Nur Hasanah Feb

7/23/2019 Nur Hasanah Feb

http://slidepdf.com/reader/full/nur-hasanah-feb 1/240

ANALISIS RASIO KEUANGAN MODEL ALTMAN DAN

MODEL SPRINGATE SEBAGAI EARLY WARNING SYSTEM

TERHADAP PREDIKSI KONDISI BERMASALAH PADABANK GO PUBLIC



FAKULTAS EKONOMI DAN ILMU SOSIAL

UNIVERSITAS ISLAM NEGERI

SYARIF HIDAYATULLAH

JAKARTA 1431H/2010M



ABSTRAK

Penelitian ini bertujuan untuk memberikan bukti empiris tentang faktor-faktor

yang mempengaruhi kondisi kesulitan keuangan bank. Faktor-faktor yang



i



ABSTRACT

This study aimed to provide empirical evidence about the factors that affect bank

financial distress. The tested factors in determining the financial



ii



KATA PENGANTAR



Indo Yama Nasarudin !" #$% &etua 'urusan #anajemen yang telah

memberikan persetujuan dalam penyusunan skripsi ini.

Prof. (r. $hmad )odoni Pembimbing I yang telah memberikan bimbingan

pengarahan masukan dan motivasi sehingga penulis dapat menyelesaikan

skripsi ini.



iii



"la Patriana ## $$$I' Pembimbing II yang telah memberikan bimbingan

pengarahan motivasi serta bantuan dalam menyelesaikan kesulitan selama

penyusunan skripsi ini.



Penulis menyadari sepenuhnya skripsi ini masih kurang sempurna sehingga

penulis mengaharapkan kritik dan saran yang membangun demi kesempurnaanskripsi ini. $khirnya penulis berharap semoga skripsi ini dapat bermanfaat bagi

pembaca dan pihak-pihak lain yang membutuhkan.

'akarta *+ #ei ,*



iv



PENGALAMAN KERJA

01 Juli – 31 Juli 2009 &uliah &erja !osial &&!/ di &'&! %#T Ta0a1un.



02 Januari – 28 Februari 2005, Pendidikan !istem 2anda P!2/ di PT

'asaraharja Putera 2raha #ampang !ebagai !taf $dministrasi.

v



DAFTAR ISI

LEMBAR PENGESAHAN ....................................................................... i



BAB IPENDAHULUAN

$. 3atar %elakang Penelitian *

%. Perumusan masalah 4



5. Tujuan Penelitian 6

(. #anfaat Penelitian 777777777777................... 6

vi



BAB II TINJAUAN PUSTAKA

$. 3andasan Teori 8

*. (efinisi Financial (istress 8



5. #etode Pengumpulan (ata 9:

(. ;perasional <ariabel Penelitian 9:



". #etode $nalisis 9=

vii



*. (iscriminant $nalysis 9=

,. #etode "stimasi (iscriminant $nalysis :*



DAFTAR PUSTAKA !



viii



DAFTAR TABEL

N". K#$#%&'(&' H&)&*&'



:.**

"igenvalues #odel $ltman

+=

:.*,



<ariable "ntered>)emoved #odel !pringate

+8

:.*9

?ilk0s 3ambda #odel !pringate

+8

i@



:.*:

<ariable in The $nalysis #odel !pringate

4

:.*+

"igenvalues #odel !pringate

4



@



DAFTAR GAMBAR

N". K#$#%&'(&' H&)&*&'



@i



DAFTAR LAMPIRAN

N". K#$#%&'(&'



@ii



BAB I

PENDAHULUAN



&risis moneter dan perbankan yang melanda Indonesia pada pertengahan tahun

*886 telah menumbuhkan kesadaran tentang pentingnya stabilitas pasar keuangan

dan kesehatan lembaga-lembaga keuangan yang membentuk sistem keuangan.

!tabilitas pasar keuangan dan kesehatan lembaga-lembaga keuangan



*



yang selanjutnya mampu meredam krisis merupakan interaksi dari beberapa

resiko yang harus selalu dikelola dengan baik Aaddad et all. ,9B,/.

!alah satu risiko yang harus dikelola dengan baik adalah kegagalan



berbagai macam penelitian mengenai model kebangkrutan sebagai early warning

system "?!/ bagi para regulator legislator pembuat kebijakan auditor pemilik

perusahaan pemegang obligasi atau investasi dan bahkan masyarakat umum

"ndri ,8B9+/.

,



(alam lingkungan yang semakin turbulen sistem dan sub-sistem organisasi

menjadi makin terbuka dan tingkat persaingan semakin ketat dan tajam bahkan

semakin tidak menentu arah perubahannya. !ecara eksplisit turbulensi



mampu mengubah ancaman lingkungan yang turbulen menjadi berbagai peluang

usaha yang menguntungkan. #anajemen bank yang kreatif dan inovatif selalu

berusaha menciptakan berbagai produk atau layanan yang prospektif dan

menguntungkan tanpa mengabaikan prinsip asset liability management $3#$/

yaitu menyelaraskan antara profitabilitas dan risiko "ndri ,8B9+/.

9



%ank-bank yang mengalami kesulitan keuangan (financial distress) akan lebih

tertekan jika sudah mengarah pada kebangkrutan karena adanya biaya-biaya

tambahan. (alam upaya menekan biaya yang berkaitan dengan kebangkrutan



keuangan perusahaan tersebut. (engan terdeteksinya lebih a1al kondisi

perusahaan sangat memungkinkan bagi perusahaan investor dan para kreditur

lembaga keuangan/ serta pemerintah melakukan langkah-langkah antisipatif

untuk mencegah agar krisis keuangan segera tertangani. "ndri ,8B94/.

:



Penelitian mengenai kebangkrutan bank di Indonesia antara lain dilakukan oleh B

?ilopo ,*/ )ahmat ,,/ #uliaman dkk ,:/ 3uciana dan ?inny

,+/. ?ilopo ,*/ meneliti tentang prediksi kebangkrutan bank



mengalami laba bersih operasi net !erating incme/ negatif selama dua tahun

berturut-turut. ?hitaker *888 dalam 3uciana C &ristijadi ,9 tentang kriteria

perusahaan yang distress/ bank-bank yang mengalami kerugian lebih dari 6+D

modal disetor &EA( pasal :6 ayat , tentang kriteria perusahaan yang dinyatakan

bubar/ sehingga penulis tertarik untuk melakukan penelitian yang

+



berjudul “Analisis Rasio Keuangan Model Altan dan Model S!"ingate

Se#agai Ea"l$ Wa"ning S$ste Te"%ada! P"edi&si Kondisi Be"asala% Pada

Ban& Go Pu#li'()



memprediksi kondisi bermasalah suatu bank berdasarkan classificatin

result



4



C. T+,+&' P#'#)i$i&'

$dapun tujuan penelitian yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah B

*. Entuk memberikan bukti empiris tentang faktor-faktor yang



%agi dunia ilmu pengetahuan

Penelitian ini diharapkan dapat memberikan sumbangan pikiran sebagai bahan

pertimbangan bagi pihak lain yang membutuhkan informasi terutama yang

berkaitan dengan kondisi bermasalah pada bank.



6



%agi perbankan

Entuk memberikan sumbangan pikiran berupa bahasan dan saran-saran dari

penulis kepada bank-bank mengenai prediksi kondisi bermasalah pada



=



BAB II

TINJAUAN PUSTAKA



default dan indikasi debt default diambil dari informasi "all #treet Jurnal $nde%

?!'I/.

)oss dan ?esterfield ,6/ dalam $ndree %oy ,=B9/ mendefinisikan

&financial distress is a situatin w'ere a firms !erating cas' flw are nt

sufficient t satisfy current bligatin (suc' a trade credit r interest e%!enses)



8



and t'e firm is frced t tae crrecti*e actin+ Financial distress may lead a firm

t default n a cntract, and it may in*l*e financial restructuring between a firm,

its creditrs and its euity in*estrs+ -sually t'e firm is frced t tae actins t'at



.cnmic failure atau kegagalan ekonomi adalah keadaan dimana pendapatan

perusahaan tidak dapat menutupi total biaya termasuk cst f ca!ital nya. %isnis

ini dapat melanjutkan operasinya sepanjang kreditur mau menyediakan modal dan

pemiliknya mau menerima tingkat pengembalian rate f return/ di ba1ah pasar.

#eskipun tidak ada

*



suntikan modal baru saat asset tua sudah harus diganti perusahaan dapat juga

menjadi sehat secara ekonomi.

b. /usiness Failure



failure dan bahkan mengarah kepada likuidasi bisnis. Perusahaan yang dalam

keadaan insl*ent in banru!tcy tidak perlu terlibat dalam tuntutankebangkrutan secara hukum.



**



egal /anru!tcy

Perusahaan dikatakan bangkrut secara hukum jika telah diajukan secara resmi

dengan undang-undang.



perusahaan dapat bertahan hidup dalam jangka panjang tapi ia harus bangkrut

juga dalam jangka pendek. Aubungan dengan pasar modal yang tidak

sempurna dan struktur modal yang in'erited menjadi pemicu utama kasus ini.

Tidak dapat secara terang-terangan ditentukan apakah dalam kasus inikebangkrutan baik atau buruk untuk direstrukturisasi. #odel ini

*,



mengestimasi kesulitan dengan indicator keuangan atau indicator kinerja

seperti turn*erttal assets, re*enuesturn*er, );$ );" !rfit margin,

stc turn*er, recei*ables turn*er, cas' flwttal euity, debt



sebagainya.

$nalisis laporan keuangan dari perusahaan serta perbandingannya dengan

perusahaan lain. $nalsisis ini dapat berfokus pada suatu variabel keuangan

tunggal atau suatu kombinasi dari variabelkeuangan.

<ariabel eksternal seperti return sekuritas dan penilaian obligasi.

*9



3. P%#-ii Fi'&'i&) Di$%#

&egunaan informasi jika suatu perusahaan mengalami financial distress adalah

)asenda &. %rahmana ,+B9/B



pendapatan perusahaan tidak menutup biayanya sendiri ini berarti tingkat labanya

lebih kecil dari biaya modal atau nilai sekarang dari arus kas perusahaan lebih

kecil dari ke1ajiban. &egagalan terjadi bila arus kas sebenarnya dari perusahaan

tersebut jatuh di ba1ah arus kas yang diharapkan. %ahkan kegagalan dapat juga

*:



berarti bah1a tingkat pendapatan atau biaya historis dari investasinya lebih kecil

daripada biaya modal perusahaan. $dnan C &urniasih ,B*96/.



subsidi pada perusahaan dan industri pengenaan tariff ekspor dan impor bisa

berubah kebijakan undang-undang baru bagi perbankan atau tenaga kerja dan lain

lain.

*+



Faktor "ksternal Perusahaan

!ektor pelanggan>nasabah dimana untuk menghindari kehilangan nasabah

bank harus melakukan identifikasi terhadap sifat nasabah



manajemen.

Penyalahgunaan 1e1enang dan kecurangan-kecurangan dimana sering

dilakukan oleh karya1an bahkan manajer puncak sekalipun yang sangat

merugikan apalagi yang berhubungan dengan keuangan perusahaan.

*4



. T&&$&& -&' B#%5&(&i I'-i&$"% K#5&'(%+$&'

(alam kaitannya dengan faktor-faktor internal kebangkrutan yang menimpa suatu

perusahaan tidak terjadi secara tiba-tiba tanpa dapat diramalkan



kepada %ank !entral Indonesia segala keterangan dan penjelasan mengenai

usahanya menurut tata cara yang ditetapkan oleh %ank !entral Indonesia. (alam

hal ini apabila suatu bank mengalami kesulitan yang membahayakan

kelangsungan usahanya maka %ank Indonesia dapat melakukan tindakan agarAerman (arma1i ,4B:*/ B

*6



Pemegang saham menambah modal

Pemegang saham mengganti de1an komisaris dan atau direksi bank.

%ank menghapus buku kan kredit atau pembiayaan berdasarkan prinsip



. R&i" K#+&'(&' M"-#) A)$*&' 61789

Penelitian ini menggunakan metode analisis multi*ariate dalam pengolahan

datanya. !ampel yang digunakan dalam penelitian ini mencakup 44 perusahaan

yang sehat dan tidak sehat dalam kurun 1aktu *8+: sampai *84:. Perusahaan-

perusahaan tersebut dibagi menjadi dua kelompok yang masing-



*=



masing terdiri dari 99 perusahaan. &elompok pertama merupakan kelompok

perusahaan yang telah dinyatakan bangkrut oleh 'a!ter f 4atinal

/anru!tcy ct pada periode *8:8 sampai dengan *84+. pengolahan data



sehat dan memiliki kemungkinan bangkrut yang rendah.

'ika *=* G H G ,46 maka perusahaan memiliki kemungkinan bangkrut yang

cukup besar.



*8



'ika H G *=* maka dikategorikan sebagai perusahaan yang tidak sehat dan

mengalami masalah keuangan yang besar dan resiko bangkrut dari perusahaan

sangat besar.



semakin dekat dengan saat terjadinya kebangkrutan maka semakin besar tingkat

validitas hasil dari prediksi yang dilakukan dengan model.



,



8. R&i" K#+&'(&' M"-#) S%i'(&$# 61789

!pringate membuat model prediksi financial distress pada tahun *86=. dalam

pembuatannya !pringate menggunakan metode yang sama dengan $ltman



financial distress. #odel ini memiliki akurasi 8,.+D dalam tes yang dilakukan

!pringate. %eberapa orang juga telah menguji model ini dan menemukan tingkat

akurasi yang berbeda-beda. Penelitian yang telah dilakukan menggunakan sampel

perusahaan yang berbeda-beda pula nilai asset nya. %otheras *868/ mengujimodel ini atas + perusahaan yang nilai asset nya rata-rata E! ,.+ 'uta dan

,*



menemukan tingkat akurasi ==D. !ands *8=/ menguji model ini pada ,:

perusahaan yang rata-rata asset nya E! 49.: 'uta dan menemukan tingkat akurasi

=9.9D.



rasio 5$#"3 dalam memprediksi kegagalan bank di E!$ pada tahun *8=an

dengan menggunakan alat statistik regresi logit ?halen dan Thomson *8==/

dalam 3uciana dan ?inny ,+/ menemukan bah1a rasio keuangan 5$#"3

cukup akurat dalam menyusun rating bank.

,,



Penelitian yang dilakukan oleh !ri Aaryati ,,/ dalam 3uciana ,4/ berusaha

untuk menganalisis apakah terdapat perbedaan bermakna kinerja keuangan yang

diukur dari rasio cadangan penghapusan kredit terhadap kredit



bank sehat dan bank gagal yaitu rasio "$T$) dan ;P#. Entuk rasio keuangan

yang dominan mempengaruhi kegagalan dan keberhasilan bank adalah "$T$)

dan P%T$ melalui analisis #te!wise #tatistic, dan dengan analisis asewise

#tatistic dapat diketahui tingkat keberhasilan keseluruhan dari fungsi diskriminan

dan untuk peramalan empat tahun sebelum bangkrut adalah 464D. Penelitian ini

,9



menggunakan bank g !ublic sebagai sampel. <ariabel bebas yang digunakan

adalah beberapa rasio-rasio keuangan model 5$#"3 yaitu 5$)* 5$), "T$

);)$ $3) NP# ;P# );$ );" %;P; P%T$ "$T$) dan 3().



gdness f fit dilakukan berdasarkan 'i6suare 7smer and emes'w test

sedangkan uji signifikansi koefisien regresi tidak dilakukan mengingat penelitian

ini menggunakan data populasi bukan sampel. Aasil penelitian menunjukkan

bah1a dari ketiga model prediksi yang berhasil dibangun ternyata hanya #P9

yang layak dipergunakan sebagai model prediksi kepailitan bank umum di

,:



Indonesia. Pada tataran permodelan #P9 memiliki akurasi klasifikasi 8:8 persen

default cut6ff J +/ atau 8:, persen spesifikasi cut6ff J 898/ sedangkan

pada tataran validasi model memiliki akurasi klasifikasi =,4D default cut6ff J



keuangan. Penelitian ini juga memberikan bukti empiris bah1a hanya rasio

keuangan 5$) dan %;P; yang secara statistik signifikan memprediksi kondisi

kebangkrutan dan kesulitan keuangan pada sektor perbankan.

)obert 5risthian !antoso ,4/ melakukan penelitian yang bertujuan untuk

mengetahui seberapa besar ketepatan antara metode prediksi kebangkrutan

,+



model $ltman model !pringate model Internal 2ro1th )ate model 2rover

terhadap kebijakan %ank Indonesia studi kasus pada bank-bank yang dilikuidasi

tahun *888. Penelitian tersebut membuktikan bah1a keempat model tersebut



menggunakan model $ltman H-!core. Aasil penelitian membuktikan bah1a

semua sampel bank syariah tersebut diprediksi akan bangkrut. Entuk lebih jelas

penelitian-penelitian terdahulu tentang kebangkrutan dapat dilihat pada tabel

sebagai berikut B

,4



T&5#) 2.1

D&:$&% P#'#)i$&' T#%-&+)+ U'$+ K"'-ii B#%*&&)&

T&+' N&*& P#'#)i$i

M&/&)&2 ;&'( Di$#)i$i



Indonesia dengan menggunakan model $ltman H-!core.

!umber B (iolah dari berbagai jurnal dan hasil penelitian.

C. K#%&'(& P#*ii%&'



Entuk dapat mengetahui terjadinya kondisi bermasalah pada bank dapat

menggunakan metode $ltman dengan menggunakan ($ yang terdiri atas lima

,6



variabel yakni "ring a!ital t tal ssets, etained .arnings t tal ssets,

.arnings /efre $nterest a% t tal ssets, :aret ;alue f .uity t /

;alue f <ebt dan #ales t tal ssets+ &emudian analisa metode $ltman



yang telah dilakukan dengan menggunakan uji ($ dapat diketahui variabel apa

saja pada metode $ltman dan !pringate yang memiliki pengaruh cukup besar

terhadap kebangkrutan perusahaan sehingga perusahaan lebih memperhatikan

variabel-variabel tersebut dalam laporan keuangannya. !erta dapat diketahui pula

,=



dari hasil pengujian kedua model tersebut model manakah yang memberikan

prediksi yang lebih tepat untuk kondisi bermasalah bank.



S#*& K#%&'(& P#*ii%&'



,8



D. Hi"$#i

Penelitian ini berusaha menguji apakah terdapat perbedaan rasio keuangan antara

bank yang mengalami kodisi bermasalah dan bank yang tidak mengalami



9



BAB III

METODOLOGI PENELITIAN



bermasalah.

Teknik sampel yang digunakan dalam penelitian adalah metode !ur!ssi*e

sam!ling . Yaitu sampel ditarik sejumlah tertentu dari populasi emiten dengan

menggunakan pertimbangan atau kriteria tertentu !ugiyono *888 dalam 3uciana



9*



C ?inny Aerdyningtyas ,9/. &riteria pemilihan sampel yang akan diteliti

sebagai berikut B

*. %ank-bank umum s1asta nasional yang mempublikasikan laporan



%ank-bank yang mengalami kerugian lebih dari 6+D modal disetor selama dua

tahun berturut-turut. &EA( pasal :6 ayat ,/.



9,



(ata laporan keuangan tri1ulanan periode #aret ,6- !eptember ,8

digunakan sebagai pedoman penentuan apakah suatu perusahaan mengalami

kondisi bermasalah atau tidak. 'umlah sampel akhir yang terpilih sebanyak 6 bank



J %ank Tidak %ermasalah

* J %ank %ermasalah



99



C. M#$"-# P#'(+*+)&' D&$&

(ata yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kuantitatif yaitu data yang

diukur dalam suatu skala numerik angka/. (alam penelitian ini



likuiditas suatu perusahaan. !ecara sederhana dapat diartikan sebagai ukuran

kuantitatif dari seberapa cepat perusahaan dapat mengkonversikan asset yangdimilikinya dan proporsinya terhadap total asset perusahaan yang terdiri dari asset

lancar dan tetap.

"ring ca!ital yang merupakan numerator dari rasio adalah hasil

9:



dari selisih asset lancar perusahaan dengan ke1ajiban lancar

perusahaan. (engan demikian wring ca!ital dapat

diinterpretasikan sebagai kemampuan perusahaan untuk dapat



mengenai usia perusahaan secara implisit. Pada umumnya

perusahaan baru memiliki nilai rasio )">T$ yang relatif lebih

rendah karena 1aktu yang digunakannya dalam mengumpulkan

laba masih belum terlalu lama. !elain itu rasio ini juga mengukur

le*erage perusahaan karena dari nilai rasio dapat pula diketahui

9+



proporsi asset dari perusahaan yang dibiayai dengan menggunakan

laba yang dihasilkannya sendiri tanpa menggunakan hutang.



<ariabel :aret ;alue f .uity t / ;alue f <ebt

#<">%<(/

)asio keuangan #<">%<( menunjukkan besarnya penurunan nilai

dari asset perusahaan yang masih dapat terjadi pada perusahaansebelum ke1ajiban perusahaan melebihi nilai asset dari



94



perusahaan baik berupa cmmn stc maupun !referred stc .

!edangkan liabilities merupakan kumulatif dari ke1ajiban jangka

panjang dan ke1ajiban jangka pendek perusahaan. !emakin besar



menciptakan penjualan. (ari rasio ini dapat diketahui kapasitas

manajemen dalam mengelola asset yang dimiliki dalam

menghadapi kompetisi yang ada. !emakin besar nilai dari rasio

!>T$ menggambarkan efektifitas manajemen dalam pengelolaan

asset yang berarti menurunkan probabilitas default perusahaan.

96



!T$ J !ales

Total $sset

f. <ariabel Net Profit %efore Ta@es to 5urrent 3iablility "%T>53/



%lack Aair $nderson *88+/ dalam !ofyan Yamin dan Aeri &urnia1an ,8B,,*/

mendefinisikan K <iscriminant analysis is useful in situatin w'ere t'e ttal

sam!le can be di*ided int gru! based n a de!endent *ariable c'aracteri=ing

se*eral nwn cases+ 'e !rimary b>ecti*es f multi!le discriminant analysis are

t understand gru! differences and t !redict t'e

9=



lieli'd t'at an entity (indi*idual r b>ect) will belng t a !articular class r

gru! based n se*eral metric inde!endent *ariable+L $nalisis diskriminan

berguna pada situasi dimana sampel total dapat dibagi menjadi kelompok-



variabel.

#enentukan variabel prediktor mana yang mempunyai discriminating !wer atau

daya beda yang besar untuk membedakan dua atau lebih kelompok.

98



Penelitian ini mengadopsikan model $ltman dan model !pringate dalam

pengukuran probabilitas default bank sebagai berikut B Teknik statistik yang

digunakan $ltman dan !pringate dalam pengolahan adalah <iscriminant nalysis



M, J etained .arnings t tal ssets )">T$/

M9 J .arnings /efre $nterest and a% t tal ssets "%IT>T$/ M: J :aret

;alue f .uity t / ;alue f <ebt #<">%<(/ M+ J #ales t tal ssets

!>T$/

:



P#%&*&&' M"-#) S%i'(&$#

# = *9 * + 9.6 9 + .44 4 + .: +



diskriminat terbaik sampai kemudian kombinasi variabel tersebut menunjukkan

peningkatan kemampuan diskriminat.

3angkah-langkah analisis dalam diskriminan adalah sebagai berikut B

#emisahkan variabel ke dalam variabel de!endent dan variabel inde!endent+



:*



nalysis ase ?rcessing #ummary tabel yang menyatakan bah1a semua

responden jumlah kasus atau baris !P!!/ semuanya valid sah/ untuk di

proses dan dapat mengetahui data yang hilang missing /.



lebih faktor.

"il@s ambda, mengindikasikan perbedaan yang signifikan antara kedua

kelompok dalam model diskriminan berdasarkan angka c'i6suare+

#tructure :atri%, menunjukkan variabel yang paling membedakan kelompok bank bermasalah dengan bank yang sehat.

:,



asewise #tatistic, tabel yang menunjukkan rincian tiap kasus penempatannya

dalam model diskriminan serta perbandingan apakah penempatan !redicted / telah

sesuai dengan kenyataan atau tidak.



tersebut salah.

Perbandingan antara prediksi dan kategori sampel dilakukan pada seluruh sampel

yang ada. !etelah semua sampel selesai dihitung maka diperoleh haril rekapitulasi

prediksi yang benar dan yang salah. (ari rekapitulasi prediksi tersebut dapat

diketahui akurasi tiap model. Tingkat akurasi menunjukkan berapa

:9



persen model memprediksi dengan benar dari keseluruhan sampel yang ada.

Tingkat akurasi tiap model dihitung dengan cara sebagai berikut B

Tingkat $kurasi J 'umlah Prediksi %enar @ *D



::



BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN



PT. %ank "ksekutif Internasional Tbk %ank/ didirikan pada tanggal **

!eptember *88, dan terjadi perubahan nama pada tanggal *4 'anuari *884

PT."@ecutive International %ank menjadi perseroan PT. %ank "ksekutif

Internasional. $kta pendirian tersebut disahkan oleh #enteri &ehakiman dalam

!urat &eputusan nomor 5,-8,:4-AT.*.*.TA.8, tanggal * Nopember *88,

:+



serta diumumkan dalam %erita Negara nomor *9 tanggal ,4 (esember *88,

Tambahan nomor 44+*>*88, sedangkan akta perubahannya telah disahkan oleh

#enteri &ehakiman dalam !urat &eputusan No. 5,-:964.AT.*.:.TA.84



Para )ekan Investama/. Pada tahun , dilakukan perubahan nama dari PT.

#ega %ank menjadi PT. %ank #ega. (alam rangka memperkuat struktur

permodalan maka pada tahun yang sama PT. %ank #ega melaksanakan $nitial

?ublic Affering dan listed di %"' maupun %"!. (engan demikian sebagian saham

PT. %ank #ega dimiliki oleh publik dan berubah namanya menjadi PT. %ank

:4



#ega Tbk. PT. %ank #ega Tbk. berpegang pada aas profesionalisme

keterbukaan dan kehati-hatian dengan struktur permodalan yang kuat serta produk

dan fasilitas perbankan terkini. Aingga tahun ,6 PT. %ank #ega Tbk. memiliki



#. PT. B&' PAN I'-"'#i&< T5. 6PNBN9

PT. %ank Pan Indonesia Tbk menyediakan produk dan jasa perbankan di

Indonesia dan internasional bergerak di bidang perbankan pembiayaan asuransi

dan sekuritas. Perusahaan ini menyediakan permintaan tabungan 1aktu dan

bentuk-bentuk deposito termasuk simpanan dari bank lain dan sertifikat deposito

:6



dan sindikasi konsumen permintaan investasi modal kerja dan pinjaman

karya1an. Ia juga mena1arkan se1a pembiayaan selisih kurs transfer uang

pembiayaan konsumen manajemen investasi perdagangan dan perantara efek



komersial sebagai bank umum s1asta nasional status perseroan %ank #ayapada

ditingkatkan menjadi %ank (evisa pada tahun *889 serta berubah namanya

menjadi PT. %ank #ayapada Internasional pada tahun *88+.

:=



B. H&i) -&' P#*5&&&'

1. U%&i&' D&$&

!tatistic deskriptif untuk model $ltman dan model !pringate adalah



variabel )"T$ untuk memprediksi kondisi bank adalah sebesar -*+89 serta

maksimum nilai variabel )"T$ untuk memprediksi kondisi bank adalah sebesar

49.

)ata-rata nilai variabel "%ITT$ dalam memprediksi kondisi bank adalah .99

per tri1ulannya dengan standar deviasi 96 dan minimum nilai variabel

:8



"%ITT$ untuk memprediksi kondisi bank adalah sebesar -*,:: serta maksimum

nilai variabel "%ITT$ untuk memprediksi kondisi bank adalah sebesar 9,.

Entuk rata-rata nilai variabel #<"%<( dalam memprediksi kondisi bank



bah1a rata-rata nilai variabel ?5T$ untuk memprediksi kondisi bank adalah

.:* per tri1ulannya dengan standar deviasi 66 dan minimum nilai variabel

?5T$ untuk memprediksi kondisi bank adalah sebesar -,*8 serta maksimum

nilai variabel ?5T$ untuk memprediksi kondisi bank adalah sebesar 9.

+



)ata-rata nilai variabel "%ITT$ dalam memprediksi kondisi bank adalah .99

per tri1ulannya dengan standar deviasi 96 dan minimum nilai variabel

"%ITT$ untuk memprediksi kondisi bank adalah sebesar -*,:: serta maksimum



tahun berturut-turut maka bank tersebut dikategorikan sebagai bank bermasalah.

Tabel :.9 berikut merupakan hasil dari net !erating incme masing-masing bank.



+*



T&5#) 4.3

N#$ O#%&$i'( I'"*# S&*#) B&'

6D&)&* J+$&&' R+i&9



dependen yang terdiri dari dua kategori yaitu B kategori untuk kondisi bank tidak

bermasalah dan * untuk kondisi bank bermasalah.

3angkah pertama dalam analisis diskriminan terlihat pada tabel nalysis ase

?rcessing #ummary untuk model $ltman dan model !pringate menunjukkan

bah1a ada tidaknya data yang hilang. %erdasarkan hasil tabel



+,



tersebut untuk kedua model $ltman dan !pringate dengan jumlah sampel sebesar

66 menunjukkan bah1a data lengkap dan tidak ada satupun data yang hilang.

T&5#) 4.4



Total

77

100.0

3angkah selanjutnya adalah mengidentifikasikan faktor-faktor apa yang signifikan

membedakan antara dua kelompok tersebut. (alam hal ini digunakan dua statistik

uji yaitu ?ilk0s 3ambda dan F test. Nilai ?ilk0s 3ambda berkisar antara hingga*. Nilai ?ilk0s 3ambda mendekati nol menunjukkan arti semakin

+9



signifikan karakteristik tersebut membedakan antara dua variasi kelompok.

!ebaliknya nilai ?ilk0s 3ambda semakin mendekati angka * maka variasi data

untuk karakteristik tersebut cenderung sama untuk dua kelompok tersebut. Entuk



keuangan "%ITT$ dan !T$ mempunyai angka signifikansi diatas + sehingga

tidak ada perbedaan antar group. $rtinya bah1a variabel rasio keuangan "%ITT$

dan !T$ menghasilkan nilai yang relatif sama terhadap bermasalah atau tidaknya

suatu bank.

+:



T&5#) 4.

T#$ ": E=+&)i$; ": G%"+ M#&' M"-#) S%i'(&$#



mendukung hipotesis I yang diajukan oleh peneliti bah1a rasio keuangan #odel

$ltman dan #odel !pringate memiliki perbedaan yang signifikan antara bank

yang tidak bermasalah dengan bank yang bermasalah.



++



4. P#'(+,i&' Hi"$#i II

(engan menggunakan metode ste!wise maka dapat ditentukan variabel-

variabel mana yang paling efisien didalam membedakan antar bank yang



Bank Tidak

MVEBVD

5.721

Bermasalah

44.355

2

74.000

2.18E013



and Bank

Bermasalah

!t ea"h ste#$ the %aria&le that minimi'es the o%erall (ilks) *am&da is entered.

Maim,m n,m&er o- ste#s is 10.

Maim,m sini-i"an"e o- / to enter is .05.



Minim,m sini-i"an"e o- / to remo%e is .10.

/ le%el$ toleran"e$ or V ins,--i"ient -or -,rther "om#,tation.

+4



T&5#) 4.7

>i)? L&*5-& M"-#) A)$*&'

,m&er



+6



T&5#) 4.10

V&%i&5)# i' $# A'&);i M"-#) A)$*&'



Pada tabel eigen*alues model $ltman merupakan rasio antara jumlah kuadrat

dalam kelompok dengan jumlah kuadrat antar kelompok. Persamaan diskriminan

yang dihasilkan tersebut mempunyai nilai eigen*alues sebesar *.*88 yang mampu

menjelaskan *D nilai koreksi antara persamaan diskriminan dengan kelompok

yang telah didefinisikan diukur dengan nilai cannical

+=



crrelatin sebesar 69= yang berarti bah1a hubungan antara persamaan diskriminan dengan

kelompok yang telah didefinisikan sebesar 69=D.

!ementara kemampuan persamaan diskriminan mampu menjelaskan



>i)? L&*5-& M"-#) S%i'(&$#

,m&er o-



te#

Varia&les

*am&da

d-1

d-2

d-3

Ea"t /

tatisti"

d-1

d-2

i.

tatisti"

d-1

d-2

i.

tatisti"

1

1

.48

1

1

75

78.375



1

75.000

.000

+8



Tabel :.*, menyajikan variabel mana saja dari empat variabel pada model

!pringate yang bisa dimasukkan entered / dalam persamaan diskriminan dimulai

dari variabel yang memiliki angka F statistik terbesar. Pada tahap pertama angka



#ig+ f F t em*e yang paling sedikit yakni jauh diba1ah +/.

T&5#) 4.1!

Ei(#'@&)+# M"-#) S%i'(&$#

anoni"al

/,n"tion

Eien%al,e

o- Varian"e



,m,lati%e

orrelation

1

1.0456a

100.0

100.0

.715

a /irst 1 "anoni"al dis"riminant -,n"tions ere ,sed in the anal9sis.

4



Pada tabel eigen*alues model !pringate merupakan rasio antara jumlah kuadrat

dalam kelompok dengan jumlah kuadrat antar kelompok. Persamaan diskriminan

yang dihasilkan tersebut mempunyai nilai eigen*alues sebesar *.:+



!. P#'(+,i&' Hi"$#i III

Pengujian hipotesis III dengan metode ste!wise ditunjukkan pada tabel :.*4 dan

:.*6 memperlihatkan hasil perhitungan koefisien fungsi diskriminan masing-

masing model prediksi.

4*



T&5#) 4.

C&'"'i&) Di%i*i'&'$ F+'$i"' C"#::ii#'$ M"-#) A)$*&'



critical cutting scre untuk pengklasifikasian tiap bank dengan formula sebagai

berikut B

H5E J N$H% O N%H$



N$ O N%

4,



(imana B

H5E J ritical utting #cre, angka kritis yang berfungsi sebagai cut off. N J

'umlah sampel dalam grup $ tidak bermasalah/



tri1ulan I tahun ,6 diklasifikasikan dalam kategori bank bermasalah. Aasil

lengkap perhitungan diskriminan skor untuk bank-bank lainnya dapat dilihat pada

tabel casewise di output diskriminan model $ltman. Tabel casewise statistic berisi

rincian tiap objek dan pengklasifikasiannya berdasarkan model diskriminan$ltman yang terbentuk !redicted gru!/ dan dibandingkan dengan kondisi

49



sebenarnya actual gru!/. 5ontoh untuk sampel pertama %ank #utiara tri1ulan I

tahun ,6 pada data aktualnya dikategorikan dalam kelompok kondisi bank

bermasalah dan hasil !redicted gru!-nya juga dikelompokkan dalam kondisi



ketepatan model $ltman ini untuk bank yang bermasalah adalah *8>,, atau

=4:D. Prediksi bank yang tidak bermasalah ada ++ bank-bank tidak bermasalah

sedangkan pada baris hasil observasi sesungguhnya yang tidak bermasalah +:

bank dan * sisanya bermasalah. 'adi ketepatan model $ltman ini untuk bank yang

4:



tidak bermasalah adalah +:>++ atau 8=,D. Entuk tingkat akurasi keseluruhan

sebesar 8:=D sebagaimana dapat dilihat pada tabel :.*= 3ampiran Aalaman *+/.

T&5#) 4.18



(T! 18.505 6onstant .755

:nstandardi'ed "oe--i"ients

%erdasarkan tabel :.*8 tersebut diatas diperoleh fungsi diskriminan sebagai

berikutB

H !core J - 6++ O *=++ ?5T$



4+



Persamaan model diskriminan !pringate ini digunakan untuk menghasilkan

diskriminan scre yang berfungsi untuk memprediksi pengklasifikasian suatu

objek kelompok bermasalah atau tidak bermasalah/.



%ila ! scre hitung G -8+6 maka bank dikategorikan bermasalah.

%ila ! scre hitung -8+6 maka bank dikategorikan tidak bermasalah.

5ontoh untuk sampel pertama %ank #utiara tri1ulan I tahun ,6 !* J - 6++ O

*=++ -9+/

!* J -*:.



44



;leh karena nilai !* G -8+6 maka sampel pertama %ank #utiara tri1ulan I

tahun ,6 diklasifikasikan dalam kategori bank bermasalah. Aasil lengkap

perhitungan diskriminan skor untuk bank-bank lainnya dapat dilihat pada



tabel ini menyatakan pada kolom merupakan dua nilai prediksi dari variabel

terikat yaitu kondisi bank dalam hal ini bank bermasalah */ dan bank tidak

bermasalah /. Pada model yang sempurna maka semua kasus akan berada pada

diagonal dengan tingkat ketepatan peramalan *D. Aasilnya menunjukkan pada

kolom prediksi bank yang bermasalah ada *8 bank-bank bermasalah sedangkan

46



pada baris hasil observasi sesungguhnya yang bermasalah terdapat ,, bank. 'adi

ketepatan model !pringate ini untuk bank yang bermasalah adalah *8>,, atau

=4:D. Prediksi bank yang tidak bermasalah ada ++ bank-bank tidak bermasalah



T;# 2 E%%"%

S+*5#% D&$& O+$+$ SPSS< -i")&

Penelitian ini menjelaskan ketepatan prediksi kondisi bermasalah yang

menghasilkan tingkat akurasi keseluruhan yang sama yakni sebesar 8:=D

sehingga mendukung hipotesis III yang diajukan oleh peneliti bah1a #odel

4=



$ltman dan #odel !pringate memiliki ketepatan untuk memprediksi kondisi

bermasalah.



bermasalah.

Entuk variabel ?5T$ pada #odel $ltman dan #odel !pringate memiliki

perbedaan yang signifikan antara kondisi bank yang tidak bermasalah dengan bank yang bermasalah disebabkan karena ?5T$ merupakan rasio likuiditas yang

berarti menunjukkan bah1a seberapa besar kemampuan bank dalam melunasi

48



ke1ajiban-ke1ajiban keuangan yang segera dapat dicairkan pada saat jatuh

tempo.

'ika deposan akan menarik atau menguangkan kembali titipannya dan



bank tersebut dimata masyarakat.

Profitabilitas dari bank dengan modal bank kuat maka membuat deposan tidak

perlu merasa bimbang terhadap risiko seandainya simpanannya tidak dapat

dilunasi oleh bank. #odal besar akan menutupinya jika terjadi kerugian atau

risiko bank. !ebaliknya jika profitabilitas bank kecil maka bank akan mempunyai

6



sedikit cadangan yang apabila bank tersebut mengalami financial distress maka

bank akan sulit untuk menutupi kerugian-kerugian dan risiko bank. !ehingga

variabel )"T$ memiliki perbedaan yang signifikan antara kondisi bank yang



peneliti tidak terdapat klasifikasi yang berbeda yang ditunjukkan oleh model

$ltman maupun model !pringate karena hasil prosentase ketepatan klasifikasi

yang sama nilainya. Entuk model $ltman terdapat 9 variabel rasio keuangan yang

berbeda signifikan untuk kondisi bank sementara model !pringate hanya terdapat

* variabel rasio keuangan yang berbeda signifikan. !elain itu model $ltman dari

6*



segi variabel prediktor yang mempunyai discriminating !wer memiliki , variabel

rasio keuangan yang menjadi prediktor yakni ?5T$ dan #<"%<( sementara

untuk model !pringate hanya terdapat satu variabel yang memiliki



6,



BAB V

KESIMPULAN DAN IMPLIKASI



tingkat akurasi yang sama yakni sebesar 8:.=D.

I*)i&i

Aasil penelitian ini dapat dijadikan bahan pertimbangan bagi penelitian-



penelitian di bidang keuangan yang menggunakan model $ltman dan #odel

69



!pringate dan mendorong arah riset di bidang keuangan untuk menggunakan

kedua model tersebut. %agi dunia perbankan khususnya %ank Indonesia sebagai

bank sentral di Indonesia hasil penelitian ini dapat menjadi bahan masukan dan



6:



DAFTAR PUSTAKA

$fif Faisal dkk. K#trategi dan !erasinal banB Penerbit PT. "resco %andung

*884.



%rahmana )ayenda &. &$dentifying financial distress cnditin in $ndnesia

manufacture industryB ,+.

(arma1i Aerma1an. KPasar financial dan lembaga-lembaga financialL Penerbit

%umi $ksara $pril ,4.

(ykman (ukes (avis+ &untansi intermediateB, Penerbit "rlangga *884.



6+



"ndri. K ?redisi ebangrutan ban untu meng'ada!i dan mengella !eruba'an

lingungan bisnisCnalisis mdel ltman D6#creB 'urnal "konomi dan %isnis

I!!N. *6=-8*6 ,8.

"tty #. Nasser Titik $ryati. &:del analisis :. untu mem!redisi



'ordan )oss ?esterfield. K Fundamentals f cr!rate financeL #c 2ra1-Aill

Ir1in ,,.

&ahya ". dan P. Theodossiou. &?redicting cr!rate financial distressC time6

series cusum met'dlgy, re*iew f uantitati*e finance and accuntingB, *9

:B$%I>INF;)# 2lobal P2. 9,9 *888.

&aria1an Aendi. &?erenmian $ndnesia dari bangrut menu>u mamurB,

Teplok Press 'anuari ,9.



64



3alumaerissa 'ulius ). &:engenal as!e6as!e !erasi ban umumB, Penerbit

%umi $ksara *888.

3atief (ochak. &?embangunan enmi dan ebi>aan enmi glbalB,

#uhammadiyah Eniversity Press ,,.



Platt A. dan #. %. Platt. K <e*el!ment f a class f stable !redicti*e *ariablesC

'e case f banru!tcy !redictinsB 'urnal of %usiness Finance and $ccounting

*6B 9*-+* *88.

Prasetiantono $. &/encana financialB, Penerbit %uku &ompas ,=.

Prasetiantono Tony $. &ambu6rambu yang diabaianB, Penerbit %uku &ompas

!eptember ,+.



66



Prihadi Toto. &<etesi ce!at ndisi euangan C E analisis rasi euangan studi

asus !erusa'aan $ndnesiaB, Pengembangan "ksekutif ,=.

Putranto Aartri. &m!ilasi mana>emen euanganB, Fakultas "konomi

Eniversitas #ercubuana ,8.



!imorangkir ;.P. K ?engantar lembaga euangan ban dan nn banB, 2halia

Indonesia ,:.

!ugiarto $gus "ko. K !liasi statisti dengan #?## 1G+0B Prestasi Pustakaraya

'akarta ,8.

!uharyadi dan Pur1anto. &#tatistia untu enmi dan euangan mdernB,

Penerbit !alemba : ,:.



6=



!uranto dan $nand #iftachur )ia. &?enentuan strategi !emasaran

berdasaran !erilau nsumen dengan metde disriminan (asus di ?+

Hudang abat lfa etailind #l)B, 'urnal Ilmiah Teknik Industri

<olume : No. * $gustus ,+.

Nur Hasanah Feb

Documents

Transcript of Nur Hasanah Feb