| Krisis moneter yang melanda Indonesia telah membuat pemerintah melikuidasi sebagian bank yang beroperasi di Indonesia untuk memperbaiki perekonomian Indonesia. Selama ini Laporan keuangan yang dipublikasi bank merupakan informasi bagi masyarakat untuk mengetahui keadaan keuangan suatu bank. Masalahnya adalah apakah dari laporan keuangan publikasi tersebut, masyarakat dapat memprediksi kelangsungan hidup bank dimana ia menyimpan dananya. Metode yang dipilih penulis untuk menjawab pertanyaan itu adalah Ex Post Facto yaitu suatu penelitian yang dilakukan untuk meneliti peristiwa yang telah terjadi dan merunut kebelakang untuk mengetahui faktor-faktor yang dapat menimbulkan kejadian tersebut. Penulis mulai mengamati peristiwa kebangkrutan bank pada saat pengumuman likuidasi bank oleh UI tertanggal 13 Maret 1999, Penelitian di fokuskan pada Bank Swasta Nasional. Total bank yang menjadi objek penelitian sebanyak 68 bank. Dari peristiwa kebangkrutan itu dirunut 2 tahun kebelakang yaitu dengan menggunakan laporan keuangan publikasi per 31 desember 1997, sedangkan faktor-faktor yang menimbulkan kebangkrutan tersebut dibatasi pada 29 rasio keuangan yang dihilung untuk menganalisa laporan keuangan publikasi bank tersebut. Untuk meramal kebangkrutan tersebut disusun model matematis dengan teknis Foward Stepwise Binnary Logistic Regression atau Logit Analysis Penggunaan model ini untuk mengakomodasi variabel dependen yang berbentuk binnary ( 0 dan 1). Hasil dari teknis statistik diatas, terpilih 5 rasio yang bisa digunakan untuk meramal kebangkrutan yaitu Liquidity Risk Ratio (Liquid Assets after Short-term borrowing on Total Deposit Ratio), Cash on Total Asset Ratio, Investing Policy Ratio (Liquid Assets after short-term borrowing on Total Deposit Ratio), Interest Expenses Ratio (Interest Expenses on Total Deposit Ratio), dan Interest Margin on Earning Asset Ratio dalam bentuk persamaan. Model yang dihasilkan dapat dipertanggung-jawabkan secara statistik dengan melihat nilai signifikasi goodness of fit Hosmer and Lemeshow. Yaitu dengan sig 0.787 > 0.05 dan Nagelkerke R-square menunjukkan angka 72,3% yang berarti sebesar 72.3% varian dari variabel dependen dapat dijelaskan oleh model. Ketepatan prediksi model ini dengan menggunakan sampel 68 bank mencapai 88.1%. Model berhasil memprediksi kebangkrutan 3 bank yang bangkrut pada tahun 2000 dengan menggunakan laporan keuangan tahun 1998. Model ini bersifat statis, sehingga apabila terjadi perubahan kebijakan perusahaan, pemerintah, lingkungan makro ekonomi dll, yang mempengaruhi laporan keuangan tentunya dapat membuat prediksi meleset. Jika trend rasio keuangan yang diperiksa cenderung konstan maka ketepatan prediksi akan meningkat. Model dirancang dalam keadaan krisis moneter dan bukan dalam keadaan normal sehingga penggunaan model ini untuk meramalkan probabilitas kebangkrutan bank harus dipertimbangkan secara bijaksana. Namun, penggunaan rasio keuangan sebagai variabel independen tentunya dapat manjadi tolak ukur yang lebih reliable dibandingkan dengan penggunaan nilai absolut tertentu. Model belum teruji keakuratannya untuk meramal kebangkrutan di masa yang akan datang, karena diperlukan banyak bank untuk membuktikannya dan dianjurkan tidak semata-mata menggunakan model ini untuk meramal kebangkrutan. Untuk meningkatkan penelitian dimasa yang akan datang adalah dengan multinomial logistic regression, mencari model matematis untuk mengakomodasi keadaan yang dinamis, penggunaan laporan keuangan yang lebih lengkap dan perhitungan faktor-faktor selain rasio keuangan yang lebih kompleks. |