Yunita Try Ambarwati
Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Semarang, Semarang

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

ANALISIS PREDIKSI KEBANGKRUTAN BANK SWASTA NASIONAL YANG TERDAFTAR DI BEI (Periode Tahun 2015 – 2019) Siti Khayatun; Yunita Try Ambarwati
BISMA: Jurnal Bisnis dan Manajemen Vol 16 No 3 (2022)
Publisher : Jurusan Manajemen Fakultas Ekonomi dan Bisnis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.19184/bisma.v16i3.36745

Abstract

Penelitian ini membahas mengenai kebangkrutan perbankan pada Bank Swasta Nasional Devisa yang terdaftar pada Bursa Efek Indonesia (BEI). Penelitian ini dilatarbelakangi oleh banyaknya masyarakat yang menggunakan jasa perbankan sebagai alat pembayaran. Untuk itu bank harus selalu dalam keadaan sehat agar mampu menjalankan fungsinya dengan baik dan terhindar dari kebangkrutan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode kuantitatif. Jumlah populasi sebanyak 44 bank yang terdaftar di BEI tahun 2015 – 2017. Sampel yang diambil sebanyak 17 bank swasta nasional devisa. Variabel dependen dalam penelitian ini adalah kesehatan bank. Sedangkan variabel independent yang digunakan dalam penelitian ini adalah CAR, NPL, ROE, ROA, LDR, dan BOPO. Metode pengumpulan data menggunakan metode sekunder. Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah Regresi Linear Berganda dengan menggunakan software SPSS 23. Hasil menunjukkan variabel CAR tidak berpengaruh signifikan terhadap kebangkrutan bank dengan nilai signifikan 0,079. Variabel NPL berpengaruh terhadap kebangkrutan bank dengan nilai signifikan 0,019. Varianel ROE tidak berpengaruh secara signifikan terhadap kebangkrutan bank dengan nilai signifikan 0,644. Variabel ROA berpengaruh terhadap kebangkrutan bank dengan nilai signifikan 0,019. Varianel LDR tidak berpengaruh secara signifikan terhadap kebangkrutan bank dengan nilai signifikan 0,580. Variabel BOPO berpengaruh terhadap kebangkrutan bank dengan nilai signifikan 0,037