I-1

BAB I

PENDAHULUAN

I.1. Latar Belakang Masalah

Ditengah sistem keuangan global saling interdependensi antara satu Negara

dengan Negara lainnya, krisis keuangan yang terjadi pada suatu negara menjadi

lebih sering terjadi dari pada sebelumnya, dan dapat dengan mudah menyebar ke

negara-negara lain sehingga menjadi bencana keuangan global dalam kurun waktu

yang singkat. Fenomena krisis keuangan akibat kredit perumahan yang melanda

Amerika Serikat pada pertengahan 2007 dan memuncak pada September 2008

merupakan salah satu krisis di era globalisasi ekonomi. Indonesia adalah salah

satu Negara yang terkena imbas dari efek domino fenomena tersebut. Industri

perbankan yang menjadi nyawa di bidang perekonomian nasional juga tidak

luput dari dampak fenomena ini, terutama untuk bank yang tidak siap dan

memiliki manajemen yang lemah.

Bank merupakan lembaga intermediasi antara pihak yang memiliki surplus

of fund dengan pihak yang mengalami lack of fund. Tujuan dari lembaga

perbankan adalah untuk menunjang pelaksanaan pembangunan nasional dalam

rangka meningkatkan pemerataan pembangunan, pertumbuhan ekonomi dan

stabilitas nasional, kearah peningkatan taraf hidup rakyat banyak. (Bank Indonesia

dalam Boolket Perbankan, 2013). Mengingat peran lembaga perbankan yang

sangat krusial, wajar apabila Industri Perbankan disebut sebagai nyawa di

bidang perekonomian.

Di tahun 2008, dampak globalisasi ekonomi ini mengakibatkan bank

mengalami krisis likuiditas, penurunan nilai aktiva produktif (earning assets)

dalam bentuk kredit dan surat berharga yang dibeli bank, penurunan kecukupan

modal (CAR), dan gagal bayar bunga kredit (Sudarsono, 2009:17). Hal ini

memicu banyaknya perusahaan perbankan mengalami kesulitan keuangan

(financial distress) akibat rendahnya tingkat kesehatan perusahaan.

I-2

Nikmah dan Sulestari (2014) menegaskan bahwa ketidakstabilan ekonomi

yang terjadi akan semakin mempercepat kondisi financial distress perusahaan.

Financial distress adalah keadaan dimana perusahaan mengalami

penurunan kondisi keuangan. Pemicu kondisi financial distress bisa datang dari

internal perusahaan maupun eksternal perusahaan. Jika tidak ditangani secara

tepat financial distress dapat menjadi gerbang awal terjadinya kebangkrutan.

Untuk mengantisipasi lebih lanjut munculnya financial distress yang

mengarah pada kebangkrutan, model prediksi financial distress sebagai sistem

peringatan dini (early warning system) perlu dilakukan, karena dapat digunakan

perusahaan, investor, kreditur, serta pihak-pihak yang berkepentingan sebagai

sarana mengidentifikasi, memperbaiki, bahkan melakukan langkah-langkah

antisipatif untuk mencegah agar kondisi krisis keuangan dapat segera tertangani.

Model prediksi financial ditress di Indonesia diantaranya dilakukan oleh

Hadad, dkk (2004). Dalam penelitiannya, metode analisis yang digunakan adalah

menggunakan analisis faktor dan regresi logistik. Sebagai variabel independen

adalah faktor rasio-rasio modal, risiko keuangan, dan variabel dummy variansi

waktu, sedangkan sebagai variabel dependennya adalah kebangkrutan Bank.

Model prediksi yang dibangun meliputi model prediksi 3 bulan (MP3), 6 bulan

(MP6), dan 12 bulan (MP12) sebelum kebangkrutan. Hasil prediksi menunjukkan

bahwa hanya model 3 bulan (MP3) yang menggunakan variabel dependen rasio-

rasio modal dan risiko keuangan yang layak digunakan untuk memprediksi karena

memiliki tingkat akurasi 94,9%.

Subagyo (2007) dalam penelitiannya menggunakan variabel independen

berupa rasio keuangan, industry relative ratios, sensifitas terhadap indikator

makro ekonomi untuk membentuk model prediksi financial distress di Indonesia

pada era globalisasi. Metode statistik yang dipakai adalah analisis regresi logistik.

Hasil penelitiannya membuktikan bahwa ketiga variabel independen yang diuji

dapat digunakan sebagai prediktor dalam model financial distress. Model prediksi

terbaik adalah model yang mengintegrasikan faktor internal dan eksternal

perusahaan dengan daya prediksi sebesar 77,1%.

Nikmah dan Sulestari (2014) melakukan perbandingan antara model

prediksi financial distress Ohlson dan Altman. Hasil penelitiannya menunjukkan

I-3

bahwa secara keseluruhan model Ohlson lebih baik dalam memprediksi

kebangkrutan perusahaan besar maupun perusahaan kecil.

Analisis diskriminan merupakan teknik analisis paling popular digunakan

untuk melakukan prediksi kebangkrutan di Indonesia. Penelitian menggunakan

model Z-score Altman (1968) untuk mengetahui potensi kebangkrutan telah

banyak dilakukan di Indonesia. Akan tetapi penelitian mengenai prediksi financial

distress pada dunia perbankan menggunakan teknik analisis regresi logistik model

Y-rasio yang dikemukakan oleh James A. Ohlson (1980) masih sangat terbatas.

Berbeda dengan model prediksi lainnya, model prediksi menggunakan

analisis regresi logistik yang dikemukakan Ohlson menggunakan sembilan

variabel independen yaitu SIZE, TLTA, WCTA, CLCA, NITA, FUTL, INTWO,

OENEG, dan CHIN. Rasio SIZE dipakai untuk menghitung ukuran perusahaan

(firm size) yang lebih fokus pada eksternal, seperti ketidakpastian kondisi

ekonomi makro. Ohlson (dalam Nikmah dan Sulestari, 2014) berasumsi bahwa

perusahaan besar memiliki kemungkinan kesulitan keuangan (financial distress)

lebih kecil karena perusahaan besar biasanya berkembang dan beroperasi dengan

baik dan relatif stabil. Hal tersebut juga ditegaskan oleh Sun (2004) yang

mengatakan bahwa ukuran (size) perusahaan berdampak signifikan terhadap

hubungan antara kemungkinan kebangkrutan perusahaan.

Berdasarkan fenomena yang penulis kemukakan tersebut, maka penulis

tertarik untuk melakukan penelitian mengenai financial distress menggunakan

sembilan variabel yang terdapat pada model Ohlson dengan alat analisis berupa

regresi logistik pada industri perbankan dan mengambil judul penelitian tugas

akhir yaitu MODEL PREDIKSI FINANCIAL DISTRESS UNTUK

MENDETEKSI POTENSI KEBANGKRUTAN PADA INDUSTRI

PERBANKAN

I-4

I.2. Identifikasi dan Pembatasan Masalah

1.2.1. Identifikasi Masalah

Berdasarkan uraian latar belakang yang penulis kemukakan

sebelumnya, dapat dirumuskan permasalahan sebagai berikut:

Apakah variabel SIZE, TLTA, WCTA, CLCA, NITA, FUTL,

INTWO, OENEG, dan CHIN pada model prediksi Ohlson (Y-Score) dapat

digunakan sebagai prediktor kondisi financial distress pada bank yang terdaftar

di Bursa Efek Indonesia (BEI)?

Bagaimana tingkat ketepatan model prediksi financial distress

menggunakan regresi logistik untuk tahun 2012 (dua tahun sebelum kondisi

financial distress) dan tahun 2013 (satu tahun sebelum kondisi financial

distress)?

1.2.2. Pembatasan Masalah

Penulis memfokuskan dan membatasi permasalahan pada penelitian

tugas akhir ini yaitu sebagai berikut:

1. Pembahasan penelitian dibatasi pada tahun 2012 (dua tahun sebelum

kondisi financial distress) dan tahun 2013 (satu tahun sebelum kondisi

financial distress)

2. Karena keterbatasan waktu penelitian dan untuk mempermudah

mendapatkan data penelitian, maka penulis menetapkan objek penelitian

yaitu seluruh Bank Umum Konvensional yang terdaftar di Bursa Efek

Indonesia (BEI).

3. Data yang digunakan adalah data sekunder yang penulis dapatkan dari

Bursa Efek Indonesia (BEI) berupa laporan keuangan yaitu neraca, laporan

laba rugi, dan laporan arus kas untuk periode berakhir pada 31 Desember

tahun 2012 dan 2013.

I-5

I.3. Tujuan dan Manfaat Penelitian

1.3.1. Tujuan Penelitian

Penelitian tugas akhir penulis ini bertujuan untuk:

1. Mengetahui apakah variabel SIZE, TLTA, WCTA, CLCA, NITA, FUTL,

INTWO, OENEG, dan CHIN pada model prediksi Ohlson (Y-Score) dapat

digunakan sebagai prediktor kondisi financial distress pada bank yang

terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI)

2. Mengetahui tingkat ketepatan model prediksi financial distress

menggunakan regresi logistik untuk tahun 2012 (dua tahun sebelum

kondisi financial distress) dan tahun 2013 (satu tahun sebelum kondisi

financial distress)

1.3.2. Manfaat Penelitian

Manfaat dari penelitian tugas akhir ini adalah sebagai berikut:

1. Bagi penulis

Penulis memperoleh pengetahuan dan wawasan mengenai dunia keuangan

dan perbankan secara umum, selain itu penulis juga memperoleh

pengetahuan dan wawasan mengenai penyebab terjadinya financial

distress dan kebangkrutan di dunia perbankan.

2. Bagi Perusahaan Perbankan

Hasil analisis dari penelitian ini diharapkan dapat menjadi bahan

pertimbangan manajemen perusahaan dalam mengatasi permasalahan yang

menyebabkan kondisi financial distress maupun bahan pertimbangan

manajemen perusahaan untuk melakukan kebijakan dalam upaya

menghindari terjadinya kebangkrutan.

3. Bagi Masyarakat pengguna Jasa Bank

Hasil analisis dari penelitian ini diharapkan dapat menjadi bahan

pertimbangan bagi masyarakat untuk lebih waspada dan lebih bijak dalam

menempatkan dananya pada bank yang memiliki kondisi sehat karena

hal ini akan memberikan jaminan bahwa dalam kurun waktu tertentu dana

yang disimpan pada bank tersebut akan aman.

I-6

4. Bagi Peneliti Selanjutnya

Hasil analisis dari penelitian ini diharapkan dapat menjadi bahan referensi

dan acuan untuk mengembangkan penelitian mengenai prediksi financial

distress untuk mendeteksi potensi kebangkrutan pada dunia perbankan.

I.4. Sistematika Penulisan

Sistematika penulisan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:

BAB I PENDAHULUAN

Pada bab ini, penulis membahas mengenai latar belakang yang mendasari

pengambilan judul, identifikasi masalah, serta tujuan dan manfaat penelitian

tugas akhir, sistematika penulisan, serta lokasi dan waktu penelitian.

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Pada bab ini, penulis membahas mengenai pengertian financial distress,

pengertian kebangkrutan, indikasi terjadinya financial distress, dan manfaat

informasi prediksi financial distress. Selain itu penulis juga membahas

mengenai model-model prediksi financial distress, penelitian terdahulu,

kerangka pemikiran, dan hipotesis atau dugaan sementara penelitian.

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

Pada bab ini, penulis akan membahas mengenai metodologi penelitian yang

digunakan, populasi dan sampel penelitian, data penelitian yang meliputi jenis

data, sumber data, dan teknik pengumpulan data. Selain itu penulis juga

memaparkan definisi variabel operasional, serta alat-alat analisis data.

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

Pada bab ini, penulis akan membahas mengenai objek penelitian,

menjelasakan cara menganalisis data untuk menguji hipotesis penelitian serta

pembahasan lebih lanjut.

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

Pada bab ini, penulis akan membahas mengenai simpulan dari penelitian yang

telah dilakukan, dan saran yang bermanfaat untuk penelitian selanjutnya.

I-7

I.5. Lokasi dan Waktu Penelitian

Penulis melakukan penelitian tugas akhir ini selama kurang lebih empat

bulan terhitung sejak bulan Februari 2014 hingga bulan Juni 2014. Penulis tidak

melakukan investigasi langsung ke lapangan, tetapi melakukan pencarian data

sekunder yang berkaitan dengan penelitian melalui situs resmi dari Bursa Efek

Indonesia (BEI), Bank Indonesia, Lembaga Penjamin Simpanan (LPS) dan Badan

Pusat Statistik (BPS).