 0,862 Tidak Bangkrut


d. Model Fulmer

66

Model matematis yang digunakan dalam Model Fulmer adalah

sebagai berikut:

H = 5,528 V1 + 0,212 V2 + 0,073 V3 + 1,270 V4 – 0,120 V5 + 2,335 V6

+ 0,575 V7 + 1,083 V8 - 6,075…………………….......................(3.10)

Dimana:

V1 = Retained Earning / Total Asset

V2 = Sales / Total Asset

V3 = Earning Before Tax / Equity

V4 = Cash Flow / Total Debt

V5 = Debt / Total Asset

V6 = Current Liability / Total Asset

V7 = Log Tangible Total Asset

V8 = Working Capital / Total Debt

Tabel 3.6 Kriteria Kebangkrutan dengan Model Fulmer

Nilai H Predikat> 0 Tidak Bangkrut< 0 Bangkrut


e. Model Grover

Model matematis yang digunakan dalam Model Grover adalah sebagai

berikut:

Score = 1,650 X1 + 3,404 X3 – 0,016 ROA + 0,057…………….(3.11)

Dimana:


67

X3 = Earning Before Interest and Tax/ Total Asset

ROA = Net Income / Total Asset

Tabel 3.7 Kriteria Kebangkrutan dengan Model Grover

Score Predikat≤ 0,01 Bangkrut> 0,01 Tidak Bangkrut


Langkah-langkah yang dilakukan dalam model prediksi kebangkrutan


a. Mengolah data yang diperoleh dari laporan keuangan lembaga perbankan

yang dijadikan sampel (19 bank).

b. Menghitung nilai dari variabel dari masing-masing model prediksi.

c. Menghitung score kebangkrutan berdasarkan model matematis untuk

masing-masing model prediksi.

d. Menentukan predikat kebangkrutan lembaga perbankan berdasarkan kriteria

dari masing-masing model prediksi.

68

BAB IVPEMBAHASAN HASIL PENELITIAN

1.13 Gambaran Umum Bursa Efek Indonesia

4.2.1 Sejarah Bursa Efek Indonesia

Pasar modal secara umum dapat diartikan sebagai pasar yang

memperjualbelikan produk berupa dana yang bersifat abstrak (Tandelilin,

2010:25). Pada 13 Juli 1992, Bursa Efek Indonesia yang saat itu masih bernama

Bursa Efek Jakarta (BEJ) diswastakan dan mulai beroperasi sebagai pasar saham

di Indonesia yang merupakan sebuah awal pertumbuhan baru setelah terhenti

sejak didirikan pada awal abad ke-19. Pada tahun 1912, dengan bantuan

pemerintah kolonial Belanda, bursa efek pertama Indonesia didirikan di Batavia,

pusat pemerintahan kolonial Belanda yang dikenal dengan nama Jakarta saat ini.

Bursa Batavia sempat ditutup selama Perang Dunia I berlangsung dan

kemudian dibuka lagi pada tahun 1925. Selain bursa Batavia, pemerintah kolonial

juga mengoperasikan bursa paralel di Surabaya dan Semarang. Kegiatan bursa

saham ini kembali dihentikan ketika terjadi pendudukan Batavia oleh tentara

Jepang. Pada 1952, tujuh tahun setelah Indonesia memproklamirkan

kemerdekaannya, bursa saham kembali dibuka di Jakarta dengan

memperdagangkan saham dan obligasi yang diterbitkan oleh perusahaan-

perusahaan Belanda sebelum Perang Dunia, dan terhenti lagi ketika pemerintah

meluncurkan program nasionalisasi pada tahun 1956.

69

Pada tahun 1977, bursa saham kembali dibuka dan ditangani oleh Badan

Pelaksana Pasar Modal (BAPEPAM) institusi baru di bawah Departemen

Keuangan. Kegiatan perdagangan dan kapitalisasi pasar saham pun mulai

meningkat seiring dengan perkembangan pasar finansial dan sektor swasta,

dimana puncak perkemabangannya adalah pada tahun 1990. Pada tahun 1991,

bursa saham diswastanisasi menjadi PT. Bursa Efek Jakarta dan menjadi salah

satu bursa efek yang dinamis di Asia. Swastanisasi bursa efek menjadi PT. BEJ

ini mengakibatkan beralihnya fungsi BAPEPAM menjadi Badan Pengawas Pasar

Modal.

Tahun 1995 adalah tahun dimana BEJ memasuki fase baru. Pada tanggal 22

Mei 1995, BEJ meluncurkan Jakarta Automated Trading System (JATS), sebuah

sistem perdagangan otomasi yang menggantikan sistem perdagangan manual.

Sistem baru ini dapat memfasilitasi perdagangan saham dengan frekuensi yang

lebih besar dan lebih menjamin kegiatan pasar yang fair dan transparan

dibandingkan dengan sistem perdagangan manual.

Pada bulan Juli 2000, BEJ menerapkan perdagangan tanpa warkat (scripless

trading), dengan tujuan untuk meningkatkan likuiditas pasar dan menghindari

peristiwa saham hilang dan pemalsuan saham, dan juga untuk mempercepat

proses penyelesaian transaksi. Pada tahun 2002, BEJ juga mulai menerapkan

perdagangan jarak jauh (remote trading), sebagai upaya untuk meningkatkan

akses pasar, efisiensi pasar, kecepatan, serta frekuensi perdagangan. Sejak tanggal

1 Desember 2007, terjadi penggabungan antara Bursa Efek Jakarta (BEJ) dan

70

Bursa Efek Surabaya (BES), yang kemudian dikenal sebagai Bursa Efek

Indonesia (BEI) atau Indonesia Stock Exchange (IDX).

4.2.2 Lembaga Perbankan yang Menjadi Sampel Penelitian

Dalam penelitian ini, lembaga perbankan yang menjadi sampel penelitian

adalah sebanyak 19 lembaga perbankan. Berikut adalah lembaga perbankan yang

menjadi sampel penelitian:

71

Tabel 4.1 Lembaga Perbankan yang Menjadi Sampel Penelitian

No Lembaga Perbankan Kode Saham Tanggal Berdiri Tanggal Listing Status1 PT. Bank Agroniaga, Tbk. AGRO 27 September 1989 8 Agustus 2003 BUSN Devisa2 PT. Bank Bumiputera Indonesia, Tbk. BABP 31 Juli 1989 15 Juli 2002 BUSN Devisa3 PT. Bank Central Asia, Tbk. BBCA 10 Oktober 1955 31 Mei 2000 BUSN Devisa4 PT. Bank Negara Indonesia (Persero), Tbk. BBNI 11 Januari 1901 25 November 1996 BUSN Devisa5 PT. Bank Nusantara Parahyangan, Tbk. BBNP 18 Januari 1792 10 Januari 2001 BUSN Devisa6 PT. Bank Rakyat Indonesia (Persero), Tbk. BBRI 16 Desembar 1895 10 Oktober 2003 BUSN Devisa7 PT. Bank Danamon Indonesia, Tbk. BDMN 11 Januari 1901 6 Desember 1989 BUSN Devisa8 PT. Bank Eksekutif Internasional, Tbk. BEKS 11 September 1992 13 Juli 2001 BUSN Non-Devisa9 PT. Bank Kesawan, Tbk. BKSW 28 April 1913 21 November 2002 BUSN Devisa10 PT. Bank Mandiri (Persero), Tbk. BMRI 2 Oktober 1998 14 Juli 2003 BUSN Devisa11 PT. Bank Internasional Indonesia, Tbk. BNII 15 Mei 1959 21 November 1989 BUSN Devisa12 PT. Bank Permata, Tbk. BNLI 17 Desember 1954 15 Januari 1990 BUSN Devisa13 PT. Bank Swadesi, Tbk. MEGA 28 September 1968 1 Mei 2002 BUSN Devisa14 PT. Bank Victoria Internasional, Tbk. BVIC 28 Oktober 1992 30 Juni 1999 BUSN Non-Devisa15 PT. Bank Artha Graha Internasional, Tbk. INPC 7 September 1973 23 Agustus 1990 BUSN Devisa16 PT. Bank Mayapada Internasional, Tbk. MAYA 10 Januari 1990 29 Agustus 1997 BUSN Devisa17 PT. Bank Mega, Tbk. BNLI 15 April 1965 4 Juli 2000 BUSN Devisa18 PT. Bank NISP, Tbk. NISP 11 Januari 1901 20 Oktober 1994 BUSN Devisa19 PT. Pan Indonesia Bank, Tbk. PNBN 17 Agustus 1971 29 Desember 1982 BUSN Devisa

Sumber: Bursa Efek Indonesia (hhtp://www.idx.co.id)Keterangan:”BUSN” = Bank Umum Swasta Negara

72

1.14 Pembahasan Hasil Penelitian

4.2.1 Analisis Tingkat Kesehatan Lembaga Perbankan dengan Model

CAMEL

Tingkat kesehatan lembaga perbankan di Indonesia dapat dianalisis dengan

menggunakan Model CAMEL (Surat Edaran Bank Indonesia No. 6/23/DPNP

tanggal 31 Mei 2004). Penelitian ini menggunakan tujuh rasio keuangan yang

secara representatif mewakili kelima aspek Model CAMEL.

Aspek pertama dari Model CAMEL adalah aspek capital (permodalan).

Dalam penelitian ini, aspek permodalan diproksikan dengan Capital Adequacy

Ratio (CAR). Nilai CAR dapat dihitung dengan membandingkan antara Modal

(Inti + Pelengkap) yang dimiliki lembaga perbankan dengan Aktiva Tertimbang

Menurut Risikonya. Pada Tabel 4.2 dapat dilihat bahwa seluruh lembaga

perbankan yang diteliti memiliki nilai CAR di atas nilai CAR yang disyaratkan (8

persen). Nilai CAR yang lebih besar dari 8 persen menandakan bahwa seluruh

lembaga perbankan yang diteliti berkategori “sehat” bila dilihat dari aspek

permodalannya.

73

Tabel 4.2 Perhitungan Capital Adequacy Ratio (CAR) Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2005-2009

Kategori CAR Kategori CAR Kategori CAR Kategori CAR Kategori CAR Kategori

Sehat 15.293 Sehat 17.147 Sehat 13.526 Sehat 19.604 Sehat 16.398 Sehat




















Sumber: Lampiran 1

74

Aspek kedua dari Model CAMEL adalah aspek asset quality (kualitas

aktiva). Dalam penelitian ini, aspek kualitas aktiva diproksikan dengan Return on

Risked Asset (RORA). Nilai RORA dapat dihitung dengan membandingkan antara

Earning Before Tax dengan Aktiva Tertimbang Menurut Risikonya. Menurut

ketentuan Bank Indonesia, suatu lembaga perbankan harus memiliki nilai RORA

sama dengan atau lebih kecil dari 15,5 persen agar dapat berkategori sehat bila

dilihat dari aspek kualitas aktivanya. Pada Tabel 4.3 dapat dilihat bahwa seluruh

lembaga perbankan yang diteliti memiliki nilai RORA di bawah 15,5 persen

sehingga seluruhnya dinyatakan “sehat” bila dilihat dari aspek kualitas aktivanya.

75

Tabel 4.3 Perhitungan Return on Risked Asset (RORA) Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2005-2009

76

2006 2007 2008 2009 Rata-RataRORA Kategori RORA Kategori RORA Kategori RORA Kategori RORA Kategori

(0.562) Sehat 0.954 Sehat 0.207 Sehat 0.503 Sehat 0.635 Sehat

0.307 Sehat 0.732 Sehat 0.082 Sehat 0.206 Sehat 0.332 Sehat






(1.590) Sehat 0.064 Sehat (2.132) Sehat (6.739) Sehat (2.960) Sehat










Sumber: Lampiran 2

77

Aspek ketiga dari analisis tingkat kesehatan bank dengan Model CAMEL

adalah aspek management (manajemen). Pada penelitian ini aspek manajemen

diproksikan dengan Net Profit Margin (NPM). Nilai NPM dapat dihitung dengan

membandingkan antara Earning After Tax (EAT) dengan Pendapatan

Operasional. Nilai NPM yang telah dihitung kemudian akan dibandingkan.

Apabila nilai NPM tersebut lebih rendah dari 1.00 persen, maka lembaga

perbankan tersebut berkategori “tidak sehat” dan sebaliknya.

Pada Tabel 4.4 dapat dilihat bahwa selama periode penelitian, terdapat 4

lembaga perbankan yang berkategori “tidak sehat” bila dilihat dari aspek

manajemennya. Keempat lembaga perbankan tersebut adalah PT. Bank

Agroniaga, Tbk. (2005), PT. Bank Bumiputera Indonesia, Tbk. (2009), PT. Bank

Eksekutif Internasional, Tbk. (2005-2009), dan PT. Bank Internasional Indonesia,

Tbk. (2009). Secara keseluruhan, hanya PT. Bank Eksekutif Internasional, Tbk.

yang berkategori “tidak sehat” bila dilihat dari aspek manajemennya karena rata-

rata NPM yang lebih kecil dari 1 persen.

77

Tabel 4.4 Perhitungan Net Profit Margin (NPM) Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2005-2009

NPM

Bank2005 2006 2007 2008 2009 Rata-Rata

NPM Kategori NPM Kategori NPM Kategori NPM Kategori NPM Kategori NPM Kategori

AGRO 8.879 Sehat (3.737) Tidak Sehat 3.193 Sehat 0.896 Tidak Sehat 2.486 Sehat 2.343 Sehat

BABP 1.567 Sehat 1.282 Sehat 3.026 Sehat 0.343 Sehat 0.926 Tidak Sehat 1.429 Sehat

BBCA 23.563 Sehat 22.106 Sehat 23.778 Sehat 22.967 Sehat 24.817 Sehat 23.446 Sehat

BBNI 14.873 Sehat 11.086 Sehat 5.045 Sehat 6.359 Sehat 9.431 Sehat 9.359 Sehat

BBNP 11.068 Sehat 8.313 Sehat 9.210 Sehat 8.251 Sehat 7.903 Sehat 8.949 Sehat

BBRI 21.182 Sehat 18.856 Sehat 17.019 Sehat 19.525 Sehat 18.617 Sehat 19.040 Sehat

BDMN 23.580 Sehat 11.807 Sehat 17.232 Sehat 13.797 Sehat 11.194 Sehat 15.522 Sehat

BEKS (28.134) Tidak Sehat (9.394) Tidak Sehat 0.382 Tidak Sehat (13.745) Tidak Sehat (39.005) Tidak Sehat (17.979) Tidak Sehat

BKSW 1.768 Sehat 3.593 Sehat 2.896 Sehat 2.289 Sehat 2.844 Sehat 2.678 Sehat

BMRI 2.711 Sehat 8.735 Sehat 19.256 Sehat 18.059 Sehat 19.179 Sehat 13.588 Sehat

BNII 15.631 Sehat 10.894 Sehat 7.567 Sehat 8.277 Sehat (0.634) Tidak Sehat 8.347 Sehat

BNLI 4.788 Sehat 6.168 Sehat 9.805 Sehat 8.268 Sehat 7.790 Sehat 7.364 Sehat

BSWD 11.434 Sehat 6.937 Sehat 8.137 Sehat 16.654 Sehat 22.843 Sehat 13.201 Sehat

BVIC 8.567 Sehat 8.996 Sehat 12.456 Sehat 8.687 Sehat 1.764 Sehat 8.094 Sehat

INPC 3.150 Sehat 2.507 Sehat 2.313 Sehat 2.206 Sehat 2.828 Sehat 2.601 Sehat

MAYA 7.647 Sehat 10.269 Sehat 9.574 Sehat 7.077 Sehat 4.849 Sehat 7.883 Sehat

MEGA 7.788 Sehat 5.189 Sehat 14.713 Sehat 13.185 Sehat 12.355 Sehat 10.646 Sehat

Sumber: Lampiran 3

78

Aspek keempat yang harus dianalisis dalam Model CAMEL adalah aspek

earnings (rentabilitas). Pada penelitian ini, aspek rentabilitas diproksikan dengan

dua rasio keuangan yaitu Return on Asset (ROA) dan Perbandingan Biaya

Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO). Nilai ROA dapat dihitung

dengan membandingkan antara Earning Before Tax (EBT) dengan Rata-Rata

Total Aktiva. Agar suatu lembaga perbankan dapat berkategori “sehat” maka nilai

ROA yang dimiliki harus lebih besar dari 1,215 persen.

Pada Tabel 4.5 dapat dilihat bahwa tingkat kesehatan lembaga perbankan

yang diteliti pada periode penelitian cukup bervariasi. Secara rata-rata, terdapat 11

lembaga perbankan yang berkategori “sehat”, 3 lembaga perbankan yang

berkategori “cukup sehat”, dan 5 lembaga perbankan yang berkategori “tidak

sehat” bila dilihat dari aspek rentabilitasnya.

79

Tabel 4.5 Perhitungan Return on Asset (ROA) Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2005-2009

2005 2006 2007 2008 2009 Rata-RataKategori ROA Kategori ROA Kategori ROA Kategori ROA Kategori ROA Kategori

Sehat (0.336) Tidak Sehat 0.505 Tidak Sehat 0.158 Tidak Sehat 0.322 Tidak Sehat 0.409 Tidak Sehat

Tidak Sehat 0.232 Tidak Sehat 0.523 Tidak Sehat 0.058 Tidak Sehat 0.157 Tidak Sehat 0.241 Tidak Sehat


Sehat 1.818 Sehat 0.811 Kurang Sehat 0.978 Kurang Sehat 1.261 Sehat 1.257 Sehat

Sehat 1.304 Sehat 1.218 Sehat 1.058 Cukup Sehat 1.148 Cukup Sehat 1.231 Sehat



Tidak Sehat (1.385) Tidak Sehat 0.051 Tidak Sehat (1.679) Tidak Sehat (5.048) Tidak Sehat (2.412) Tidak Sehat


Tidak Sehat 1.079 Cukup Sehat 2.043 Sehat 2.343 Sehat 2.677 Sehat 1.718 Sehat

Sehat 1.388 Sehat 1.179 Cukup Sehat 1.239 Sehat 0.672 Tidak Sehat 1.204 Cukup Sehat

Cukup Sehat 1.235 Sehat 1.827 Sehat 1.424 Sehat 1.485 Sehat 1.421 Sehat

Sehat 1.208 Cukup Sehat 1.080 Cukup Sehat 2.298 Sehat 3.543 Sehat 1.949 Sehat

Sehat 1.339 Sehat 1.166 Cukup Sehat 1.067 Cukup Sehat 0.446 Tidak Sehat 1.067 Cukup Sehat


Kurang Sehat 1.510 Sehat 1.355 Sehat 1.082 Cukup Sehat 0.727 Tidak Sehat 1.095 Cukup Sehat

Cukup Sehat 0.761 Tidak Sehat 2.145 Sehat 1.987 Sehat 1.722 Sehat 1.535 Sehat

Sumber: Lampiran 4

80

Rasio kedua yang harus dihitung pada aspek rentabilitas adalah

Perbandingan Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO). Nilai

BOPO dapat dihitung dengan membandingkan antara Beban Operasional dengan

Pendapatan Operasional. Berdasarkan SK DIR BI No. 30/11/KEP/DIR tanggal 30

April 1997, apabila suatu bank memiliki nilai BOPO sebesar 93,5 persen atau

lebih rendah, maka bank tersebut dapat dikategorikan “sehat”.

Pada Tabel 4.6 dapat dilihat bahwa lembaga perbankan yang diteliti

memiliki tingkat kesehatan yang mayoritas berkategori “sehat” apabila ditinjau

dari aspek rentabilitas dengan proksi rasio BOPO. Secara rata-rata, terdapat 16

lembaga perbankan yang berkategori “sehat” dan masing-masing 1 lembaga

perbankan yang berkategori “cukup sehat”, “kurang sehat”, dan “tidak sehat”

apabila dilihat dari aspek rentabilitasnya.

81

Tabel 4.6 Perhitungan Perbandingan Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO) Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2005-2009

2005 2006 2007 2008 2009 Rata-RataKategori BOPO Kategori BOPO Kategori BOPO Kategori BOPO Kategori BOPO Kategori

Sehat 97.911 Tidak Sehat 92.295 Sehat 95.534 Kurang Sehat 90.852 Sehat 92.502 Sehat

Tidak Sehat 93.106 Sehat 81.616 Sehat 92.392 Sehat 92.297 Sehat 91.347 Sehat






Cukup Sehat 113.274 Tidak Sehat 93.378 Sehat 103.941 Tidak Sehat 103.254 Tidak Sehat 101.665 Tidak Sehat

Kurang Sehat 95.753 Kurang Sehat 88.301 Sehat 97.114 Tidak Sehat 92.995 Sehat 93.847 Cukup Sehat






Tidak Sehat 94.923 Cukup Sehat 96.256 Tidak Sehat 96.552 Tidak Sehat 93.664 Cukup Sehat 95.543 Kurang Sehat



Sumber: Lampiran 5

82

Aspek kelima dari Model CAMEL yang harus dianalisis adalah aspek

liquidity (likuiditas). Dalam penelitian ini, aspek likuiditas diproksikan dengan

Loan to Deposit Ratio (LDR). Nilai LDR dapat dihitung dengan membandingkan

antara Total Kredit dengan Total Dana Pihak Ketiga, dengan batas kewajaran

adalah 110 persen.

Pada Tabel 4.7 dapat dilihat bahwa semua lembaga perbankan yang diteliti

berkategori “sehat” apabila dilihat dari aspek likuiditasnya baik secara

keseluruhan maupun per tahunnya.

83

Tabel 4.7 Perhitungan Loan to Deposit Ratio (LDR) Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2005-2009

Bank2005 2006 2007 2008 2009 Rata-Rata

LDR Kategori LDR Kategori LDR Kategori LDR Kategori LDR Kategori LDR Kategori

AGRO 93.763 Sehat 82.116 Sehat 76.876 Sehat 94.405 Sehat 81.240 Sehat 85.680 Sehat

BABP 82.738 Sehat 87.415 Sehat 84.498 Sehat 90.838 Sehat 95.519 Sehat 88.202 Sehat






BEKS 109.677 Sehat 139.759 Tidak Sehat 130.036 Tidak Sehat 71.036 Sehat 79.219 Sehat 105.945 Sehat



BNII 55.441 Sehat 57.813 Sehat 77.241 Sehat 80.928 Sehat 78.905 Sehat 70.066 Sehat







NISP 77.621 Sehat 82.183 Sehat 89.152 Sehat 76.722 Sehat 72.433 Sehat 79.622 Sehat

Sumber: Lampiran 6

84

4.2.2 Analisis Prediksi Kebangkrutan pada Lembaga Perbankan

1) Model Internal Growth Rate (IGR)

Untuk dapat mengklasifikasikan suatu lembaga perbankan berpotensi

untuk “bangkrut” atau “tidak bangkrut” berdasarkan Model Internal

Growth Rate (IGR), dapat dilihat dari nilai Z. Nilai Z tersebut akan

diperoleh setelah menghitung nilai IGR. Nilai IGR dapat diperoleh

setelah terlebih dahulu menghitung nilai Return on Asset (ROA) dan

Retention Ratio (b). Setelah mendapatkan nilai IGR, maka nilai IGR

tersebut akan dibandingkan dengan angka kritis, dimana ketentuannya

adalah apabila lembaga perbankan memiliki nilai IGR di atas angka

kritis (-0,239), maka lembaga perbankan tersebut diklasifikasikan ke

dalam kriteria “tidak bangkrut”. Sebaliknya, jika nilai IGR di bawah

angka kritis (-0,239), maka lembaga perbankan tersebut

diklasifikasikan ke dalam kriteria “bangkrut”.

Pada Tabel 4.8 dapat dilihat bahwa seluruh lembaga perbankan yang

diteliti tidak berpotensi mengalami kebangkrutan karena nilai IGR

yang lebih besar dari -0,239.

85

Tabel 4.8 Perhitungan Model Internal Growth Rate (IGR) Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2005-2009

Bank2005 2006 2007 2008 2009 Rata-Rata

IGR Prediksi IGR Prediksi IGR Prediksi IGR Prediksi IGR Prediksi IGR PrediksiAGRO 0.005 TB (0.004) TB 0.001 TB 0.000 TB 0.001 TB 0.001 TB

BABP (0.006) TB 0.001 TB 0.002 TB 0.000 TB 0.001 TB (0.001) TB

BBCA 0.010 TB 0.010 TB 0.009 TB 0.008 TB 0.010 TB 0.010 TB

BBNI 0.005 TB 0.006 TB 0.001 TB 0.002 TB 0.007 TB 0.004 TB

BBNP 0.005 TB 0.005 TB 0.004 TB 0.004 TB 0.004 TB 0.004 TB

BBRI 0.016 TB 0.013 TB 0.011 TB 0.011 TB 0.009 TB 0.012 TB

BDMN 0.015 TB 0.009 TB 0.012 TB 0.006 TB 0.006 TB 0.010 TB

BEKS (0.038) TB (0.014) TB 0.000 TB (0.017) TB (0.052) TB (0.024) TB

BKSW 0.001 TB 0.001 TB 0.001 TB 0.001 TB 0.003 TB 0.001 TB

BMRI 0.001 TB 0.002 TB 0.006 TB 0.005 TB 0.009 TB 0.005 TB

BNII 0.008 TB 0.007 TB 0.004 TB 0.004 TB (0.002) TB 0.004 TB

BNLI 0.006 TB 0.005 TB 0.005 TB 0.004 TB 0.004 TB 0.005 TB

BSWD 0.006 TB 0.004 TB 0.004 TB 0.008 TB 0.013 TB 0.007 TB

BVIC 0.005 TB 0.006 TB 0.005 TB 0.004 TB 0.005 TB 0.005 TB

INPC 0.001 TB 0.002 TB 0.001 TB 0.001 TB 0.002 TB 0.001 TB

MAYA 0.003 TB 0.005 TB 0.005 TB 0.002 TB 0.003 TB 0.004 TB

MEGA 0.004 TB 0.003 TB 0.008 TB 0.007 TB 0.007 TB 0.006 TB

NISP 0.005 TB 0.005 TB 0.004 TB 0.004 TB 0.006 TB 0.005 TB

Sumber: Lampiran 7Keterangan: “TB” = Tidak Bangkrut

86

Berdasarkan analisis dengan Model Internal Growth Rate (IGR),

seluruh lembaga perbankan yang diteliti tidak berpotensi mengalami

kebangkrutan karena nilai IGR yang lebih besar dari -0,239. Hal

tersebut sesuai dengan kebijakan Bank Indonesia, dimana sampai saat

ini lembaga perbankan tersebut masih beroperasi dan tidak dilikuidasi

oleh Bank Indonesia. Berikut adalah perbandingan antara hasil yang

diperoleh dari analisis menggunakan Model Internal Growth Rate

(IGR) dengan kebijakan Bank Indonesia:

Tabel 4.9 Perbandingan antara Model Internal Growth Rate (IGR) dengan Kebijakan Bank Indonesia

BankHasil dari Model Prediksi Kebangkrutan Kebijakan

Bank Indonesia2005 2006 2007 2008 2009

Rata-Rata

AGRO TB TB TB TB TB TB TBBABP TB TB TB TB TB TB TBBBCA TB TB TB TB TB TB TBBBNI TB TB TB TB TB TB TBBBNP TB TB TB TB TB TB TBBBRI TB TB TB TB TB TB TB

BDMN TB TB TB TB TB TB TBBEKS TB TB TB TB TB TB TBBKSW TB TB TB TB TB TB TBBMRI TB TB TB TB TB TB TBBNII TB TB TB TB TB TB TBBNLI TB TB TB TB TB TB TB

BSWD TB TB TB TB TB TB TBBVIC TB TB TB TB TB TB TBINPC TB TB TB TB TB TB TB

MAYA TB TB TB TB TB TB TBMEGA TB TB TB TB TB TB TBNISP TB TB TB TB TB TB TBPNBN TB TB TB TB TB TB TB

Sumber: Lampiran 8Keterangan: “TB” = “Tidak Bangkrut”

87

Berdasarkan Tabel 4.9 maka dapat disimpulkan bahwa tingkat

kesesuaian antara Model Internal Growth Rate (IGR) terhadap

kebijakan Bank Indonesia adalah 100 persen. Tingkat kesesuaian

tersebut cenderung lebih besar bila dibandingkan dengan penelitian

Santoso (2006), dimana tingkat kesesuaian antara Model Internal

Growth Rate (IGR) terhadap kebijakan Bank Indonesia adalah sebesar

61 persen.

2) Model Altman’s Z-Score

Pada Model Altman’s Z-Score terdapat lima variabel (X1-X5) yang

keseluruhannya akan menentukan Z-Score yang akan

mengklasifikasikan perusahaan ke dalam tiga kategori, yaitu

“bangkrut”, “grey area” dan “tidak bangkrut”. Apabila suatu lembaga

perbankan memiliki Z-Score lebih kecil dari 1,23 maka lembaga

perbankan tersebut berkategori “bangkrut”. Apabila suatu lembaga

perbankan memiliki Z-Score di antara 1,23 sampai 2,90 maka lembaga

perbankan tersebut berada dalam kategori “grey area” dan suatu

lembaga perbankan apabila memiliki Z-Score di atas 2,90 maka

lembaga perbankan tersebut berkategori “tidak bangkrut”


diteliti untuk periode 2005-2009 berpotensi mengalami kebangkrutan

karena Z-Score yang diperoleh lebih kecil dari 1,23.

88

Tabel 4.10 Perhitungan Model Altman’s Z-Score Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2005-2009

Rata-Rata

Bank2005 2006 2007 2008 2009 Rata-Rata

Z-Score Prediksi Z-Score Prediksi Z-Score Prediksi Z-Score Prediksi Z-Score Prediksi Z-Score Prediksi

AGRO 0.845 B 0.765 B 0.781 B 0.787 B 0.780 B 0.792 B

BABP 0.776 B 0.788 B 0.761 B 0.777 B 0.773 B 0.775 B

BBCA 0.849 B 0.857 B 0.813 B 0.828 B 0.994 B 0.868 B

BBNI 0.691 B 0.743 B 0.694 B 0.710 B 0.746 B 0.717 B

BBNP 0.762 B 0.825 B 0.797 B 0.795 B 0.796 B 0.795 B

BBRI 0.921 B 0.876 B 0.847 B 0.845 B 0.822 B 0.862 B

BDMN 0.998 B 0.953 B 0.985 B 0.918 B 0.952 B 0.961 B

BEKS 0.655 B 0.678 B 0.725 B 0.659 B 0.586 B 0.660 B

BKSW 0.725 B 0.739 B 0.730 B 0.732 B 0.740 B 0.733 B

BMRI 0.711 B 0.758 B 0.721 B 0.755 B 0.780 B 0.745 B

BNII 0.743 B 0.797 B 0.774 B 0.816 B 0.783 B 0.783 B

BNLI 0.500 B 0.637 B 0.648 B 0.639 B 0.693 B 0.623 B

BSWD 0.816 B 0.821 B 0.840 B 0.943 B 1.011 B 0.886 B

BVIC 0.897 B 0.943 B 0.829 B 0.865 B 0.868 B 0.880 B

INPC 0.687 B 0.727 B 0.691 B 0.700 B 0.731 B 0.707 B

MAYA 0.714 B 0.796 B 0.871 B 0.863 B 0.854 B 0.820 B

Sumber: Lampiran 8Keterangan: “B” = Bangkrut

89

Berdasarkan analisis yang telah dilakukan dengan Model Altman’s Z-

Score, seluruh lembaga perbankan yang diteliti berpotensi mengalami

kebangkrutan. Hal ini sangat kontradiktif mengingat seluruh lembaga

perbankan tersebut masih beroperasi sampai sekarang. Berikut adalah

perbandingan antara hasil yang diperoleh dari analisis menggunakan

Model Altman’s Z-Score dengan kebijakan Bank Indonesia:

Tabel 4.11 Perbandingan antara Model Altman’s Z-Score dengan Kebijakan Bank Indonesia


Bank Indonesia2005 2006 2007 2008 2009

Rata-Rata

AGRO B B B B B B TBBABP B B B B B B TBBBCA B B B B B B TBBBNI B B B B B B TBBBNP B B B B B B TBBBRI B B B B B B TB

BDMN B B B B B B TBBEKS B B B B B B TBBKSW B B B B B B TBBMRI B B B B B B TBBNII B B B B B B TBBNLI B B B B B B TB

BSWD B B B B B B TBBVIC B B B B B B TBINPC B B B B B B TB

MAYA B B B B B B TBMEGA B B B B B B TBNISP B B B B B B TBPNBN B B B B B B TB

Sumber: Lampiran 10Keterangan: “B” = Bangkrut dan “TB” = Tidak Bangkrut”

Berdasarkan Tabel 4.11 dapat dilihat bahwa hasil dari analisis dengan

menggunakan Model Altman’s Z-Score memberikan hasil yang

90

bertolak belakang bila dibandingkan dengan kebijakan Bank

Indonesia. Untuk itu, tingkat kesesuaian antara Model Altman’s Z-

Score terhadap kebijakan Bank Indonesia adalah 0 persen.

Kesimpulan tersebut sesuai dengan penelitian Hendrawan (2008),

dimana penelitian tersebut menghasilkan kesimpulan bahwa prediksi

kebangkrutan dengan Model Altman’s Z-Score memberikan hasil yang

bertolak belakang bila dibandingkan dengan kebijakan Bank

Indonesia. Berbeda dengan penelitian Hendrawan (2008), hasil dari

penelitian ini bertolak belakang dengan penelitian Santoso (2006),

dimana kesimpulan yang diperoleh adalah tingkat kesesuaian yang

cukup tinggi antara Model Altman’s Z-Score terhadap kebijakan Bank

Indonesia.

3) Model Springate

Pada Model Springate, nilai Z ditentukan dari empat variabel. Nilai Z

yang diperoleh kemudian akan dibandingkan dengan nilai kritis,

dengan ketentuan jika nilai Z yang diperoleh lebih kecil dari 0,862

maka lembaga perbankan diklasifikasikan menjadi perusahaan yang

bangkrut (gagal).

Pada Tabel 4.12 dapat dilihat bahwa dari 19 lembaga perbankan yang

diteliti, hanya 1 lembaga perbankan yang berpotensi mengalami

kebangkrutan, yaitu PT. Bank Eksekutif Indonesia (BEKS).

91

Tabel 4.12 Perhitungan Model Springate Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2005-2009

Bank2005 2006 2007 2008 2009 Rata-Rata

Z Prediksi Z Prediksi Z Prediksi Z Prediksi Z Prediksi Z PrediksiAGRO 1.120 TB 0.901 TB 0.966 TB 0.940 TB 0.926 TB 0.957 TB BABP 0.951 TB 0.952 TB 0.934 TB 0.948 TB 0.947 TB 0.944 TB BBCA 1.065 TB 1.065 TB 1.015 TB 1.020 TB 1.350 TB 1.229 TB BBNI 0.864 TB 0.924 TB 0.839 B 0.884 TB 0.928 TB 0.892 TB BBNP 0.983 TB 1.042 TB 1.002 TB 0.978 TB 0.953 TB 0.980 TB BBRI 1.235 TB 1.114 TB 1.099 TB 1.105 TB 1.071 TB 1.093 TB

BDMN 1.482 TB 1.261 TB 1.350 TB 1.200 TB 1.152 TB 1.198 TB BEKS (0.763) B 0.432 B 0.878 TB 0.465 B (0.637) B (0.602) B BKSW 0.892 TB 0.939 TB 0.914 TB 0.918 TB 0.930 TB 0.916 TB BMRI 0.873 TB 0.922 TB 0.933 TB 0.978 TB 1.015 TB 0.980 TB BNII 0.914 TB 0.945 TB 0.924 TB 1.004 TB 0.936 TB 0.928 TB BNLI 0.880 TB 0.881 TB 0.892 TB 0.859 B 0.914 TB 0.888 TB

BSWD 1.030 TB 0.963 TB 1.055 TB 1.193 TB 1.419 TB 1.312 TB BVIC 1.394 TB 1.366 TB 1.199 TB 1.232 TB 1.188 TB 1.194 TB INPC 0.934 TB 0.968 TB 0.920 TB 0.925 TB 0.965 TB 0.951 TB

MAYA 0.927 TB 1.079 TB 1.079 TB 1.108 TB 1.100 TB 1.041 TB MEGA 1.060 TB 1.002 TB 0.980 TB 1.018 TB 0.932 TB 0.988 TB


92

Berdasarkan analisis yang telah dilakukan dengan Model Springate,

seluruh lembaga perbankan yang diteliti tidak berpotensi mengalami

kebangkrutan, kecuali PT. Bank Eksekutif Indonesia (BEKS) karena

nilai Z yang diperoleh lebih kecil dari 0,862. Berikut adalah

perbandingan antara hasil yang diperoleh dari analisis menggunakan

Model Springate dengan kebijakan Bank Indonesia:

Tabel 4.13 Perbandingan antara Model Springate dengan Kebijakan Bank Indonesia


Bank Indonesia2005 2006 2007 2008 2009

Rata-Rata

AGRO TB TB TB TB TB TB TBBABP TB TB TB TB TB TB TBBBCA TB TB TB TB TB TB TBBBNI TB TB B TB TB TB TBBBNP TB TB TB TB TB TB TBBBRI TB TB TB TB TB TB TB

BDMN TB TB TB TB TB TB TBBEKS B B TB B B B BBKSW TB TB TB TB TB TB TBBMRI TB TB TB TB TB TB TBBNII TB TB TB TB TB TB TBBNLI TB TB TB TB B TB TB




Berdasarkan Tabel 4.13 dapat dilihat bahwa hasil yang diperoleh dari

analisis dengan menggunakan Model Springate secra mayoritas sudah

93

sesuai dengan kebijakan Bank Indonesia. Satu-satunya

ketidaksesuaian yang ada adalah pada PT. Bank Eksekutif Indonesia

(BEKS). Tingkat kesesuaian antara Model Springate terhadap

kebijakan Bank Indonesia adalah 94,737 persen. Hal tersebut sesuai

dengan penelitian Santoso (2006), dimana hasil dari penelitian

tersebut adalah tingkat kesesuaian sebesar 98,667 persen antara Model

Springate dengan kebijakan Bank Indonesia.

4) Model Fulmer

Model Fulmer meggunakan 8 variabel berupa rasio keuangan yang

kemudian akan menghasilkan nilai H. Nilai H tersebut kemudian akan

dijadikan angka kritis untuk mengkategorikan suatu lembaga

perbankan apakah berpotensi bangkrut atau tidak. Jika nilai H yang

diperoleh lebih kecil dari 0, maka perusahaan diklasifikasikan menjadi

perusahaan yang bangkrut (gagal).


diteliti untuk periode 2005-2009 tidak berpotensi mengalami

kebangkrutan. Seluruh lembaga perbankan tidak berpotensi

mengalami kebangkrutan karena nilai H yang diperoleh lebih besar

dari 0.

94

Tabel 4.14 Perhitungan Model Fulmer Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2005-2009

BANK2005 2006 2007 2008 2009 Rata-Rata

H Prediksi H Prediksi H Prediksi H Prediksi H Prediksi H PrediksiAGRO 11.152 TB 8.623 TB 8.621 TB 10.221 TB 13.363 TB 10.396 TB BABP 7.825 TB 9.716 TB 8.348 TB 8.402 TB 8.345 TB 8.527 TB BBCA 10.769 TB 10.492 TB 9.691 TB 9.449 TB 9.542 TB 9.989 TB BBNI 9.977 TB 8.898 TB 10.317 TB 9.295 TB 10.318 TB 9.761 TB BBNP 4.894 TB 8.154 TB 8.139 TB 9.697 TB 10.027 TB 8.182 TB BBRI 11.559 TB 10.798 TB 9.193 TB 8.462 TB 8.824 TB 9.768 TB

BDMN 18.872 TB 17.256 TB 16.421 TB 9.862 TB 13.811 TB 15.244 TB BEKS 8.430 TB 7.186 TB 8.761 TB 6.483 TB 6.559 TB 7.484 TB BKSW 7.612 TB 5.381 TB 5.209 TB 5.568 TB 6.262 TB 6.006 TB BMRI 11.990 TB 12.553 TB 8.474 TB 8.829 TB 8.948 TB 10.159 TB BNII 11.663 TB 12.790 TB 13.677 TB 14.672 TB 10.285 TB 12.617 TB BNLI 5.392 TB 9.608 TB 10.303 TB 7.920 TB 9.974 TB 8.639 TB




95

Berdasarkan analisis dengan menggunakan Model Fulmer, dari 19

lembaga perbankan yang diteliti seluruhnya tidak berpotensi

mengalami kebangkrutan. Hal ini sangat sesuai dengan kebijakan

Bank Indonesia, karena seluruh lembaga perbankan tersebut masih

beroperasi sampai sekarang. Berikut adalah perbandingan antara hasil

yang diperoleh dari analisis menggunakan Model Fulmer dengan

kebijakan Bank Indonesia:

Tabel 4.15 Perbandingan antara Model Fulmer dengan Kebijakan Bank Indonesia


Bank Indonesia2005 2006 2007 2008 2009

Rata-Rata






96

Berdasarkan Tabel 4.15 tersebut, dapat dilihat bahwa terdapat

kesesuaian yang sangat tinggi antara Model Fulmer dengan kebijakan

Bank Indonesia, yaitu dengan tingkat kesesuaian sebesar 100 persen.

5) Model Grover

Model Grover dapat digunakan untuk memprediksi kebangkrutan

pada suatu perusahaan dengan menggunakan tiga variabel, yaitu X1

(Working Capital / Total Asset), X3 (Earning Before Tax / Total

Asset), dan Return on Asset (ROA). Berdasarkan tiga variabel

tersebut, dapat ditentukan score yang akan mengkategorikan sebuah

perusahaan, dalam hal ini lembaga perbankan, apakah berpotensi

bangkrut atau tidak. Score untuk perusahaan yang bangkrut adalah

kurang atau sama dengan 0,01 dan untuk perusahaan yang tidak

bangkrut (sehat) adalah lebih besar dari 0,01.


diteliti tidak berpotensi mengalami kebangkrutan. Berdasarkan

perhitungan yang dilakukan, seluruh lembaga perbankan memiliki

score lebih besar dari 0,01.

97

Tabel 4.16 Perhitungan Model Grover Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2005-2009

BANK2005 2006 2007 2008 2009 Rata-Rata

Score Prediksi Score Prediksi Score Prediksi Score Prediksi Score Prediksi Score PrediksiAGRO 1.583 TB 1.458 TB 1.481 TB 1.463 TB 1.435 TB 1.484 TB BABP 1.487 TB 1.475 TB 1.425 TB 1.491 TB 1.479 TB 1.471 TB BBCA 1.464 TB 1.459 TB 1.434 TB 1.433 TB 1.619 TB 1.482 TB BBNI 1.288 TB 1.354 TB 1.291 TB 1.349 TB 1.393 TB 1.335 TB BBNP 1.461 TB 1.525 TB 1.494 TB 1.476 TB 1.430 TB 1.477 TB BBRI 1.565 TB 1.483 TB 1.480 TB 1.488 TB 1.504 TB 1.504 TB

BDMN 1.678 TB 1.619 TB 1.628 TB 1.582 TB 1.544 TB 1.610 TB BEKS 1.240 TB 1.251 TB 1.358 TB 1.309 TB 1.275 TB 1.287 TB BKSW 1.384 TB 1.434 TB 1.416 TB 1.438 TB 1.456 TB 1.426 TB BMRI 1.366 TB 1.387 TB 1.373 TB 1.409 TB 1.433 TB 1.394 TB BNII 1.359 TB 1.394 TB 1.389 TB 1.482 TB 1.431 TB 1.411 TB BNLI 1.317 TB 1.298 TB 1.289 TB 1.279 TB 1.343 TB 1.305 TB




98

Hasil yang diperoleh dari analisis dengan menggunakan Model Grover

adalah bahwa semua lembaga perbankan yang diteliti tidak berpotensi

mengalami kebangkrutan. Berikut adalah perbandingan antara hasil

yang diperoleh dari analisis menggunakan Model Grover dengan

kebijakan Bank Indonesia:

Tabel 4.17 Perbandingan antara Model Grover dengan Kebijakan

Bank Indonesia


Bank Indonesia2005 2006 2007 2008 2009

Rata-Rata






Berdasarkan Tabel 4.17 dapat dilihat bahwa hasil dari analisis dengan

menggunakan Model Grover bila dibandingkan dengan kebijakan

Bank Indonesia, memiliki tingkat kesesuaian yang sangat tinggi, yaitu

99

sebesar 100 persen. Hal ini sangat bertolak belakang bila

dibandingkan dengan penelitian Santoso (2006), dimana tingkat

kesesuaian yang diperoleh hanya sebesar 4.348 persen.

100

BAB VSIMPULAN DAN SARAN

1.15 Simpulan

Berdasarkan analisis pada bab-bab sebelumnya, maka simpulan yang

diperoleh adalah sebagai berikut:

1) Secara umum tingkat kesehatan lembaga perbankan yang terdaftar di

Bursa Efek Indonesia periode 2005-2009 apabila menggunakan Model

CAMEL cukup baik atau berkategori “sehat”. Bila dilihat dari aspek

permodalan (capital), seluruh lembaga perbankan yang diteliti

berkategori “sehat”. Hal serupa juga terjadi bila dilihat dari aspek

kualitas asset (asset quality) dan aspek likuiditas (liquidity), dimana

seluruh lembaga perbankan yang diteliti berkategori “sehat”. Untuk

aspek manajemen, dari 19 lembaga perbankan yang diteliti, hanya 1

yang berkategori “tidak sehat”, yaitu PT. Bank Eksekutif

Internasional, Tbk., sedangkan sisanya berkategori “sehat”. Untuk

aspek rentabilitas, 19 lembaga perbankan memiliki tingkat kesehatan

yang bervariasi, mulai dari “sehat”, “cukup sehat”, “kurang sehat”,

dan “tidak sehat”.

2) Setelah dilakukan analisis dengan menggunakan Model Internal

Growth Rate, Model Altman’s Z-Score, Model Springate, Model

Fulmer, dan Model Grover untuk memprediksi kebangkrutan pada

lembaga perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode

2005-2009, didapat hasil predeksi yang berbeda-beda. Berdasarkan

101

Model Internal Growth Rate, seluruh lembaga perbankan yang diteliti

tidak berpotensi mengalami kebangkrutan. Hasil yang bertolak

belakang diperoleh dari Model Altman’s Z-Score, dimana model ini

memprediksi akan terjadi kebangkrutan pada seluruh lembaga

perbankan yang diteliti. Berdasarkan Model Springate, hanya satu

lembaga perbankan yang berpotensi mengalami kebangkrutan (PT.

Bank Eksekutif Internasional, Tbk.), dan sisanya tidak berpotensi

mengalami kebangkrutan. Kedua model lainnya, Model Grover dan

Fulmer menghasilkan prediksi yang sama, dimana seluruh lembaga

perbankan yang diteliti tidak berpotensi mengalami kebangkrutan.

Berdasarkan analisis yang telah dilakukan, terdapat tingkat kesesuaian

yang cukup tinggi antara model prediksi kebangkrutan yang ada

terhadap kebijakan Bank Indonesia, kecuali untuk Model Altman’s Z-

Score, dimana tingkat kesesuaiannya adalah 0 persen. Tingkat

kesesuaian antara Model Springate terhadap kebijakan Bank Indonesia

adalah sebesar 98.667 persen, dan untuk Model Internal Growth Rate

(IGR), Model Fulmer, dan Model Grover adalah sebesar 100 persen.

1.16 Saran

Berdasarkan hasil analisis dan simpulan, beberapa saran yang dapat

diberikan adalah sebagai berikut:

1) Dengan adanya kesimpulan bahwa terdapat tingkat kesesuaian yang

cukup tinggi antara model prediksi kebangkrutan yang ada dengan

102

kebijakan Bank Indonesia, maka untuk ke depannya, model prediksi

kebangkrutan ini dapat digunakan oleh manajemen perbankan sebagai

alat analisis untuk menilai kinerja keuangan lembaga perbankan yang

dikelolanya. Model prediksi kebangkrutan ini juga hendaknya

dijadikan sebagai early warnings sehingga dapat menghindarkan suatu

lembaga perbankan dari kebangkrutan.

2) Para investor yang ingin berinvestasi dalam industri perbankan dapat

menganalisis tingkat kesehatan dan prediksi kebangkrutan lembaga

perbankan terkait sebelum melakukan penanaman modal. Hal ini akan

berkaitan dengan kinerja perusahaan yang berpengaruh terhadap

return dan risiko bagi investor.

3) Dengan adanya kesenjangan antara hasil penelitian ini dengan

penelitian-penelitian sebelumnya, diharapkan akan ada penelitian-

penelitian selanjutnya yang dapat mengatasi permasalahan ini.

Penelitian selanjutnya juga dapat melengkapi keterbatasan dalam

penelitian ini, salah satunya adalah penggunaan analisis Model

CAMELS dengan memasukkan aspek sensitivity to market risk

(sensitivitas terhadap risiko pasar).

103

DAFTAR RUJUKAN

Abdullah, Faisal M. 2004. Dasar-Dasar Manajemen Keuangan. Cetakan 4. Malang.

Adnan, Muhammad Akhyar. 2000. Analisis Tingkat Kesehatan Perusahaan untuk Memprediksi Potensi Kebangkrutan dengan Pendekatan Altman. Dalam JAAI, 4(2): h:24-41.

Almilia, Luciana Spica dan Winny Herdiningtyas. 2005. Analisis Rasio CAMEL Terhadap Prediksi Kondisi Bermasalah pada Lembaga Perbankan Periode 2000-2002. Dalam Jurnal Akuntansi dan Keuangan, 7(2): h:1-27.

Altman, Edward I. 1968. Financial Ratios, Discriminant Analysis and The Prediction of Corporate Bankruptcy. Journal of Finance, 23(4): h:589-609.

Altman, Edward I. 1982. Corporate Financial Distress: A Complete Guide To Predicting, Avoiding, and Dealing with Bankruptcy. New York: JohnWitey & Sons.

Altman, Edward I. 2000. Predicting Financial Distress of Companies: Revisiting The Z-Score and Zeta.

Anghelescu, Andrada. 2005. Bankruptcy in The High-Tech Industry. Available online at http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=649501.

Arikunto, Suharsimi. 2002. Prosedur Penelitian. Jakarta: Rineka Cipta.

Aryani Merkuswati, Ni Ketut Lely. 2007. Evaluasi Pengaruh Camel Terhadap Kinerja Perusahaan. Dalam Buletin Studi Ekonomi, 12(1): h:100-108.

104

Aryati, Titik dan Etty M. Nasser. 2000. Model Analisis CAMEL untuk Memprediksi Financial Distress pada Sektor Perbankan yang Go Public. Dalam Jurnal Auditing dan Akuntansi Indonesia, 4(2): h:111-131.

Cheeneebash, J & dkk. 2009. Predicting Bankruptcy Using Tabu Search in The Mauritian Context. Dalam Journal World Academy of Science, Engineering & Technology, 58: h:866-875.

Dendawijaya, Lukman. 2005. Manajemen Perbankan. Edisi 2. Jakarta: Ghalia Indonesia.

Diah Yulianti, Ni Kadek. 2007. Analisis Prediksi Kebangkrutan pada Sektor Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Skripsi Fakultas Ekonomi Universitas Udayana, Denpasar.

Fulmer, J. G. 1984. A Bankruptcy Classification Model for Small Firms. Dalam Journal of Commercial Bank Lending, h:25-37.

Ghozali, Imam. 2002. Statistik Non Parametrik. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.

Grover, Jeffrey S. 2001. Re-assesing and Redefining Edward I. Altman 1968 Z-Score Model of Bankruptcy Prediction. Disampaikan pada 50th Anniversary Meeting of The Midwest Finance Association, Ohio.

Hadah, Muliaman D. & dkk. 2004. Model Prediksi Kepailitan Bank Umum di Indonesia. Dalam Paper Direktorat Penelitian dan Pengaturan Perbankan. Biro Stabilitas Sistem Keuangan, Bank Indonesia.

Haryati, Sri. 2001. Analisis Kebangkrutan Bank. Dalam Bunga Rampai Kajian Teori Keuangan In Memorian Prof. Dr. Bambang Riyanto pada Faultas Ekonomi Universitas Gajah Mada, Yogyakarta.

Hasibuan, Malayu S. P. 2005. Dasar-Dasar Perbankan. Cetakan 5. Jakarta.

Hendrawan, I Nyoman. 2008. Analisis Prediksi Kebangkrutan pada Sektor Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2003-2006. Skripsi Fakultas Ekonomi Universitas Udayana, Denpasar.

http://www.bankruptcyaction.com

http://www.bi.go.id

Indriyo, Gitosudarmo. 2002. Manajemen Keuangan. Edisi 4 Cetakan 1. Yogyakarta.

105

Kasmir. 2007. Manajemen Perbankan. Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada.

Kostiyah. 2007. Analisa Kinerja Perbankan dengan Menggunakan Metode Z-Score Altman pada Bank Go Public di Bursa Efek Jakarta. Skripsi Universitas Kristen Petra, Surabaya.

Lifschutz, Shiloi. 2010. Predicting Bankruptcy: Evidence from Israel. Dalam International Journal of Business and Management, 5(4): h:133-141.

Machfoedz, Mas’ud. 1999. Pengaruh Krisis Moneter pada Efisiensi Perusahaan Publik di Bursa Efek Jakarta. Dalam Jurnal Ekonomi dan Bisnis Indonesia, 14(1): h:37-49.

Martono. 2002. Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya. Yogyakarta: Bagian Penerbitan Fakultas Ekonomi UII.

Murtanto. 2002. Analisis Laporan Keuangan dengan Menggunakan Rasio CAMEL dan Metode Altman Sebagai Alat untuk Memprediksi Tingkat Kegagalan Usaha Bank. Dalam Media Riset Akuntansi, Auditing, dan Informasi, 2(2).

Peraturan Bank Indonesia No. 6/10/PBI/2004 tanggal 12 April 2004

Prayogo, Fonny. 2003. Analisis Perhitungan Internal Growth Rate dan Sustainable Growth Rate Dalam Menentukan Kebangkrutan Perusahaan. Skripsi Universitas Kristen Petra, Surabaya.

Riyadi, Slamet. 2003. Banking Assets and Liability Management.

Ross, Stephen A, etc. 1998. Fundamentals of Corporate Finance. Singapore: Irwin McGraw-Hill.

Santoso, Robert C. 2006. Analisa Perbandingan Metode Memprediksi Kebangkrutan Dalam Lembaga Perbankan (Kasus Likuidasi Perbankan di Indonesia tahun 1999). Skripsi Universitas Kristen Petra, Surabaya.

Santoso, Ruddy Tri. 1997. Prinsip Dasar Akuntansi Perbankan. Yogyakarta: Andi.

Sefriana, G. L. 2007. Analisis Tingkat Kesehatan Bank dengan Pendekatan CAMEL dan Prediksi Potensi Kebangkrutan dengan Pendekatan Altman’s Z-Score pada PD Bank Perkreditan Rakyat Lumbung Kredit Pedesaan (PD BPR LKP) Ampenan Utara Mataram Periode 2001-2005. Skripsi Fakultas Ekonomi Universitas Udayana, Denpasar.

106

Springate, G. I. V. 1978. Predicting The Possibility of Failure in a Canadian Firm. M.B.A Research Project Simon Fraser University, Canada.

Sudarmanto, Gunawan. R. 2005. Analisis Regresi Linier Ganda dengan SPSS. Yogyakarta: Graha Ilmu.

Sudjana. 1996. Metode Statistika. Bandung: Tarsito.

Sugiyono. 2002. Metode Penelitian Bisnis. Jakarta: CV. Alvabeta.

Surat Edaran Bank Indonesia No. 6/23/DPNP tanggal 31 Mei 2004

Surat Keputusan Direksi Bank Indonesia No. 30/11/KEP/DIR tanggal 30 April 1997

Undang-Undang Perbankan No. 7 Tahun 1992

Undang-Undang Perbankan No. 10 Tahun 1998.

Wilopo. 2001. Prediksi Kebangkrutan Bank. Dalam Jurnal Riset Akuntansi Indonesia, 4(2): h:185-189.

107

Lampiran 1Tabel 1 Perhitungan Capital Adequacy Ratio (CAR) Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2005-

2009

Kategori CAR Kategori CAR Kategori CAR Kategori CAR Kategori CAR Kategori





















Sumber: Telah Diolah

Lampiran 2Tabel 1 Perhitungan Return on Risked Asset (RORA) Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2005-

2009

2006 2007 2008 2009 Rata-RataRORA Kategori RORA Kategori RORA Kategori RORA Kategori RORA Kategori

(0.562) Sehat 0.954 Sehat 0.207 Sehat 0.503 Sehat 0.635 Sehat







(1.590) Sehat 0.064 Sehat (2.132) Sehat (6.739) Sehat (2.960) Sehat











Lampiran 3Tabel 1 Perhitungan Net Profit Margin (NPM) Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2005-2009

NPM

Bank2005 2006 2007 2008 2009 Rata-Rata

NPM Kategori NPM Kategori NPM Kategori NPM Kategori NPM Kategori NPM Kategori

AGRO 8.879 Sehat (3.737) Tidak Sehat 3.193 Sehat 0.896 Tidak Sehat 2.486 Sehat 2.343 Sehat

BABP 1.567 Sehat 1.282 Sehat 3.026 Sehat 0.343 Sehat 0.926 Tidak Sehat 1.429 Sehat









BNII 15.631 Sehat 10.894 Sehat 7.567 Sehat 8.277 Sehat (0.634) Tidak Sehat 8.347 Sehat








Lampiran 4Tabel 1 Perhitungan Return on Asset (ROA) Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2005-2009

ROA

Bank2005 2006 2007 2008 2009 Rata-Rata

ROA Kategori ROA Kategori ROA Kategori ROA Kategori ROA Kategori ROA Kategori

AGRO 1.398 Sehat (0.336) Tidak Sehat 0.505 Tidak Sehat 0.158 Tidak Sehat 0.322 Tidak Sehat 0.409 Tidak Sehat

BABP 0.233 Tidak Sehat 0.232 Tidak Sehat 0.523 Tidak Sehat 0.058 Tidak Sehat 0.157 Tidak Sehat 0.241 Tidak Sehat


BBNI 1.418 Sehat 1.818 Sehat 0.811 Kurang Sehat 0.978 Kurang Sehat 1.261 Sehat 1.257 Sehat

BBNP 1.426 Sehat 1.304 Sehat 1.218 Sehat 1.058 Cukup Sehat 1.148 Cukup Sehat 1.231 Sehat




BKSW 0.214 Tidak Sehat 0.405 Tidak Sehat 0.325 Tidak Sehat 0.234 Tidak Sehat 0.281 Tidak Sehat 0.292 Tidak Sehat

BMRI 0.449 Tidak Sehat 1.079 Cukup Sehat 2.043 Sehat 2.343 Sehat 2.677 Sehat 1.718 Sehat

BNII 1.543 Sehat 1.388 Sehat 1.179 Cukup Sehat 1.239 Sehat 0.672 Tidak Sehat 1.204 Cukup Sehat

BNLI 1.133 Cukup Sehat 1.235 Sehat 1.827 Sehat 1.424 Sehat 1.485 Sehat 1.421 Sehat

BSWD 1.615 Sehat 1.208 Cukup Sehat 1.080 Cukup Sehat 2.298 Sehat 3.543 Sehat 1.949 Sehat

BVIC 1.315 Sehat 1.339 Sehat 1.166 Cukup Sehat 1.067 Cukup Sehat 0.446 Tidak Sehat 1.067 Cukup Sehat

INPC 0.333 Tidak Sehat 0.441 Tidak Sehat 0.367 Tidak Sehat 0.352 Tidak Sehat 0.542 Tidak Sehat 0.407 Tidak Sehat

MAYA 0.801 Kurang Sehat 1.510 Sehat 1.355 Sehat 1.082 Cukup Sehat 0.727 Tidak Sehat 1.095 Cukup Sehat

MEGA 1.061 Cukup Sehat 0.761 Tidak Sehat 2.145 Sehat 1.987 Sehat 1.722 Sehat 1.535 Sehat


Lampiran 5Tabel 1 Perhitungan Perbandingan Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO) Lembaga Perbankan yang

Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2005-2009

BOPO

Bank2005 2006 2007 2008 2009 Rata-Rata

BOPO Kategori BOPO Kategori BOPO Kategori BOPO Kategori BOPO Kategori BOPO Kategori

AGRO 85.919 Sehat 97.911 Tidak Sehat 92.295 Sehat 95.534 Kurang Sehat 90.852 Sehat 92.502 Sehat

BABP 97.325 Tidak Sehat 93.106 Sehat 81.616 Sehat 92.392 Sehat 92.297 Sehat 91.347 Sehat






BEKS 94.478 Cukup Sehat 113.274 Tidak Sehat 93.378 Sehat 103.941 Tidak Sehat 103.254 Tidak Sehat 101.665 Tidak Sehat

BKSW 95.071 Kurang Sehat 95.753 Kurang Sehat 88.301 Sehat 97.114 Tidak Sehat 92.995 Sehat 93.847 Cukup Sehat






INPC 96.321 Tidak Sehat 94.923 Cukup Sehat 96.256 Tidak Sehat 96.552 Tidak Sehat 93.664 Cukup Sehat 95.543 Kurang Sehat


Lampiran 6Tabel 1 Perhitungan Loan to Deposit Ratio (LDR) Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2005-2009

Bank2005 2006 2007 2008 2009 Rata-Rata

LDR Kategori LDR Kategori LDR Kategori LDR Kategori LDR Kategori LDR Kategori

AGRO 93.763 Sehat 82.116 Sehat 76.876 Sehat 94.405 Sehat 81.240 Sehat 85.680 Sehat

BABP 82.738 Sehat 87.415 Sehat 84.498 Sehat 90.838 Sehat 95.519 Sehat 88.202 Sehat






BEKS 109.677 Sehat 139.759 Tidak Sehat 130.036 Tidak Sehat 71.036 Sehat 79.219 Sehat 105.945 Sehat










NISP 77.621 Sehat 82.183 Sehat 89.152 Sehat 76.722 Sehat 72.433 Sehat 79.622 Sehat


Lampiran 7Tabel 1 Perhitungan Model Internal Growth Rate (IGR) Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode

2005-2007

2006 2007 2008ROA b IGR Z Prediksi ROA b IGR Z Prediksi ROA b IGR Z

(0.005) 0.809 (0.004) (2.121) B 0.004 0.393 0.001 (1.271) B AGRO 0.001 0.412 0.000 (1.434) 0.002 0.500 0.001 (1.379) B 0.004 0.500 0.002 (1.210) B BABP 0.000 0.500 0.000 (1.480) 0.024 0.408 0.010 0.134 TB 0.021 0.425 0.009 (0.040) TB BBCA 0.021 0.379 0.008 (0.158) 0.012 0.500 0.006 (0.523) B 0.005 0.288 0.001 (1.279) B BBNI 0.006 0.339 0.002 (1.171) 0.009 0.500 0.005 (0.754) B 0.009 0.500 0.004 (0.805) B BBNP 0.007 0.500 0.004 (0.898) 0.028 0.479 0.013 0.697 TB 0.021 0.525 0.011 0.324 TB BBRI 0.024 0.457 0.011 0.338 0.017 0.531 0.009 (0.038) TB 0.025 0.490 0.012 0.522 TB BDMN 0.019 0.316 0.006 (0.533) (0.014) 1.000 (0.014) (3.777) B 0.001 0.500 0.000 (1.472) B BEKS (0.017) 1.000 (0.017) (4.251) 0.004 0.351 0.001 (1.278) B 0.003 0.351 0.001 (1.324) B BKSW 0.002 0.352 0.001 (1.378) 0.009 0.239 0.002 (1.140) B 0.014 0.419 0.006 (0.513) B BMRI 0.016 0.316 0.005 (0.689) 0.014 0.500 0.007 (0.368) B 0.008 0.519 0.004 (0.829) B BNII 0.009 0.465 0.004 (0.803) 0.008 0.548 0.005 (0.755) B 0.013 0.417 0.005 (0.636) B BNLI 0.008 0.468 0.004 (0.862) 0.009 0.513 0.004 (0.788) B 0.008 0.500 0.004 (0.884) B BSWD 0.016 0.500 0.008 (0.170) 0.011 0.558 0.006 (0.476) B 0.010 0.500 0.005 (0.707) B BVIC 0.008 0.500 0.004 (0.810) 0.003 0.500 0.002 (1.253) B 0.002 0.500 0.001 (1.313) B INPC 0.002 0.553 0.001 (1.314) 0.014 0.384 0.005 (0.633) B 0.011 0.436 0.005 (0.724) B MAYA 0.008 0.273 0.002 (1.138) 0.005 0.493 0.003 (1.082) B 0.015 0.496 0.008 (0.261) B MEGA 0.015 0.485 0.007 (0.287)

Sumber: Telah DiolahKeterangan: “B” = Bangkrut dan “TB” = Tidak Bangkrut

Lampiran 7 (Lanjutan)Tabel 2 Perhitungan Model Internal Growth Rate (IGR) Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode

2008, 2009, dan Rata-Rata

2008 2009 Rata-RataPrediksi ROA b IGR Z Prediksi ROA b IGR Z Prediksi

B 0.003 0.353 0.001 (1.339) B 0.003 0.494 0.001 (1.373) BB 0.001 0.500 0.001 (1.425) B 0.002 (0.338) (0.001) (1.600) B

TB 0.022 0.463 0.010 0.190 TB 0.022 0.419 0.010 0.061 TBB 0.009 0.728 0.007 (0.398) B 0.009 0.441 0.004 (0.812) BB 0.008 0.500 0.004 (0.827) B 0.009 0.500 0.004 (0.793) B

TB 0.019 0.472 0.009 0.010 TB 0.025 0.486 0.012 0.489 TBB 0.017 0.348 0.006 (0.547) B 0.021 0.438 0.010 0.089 TBB (0.050) 1.087 (0.052) (10.131) B (0.024) 0.917 (0.024) (5.502) BB 0.003 1.000 0.003 (1.048) B 0.003 0.481 0.001 (1.283) BB 0.018 0.474 0.009 (0.087) TB 0.012 0.411 0.005 (0.741) BB (0.001) 2.936 (0.002) (1.853) B 0.009 0.984 0.004 (0.816) BB 0.009 0.465 0.004 (0.781) B 0.009 0.596 0.005 (0.721) BB 0.026 0.500 0.013 0.626 TB 0.014 0.503 0.007 (0.357) BB 0.002 2.488 0.005 (0.726) B 0.008 0.902 0.005 (0.693) BB 0.003 0.585 0.002 (1.216) B 0.003 0.528 0.001 (1.273) BB 0.006 0.459 0.003 (1.079) B 0.009 0.382 0.004 (0.924) BB 0.014 0.500 0.007 (0.361) B 0.011 0.494 0.006 (0.580) B


Lampiran 8 Tabel 1 Perhitungan Model Altman’s Z-Score Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2005 dan 2006

X3 X4 X5 Z-Score Prediksi X1 X2 X3 X4 X5 Z-Score Prediksi

0.014 0.116 0.110 0.845 B 0.856 0.005 (0.003) 0.087 0.122 0.765 B 0.002 0.089 0.104 0.776 B 0.855 (0.004) 0.002 0.106 0.127 0.788 B 0.034 0.117 0.102 0.849 B 0.779 0.042 0.034 0.113 0.109 0.857 B 0.014 0.090 0.095 0.691 B 0.749 0.005 0.018 0.091 0.107 0.743 B 0.014 0.061 0.090 0.762 B 0.863 0.021 0.013 0.091 0.110 0.825 B 0.046 0.122 0.146 0.921 B 0.786 (0.004) 0.038 0.122 0.146 0.876 B 0.040 0.148 0.127 0.998 B 0.901 0.048 0.022 0.136 0.141 0.953 B (0.040) 0.086 0.142 0.655 B 0.752 (0.011) (0.014) 0.105 0.147 0.678 B 0.002 0.086 0.121 0.725 B 0.826 (0.008) 0.004 0.068 0.113 0.739 B 0.004 0.100 0.088 0.711 B 0.784 0.007 0.011 0.115 0.108 0.758 B 0.015 0.110 0.099 0.743 B 0.782 0.018 0.014 0.124 0.126 0.797 B 0.011 0.076 0.109 0.500 B 0.727 (0.122) 0.012 0.111 0.135 0.637 B 0.016 0.135 0.099 0.816 B 0.806 0.031 0.012 0.136 0.123 0.821 B 0.013 0.094 0.116 0.897 B 0.947 0.029 0.013 0.177 0.124 0.943 B 0.003 0.053 0.094 0.687 B 0.843 (0.045) 0.004 0.053 0.126 0.727 B 0.008 0.115 0.103 0.714 B 0.780 0.008 0.015 0.116 0.134 0.796 B 0.011 0.054 0.094 0.784 B 0.867 0.006 0.008 0.067 0.102 0.780 B 0.014 0.110 0.108 0.811 B 0.841 - 0.014 0.113 0.114 0.806 B 0.018 0.139 0.087 0.776 B 0.789 - 0.024 0.203 0.110 0.834 B 0.014 0.103 0.107 0.774 B 0.816 0.002 0.014 0.119 0.123 0.802 B

Sumber: Telah DiolahKeterangan: “B” = Bangkrut

Lampiran 8 (Lanjutan)Tabel 2 Perhitungan Model Altman’s Z-Score Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2007 dan 2008

2007 2008Prediksi X1 X2 X3 X4 X5 Z-Score Prediksi

B 0.849 0.000 0.002 0.102 0.131 0.787 B B 0.868 (0.004) 0.001 0.087 0.120 0.777 B B 0.770 0.052 0.031 0.103 0.093 0.828 B B 0.763 0.002 0.010 0.083 0.096 0.710 B B 0.838 0.034 0.011 0.101 0.090 0.795 B B 0.793 (0.002) 0.036 0.100 0.124 0.845 B B 0.886 0.051 0.019 0.113 0.135 0.918 B B 0.793 (0.022) (0.017) 0.092 0.122 0.659 B B 0.832 (0.003) 0.002 0.068 0.102 0.732 B B 0.771 0.001 0.023 0.099 0.087 0.755 B B 0.838 0.026 0.012 0.102 0.111 0.816 B B 0.711 (0.063) 0.014 0.086 0.101 0.639 B B 0.886 0.034 0.023 0.265 0.097 0.943 B B 0.933 0.024 0.011 0.108 0.097 0.865 B B 0.825 (0.039) 0.004 0.078 0.099 0.700 B B 0.858 0.011 0.011 0.210 0.117 0.863 B B 0.806 0.021 0.020 0.092 0.115 0.810 B


Lampiran 8 (Lanjutan)Tabel 3 Perhitungan Model Altman’s Z-Score Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2009 dan

Rata-Rata

0.016 0.119 0.107 0.788 B 0.820 0.011 0.013 0.119 0.107 0.794 B

2009 Rata-RataX3 X4 X5 Z-Score Prediksi X1 X2 X3 X4 X5 Z-Score Prediksi

0.003 0.136 0.120 0.780 B 0.856 0.001 0.004 0.107 0.120 0.792 B 0.002 0.091 0.116 0.773 B 0.852 0.000 0.002 0.093 0.118 0.775 B 0.083 0.113 0.089 0.994 B 0.776 0.045 0.042 0.110 0.096 0.868 B 0.013 0.095 0.097 0.746 B 0.749 0.004 0.013 0.093 0.099 0.717 B 0.011 0.105 0.105 0.796 B 0.835 0.027 0.012 0.090 0.097 0.795 B 0.024 0.104 0.104 0.822 B 0.802 (0.001) 0.036 0.111 0.129 0.862 B 0.017 0.192 0.149 0.952 B 0.887 0.051 0.026 0.146 0.139 0.961 B (0.050) 0.105 0.129 0.586 B 0.795 (0.013) (0.024) 0.099 0.135 0.660 B 0.003 0.084 0.099 0.740 B 0.824 (0.008) 0.003 0.074 0.109 0.733 B 0.027 0.103 0.094 0.780 B 0.775 0.004 0.017 0.101 0.090 0.745 B 0.007 0.098 0.110 0.783 B 0.796 0.022 0.012 0.110 0.110 0.783 B 0.015 0.096 0.122 0.693 B 0.727 (0.120) 0.014 0.096 0.119 0.623 B 0.035 0.247 0.112 1.011 B 0.864 0.031 0.019 0.181 0.105 0.886 B 0.004 0.096 0.108 0.868 B 0.944 0.022 0.011 0.112 0.105 0.880 B 0.005 0.067 0.109 0.731 B 0.833 (0.041) 0.004 0.062 0.106 0.707 B 0.007 0.160 0.118 0.854 B 0.821 0.008 0.011 0.174 0.117 0.820 B


Lampiran 9Tabel 1 Perhitungan Model Springate Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2005 dan 2006

2005 2006B C D Z Prediksi A B C D Z Prediksi

0.014 0.167 0.110 1.120 TB 0.856 (0.003) (0.030) 0.122 0.901 TB 0.002 0.022 0.104 0.951 TB 0.855 0.002 0.021 0.127 0.952 TB 0.034 0.172 0.102 1.065 TB 0.779 0.034 0.171 0.109 1.065 TB 0.014 0.067 0.095 0.864 TB 0.749 0.018 0.081 0.107 0.924 TB 0.014 0.087 0.090 0.983 TB 0.863 0.013 0.105 0.110 1.042 TB 0.046 0.290 0.146 1.235 TB 0.786 0.038 0.195 0.146 1.114 TB 0.040 0.577 0.127 1.482 TB 0.901 0.022 0.316 0.141 1.261 TB (0.040) (2.303) 0.142 (0.763) B 0.752 (0.014) (0.543) 0.147 0.432 B 0.002 0.020 0.121 0.892 TB 0.826 0.004 0.046 0.113 0.939 TB 0.004 0.025 0.088 0.873 TB 0.784 0.011 0.058 0.108 0.922 TB 0.015 0.071 0.099 0.914 TB 0.782 0.014 0.071 0.126 0.945 TB 0.011 0.059 0.109 0.880 TB 0.727 0.012 0.061 0.135 0.881 TB 0.016 0.141 0.099 1.030 TB 0.806 0.012 0.070 0.123 0.963 TB 0.013 0.488 0.116 1.394 TB 0.947 0.013 0.455 0.124 1.366 TB 0.003 0.037 0.094 0.934 TB 0.843 0.004 0.054 0.126 0.968 TB 0.008 0.143 0.103 0.927 TB 0.780 0.015 0.266 0.134 1.079 TB 0.011 0.118 0.094 1.060 TB 0.867 0.008 0.068 0.102 1.002 TB Sumber: Telah DiolahKeterangan: “B” = Bangkrut dan “TB” = Tidak BangkrutLampiran 9 (Lanjutan)

Tabel 2 Perhitungan Model Springate Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2007 dan 2008

2007 2008B C D Z Prediksi A B C D Z Prediksi

0.005 0.039 0.117 0.966 TB 0.849 0.002 0.013 0.131 0.940 TB 0.005 0.040 0.121 0.934 TB 0.868 0.001 0.007 0.120 0.948 TB 0.029 0.141 0.087 1.015 TB 0.770 0.031 0.144 0.093 1.020 TB 0.008 0.033 0.098 0.839 B 0.763 0.010 0.045 0.096 0.884 TB 0.012 0.085 0.093 1.002 TB 0.838 0.011 0.070 0.090 0.978 TB 0.038 0.189 0.123 1.099 TB 0.793 0.036 0.194 0.124 1.105 TB 0.034 0.423 0.144 1.350 TB 0.886 0.019 0.268 0.135 1.200 TB 0.001 0.017 0.134 0.878 TB 0.793 (0.017) (0.530) 0.122 0.465 B 0.003 0.027 0.112 0.914 TB 0.832 0.002 0.019 0.102 0.918 TB 0.020 0.094 0.074 0.933 TB 0.771 0.023 0.117 0.087 0.978 TB 0.012 0.059 0.105 0.924 TB 0.838 0.012 0.088 0.111 1.004 TB 0.018 0.082 0.129 0.892 TB 0.711 0.014 0.064 0.101 0.859 B 0.011 0.109 0.093 1.055 TB 0.886 0.023 0.259 0.097 1.193 TB 0.012 0.265 0.078 1.199 TB 0.933 0.011 0.302 0.097 1.232 TB 0.004 0.036 0.105 0.920 TB 0.825 0.004 0.038 0.099 0.925 TB 0.014 0.206 0.114 1.079 TB 0.858 0.011 0.218 0.117 1.108 TB 0.021 0.108 0.103 0.980 TB 0.806 0.020 0.122 0.115 1.018 TB

Sumber: Telah DiolahKeterangan: “B” = Bangkrut dan “TB” = Tidak BangkrutLampiran 9 (Lanjutan)

Tabel 3 Perhitungan Model Springate Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2009 dan Rata-Rata

Bank2009 Rata-Rata

A B C D Z Prediksi A B C D Z PrediksiAGRO 0.829 0.003 0.021 0.120 0.926 TB 0.856 0.004 0.021 0.120 0.957 TB BABP 0.858 0.002 0.018 0.116 0.947 TB 0.852 0.002 0.018 0.118 0.944 TB BBCA 0.776 0.083 0.396 0.089 1.350 TB 0.776 0.042 0.396 0.096 1.229 TB BBNI 0.784 0.013 0.065 0.097 0.928 TB 0.749 0.013 0.065 0.099 0.892 TB BBNP 0.809 0.011 0.065 0.105 0.953 TB 0.835 0.012 0.065 0.097 0.980 TB BBRI 0.827 0.024 0.157 0.104 1.071 TB 0.802 0.036 0.157 0.129 1.093 TB

BDMN 0.867 0.017 0.224 0.149 1.152 TB 0.887 0.026 0.224 0.139 1.198 TB BEKS 0.842 (0.050) (2.122) 0.129 (0.637) B 0.795 (0.024) (2.122) 0.135 (0.602) B BKSW 0.842 0.003 0.022 0.099 0.930 TB 0.824 0.003 0.022 0.109 0.916 TB BMRI 0.779 0.027 0.142 0.094 1.015 TB 0.775 0.017 0.142 0.090 0.980 TB BNII 0.819 0.007 0.042 0.110 0.936 TB 0.796 0.012 0.042 0.110 0.928 TB BNLI 0.749 0.015 0.073 0.122 0.914 TB 0.727 0.014 0.073 0.119 0.888 TB

BSWD 0.917 0.035 0.486 0.112 1.419 TB 0.864 0.019 0.486 0.105 1.312 TB BVIC 0.956 0.004 0.222 0.108 1.188 TB 0.944 0.011 0.222 0.105 1.194 TB INPC 0.842 0.005 0.057 0.109 0.965 TB 0.833 0.004 0.057 0.106 0.951 TB

MAYA 0.889 0.007 0.174 0.118 1.100 TB 0.821 0.011 0.174 0.117 1.041 TB MEGA 0.755 0.017 0.086 0.112 0.932 TB 0.818 0.015 0.086 0.105 0.988 TB

Sumber: Telah DiolahKeterangan: “B” = Bangkrut dan “TB” = Tidak BangkrutLampiran 10

Tabel 1 Perhitungan Model Fulmer Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2005 dan 2006

2005 2006H Prediksi V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 H Prediksi

11.152 TB 0.005 0.122 (0.042) 0.002 0.920 0.113 6.478 9.941 8.623 TB 7.825 TB (0.004) 0.127 0.024 0.016 0.904 0.109 6.733 10.845 9.716 TB 10.769 TB 0.042 0.109 0.337 0.039 0.898 0.200 8.245 10.284 10.492 TB 9.977 TB 0.005 0.107 0.218 0.027 0.916 0.223 8.222 8.988 8.898 TB 4.894 TB 0.021 0.110 0.156 0.015 0.916 0.124 6.524 9.351 8.154 TB 11.559 TB (0.004) 0.146 0.350 0.049 0.891 0.195 8.190 10.820 10.798 TB 18.872 TB 0.048 0.141 0.185 0.031 0.880 0.070 7.901 16.973 17.256 TB 8.430 TB (0.011) 0.147 (0.146) 0.012 0.905 0.025 6.125 9.063 7.186 TB 7.612 TB (0.008) 0.113 0.064 0.022 0.937 0.088 6.313 7.132 5.381 TB 11.990 TB 0.007 0.108 0.105 0.024 0.897 0.186 8.409 12.340 12.553 TB 11.663 TB 0.018 0.126 0.126 0.023 0.890 0.196 7.684 12.863 12.790 TB 5.392 TB (0.122) 0.135 0.124 0.015 0.900 0.201 7.578 10.697 9.608 TB 11.956 TB 0.031 0.123 0.589 0.032 0.881 0.070 5.988 13.222 12.026 TB 8.246 TB 0.029 0.124 0.089 0.020 0.850 0.029 6.303 17.328 16.499 TB 6.525 TB (0.045) 0.126 0.088 0.011 0.950 0.081 7.044 7.650 6.133 TB 12.691 TB 0.008 0.134 0.145 0.040 0.901 0.057 6.566 12.779 11.700 TB 4.593 TB 0.006 0.102 0.121 0.015 0.937 0.111 7.491 6.956 5.994 TB Sumber: Telah DiolahKeterangan: “TB” = Tidak BangkrutLampiran 10 (Lanjutan)

Tabel 2 Perhitungan Model Fulmer Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2007 dan 2008

2007 2008V6 V7 V8 H Prediksi V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 H Prediksi

0.129 6.476 9.920 8.621 TB 0.000 0.131 0.017 0.013 0.907 0.125 6.413 11.431 10.221 TB 0.132 6.803 9.483 8.348 TB (0.004) 0.120 0.007 0.017 0.920 0.081 6.798 9.659 8.402 TB 0.208 8.336 9.486 9.691 TB 0.052 0.093 0.330 0.035 0.907 0.214 8.389 9.174 9.449 TB 0.243 8.260 10.252 10.317 TB 0.002 0.096 0.127 0.026 0.923 0.216 8.302 9.356 9.295 TB 0.143 6.575 9.245 8.139 TB 0.034 0.090 0.115 0.015 0.908 0.151 6.566 10.634 9.697 TB 0.202 8.309 9.263 9.193 TB (0.002) 0.124 0.395 0.041 0.909 0.185 8.391 8.579 8.462 TB 0.080 7.938 16.125 16.421 TB 0.051 0.135 0.184 0.029 0.899 0.070 8.021 10.075 9.862 TB 0.030 6.130 10.543 8.761 TB (0.022) 0.122 (0.200) 0.011 0.916 0.032 6.176 8.437 6.483 TB 0.122 6.339 6.873 5.209 TB (0.003) 0.102 0.037 0.021 0.937 0.123 6.335 7.196 5.568 TB 0.217 8.482 8.502 8.474 TB 0.001 0.087 0.260 0.031 0.910 0.200 8.529 8.827 8.829 TB 0.200 7.706 13.634 13.677 TB 0.026 0.111 0.133 0.020 0.907 0.141 7.732 14.660 14.672 TB 0.224 7.597 11.198 10.303 TB (0.063) 0.101 0.179 0.017 0.921 0.224 7.732 8.704 7.920 TB 0.099 6.067 11.914 10.686 TB 0.034 0.097 0.110 0.042 0.790 0.089 6.134 26.085 26.086 TB 0.044 6.715 10.038 8.782 TB 0.024 0.097 0.110 0.013 0.903 0.035 6.748 11.453 10.359 TB 0.103 7.053 8.966 7.616 TB (0.039) 0.099 0.049 0.009 0.928 0.093 7.109 11.829 10.749 TB 0.066 6.651 31.071 31.578 TB 0.011 0.117 0.062 0.036 0.827 0.050 6.741 23.306 23.192 TB 0.199 7.543 7.330 6.683 TB 0.021 0.115 0.237 0.031 0.916 0.163 7.542 11.164 10.818 TB Sumber: Telah DiolahKeterangan: “TB” = Tidak BangkrutLampiran 10 (Lanjutan)

Tabel 3 Perhitungan Model Fulmer Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2009 dan Rata-Rata

2009 Rata-RataV6 V7 V8 H Prediksi V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 H Prediksi

0.150 6.475 14.249 13.363 TB 0.001 0.120 0.039 0.012 0.904 0.120 6.450 11.582 10.396 TB 0.089 6.810 9.565 8.345 TB 0.000 0.118 0.028 0.017 0.915 0.104 6.757 9.727 8.527 TB 0.209 8.442 9.204 9.542 TB 0.045 0.096 0.425 0.037 0.901 0.206 8.317 9.751 9.989 TB 0.194 8.328 10.290 10.318 TB 0.004 0.099 0.149 0.025 0.918 0.218 8.258 9.790 9.761 TB 0.177 6.590 10.843 10.027 TB 0.027 0.097 0.157 0.015 0.918 0.152 6.542 9.278 8.182 TB 0.155 8.438 8.926 8.824 TB (0.001) 0.129 0.365 0.044 0.900 0.179 8.283 9.850 9.768 TB 0.075 7.990 13.679 13.811 TB 0.051 0.139 0.211 0.037 0.873 0.073 7.935 15.068 15.244 TB 0.024 6.174 8.677 6.559 TB (0.013) 0.135 (0.275) 0.003 0.910 0.026 6.155 9.352 7.484 TB 0.125 6.371 7.830 6.262 TB (0.008) 0.109 0.043 0.022 0.931 0.114 6.309 7.653 6.006 TB 0.189 8.572 8.925 8.948 TB 0.004 0.090 0.183 0.025 0.944 0.194 8.480 10.091 10.159 TB 0.161 7.769 10.552 10.285 TB 0.022 0.110 0.121 0.019 0.901 0.183 7.713 12.708 12.617 TB 0.204 7.748 10.622 9.974 TB (0.120) 0.119 0.164 0.018 0.913 0.209 7.638 9.738 8.639 TB 0.073 6.187 23.852 23.672 TB 0.031 0.105 0.432 0.038 0.849 0.094 6.069 17.617 16.885 TB 0.020 6.862 11.823 10.782 TB 0.022 0.105 0.111 0.013 0.900 0.031 6.591 12.080 10.934 TB 0.095 7.190 10.156 9.035 TB (0.041) 0.106 0.071 0.010 0.942 0.092 7.086 9.322 8.012 TB 0.042 6.857 17.588 17.038 TB 0.008 0.117 0.080 0.036 0.855 0.054 6.663 19.702 19.240 TB 0.201 7.598 10.660 10.447 TB 0.013 0.105 0.205 0.024 0.927 0.153 7.515 8.379 7.707 TB 0.171 7.569 13.486 13.480 TB 0.017 0.105 0.132 0.017 0.893 0.147 7.450 13.961 13.714 TB 0.162 7.881 15.695 15.801 TB - 0.098 0.140 0.032 0.858 0.145 7.708 18.075 18.240 TB Sumber: Telah DiolahKeterangan: “TB” = Tidak BangkrutLampiran 11

Tabel 1 Perhitungan Model Grover Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2005-2007

2005 2006 2007X3 ROA Score Prediksi X1 X3 ROA Score Prediksi X1 X3 ROA Score Prediksi

0.014 0.010 1.583 TB 0.856 (0.003) (0.005) 1.458 TB 0.852 0.005 0.004 1.481 TB 0.002 0.002 1.487 TB 0.855 0.002 0.002 1.475 TB 0.818 0.005 0.004 1.425 TB 0.034 0.024 1.464 TB 0.779 0.034 0.024 1.459 TB 0.774 0.029 0.021 1.434 TB 0.014 0.014 1.288 TB 0.749 0.018 0.012 1.354 TB 0.731 0.008 0.005 1.291 TB 0.014 0.010 1.461 TB 0.863 0.013 0.009 1.525 TB 0.846 0.012 0.009 1.494 TB 0.046 0.031 1.565 TB 0.786 0.038 0.028 1.483 TB 0.784 0.038 0.021 1.480 TB 0.040 0.030 1.678 TB 0.901 0.022 0.017 1.619 TB 0.882 0.034 0.025 1.628 TB (0.040) (0.040) 1.240 TB 0.752 (0.014) (0.014) 1.251 TB 0.788 0.001 0.001 1.358 TB 0.002 0.002 1.384 TB 0.826 0.004 0.004 1.434 TB 0.817 0.003 0.003 1.416 TB 0.004 0.002 1.366 TB 0.784 0.011 0.009 1.387 TB 0.756 0.020 0.014 1.373 TB 0.015 0.015 1.359 TB 0.782 0.014 0.014 1.394 TB 0.783 0.012 0.008 1.389 TB 0.011 0.005 1.317 TB 0.727 0.012 0.008 1.298 TB 0.709 0.018 0.013 1.289 TB 0.016 0.011 1.470 TB 0.806 0.012 0.009 1.428 TB 0.886 0.011 0.008 1.556 TB 0.013 0.010 1.680 TB 0.947 0.013 0.011 1.664 TB 0.929 0.012 0.010 1.630 TB 0.003 0.003 1.448 TB 0.843 0.004 0.003 1.463 TB 0.818 0.004 0.002 1.420 TB 0.008 0.008 1.314 TB 0.780 0.015 0.014 1.395 TB 0.831 0.014 0.011 1.474 TB 0.011 0.007 1.553 TB 0.867 0.008 0.005 1.513 TB 0.778 0.021 0.015 1.414 TB Sumber: Telah DiolahKeterangan: “TB” = Tidak BangkrutLampiran 11 (Lanjutan)

Tabel 2 Perhitungan Model Grover Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2008, 2009, dan Rata-Rata

2008 2009 Rata-RataScore Prediksi X1 X3 ROA Score Prediksi X1 X3 ROA Score Prediksi

1.463 TB 0.829 0.003 0.003 1.435 TB 0.856 0.004 0.003 1.484 TB 1.491 TB 0.858 0.002 0.001 1.479 TB 0.852 0.002 0.002 1.471 TB 1.433 TB 0.776 0.083 0.022 1.619 TB 0.776 0.042 0.022 1.482 TB 1.349 TB 0.784 0.013 0.009 1.393 TB 0.749 0.013 0.009 1.335 TB 1.476 TB 0.809 0.011 0.008 1.430 TB 0.835 0.012 0.009 1.477 TB 1.488 TB 0.827 0.024 0.019 1.504 TB 0.802 0.036 0.025 1.504 TB 1.582 TB 0.867 0.017 0.017 1.544 TB 0.887 0.026 0.021 1.610 TB 1.309 TB 0.842 (0.050) (0.050) 1.275 TB 0.795 (0.024) (0.024) 1.287 TB 1.438 TB 0.842 0.003 0.003 1.456 TB 0.824 0.003 0.003 1.426 TB 1.409 TB 0.779 0.027 0.018 1.433 TB 0.775 0.017 0.012 1.394 TB 1.482 TB 0.819 0.007 (0.001) 1.431 TB 0.796 0.012 0.009 1.411 TB 1.279 TB 0.749 0.015 0.009 1.343 TB 0.727 0.014 0.009 1.305 TB 1.596 TB 0.917 0.035 0.026 1.691 TB 0.864 0.019 0.014 1.548 TB 1.633 TB 0.956 0.004 0.002 1.649 TB 0.944 0.011 0.008 1.651 TB 1.430 TB 0.842 0.005 0.003 1.465 TB 0.833 0.004 0.003 1.445 TB 1.510 TB 0.889 0.007 0.006 1.549 TB 0.821 0.011 0.009 1.448 TB 1.454 TB 0.755 0.017 0.014 1.362 TB 0.818 0.015 0.011 1.459 TB Sumber: Telah DiolahKeterangan: “B” = Bangkrut dan “TB” = Tidak BangkrutLampiran 12

Tabel 1 Perbandingan antara Model Internal Growth Rate (IGR) dengan Kebijakan Bank Indonesia

IGR

BankHasil dari Model Prediksi Kebangkrutan

2005 2006 2007 2008 2009 Rata-Rata

AGRO B B B B B B TB

BABP B B B B B B TB

BBCA TB TB TB TB TB TB TB

BBNI B B B B B B TB

BBNP B B B B B B TB

BBRI TB TB TB TB TB TB TB

BDMN TB TB TB B B TB TB

BEKS B B B B B B TB

BKSW B B B B B B TB

BMRI B B B B TB B TB

BNII TB B B B B B TB

BNLI B B B B B B TB

BSWD B B B B TB B TB

BVIC B B B B B B TB

INPC B B B B B B TB

MAYA B B B B B B TB

MEGA B B B B B B TB

Kebijakan Bank Indonesia

Sumber: Telah DiolahKeterangan: “TB” = Tidak Bangkrut

Lampiran 13

Tabel 1 Perbandingan antara Model Altman’s Z-Score dengan Kebijakan Bank Indonesia

Altman


2005 2006 2007 2008 2009 Rata-RataAGRO B B B B B B TB

BABP B B B B B B TB

BBCA B B B B B B TB

BBNI B B B B B B TB

BBNP B B B B B B TB

BBRI B B B B B B TB

BDMN B B B B B B TB

BEKS B B B B B B TB

BKSW B B B B B B TB

BMRI B B B B B B TB

BNII B B B B B B TB

BNLI B B B B B B TB

BSWD B B B B B B TB

BVIC B B B B B B TB

INPC B B B B B B TB



Lampiran 14Tabel 1 Perbandingan antara Model Springate dengan Kebijakan Bank Indonesia

Springate


2005 2006 2007 2008 2009 Rata-Rata

AGRO TB TB TB TB TB TB TB

BABP TB TB TB TB TB TB TB


BBNI TB TB B TB TB TB TB

BBNP TB TB TB TB TB TB TB


BDMN TB TB TB TB TB TB TB

BEKS B B TB B B B B

BKSW TB TB TB TB TB TB TB

BMRI TB TB TB TB TB TB TB

BNII TB TB TB TB TB TB TB

BNLI TB TB TB B TB TB TB

BSWD TB TB TB TB TB TB TB

BVIC TB TB TB TB TB TB TB

INPC TB TB TB TB TB TB TB

MAYA TB TB TB TB TB TB TB



Lampiran 15Tabel 1 Perbandingan antara Model Fulmer dengan Kebijakan Bank Indonesia

Fulmer


2005 2006 2007 2008 2009 Rata-RataAGRO TB TB TB TB TB TB TB



BBNI TB TB TB TB TB TB TB




BEKS TB TB TB TB TB TB TB




BNLI TB TB TB TB TB TB TB







Lampiran 16Tabel 1 Perbandingan antara Model Grover dengan Kebijakan Bank Indonesia

Grover


2005 2006 2007 2008 2009 Rata-Rata

AGRO TB TB TB TB TB TB TB



BBNI TB TB TB TB TB TB TB




BEKS TB TB TB TB TB TB TB




BNLI TB TB TB TB TB TB TB







skripsi

Documents