I MnNFAAT INDIKAToR-IN DIKAToR KEuANGAN DALAM PEMBENTUKAN MODEL PREDIKSI KONDISI KESEHATAN PERBANKAN FX. Sugiyanto Fakultas Ekonomi Universitas
Diponegoro, Semarang
Prasetiono Fakultas
E\onomi Universitas Diponegoro, Semarang
Teddy Hariyanto Magister Manajemen Universitas Diponegoro, Semarang
ABSTNACT
:inancialdisfress prediction is an essentialissue in finance. Especially in :nerging economies, predicting the future financial situation oif inOiviAuat :crporate entities is even mlre significant, bearing in mind the general *onomic turnmoil that can be caused by Dusiness failures, Foiowing this :iscrimination approach this study explores the usefulness o/ financial ratios n constructing the discriilnation models as an earty waring system. The z0os used in the models were compited from financial reporis of I l0 'Nonesian banks that listed in lndonesian Banking Directory. The result of nis /nv€stigation show that financial ratios are significant witnin So/o for one par before failure and 10o/o for two years before faiture as bankruptcy vediction variable of a bank. Those ratios also explain thatassef quitity, ranagement earning pTwer and liquidity are the determines of the Nonesian banks banckru ptcy.
Jeptord : rdikator Keuangan - Kesehatan Bank - Financial Drsfress Prediction EDAHUIUAI{
O .\ \/
ejak diluncurkannya paket deregulasi Oktober 1988, dunia
pgrb**
dibangkitkan untuk bekerja keras mengadakan ekspansi setelah bertahuntahun terpaksa menahan diri karena adanya ketentuan credit ceiting.Banyak
bank baru dibuka dan kantor cabang baru didirikan dalam waktu singkat baik bank nasional, campuran maupun asing. Jumlah bank pada tahun 1988 menurut laporan Bank lndonesia adalah 1 1 1 bank dengan 1728 kantor dengan aneka status dan pada tahun 1994 sudah meningkat menjadi sekitar 240 dengan 6300 kantor bank. Dana yang berhasil dihimpun iuga meningkat dari Rp37,5 trilyun menjadi Rp1 70 trilyun pada 1gg4, JURNAI BtSNtS
STRATEGT
.
Vot. 10 /Desemberfih. vtu2002 i,'.'1fr;:r
-\
.:_.
MANFAAT INDIKATOR-INDIMTOR KEUANGAII DALAM PEMBENTUKAN MODEL PREDIKSI KONDISI KESEHATAN PERBANKAI{
Akan tetapi, konsekuensi dari periode kebebasan dan
kompetisi ini kadang menjurus ke arah yang negatif dan tidak jarang mengabaikan etika bisnis perbankan.
menjatuhkan secara tajam Kualitas Aktiva Produktil (KAP) bank. Sebagai konsekuensinya, berdasarkan kebijakan Prudential Banking Pratices, bank wajib
Keberhasilan perbankan dalam menghimpun dana
membentuk Pencadangan Penghapusan Aktiva
masyarakat menyebabkan ekspansi kredit yang berlebihan sehingga meningkatkan suhu perekonomian.
Produktif (PPAP) yang sebanding dengan
Akibat dari semua itu pada 28 Februari 1991 0toritas
Akan tetapi, pada umumnya bank akan
Moneter mengambil kebijakan uang ketat dan
menghadapi kenyataan bahwa cadangan yang sudah dipupuknya masih iauh di bawah jumlah PPAP yang
mengeluarkan paket deregulasi (Paktri 1991) yang mengutamakan pelaksanaan prinsip prudential bank'
ing system. Mulai saat itu kondisi moneter dianggap tidak longgar lagi dan dibarengi dengan tingkat bunga yang tinggi. Kebijakan Prudential Banking Practicestersebut
diterbitkan setelah sejumlah persoalan-persoalan di sekitar pelanggaran muncul kepermukaan seperti
memburuknya KAP tersebut.
.
mendadak wajib dibentuk itu. Kekurangan PPAP ini akan makin berlipat ganda apabila bank menyimpan
portofolio valas, sebagai akibat dari terjadinya depresiasi yang tajam pada nilai tukar rupiah. Kekurangan pembentukan PPAP inilah yang pada
akhirnya menyebabkan besaran modal dalam perhitungan CAR menurun dengan drastis bahkan
pelanggaran atas Batas Maksimum Pemberian Kredit
menjadi minus, belum lagi bila diperhitungkan
(BMPK), besaran minimum Capital Adequacy Ratio (CAR), jumlah cadangan penghapusan yang waiib
keru
dibentuk dan lain-lain. Sementara itu, untuk
Tampaknya memang tidak ada lagi pilihan bagi pemerintah, kecuali harus melaksanakan tindakan
g
ian-keru
gi
an sebag ai aki bat dari rnteres t margin
yang negatil.
menetapkan kebijakan tersebut dalam undangundang, pemerintah mengeluarkan deregulasi
yang tegas untuk melaksanakan restrukturisasi
selanjutnya yaitu diundangkannya UU No 7 tahun 1992
perbankan nasional secara menyeluruh. Program
tentang Perbankan dan dengan dikeluarkannya UU ini
tersebut telah berhasil mengubah peta perbankan ln-
UU No. 14 tahun 1967 tentang pokok-pokok
donesia secara mendasar, berdasarkan data dari
perbankan tidak berlaku lagi,
Stati sti k
Krisis perbankan mulai dirasakan, pada pertengahan 1 990-an ketika penyakit-penyakit dunia
2000 hasil sementara yang telah dicapai pemerintah
perbankan diketahui dalam berbagai bentuknya seperti
a. Jumlah Perbankan Nasional telah menurun dengan pesat dari 239 Bank pada tahun 1996, 208
pelanggaran batas maksimum pemberian kredit sebagaimana yang terjadi pada bank-bank umum. Sejak kasus over ekspansif pemilik bank dalam
E
konomi - Keu angan lndones i a Agu stu s tahun
dapat dirangkum sebagai berikut:
bank pada tahun 1998 menjadi 162 bank pada pertengahan tahun 2000. Hal tersebut merupakan
menjalankan usahanya diBank Summa sehingga bank
akibat dari dilaksanakannya proses likuidasi 54 bank
ini dilikuidasi akhir tahun 1992, kasus korupsi Eddy Tansil di Bapindo, pemeringkatan internasional yang
pada periode 1997 dan 1999 dan dibekukannya
rendah kepada Bank Danamon lndonesia, Bank Umum
2 bank umum eks bank campuran. Selain itu, dilakukan
Nasional (BUN), Bank Dagang Nasional lndonesia
penggabungan usaha empat bank persero, dua bank umum swasta nasionaldan dua bank umum eks bank
(BDNI) dan sejumlah bank papan atas lainnya, munculnya perang hadiah bank-bank swasta nasional
dalam memperebutkan dana masyarakat (Kwik Kian Gie, 1998). Sementara itu, menurut laporan Bank lndone-
kegiatan operasi 10 buah bank dan penutupan sendiri
campuran, serta pendirian dua bank persero. b. Dari sisi kredit rupiah dan valas perbankan yang diberikan pada tahun 1999 telah menunjukkan
sia kredit macet perbankan telah meningkattajam dari
penurunan dibandingkan tahun 1998, namun kembali mengalami peningkatan pada triwulan I tahun 2000.
1,9% pada tahun 1997 menjadi 18,S% pada tahun
Penurunan kredit perbankan tersebut akibat
1998. Berdasarkan data tersebut menunjukkan bahwa, krisis muftidimensional yang melanda lndonesia selak
dilakukannya pembekuan kegiatan usaha beberapa bank dan adanya pengalihan kredit bermasalah ke
periode pertengahan 1997 hingga saat ini telah
AMU/BPPN pada periode triwulan I tahun 1999.
'ffiJuRriArBrsNrs STRATEG|
o
Vot. 10/Desemberfh. Vty2002
Tf,$IFI,r-
]I-TII
IMTOR.INDIKATOR KEUANGAN MODEL PREDIKSI KONDISI KESEHATAN PERBANKAN
INO
':MBENTUKAN
bu'in?n
teriadi hampir diseluruh kelompok bank kecuali Penurunan terbesar terjadi pada kelompok BUSN <elompok bank persero.
ij3: iar
Studi mengenai sistem peringatan dini mengguna_
ra. rodel prediksi kepailitan sebenarnya telah banyak : i'-kan di Amerika serikat. Tradisi penelitian ini diawali
rtr
3eaver (1966), Altman (1968), Sinkey (1975), 0hlson
';:l),
Dambolena dan Khoury (1990), Thomson (1991) ;a- :anyak lagi, bahkan hingga kini masih terus dilakukan.
i*:agai
studi penelitian terdahulu tersebut, umumnya
-'r:.ggunakan informasi keuangan (Neraca, laporan laba_ aliran kas dan sebagainya) yang dikeluarkan :r--sahaan, dan dengan menggunakan analisis rasio-i. keuangan untuk melakukan penilaian terhadap {,:::ratan perusahaan bahkan prediksi terhadap kinerja
'-;
:
:8,--sahaan di masa depan, Hasil-hasil penelitian terdahulu Ba- nenunjukkan bahwa dengan analisis rasio keuangan
:"i.;z: diketahui kelemahan dan kekuatan perusahaan dari .::&r]g?nnya dan analisis rasio keuangan ini dapat
:: .
'iri?)
terhadap kemunduran kondisi keuangan dari
:-:,-
3erusahaan.
'i.::
Studi mengenai sistem peringatan dini menggumodel prediksi kepailitan masih sangat jarang
r i. -(art di lndonesia.
erat dengan fenomena kesulitan keuangan perusahaan, karena itu penggunaan rasio_rasio keuangan sebagai indikator untuk memprediksi kepailitan suatu perusahaan dan sebagai masukan untuk pembuatan model prediksi kepailitan sangat tepat (Dambolena & Khoury, 1gg0; Altman 1g6g; Beaver 1966/1968; 0hlson 19g0, O'Connor, 1 g73;
Mas'ud Macfoedz, 1gg4; dan Avianti lggg). Rasio-rasio keuangan mampu memprediksi
dengan lebih baik kemungkinan pailitnya suatu perusahaan dibandingkan dengan model random walk (Schieder, 1981). Hasil penelitian tersebut mampu menunjukkan keeratan hubungan antara fenomena kesulitan keuangan perusahaan dengan rasio-rasio keuangan. Rasio-rasio keuangan juga mampu mengindikasikan kekuatan keuangan suatu perusahaa, mi s ki p u n, r asi o - r as i o ke u an g an te rs e b ut me miliki kelemahan dalam hal metodenya yang bersilat univariat, namun kelemahan ini diatasi dengan
menggunakan metode multivariat diantaranya dengan menggunakan analisis diskriminan linear dan regresi logistik (Altman, 1g68; Ohlson 1gg0; Avianti, 1999). Berdasarkan hasil penelitian ter-
Beberapa penelitian yang berhasil
sebut, menunjukkan bahwa model prediksi
:'r":gatan dini di lndonesia telah dilakukan oleh Avianti 'l'13i, lndira dan Muljawan (1gg8), Machfoedz dan
minan linear memiliki kemampuan untuk mempre-
: - *pun peneliti mengenai studi terhadap sistem
lt1:ria (1999), Mongid (1999), Aryati (1999), Witopo ';':':), 0urriyani (1999) dan Surifah (1ggg). Studi ini *u
i iirasa sangat diperlukan dan mulai marak dilakukan
r,a---taru ini ketika lndonesia sedang terpuruk kedalam
r:
menggunakan regresi logistik dan analisis diskri-
diksi kebangkrutan bank dan mampu menjadi sistem peringatan dini (early warning system). Hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini adalah,
1.
ekonomi yang hebat dan banyak perusahaan jatuh =
r,a-:<'ut, untuk itu penelitian ini bertujuan: (1) Untuk
rur ; :tah u i indikator-indikato r domin an berupa rasio-rasio rs':,-tan yang memiliki kemampuan dalam menentukan {r::''tgkrutan suatu bank.; (2) Untuk mengetahui
1i --!dn manfaat indikator-indikator keuangan dengan rr": <si kondisi kesehatan perbankan nasional; (3)
rlil{-:erikan temuan empiris tentang manfaat rasio {e-a-;an pada tingkat individual maupun pada tingkat
keuangan yang berhubungan dengan
2.
irr-:
3.
kualitas aset bank tersebut.
Terdapat hubungan antara probabilitas kegagalan suatu bank dan rasio-rasio
keuangan yang berhubungan dengan
bank berdasarkan laporan keuangan yang
4.
kekuatan modal bank tersebut.
Terdapat hubungan antara probabilitas kegagalan suatu bank dan rasio-rasio
keuangan yang berhubungan dengan
nc,.s:-k berupa modelperingatan dini dalam memprediksi
err;krutan
Terdapat hubungan antara probabilitas kegagalan suatu bank dan rasio-rasio
efisiensi manajemen bank tersebut, Terdapat hubungan antara probabilitas kega-
galan suatu bank dan rasio-rasio keuangan
fiudesis rasio-rasio keuangan mempunyai hubungan yang JURNAL BtSNtS
yang berhubungan dengan kemampuan bank tersebut dalam memperoleh laba.
SIRATEG|
o
Vol. 10 /Desember/Th, vt/2002
:::::::::ii:l:i:: .:iit:a:{
:::::
1.1 J
MANFAAT INDIKATOR.INDIKATOR TEUNMET DALAM PEMBENTUKAN MODEL PREDIKSI KONDISI KESEHATAN PERBANMT
5.
Terdapat hubungan antara probabilitas kega-
tahun 1999. Berdasarkan kategori tersebut ditart
galan suatu bank dan rasio-rasio keuangan yang
sampel sejumlah 80 bank umum nasional (bukan bart campuran maupun bank asing ) yang tidak dilikuidasi pada tahun 1999 dan 30 bank umum nasional (bukan bank campuran maupun bank asing )yang dilikuidag pada bulan Marettahun 1999.
berhubungan dengan likuiditas bank tersebut.
Metode Penelitian
Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini telah mengacu kepada beberapa penelitian sebelumnya yaitu penelitian yang telah dilakukan oleh misalnya Altman (1968), Wezel et al (1996), lndira dan Muljawan (1998), Machfoedz (1994), Wilopo (2000), Mongid (2000), Aryati (2000), Surifah (1999), dan Avianti (1999).
Sementara itu untuk sampel validasi digunakn purpusive sampling yailu 22 Bank yang Go publik
dr
listing di Bursa Etek Jakarta tahun 2001. Tehnik Analisis Data
Analisis Diskriminan Linear
Sementara itu, yang membedakan penelitian ini
dengan penelitian-penelitian tersebut diatas adalah
jumlah sampel yang diambil dimana sampel yang diambil merupakan bank-bank umum nasional yang bukan bank campuran maupun bank asing dan rasio-
rasio keuangan yang digunakan dalam penelitian ini diperbanyak.
Analisis Diskriminan Linear adalah metode y
paling populer untuk memisahkan perusahaan
akan mengalami financial dislress. lde
u
mengklasifikasikan perusahaan ke dalam kelo
kelompok didasarkan pada satu atau lebih vari Analisis diskriminan linear adalah suatu kombi untuk menemukan variabel yang dominan di
variabel-variabel independen dan memisa
Jenis dan Sumber Data Penelitian ini sepenuhnya menggunakan data sekunder, yaitu laporan keuangan periode 1996
-1997
yang telah diaudit oleh akuntan publik, dipublikasikan
untuk umum serta tercantum dalam direktori perbankan lndonesia yang diterbitkan oleh Bank ln-
donesia. Periodisasi data penelitian yang mencakup data periode 1996 -1997 dipandang cukup mewakili kondisi perbankan di lndonesia pada saat itu dan indikator-indikator keuangan perbankan pada periode
itu dapat digunakan sebagai prediktor untuk menganalisa maupun memprediksi kebangkrutan bank tahun 1 999.
Populasi dan sampel Populasi dari Penelitian ini adalah seluruh bank
umum yang beroperasi di lndonesia yaitu sebanyak 239 bank sampai dengan akhir tahun 1996 dan 222
populasike dalam dua sub populasiberdasarkan karakteristik populasi yang telah ditentukan.
Pada awal penelitian mengenai kebang Beaver pada tahun 1967 menggunakanunivariate
criminant analysis, metode ini adalah metode sangat sederhana dimana nilai dari satu digunakan untuk memisahkan pengamatan dua kategori. Analisis diskriminan menentukan
cut-0ff painf, x* dimana
x<x*
menempatkan
pengamatan pada kategori 1, dan apabila ditempatkan pada ketegori 2.
Seperti univariate discriminant analys$
variate discriminant analysis adalah metode menempatkan suatu obyek individu pe dalam salah satu dari sub populasi. Dalam seklompok variabel independen dengan
karakteristik tertentu, 1= (x1,x2,...,xn),
populasi tersebut, sampel estimasi diambil secara
Variabel-variabel tersebut.masuk dalam funSi yang linear. Fungsi nilai linear ini kemudian
Cluster Sampling, yaitu 178 bank-bank dengan
sebagai variabel yang membedakan.
kategori bank umum nasional (bukan bank campuran maupun bank asing ) pada akhir 1gg7 dibagi menjadi
1,
bank sampai dengan akhirtahun 1997. Kemudian dari
140 bank umum nasional (bukan bank campuran
Analisis diskriminan linear memiliki
Distribusi dari data yang digunakan
1999 dan 38 bank umum nasional (bukan bank
multivariat normal Varians-kovarians matriks adalah siytr Tidak terjadi multikolinearitas dianhn
campuran maupun bank asing ) yang dilikuidasi pada
independen
maupun bank asing )yang tidak dilikuidasi pada tahun
ffiiii
JURNAL BtsNts
$TRAIEGI
.
Vot. 10 /Desember/Th. Vil/2002
IXATOR.INDIKATOR KEUANGAN MODEL PREDIKSI KONDISI KESEHATAN PERBANKAN
llan tetapi studi-studi
empiris sebelumnya
dapat menggunakan beberapa rumus dibawah ini (hair et al; 1995):
bahwa masalah sehubungan dengan asumsi
a,
tidak mel emahkan
ke mamp uan klasilikasi tetapi prediksi kemampuan dari model diskriminan
Pengujian ini adalah untuk membuktikan apakah posisi setiap variabel independen terpilih berada pada tingkatan yang sudah
tfubungan antar variabel dengan metode analisis
iun
Pengembangan Matriks Ketepatan (Accuracy
Matrix)
linear dalam penelitian ini menggunakan rasio-
yang ditunjukkan sebagai variabel X1, X2, sebagai variabel independen, kemudian langsung
tepat, dengan menggunakan paket program
SPSS dengan uji wilks's Lambda. Dalam kasus kebangkrutan bank, seandainya terdapat sebuah populasi G yang dibentuk
model prediksi melalui mekanisme sfeprvrse Prosedur Stepwise ini merupakan tehnik reduksi
dari dua grup G1 (Bank yang tidak bangkrut) dan G2 (Bank yang bangkrut). Dua besaran
nsio-rasio keuangan (X1,X2...,X18) yang akan n indikator-indikator utama (X.,,...Xn) dan
sampel n1 dan n2 dari G1 dan G2 secara berturut-turut. Sebuah set pengukuran
variabel independen yang paling signilikan
uii F dan memiliki kemampuan untuk
variabel'dependen yang bei'isi rasio-rasio
inasikan obyek observasi untuk masuk ke salah satu l<elompok a priori.
keuangan yang ditarik dari G. Satu masalah yang dapat muncul adalah bagaiman akita
Modelyang terbentuk dari metode diskriminan linear (Hair et al; 1995):
dapat memutuskan apakah satu individual
Z=ho+ btr,+ by'r+,,. +
b)\
objek termasuk ke dalam G1 atau
ponent ve'ctlr darivariabelX? secara jtulas,
: Xi adalah rasio-rasio {inansialyang dipilih secara
selama keputusan untuk mendiskriminasikan individu suatu error (kesalahan) misklasifikasi tak dapat dielakkan yaitu
statistik Bi adalah bobot diskriminan
l=
G2
berdasarkan pada pengukuran pada k-com-
(1)
1,2,3,...k
aturan untuk menugaskan satu individu bank untuk masuk ke grup G1 atau G2 ketika ia
Z adalah skor fungsi diskriminan
Tahap validasi dilakukan untuk memperoleh hasil matriRs, cuftingscore untuk menguji tepat pengelompokan sampel ke dalam kelompok dan tidak sukses. Untuk menguji hasil tersebut
benar-benar milik grup G2 atau sebaliknya.
ffiasi
Kemungkinan misklasifikasi dapat digambarkan kedalam matrik yang biasa disebut
*Es
confussion matrlx atau accuracy matrix.
Tabel
1
Tabel Accuracy Matrix Analisis Diskriminan
Predicted Variabel
Total
Dependent
Gagal
Gagal
Sehat
Hits
Misses (2)
nl
Hits
n2
Actual Sehat
Hits
=
Misses =
Misses
(l)
Klasifikasiyang benar klasifikasiyang salah
JURNAL BlsNts
STRATEGI
.
Vot. 10 /Desember/Th. vll/2002 .il.*#f.igi .r.---.-..,--x.:# $-?H:-]f+ilt
0A LAM
Seandainya total peluang dari misklasifikasi, p, maka ia terdiri dari 2 komponen yaitu:
p1
= probabilitas suatu bank masuk kedalam kelompok gagal adalah misklasifikasi meskipun
sebenarnya sehat. Hal tersebut merupakan misses (1) atau disebut kesalahan tipe
I
g2= probabilitas suatu bank masuk kedalam kelompok sehat adalah misklasifikasi meskipun
sebenarnya gagal. Hal tersebut merupakan misses (2) atau disebut kesalahan tipe ll
b.
Menentukan Cutting score.
Pengujian ini digunakan untuk membuktikan apakah pengelompokan data rasio keuangan dalam
p
E
M
B E N
TU
KA* o o,rHt$fl I8lffil? fll$3,lHlfl ,'
i
dependen adalah variabel binary. Output dari Logit akan menghasilkan suatu nilai peluang bagi
obyek untuk diklasifikasikan ke dalam satu beberapa pengelompokan a priori (Sharma 1
d
Logit analisis tidak hanya memprediksi apakah peristiwa terjadi atau tidak (satu atau nol), tetapi memprediksi probabilitas dari peristiwa tersebut
terjadi. Dalam model ini, variabel dependen da berada pada nilai nol hingga satu.
Regresi Logistik digunakan karena Hait at (1995), menyatakan bahwa Regresi Logistik lebih I daripada analisis diskriminan, karena pertama diskriminan mengandalkan pada ketelitian
asumsi normalitas multivariat dan kesamaan vari kovarian matrik semua kelompok, dimana situasi i
kelompok sukses dan tidak sukses itu sudah benar. Rumus yang dipakai adalah (Hair et al 1g9S):
sulit ditemukan. Kedua, bahkan jika asumsi
NAZA+ NBZB
ditemukan, banyak penelitilebih menyukai logit anali karena logit analisis sama dengan regresi dengan
Zcu =
Dimana
:
Zcu
NA+ NB
=
,
(2)
statistik Straightforward, dan metode Regresi Logir
memiliki kemampuan untuk menggabung pengaruh non linear, Regresi Logistik sama d
nilaikritis Cufting Score untuk kelompok yang mempunyai ukuran tidak sama.
= jumlah anggota kelompok A NB = jumlah anggota kelompok ZA = centroid untuk kelompok A NA
B
ZB
-
centroid untuk kelompok
Untuk men ginterpretasikan koefisien
di skri
B
minan
diskriminan analisis, namun dapat lebih te digunakan dalam kondisi-kondisi tertentu, seperti tidak normal, terdapat multikolinieritas antar vari independen dan pelanggaran asumsi klasik yang lai
Pada penelitian ini, hubungan antar vari menggunakan Regresi Logistik ditunjukkan oleh ra$ rasio keuangan sebagai variabel independen X1,
... X18, yang kemudian langsung dibuat prediksi melalui mekanisme stepwrse se
dilihat dari arah maupun besarnya koefisien.
Selanjutnya, hasil proses pemodelan menunjul
Sedangkan discriminant loading (struktur hubungan
probabilitas kepailitan suatu bank, seperti y
= canonical correlation) digunakan untuk mengukur hubungan antara variabel independen dengan fungsi
ditunjukkan pada gambar berikut
diskriminannya. Jika koefisien korelasinya tinggi berarti menunjukkan hubungan yang erat antara lungsi
diskriminan dengan variabel independennya. Sedangkan nilai F partial digunakan untuk m en g interpretasikan keku
Gambar metode Logit analisis
atan variabel pembeda dari
adanya tingkat signifikansi yang tinggi.
Model Regresi Logistik. Model Regresi Logistik atau Logit model adalah
suatu bentuk khusus dari regresi dimana variabel
JURIAL
BTSNTS
STRATEGI
.
:
1
Bentuk hubungan antara variabel menggun
variabel bebas dapat dilakukan melalui penggunaan nilai F partial, dimana nilai F yang besar menunjukkan
lf
i
Vot. 10 /Desember/Ih. vll/2002
ilNff'
TOIKATOR.INDIKATOR KEUANGAN
DIT q8E NTUKAN MODEL PREDIKSI KONDISI
m
KESEHATAN PERBANKAN
= = = =
X8
umum regresi logistik adalah (Hair et al 1995):
x10
1
p= 1 $narna
x12
+
x14
e(to+B,X,+...+8,,X,,)
:p =
(3)
x17
Probabilitas teriadinya suatu status
=
emiten
= Bo = Br = 4= Q
Cost of Fund Net lnterest Margin Loan to Deposit Ratio
Rasio pendapatan bunga dalam penyelesaian terhadap hasil bunga
lil:x#ili;l:lffifl rasional.
logaritma natural konstanta
Berdasarkan analisis pembentukan model prediksi Model DL 1 dihasilkan 6 rasio keuangan
koefisien regresi logistik rasio-rasio keuangan
dimana keenam rasio tersebut termasuk kedalam kelompok Kualitas Aset (X4), Manajemen (X8, dan
Model regresi logistik menghasilkan nilai peluang rcEagalan suatu bank. Apabila nilai peluang kegagalan
X10), Earning Power (X12 dan X14) dan Likuiditas
mk
lebih besar dari 0.5 maka bank diprediksi gagal,
(X17). Dalam model prediksi MDL-1 yang tetah
sebaliknya, jika nilai probabilitas kegagalan bank
terbentuk ini menunjukkan bahwa prediksi
m
lftarah 0.5 maka bank diprediksi sehat. 0leh karena
kebangkrutan suatu bank dipengaruhi oleh Kualitas
itu
lrnrq-score yang dipakai dalam model ini adalah 0.5.
Aset, Manajemen, Earning Power dan Likuiditas. Sementara untuk model 2 tahun sebelum
lrd Penelitian dan Pemhahasan
gagal, indikator-indikator yang membentuk model
Model prediksi yang dihasilkan dari penggunaan
disajikan berikut ini:
cma sekunder bank-bank umum nasional di lndonesia mmngasilkan 4 buah model prediksi kondisi kesehatan urnk-
Rin
gkasan mengenai indikator-indikator
ke u an
Z
=
Z =
X5 =
rincnbenUk model prediksi adalah disajikan dalam tabel-
Model Diskriminan Linear elompokan su atu bank ditetapkan b erdasarkan
nilai klasifikasi. Jika nilai klasifikasi lebih kecil dari
Rasio AkumulasiCadangan Peng-
klasifikasi gagal. Sebaliknya jika lebih besar daripada 0 (nol) diprediksikan ke dalam klasifikasi
Model prediksi kesehatan bank untuk 1 tahun
prediksi kebangkrutan suatu bank dipengaruhi oleh Kualitas Aset, kualitas Manajemen dan Likuiditas
sebelum gagal disajikan berikut ini:
+
0.672 X12
bank tersebut.
2,
Dimana:
Z = X4 =
Loan to Deposit Ratio
=
Likuiditas (X17). Dalam model prediksi Model DL 2 yang telah terbentuk ini menunjukkan bahwa
dengan ketepatan hasil klasilikasi.
-0.363 X4 - 0.819 XB + 0.509 X10 + 0.590 x14 - 0.447x1 ... (4)
Rasio Aset Utilization
X17
kelompok Kualitas Aset (X5), Manajemen (X7)dan
sehat. Kinerja model yang terbentuk tersebut diukur
=
X7 =
Berdasarkan analisis pembentukan model prediksi Model DL 2 dihasilkan 3 rasio keuangan dimana ketiga rasio tersebut termasuk kedalam
0 (nol ) maka bank tersebut diprediksikan ke dalam
Z
Nilai klasifikasi hapusan Asetfl'otal Aset
berikut:
Pen g
+ 0.641X7+ 0.381X17...........(b)
Dimana:
gan
-mqErpilih dan dianggap signifikan secara statistik dalam
# '
-0.971X5
Model Regresi Logistik
Persamaan model yang dihasilkan dari Nilai klasifikasi
analisis regresi logistik Model RL 1 adalah
Return 0n EquiU Ratio
Pr ob(Y = 0) =
sebagai berikut:
I+
eF23.47
-5.74 X 4-18.99 X 8+30.59 X l0+362.1 I x l3-3.91 X
JURNAL BlsNls
STRATEGI
.
l7)
Vol, 10 /Desember/ih. Vlt/2002
i:ilt#jif: ff+:i$i:ii
MANFAAT INDIKATOR.INDIKATOR KEUANGAI DALAM PEMBENTUKAN MODEL PREDIKSI KONDISI KESEHATAN PERBANIGI.
dimana
:
P = X4 = X8 =
=
X10
Probabilitas terjadinya kebangkrutan suatu bank
Rasio pendapatan bunga dalam penyele-
Tabel 2. Perbandingan Kekuatan Klasifikasi Masing-masing Model
saian/hasil bunga Cost of fund ratio
Periode
Rasio biaya operasional/pendapatan
Model
operasional
= =
X13 X17
Berdasarkan analisis pembentukan model prediksi Model RL 1 dihasilkan 5 rasio keuangan dimana kelima rasio tersebut termasuk kedalam kelompok Kualitas Aset (X4), Manajemen (X8, dan X10), Earning Power (X13)dan Likuiditas (X17). Datam
model prediksi Model RL1 yang telah terbentuk ini menunjukkan bahwa prediksi keban gkrutan suatu bank dipengaruhi oleh Kualitas Aset, Manajemen, Earning Power dan Likuiditas bank tersebut.
itu, persamaan model
yang
dihasilkan dari analisis regresi logistik Model RL 2
fuli
MRL Validasi Silang
l Tahun
8t.8
Vo
76.4Vo
M55
VO
2Tahun
71.8
Vo
68.2
79.@
Vo
to deposit ratio
Sementara
MDL Data
Retum on asset ratio Loan
IGkuatan Klasifi kasi (7o)
Vo
Sumber: Datadiolah
Berdasarkan tabel
2
diatas mengenai
perbandingan kekuatan klasifikasi dari masin g-masing model, dapat dilihat bahwa ketepatan prediksi model
prediksi kepailitan suatu bank baik untuk prediksi
l
tahun maupun 2 tahun dengan menggunakan analisis
regresi logistik lebih baik dibandingkan dengan menggunakan analisa diskriminan linear. Disamping
itu, persentase tingkat keberhasilan ini semakin meningkat Jika tahun peramalan semakin dekat dengan
saat kegagalannya.
Sementara persentase
I
D_
' -
1
error akan semakin menurun jika tahun peramalan semakin
+e(t6.t46ur+gzooxs-
adalah sebagai berikut
:
dekat dengan tahun kegagalannya. Hasil penelitian ini
dimana:
P = Probabilitasterjadinya
X5 =
kebangkutan suatu bank Rasio akumulasi cadangan penghapusan aseV total aset
X8
x10
= Cost of fund ratio = Biaya Operasional terhadap Pendapatan 0perasional
x15
x17
Berdasarkan analisis Model RL 2 dihasilkan
dinyatakan bahwa hipotesis I ditolak, ariinya kebangkrutan suatu bank tidak secara nyata S
kedalam kelompok Kualitas Aset (Xb), Manajemen (Xg
dan X10), Kemampuan Mencetak Laba (XlS) dan Likuiditas (X17). Dalam modet prediksi Model RL2 yang telah terbentuk ini menunjukkan bahwa prediksi
kebangkrutan suatu bank dipengaruhi oleh Kuatitas Aset, Manajemen, Kemampuan mencetak laba dan Likuiditas bank tersebut. STRATEGT
o
Berdasarkan hasil analisis diskriminan maupun sebelum bangkrut maupun 2 tahun sebelum bangkrut,
rasio keuangan dimana kelima rasio tersebuttermasuk
JURNAT B|SNIS
Uji Hipotesis
regresi logistik baik untuk model prediksi 1 tahun
= Fee Based lncome Ratio = Loan to deposit ratio
li**.lii+
konsisten dengan penelitian sebelumnya tentang prediksi kebangkrutan suatu perusahaan (Altman 1968,Ohlson, 1980, Avianti lggS)
tergantung oleh kekuatan modal suatu bank. Hal ini
dibuktikan bahwa tidak ada satupun indikator keuangan berupa rasio-rasio keuangan dalam yang menjelaskan mengenai permodalan suatu bank masuk
kedalam 4 model yang dibentuk, Untuk hipotesis ll berdasarkan hasil analisis diskriminan maupun regresi
logistik dinyatakan diterima, artinya kebangkrutan suatu bank secara nyata tergantung oleh Kualitas As_ set suatu bank Hal ini dibuktikan bahwa ada indikator
Vol. l0lDesember/Th. vty2002
IIE
I1t
KEUANGAN PREDIKSI KONDISI KESEHATAN PERBANKAN
rasio-rasio keuangan menjelaskan
karakteristik model yang baik, dipenuhi oleh
aset suatu bank masuk kedalam 4 OenUk. Rasio-rasio keuangan tersebut
model yang dihasilkan oleh Metode Diskriminan Linear dan Metode Regresi Logistik. Penemuan ini konsisten dengan
F. I dnyatakan diterima baik melalui analisis
penelitian-penelitian sebelumnya yang
regresi logistik, artinya kebangkrutan
dilakukan oleh berbagai penelitian serupa yang telah dilakukan oleh misalnya Altman 1968,0hlson 1990, Avianti 1ggg.
rlcara nyata tergantung oleh kekuatan
snilt
bank. Hal ini dibuktikan bahwa ada
berupa rasio-rasio keuangan sebagai mgukur kekuatan manajemen suatu bank 4 model yang dibentuk. Rasio-rasio Ilseilrt adalah X7, X8 dan X10.
Z.
secara empiris bahwa rata-rata rasio keuangan CAMEL bankterlikuidasi lebih kecil dibandingkan rata-rata rasio keuangan CAMEL
hasil analisis diskrirninan maupun
lillt
dinyatakan bahwa hipotesis lV diterima, suatu bank secara nyata tergantung
Bank dalam mencetak laba (Earning bank. Hal ini dibuktikan bahwa ada
indikator
baupa rasio-rasio keuangan sebagai
qukur
Msdel Penelitian ini dapat membuktikan
g,
bank tidak terlikuidasi. dan rata-rata rasio keuangan CAMEL dapat digunakan sebagai alat prediksi terlikuidasinya suatu bank dua tahun sebelum bank tersebut terlikuidasi. Model yang dibentuk dengan menggunakan
proxy
Analisis Diskriminan Linear menghasilkan
kemampuan bank dalam mencetak laba
indikator-indikator domi nan (berbentu k rasi o_ rasio keuangan) sebagai berikut :
tldam 4 model
yang dibentuk. Rasio-rasio
trsebut adalah X12, X1g, X14 dan X15, hasil analisis diskriminan maupun btistik dinyatakan bahwa hipotesis V diterima,
hasarkan
IhrBkutan
a.
Model prediksi 1 tahun sebelum gagat menghasilkan:
1) Fasio Return 0n Equity
suatu bank secara nyata tergantung
(Earning
Power)
suatu bank. Hal ini dibuktikan bahwa ada berupa rasio-rasio keuangan sebagai mengukur kekuatan likuiditas suatu bank
2)
Basio Cost of Fund (Manajemen)
3) 4)
Net lnterest Margin (Earning power)
4 modelyang dibentuk. Rasio keuangan dalah Loan to Depasit Ratio (X17).
5)
hlangan
rDk
Loan to Deposit Ratio (Likuiditas) Rasio pendapatan bunga dlm penye-
lesaian thdp hasil bunga (Kualitas Aset)
lbsi
utan bank-bank nasional di lndonesia hal-hal sebagai berikut: hapat indikator-indikator keu angan yang dominan tsrpa rasio-rasio keuangan di dalam pembentukan
Ddel
del
6)
penelitian dan pembentukan model prediksi
prediksi kebangkrutan suatu bank. Modelprediksi kebangkrutan yang telah terbentuk
STan metode Multivariat Diskriminan Linear dan Egesi Logistik membuktikan bahwa indikator-
ifttor keuangan yang berupa rasio-rasio keuangan
b.
Model prediksi untuk 2 tahun sebelum gagal menghasilkan rasio-rasio dominan sebagai berikut : 1. Rasio Akumulasi Cadangan pengha-
2,
pusan Aset/fotal Aset (Kualitas Aset) Rasio Aset Utitization (Manajemen)
3.
Loan
Logistik menghasilkan rasio-rasio dominan sebagai berikut : Model prediksi 1 tahun sebelum
a,
Pembahasan hasil penelitian terhadap
gagal menghasilkan:
rr&l-model
yang dibuat menunjukkan bahwa secara permodelan modelyang memenuhi konsep dan JURNAI BtSNts
Ratio (Likuiditas)
menggunakan metode Regresi
l&
bd
to Deposit
4. Model yang dibentuk dengan
trsebut ternyata signilikan pada taraf 5% untuk ;Ediksi 1 tahun sebelum bangkrut dan signifikan taral 10% untuk prediksi 2 tahun sebelum
tsrgkut.
Rasio biaya operasionalterhadap pen-
dapatan operasional (Manajemen)
1) Rasio
pendapatan bunga
dalam penyelesaian/hasil SIRAIEGT
o
Vot. 10 /Desember/Ih. Vty2002
ffi is+f:is{+r::
MAN FAAT IN DIMTOR.INDIKATOR DALAM PEMBENTUMN MODEL PREDIKSI KONDISI KESEHATAN I
?)
bunga (Kualitas Aset) Cost of fund ratio (Manajemen)
3) Rasio
keterkaitan antara indikator-i tersebut dengan kebangkrutan bank. Kesimpulan ini diuji dengan
biaya operasional/Fen-
dapatan operasional (Manajemen)
4)
5) b.
Return on asset ratio (Earning
penghitungan kekuatan klasilikasi data asli dan data leave one out
Power)
validation yang cukup baik,
Loan
to Deposit ratio (Likuiditasl
bank bangkrut dan bank yang sehat
gagal menghasilkan rasio-rasio
tidak terlalu bias.
dominan sebagai berikut
1) Rasio akumulasi
8.
:
cadangan
penghapusan aseV total aset
dibentuk sesuai dengan len
(Kualitas Aset)
ekonomi dan dapat digunakan memprediksi kebangkrutan bank
data tahun 1999. Pengujian
m
Pendapatan 0perasional (Mana-
prediksi 1 tahun sebelum bangkrut
(1
iemen) Fee based lncome Ratio (Earning
yang dilakukan terhadap model fukkan ketepatan sebesar gS,45%
PoweQ
Model RL-1 dan 77 ,z7%untuk Modet
5) Loan to Deposit
ratio (Likuiditas)
sedangkan model prediksi 2 t
Berdasarkan hasil penelitian dapat
sebelum bangkrut menunjukkan
ditunjukkan bahwa kekuatan permodalan
klasilikasi sebesar 63.09% untuk DL2 dan 77.27% untuk Model RL2.
tidak memiliki hubungan terhadap prediksi
kebangkrutan bank untuk satu tahun maupun dua tahun yang akan datang. Dengan demikian H1 ditolak. Sedangkan
lmplementasi keempat model ke krutan yang telah dibentuk me bahwa faktor-faktor yang mempe kebangkrutan bank di lndonesia
menunjukkan pengaruh rasio-rasio
faktor tersebut bila dianalisis
kebangkrutan suatu bank. Dengan demikian H2, H3, H4 dan H5 diterima. Model Prediksi kebangkrutan untuk 1 (satu) dan 2 (dua) tahun sebelum bangkrut memiliki perbedaan dalam indikator-indikator keuangan dominan yang membentuknya. Kesimpulan ini dibuktikan dengan model-model yang terbentuk dengan menggunakan analisis
diskriminan linear dan regresi logistik untuk periode 1 (satu) dan 2 (dua)tahun sebelum bangkrut memiliki variabelvariabel independen (indikator-indikator keuangan) yang berbeda.
7.
9.
komponan Kualitas Aset, Manajemen, Earning Power dan Likuiditas mampu
keuangan yang masuk kedalam kelompok-kelompok tersebut terhadap
6.
lmplementasi model yang diujikan data lain menunjukkan bahwa model
2) Cost of fund ratia (Manajemen) 3) Biaya 0perasional terhadap
4l 5.
penghitungan probabilitas kondi
Model prediksiuntuk 2 tahun sebelum
Model yang dibentuk dari indikatorindikator keuangan dominan menunjukkan
JURI'IALBISNISSTRAIEGI
.
Vot. 10/Desember/fh.
saling keterkaitan secara logis.
mendalam dimulai dengan
a
kelemahan fundamental sistem
lndonesia. Kelemahan-kelemahan
mental tersebut menyebabkan perbankan sangat vulnerable. terdapat gejolak perekonomian bank
dengan manajemen yang tidak dalam sistem yang rapuh tersebut
ilikuid akibat faktor panik. Sementan kualitas aset yang buruk pada nasional menjadi 'semakin buruk liquidity cruncD tersebut dan negatif terhadap profitabilitas bank
tersebut. Profitabilitas yang negatif suatu bank akan memunculkan
crunch. Masalah permodalan ini membawa bank pada kondisi in dan bank-bank tersebut akhirnya
.INDIIGTOR KEUANGAN MODEL PREDIKSI KONDISI KESEHATAN PEREANKAN
mengalami kesulitan likuiditas dan akhirnya
jatuh pada ambang kebangkrutan, Namun demikian, faktor pertimbangan pemerintah untuk menentukan suatu bank akan dilikuidasi
atau tidak meskipun secara fundamental
hasil dari pendlitian-penelitan sebelumnya seperti
yang dilakukan oleh Wesel, (1990), dan Avianti (1eee),
Keterbatasan Penelitian
analisis telah berstatus gagal adalah adalah sangat penting dan menentukan, Oleh karena
itulah banyak bank-bank di lndonesia yang secara fundamental telah gagal hingg akini
Penelitian ini memiliki beberapa keterba_ tasan, yaitu:
1.
Laporan keuangan yang digunakan dalam
penelitian ini diambilkan dari direktori
telah terbukti bahwa kegagalan suatu bank
perbankan, sehingga laporan keuangan yang digunakan sebagai data dalam penelitian ini
masih tetap beroperasi. Sebab secara empiris apalagi secara bersamaan akan menimbulkan
belum tentu laporan keuangan dengan
snowballing effect yang sangat besar bagi
"pendapat wajar tanpa pengecualian" dari
sistem perbankan dan perekonomian secara
akuntan publik.
keseluruhan.
2,
Data yang dugunakan dalam penelitian ini dibatasi hanya pada laporan keuangan yang diterbitkan untuk publik sehingga tidak bisa
Teoritis
hnelitian ini konsisten dengan hasil penelitian a yang mengatakan bahwa, model yang
menjangkau aspek manajemen seperti yang dilakukan Bank lndonesia dalam melakukan
berdasarkan i nd ikator-i n dikator keuan g an berupa keuangan dapat berfungsi sebagai alat untuk
penilaian kesehatan bank secara CAMEL Rating system.
ikepailitan secara dini (Martin 1977), Modet d i ni diharapkan d apat me mp erli hatkan kegagalan di masa yang akan datang yang
3.
peringatan
dilihat apakah ada atau tidak rekayasa laporan keuangan dan kemungkinan terjadinya praktek "window dressing",
oleh fungsi variabel-variabel laporan keuangan
1977).
semua laporan keuangan dianggap benar. Juga tidak dibedakan besar kecilnya suatu
Penelitian ini juga mendukung hasil penelitianyang lain yaitu bahwa penggunaan rasio-rasio
bank ( size effect), tidak dipisahkan antara perusahaan yang sudah go public dengan yang belum, bank umum devisa atau bank
sebagai indikator untuk memprediksi kepailitan dan sebagai masukan untuk pembuatan
pediksi kepailitan (Dambolena & Khoury, 1980; 1968; Beaver 1966/1968; Ohlson 1980) karena rasio-rasio keuangan mempunyai yang erat dengan fenomena kesulitan keuangan
4. 5,
lnan (O'Connor, 1973; Mas'ud Macfoedz, 1994;
umum non devisa. Sampel yang diambil hanya meng-coyer sekitar 50% daritotal populasi. Terlikuidasi atau tidak terlikuidasinya suatu
bank dalam penelitian ini bias, apakah disebabkan oleh krisis ekonomi ataukah disebabkan oleh kinerja manajemen yang
I ggg). Sementara itu, rasi o-rasio ke uangan mam pu
i dengan
Pada tahap pengumpulan data ini juga tidak
lebih baik kemungkinan pailitnya
pusahaan dibandingkan dengan model random (Schieder, 1981). Hasil penelitian ini mampu
tercermin pada rasio-rasio keuangan CAMEL.
kan keeratan hubungan antara fenomena keuangan perusahaan dengan rasio-rasio
lEr
lmplikasi Untuk Penelitian Mendatang
1. berdasarkan hasil penelitian ini, menunjukkan
model prediksi menggunakan regresi loglstik kemampuan untuk memprediksi kebangkrutan secara lebih baik dibandingkan dengan analisis linear. Hasil penelitian ini konsisten dengan JURNAT BlsNls
Penelitian di masa yang akan datang hendaknya mengambil sampel dengan memperhatlkan perbedaan katagori bank. Penelitian dimasa datang hendaknya juga memperhatikan " pendapat akuntan" terhadap laporan keuangan yang dijadikan sampel.
STRATEGI
:
Vol, 10 /Desember/th. VtU2mz
,-o@IQ\'
MANFAAT INDIKATOR.INDIKATOR DALAM PEMBENTUIGN MODEL PREDIKSI KONDISI KESEHATAN I
2.
Penelitian mendatang hendaknya menggukan lebih banyak variasi pada variabel independen
3.
Penelitian mendatang hendaknya bangkan untuk mencoba tehnik yang lain
sebagai prediktor kebangkrutan, seperti
Neural Network untuk mengatasi masal
pengaruh volatilitas kurs, tingkat inflasi, tingkat
normalitas data dan pelanggaran-pel
suku bunga, serta pemenuhan ketentuan-
asumsi klasik yang muncul dalam penelitian
ketentuan kesehatan bank seperti misalnya NOP
dan BMPK.
"*{ffi,,.#*JURNAT Brsifis
STRATEGI
o vot.
10 /Desember/Th. vil/2002
DAFTAR PUSTAKA Edward 1., 'Financial Ratio, Discriminant Analysis and The Prediction of Corporate Bankrupt cy",The Journal of Finance, 1 968, hal. 589-609.
&ham,
I,
Nancy SriJulianti., 'Analisis Keuangan Perusahaan Perbankan Periode Sebelum dan Sesudah Tahun 1997', Iesis Program Pasca Sarjana Magister Manaiemen Universitas Diponegoro,2000.
Xasyu
d., Cermin Retak
Perbankan-Retleksi Permasalahan dan Alternatit Sotusi, PT Elex Media
Komputindo, 1999
ftili,
Titik., dan Manao, Hekinus., "Rasio Keuangan Sebagai Prediktor Bank Bermasalah di lndonesia". Simposium Nasional Akuntansi - Ikatan Akuntan lndonesia, 2000, hal27-44
Fli, llya., Melaca? Kepailitan, Kontan No. 23, Th lV 6 Maret 2000 hal. 24 If hdonesia, Laporan Tahunan Bank Indonesia 1gg7,1998 Laporan Tahunan BanR lndonesia 1998,1 999 Laporan Tahunan Bank lndonesia lggg,2000 Laporan Yahunan Bank Indonesia 20A0, 2001 Direktori Perbankan lndonesia tgg|, 1 998 Direffiort Perbankan lndonesia 1 ggg, 2000 , Anies S., dan Hartoto, Muji., "Meramalkan Kebangkrutan Perusahaan November-Desember, 1 995, hal 67-81
Publik', Manajemen,
Wlliam H., "Financial Ratio as Predictors of Failure" , Joumal ol Accounting Research, 1966, hal. 71-1 1 1. Andrew A.., dan Zimmerman, Jerold., "Efficient and 0pportunistic Choices of Accounting Procedures: Corporate Control Contest,'The Accaunting Review,Vol.69 No.4 0ktober 1994, hal.539-566.
lsmael G., dan Khoury, "Ratio Stability and Corporate Failure',The ,loarnal of Finance, Vol.
bfr,
N0.4, September 1980, hal. 1017-1027. nt, Asli., dan Enrica, Detragachia., "The Determinant of Banking Crises in Developing and Developed
Countries", IMF Staff Paper Vol 45, No. 1 Maret 1998. Micah., dan Robert Trezervant, 1994, "The Yearend LlF0 lnventory Purchasing Decision: An Empirical Test", Accounting Review,April 1994, hal. 382-398. Fanklin., dan Coats, Pamela K., 1993, "Recognizing Financial Distress Patterns Using a Neural Network T0ol', Financial nanagemenf, Autum 1993, hal 142-155 .,Gonjang-Ganjing Ekonont lndonesia-Badai Belum ARan Segera Berilalu, RGnamediaJakarta, 1998.
Mathew. 1984. Muttivariate Analysis, John Willey & Sons. Canada
ll.,Econometric Analysis, London; Prentice-Hall lnternational Limited, 1993
JURNAT BISNTS
STRAIEoI
o
Vol. 10 /Desember/th. vly2m2
Hartono, Jogiyanto., Zainuddin, 'Manfaat Rasio Keuangan dalam Memprediksi Pertumbuhanr Laba : SSua0r Jurnal I Studi Empiris pada Perusahaan Perbankan yaflg Terdaftar di Bursa Efek Jakarta",, Jurnal Akuntansi lndonesia,vol2, No.1 Januari 1999, hal 66-90
niil
I
Data Analpb Rolph E. Anderson, Ronald L. Tatman, and William C. Black, Multivariate DaIa Anat with Reading, Fifth Edition, New York: Mac millan Publishing Company, 1995.
Hair, Jr., Joseph
lhalauq John Joi., Bangunan Teori, Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga, 1985 lnfobank,Eating 215 BanR, Edisi No. 226lJuni 1998 Volume M, 1998 Rating 162 Bank, Edisi No, 251/Juli 2000 Volume xxll , 2000 n, Novemt Kertopati, S., "Etika Perbankan Dalam Bisnis Perbankan Nasional", Pengembangan Perhanftan, November Desember 1994
-
Kiswara, Endhang, "lndikasi Keberadaan Unsur Manajemen Laba (Earning Management): dalam lalam Lap Laporan Keuangan Perusahaan Publik', Iesis $-2, Program Pasca Saranala, Universltas Gadlah M Mada, 1
999.
.586. Koch, Bruces, "lncome Smoothing; An Experiment", Accauntlng Review,July 1981, hal. 574-5S6. Machfoedz dan Payamta., "Evaluasi Kinerja Perusahaan Perbankan Sebelum dan Sesudah Menjadi Perusahaan adi Perusa Publik di BEJ', Kelola, No. 20/Vlll/1999, hal. 54-69. Machfoedz, Mas'ud, 'Financial Ratio Analysis and The Prediction of Earnings Changes in lndonesia" nesia',, Kc Kelola, No. 7/111/1994, hal. 11 4-137 .
Makridakis, Spyros., Wheelwright, Steven C., dan McGee, Victor E., Metode dan Aplikasi Peramalan, ramalan,Edisi kedua, 1993, Erlangga. Mongid, Abdul., 'Accounting Data and Bank Future Failure : A Model For lndonesia", $imposium slun lllasr llasional Akunlansi - lkatan Akuntan lndonesia,2000, hal 1-26 Muliawan, Dadang., dan Indira, "Memprediksi Kondisi Perbankan Melalui Pendekatan Solvency Secara lcara Dina Dinamis', Buletin Ekonomi Moneter dan Perbankan, September 1 998
Muljono, Teguh Pudjo, Analisa laporan Keuangan Untu| Perbankan, Edisi revisi 1999 cetakan kan O, 6,. Ja Jakarte Jakarta Djambatan, 1999. Muljono, Teguh Pudjo., Bank Budgeting Prolit Planning Control, Edisi I Cetakan. l, BPFE Yogyakarta, yakarta,1996 1 Neill, John D, Susan G. Pourchiau dan Thomas F Sheefel 'Accounting Method Choice and lPO Valua Valuation" Accounting Horizon, September 1995, hal, 68-80 Ohlson, James A., "Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy", Journal Research Vol. 18 No. 1 Spring 1980 , hal, 512-533 Pankotfdan Virgil,
'0n
The Usefulness of Financial Stetement lnformation,The Accounting Review,hal. w. hal.269-
279,1970.
trr
JURNAL ErSNtS
ol Accountlng Accou
SIRATEGI
o
Vol. 10 /Desember/Th. Vil/2002
rqrtampuan Laba dan Arus Kas dalam Memprediksi Laba dan Arus Kas perusahaan Ilbnesia, Go publik di Iesis 52, Program pasca garjana
ililm,1996.
LDttgku Nuzulul., "lndikasi Potensial Menuiu Bank Survival MelaluiAnalisis Rasio Keuangan : Model -FgesifogistikTrikotomi" ,$impasiun NasionatAkuntansi- tkatan Akantanlndonesii,2000, hal
619650
Sltggih., SPS$-slatistik Paranetrik PT Elex Media Komputindo Jakarta, 2000.
Ian
R., Financial Ac.counting Theory, Prentice-Hall lnternational, A ,simon & Schuster Company, lJpper Saddle, River, New Jersey, 1gg7, hal.3g-3g
, Ulis., "Penilaian Kesehatan Bank oleh Bank lndonesia dan Manajemen Laba dalam perbankan,,, llesis 52, Progran Pasca Sarjana,llGM,lggg.
.beph F.,'A Multivariate StatisticalAnalysis
of The Characteristics of Problem Banks", The Journal
Enance,Vol. )Cfr No. l, Maret 197S, hal. 2,1- 36.
of
Joseph F , Commerciat Bank Financiat Management in the linancial service lndustry,fourth edition McMillan, 1992.
E D., "Effects of Separation of 0wnership from Review,0ctober 1 g7O, hal.707 -723
Control an Accounting Policy Decisions',, Accounting
Michael "F., dan Dahl, Drew., "Prompt Corrective Action and Bank Eflorts undercapitalization", Journal of Banking and Finance 1g (1ggs), hal225-243.
to Recover
From
IS-,'Communication and lncome Smoothing Through Accounting Method Choice", Managenent Science, June 1 990, hal-704-723. 'Rasio Keuangan SebagaiAlat Prediksi Kegagalan Suatu Bank", Itleslb 52, Program pasca Sarjana, uGM,1 ggg,
A., 'Debt-Covenant Violation and Managers Accounting Responsesn, Journal Economics 1 994, hal. 281 -308.
,
of Accounting and
'Predicting Bank Failure in 1980's". Econonic Review, Second 0uarter-1gg1, hal. 1T-26, ,
Brett., Sheriden, Titman., dan Newman, Paul., 'An Explanation for Accounting lncome Smgothing",
Journal of Accounting Research, lgBB, hal. 127-143. ]fusein., Research Method in Finance and Banking, Jakarta Business Research Center, PT Gramedia Pustaka Utama Jakarta, 2000.
llichiel van., Back,.Ba1br9,, Laitinen, Teija., dan Sere, Kaisa.,'Choosing Bankruptcy predictors Using Discriminant Analysis, Logit Analysis and Genetic Algorithm s" ,Turku Centre lor iompater Sctenci Technical Report Na.40, September 1996, hal 1-18 Kebangkrutan Bank", Simposium Nasionat Akantansl .Prgdiks-i hal 44-64 JURNAI BtSNtS
STnATEG|
- tkatan Akuntan tponesla,
o
Vot. 10 /Desember/Th. vty2002
2000,
Whalen dan Thomson., "Using Financial Data to ldentify Changes in Bank Cond16n', Economle Second 0uarter, 1988, hal. 17-26. Zainuddin, 'Manfaat Rasio Keuangan dalah Memprediksi Pertumbuhan Laba: Suatu Studi Empiris Perusahaan Perbankan yang Terdapat di Bursa Efek Jakarta", Ifesls 52, prognn hsca Sa UGM,Yogyakarta, 1998. Takaria, Matias, "Analisis Kineria Bank swasta dikaitkan dengan ketentuan penyediaan modal minimum ,l urnal AkuntansilFE Untar/th ly01 /1 998 Zuhroh, Diana, "Faktor-faktor yang Mendorong Perataan Laba pada Perusahaan Publik lndonesia", Progran Pasca Sarjana UGM, Yogyakarta, 1gg6.
sr,"i IJRilTAL srsild STRArfft o .i:
!::
i
,
Vot. 10 /Desember/Th. vil/2002
Iltasis
