ANALISIS TINGKAT KESEHATAN PERBANKAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE CAMEL PADA BANK YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA TAHUN 2013 - 2015
Author (Penulis)
EVA KHOIRUN NASIKHAH
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Author Identity (NPM)
12.1.02.01.0273
Abstract
Eva Khoirun Nasikhah : Analisis Tingkat Kesehatan Perbankan dengan Menggunakan Metode CAMEL Pada Bank Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Periode 2013 – 2015, Skripsi, Akuntansi, FE UN PGRI KEDIRI, 2016
Kata kunci : Tingkat Kesehatan Bank, Metode CAMEL, Analisis Diskriminan
Perbankan merupakan lembaga keuangan yang sangat penting perannya dalam kegiatan ekonomi. Menghadapi persaingan di bidang perbankan yang makin ketat, kepercayaan dari masyarakat dalam pengelolaan keuangan bisnisnya, kepentingan akan pengukuran tingkat kesehatan bank perlu dilakukan oleh pihak bank. Salah satu sumber yang dapat digunakan adalah dengan menganalisis laporan keuangan bank. Untuk menganalisis laporan keuangan perbankan umumnya digunakan lima aspek penilaian yaitu CAMEL (Capital, Asset Quality, Management, Earnings, Liquidity).
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah variabel-variabel CAMEL yang terdiri dari CAR, NPL, NPM, ROA, BOPO, dan LDR merupakan variabel yang dapat membedakan status tingkat kesehatan bank, serta apakah terdapat variabel yang merupakan faktor dominan dalam menjelaskan status tingkat kesehatan bank. Dalam penelitian ini digunakan model Analysis Discriminant.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel-variabel yang terdiri dari CAR, NPL, NPM, ROA, BOPO, dan LDR merupakan variabel yang membedakan status tingkat kesehatan bank. Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan diskriminan dengan metode Test of equality of group means bahwa variabel CAR, ROA, dan BOPO berpengaruh dalam membedakan status tingkat kesehatan bank, sedangkan variabel NPL,NPM,dan LDR tidak berpengaruh dalam membedakan status tingkat kesehatan bank. Hasil pengujian lainnya pada metode Canonical discriminant function coefficients menunjukkan bahwa variabel ROA adalah variabel yang paling dominan untuk membedakan status tingkat kesehatan bank.