Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Salah satu masalah besar yang dihadapi oleh perekonomian Indonesia dewasa ini adalah belum berfungsinya perbankan secara baik. Walaupun dana yang mengalir ke perbankan menunjukkan perkembangan yang berarti, namun perkembangan ini tidak diikuti oleh pengucuran kredit ke sektor riil secara memadai sesuai dengan skala kebutuhan. Loan to Deposit Ratio (LDR) perbankan masih jauh di bawah 50%. Walaupun LDR perbankan mengalami perbaikan, namun kredit ke berbagai sektor rill temyata tidak sepadan dengan peningkatan tersebut. Rendahnya pertumbuhan kredit yang disalurkan ke sektor industri manufaktur oleh berbagai pihak disebutkan sebagai akibat tingginya ketidakpastian (uncertainty) di sektor industri manufaktur. Pihak perbankan pada masa transisi seperti sekarang tidak berani mengambil risiko yang relatif tinggi bila mengucurkan kredit ke sektor riil, termasuk ke sektor industri manufaktur. Penelitian ini bertujuan untuk menemukan hubungan antara berbagai risiko kredit di sektor industri manufaktur dengan persentasi jumlah kredit dan persentasi kredit macet bank BUMN pada sektor industri manufaktur. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi masukan dalam merumuskan kebijakan dan program dalam pengembangan industri manufaktur nasional. Data dikumpulkan dengan menyebar kuisioner kepada pimpinan cabang bank 3 BUMN, Bank Mandiri, BNI dan BCA, yang beroperasi di DKI Jakarta. Dengan menggunakan analisa korelasi dan regresi, dengan bantuan SPSS 11.0, diperoleh persamaan linier, yang menghubungkan antara berbagai variabel risiko kredit dengan persentasi jumlah kredit dan kredit macet bank BUMN pada sektor industri manufaktur. Persamaan tersebut selanjutnya disimulasikan dengan menggunakan Crystal Ball, untuk memperoleh gambaran tentang besamya persentasi jumlah kredit dan persentasi kredit macet bank BUMN pada sektor industri manufaktur. Hasil penelitian menunjukan, persentasi kredit bank BUMN pada sektor industri manufaktur semakin membaik, berada pada kisaran 9,26 hingga 41,16 persen, dengan rata-rata dan standard deviasi masing-masing sebesar 24,82 dan 5,57 persen. Nilai ini meningkat dibanding persentasi total kredit perbankan nasional di sektor industri manufaktur yang mencapai 28.9 persen pada tahun 2003 lalu. Sedangkan persentasi kredit macet bank BUMN pada sektor industri manufaktur tergolong tinggi, berada pada kisaran 0,92 hingga 2,56 persen, dengan rata-rata dan standard deviasi masing-masing sebesar 1,76 persen dan 0,33 persen. Variabel risiko yang signifikan mempengaruhi pertumbuhan kredit di sektor industri manufaktur adalah kualitas hubungan perusahaan penerima kredit dengan berbagai pihak, perhitungan biaya, proyek neraca keuangan beberapa periode, dan kemudahan penjualan. Sedangkan variabel risiko yang signifikan mempengaruhi kredit macet di sektor industri manufaktur adalah legalitas perusahaan, kebutuhan investasi dan peraturan pemerintah setempat. Berdasarkan lokasi operasional bank BUMN pemberi kredit, dibanding wilayah lainnya, bank BUMN yang berada di wilayah Jakarta Utara memberikan porsi kredit terbesar sekaligus persentasi kredit macet paling kecil pada sektor industri manufaktur. Sedangkan berdasarkan group bank BUMN pemberi kredit, bank Mandiri yang fokus pada kredit korporasi memiliki persentasi kredit industri manufaktur yang terbesar sekaligus persentasi kredit macet terkecil pada sektor industri manufaktur."

"Sukses dan gagal bayar adalah hal yang pasti terjadi di dalam perusahaan pembiayaan. Untuk memaksimalkan keuntungan bagi perusahaan adalah dengan memaksimalkan resiko dari gagal bayar atau default. Salah satu cara untuk melakukan penelitian untuk memaksimalkan resiko dari gagal bayar adalah dengan analisa survival yang dikembangkan oleh David Roxbee Cox (1972). Analisa survival bisa digunakan untuk membuat permodelan untuk waktu gagal bayar atau default dari hutang. Pada penelitian ini akan diuji coba aplikasi dari survival analysis untuk permodelan default pada sejumlah data dari nasabah kredit perusahaan pembiayaan sepeda motor. Hasil penelitian dari data yang ada dapat menunjukan variable yang signifikan terhadap survival dan analisa survival kompetitif untuk memprediksi gagal bayar atau default dengan perbandingan menggunakan regressi di dalam masing-masing variable."

"Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengelolaan risiko kredit pada perusahaan Peer-to-Peer P2P Lending di bidang pertanian dengan studi kasus AgriFund. Penelitian ini terlebih dahulu meneliti mengenai persepsi AgriFund terhadap risiko kredit, kemudian akan dibahas mengenai proses manajemen risiko kredit pada AgriFund. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif dengan pendekatan studi kasus pada perusahaan P2P Lending yang bergerak di bidang pertanian. Data dikumpulkan melalui wawancara mendalam kepada pihak-pihak yang ada pada perusahaan AgriFund. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa risiko kredit menurut AgriFund adalah risiko ketika pembiayaan atau kredit yang diberikan kepada peminjam dana tidak dapat dikembalikan, adanya ketidaksesuaian antara ekspektasi dengan hasil yang ada, dan adanya ketidaksesuaian waktu pengembalian dan jumlah yang dikembalikan kepada pemberi pinjaman. Terdapat 8 delapan faktor risiko kredit yang diidentifikasi, diukur, dan ditangani pada masing-masing risiko yang dilakukan oleh AgriFund.

---

The purpose of this study is to analyze credit risk management in the peer to peer lending company in agricultural sector. It uses a qualitative method with case study approach in AgriFund. Through in depth interviews, this research first examines AgriFund's perceptions of credit risk and then discusses the credit risk management process in AgriFund.

The findings show that AgriFund's perceive credit risk to arise when borrowers experience defaults and fail to honor their obligation when there is a mismatch between expectations and results, and a mismatch between of payback time and the amount paid back to the creditors. There are eight credit risk factors identified, measured, and treated by AgriFund. "

"Risiko kredit adalah salah satu risiko yang dihadapi KPEI sebagai central counterparty di pasar modal Indonesia. Risiko kredit tersebut muncul karena adanya penyelesaian hak dan kewajiban Anggota Kliring (AK) ke KPEI, sehubungan dengan transaksi yang dilakukan di BEI. Salah satu rekomendasi dari BIS dan IOSCO, KPEI harus dapat mengelola risiko kredit terkait adanya kemungkinan kegagalan anggotanya. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur dan menghitung risiko kredit (expected loss) AK menggunakan Factor Model yang diimplementasikan KPEI sebelum Juni 2012 dan Risk-Based Model yang diimplementasikan setelahnya dan kemudian membandingkannya. Juga dilakukan perhitungan risiko tambahan (unexpected loss) AK dengan menggunakan metode stress testing. Data yang digunakan adalah data penyelesaian hak dan kewajiban seluruh AK tanggal transaksi 25, 28 dan 29 Mei 2012 yang belum diselesaikan pada tanggal 30 Mei 2012. Penelitian ini menunjukkan bahwa pengukuran risiko (expected loss) dalam kondisi pasar normal dengan metode Risk-Based Model memberikan nilai yang lebih kecil dibandingkan dengan metode Factor Model. Sedangkan untuk risiko dalam kondisi pasar stress (unexpected loss), 73% dari 113 AK yang diteliti mengalami tambahan risiko kredit terhadap KPEI.

---

Credit risk is one of the risks faced KPEI as a central counterparty in Indonesia's capital market. Credit risk arises due to the completion of the rights and obligations of the Clearing Member (CM) to KPEI. One of the BIS and IOSCO?s recommendations, KPEI should be able to manage credit risk related to a possible failure of its members. This study aims to measure and calculate the CM's credit risk (expected loss) using Factor Model implemented before June 2012 and the Risk-Based Model implemented afterwards and then compare them. Also performed the calculation of the additional risk (unexpected loss) using stress testing. The data used is the completion of the rights and obligations of data throughout the transaction date AK 25, 28 and May 29, 2012 that have not been settled on May 30, 2012. This study shows that the measurement of risk (expected loss) under normal market conditions by the of Risk-Based Model method gives a smaller value than Factor Model method. As for the risk in the stress market conditions (unexpected loss), 73% of 113 CMs have studied additional credit risk to KPEI."

"Laporan magang ini memberikan gambaran mengenai proses pengawasan dan pengelolaan risiko kredit pada Bank H Indonesia khususnya dalam aktivitas pemberian fasilitas kredit kepada nasabah korporasi. Laporan magang ini juga menjelaskan bagaimana proses sebuah entitas untuk dapat menjadi nasabah korporasi di bank sampai pada proses pengajuan fasilitas kredit. Selanjutnya penulis juga akan membahas mitigasi risiko kredit yang dilakukan oleh Divisi Credit Operations, yakni tempat dimana penulis melakukan magang. Penulis berkesimpulan bahwa pengawasan dan pengelolaan risiko kredit di Bank H Indonesia secara umum sudah baik.

---

This internship report provides an overview of control and management of credit risk at Bank H Indonesia, especially on the activity of granting credit facility to corporate customers. In addition, this internship report also describes the process of how an entity can become a bank’s corporate customer up to the process of proposing a credit facility. Furthermore, the author also discusses the mitigation of credit risk performed by Credit Operations Division, the place where the author did the internship. At the end, the author concludes that the control and management of credit risk at Bank H Indonesia is already good in general."

"Revitalisasi adalah suatu program besar PT. Jakarta Industrial Estate Pulogadung (PT.JIEP) yang dicanangkan berdasarkan hasil studi Lembaga Manajemen Universitas Indonesia sejak tahun 1994 yang di prakarsai oleh DR. Dorodjatun Kuntjoro Jakti dengan pertimbangan adanya KEPPRES Nomor 53 tahun 1989 mcngenai munculnya pengusaha swasta di bidang Kawasan Industri sehingga PT. JIEP harus meningkatkan kualitasnya agar dapat menang dalam persaingan. Revitalisasi Kawasan Industri Pulogadung (KIP) merupakan pencanangan penyempurnaan Tata Ruang, perbaikan sarana prasarana, pengembangan atau pembangunan produk baru di KIP yang meliputi areal pcngelolaan seluas ± 500 hektar. Beberapa produk yang telah dikembangkan antara lain Bangunan Pabrik Siap Pakai (BPSP), Sarana Usaha Industri Kecil (SUIK), Transit Ware House (TWH), Pergudangan, Perkantoran dengan berbagai tipe dan ukuran, adalah dalam bentuk ruang atau tempat yang dapat disewa bagi para investor (pengusaha), selain itu masih ada produk lain yaitu penjualan Tanah Kapling Industri (TKI) dan Real Estate.Dalam rangka mempertahankan usahanya PT. JIEP telah mengeluarkan kebijakan untuk membatasi penjualan tanah kapling dengan meningkatkan pendapatan usaha melalui optimalisasi dari sewa hunian yang masih tersedia. Permasalahan yang terjadi adalah adanya ketidakpastian yang tidak atau belum terdeteksi pada proses pemasaran sehingga menyebabkan tidak tercapainya tingkat hunian sesuai yang direncanakan.Metode Manajemen Risiko pada proses pemasaran diharapkan dapat menjadi salah satu alat untuk mengatasi permasalahan diatas, Manajemen Resiko pada akhirnya dapat digunakan secara sistematis untuk perumusan berbagai kebijakan manajemen, prosedur dan lainnya dalam proses pemasaran bernilai tambah tinggi. Tesis ini dimulai dengan penetapan konteks, identifikasi risiko, analisa risiko, evaluasi risiko, dan dalam proses pemasaran.Penelitian yang dilakukan terhadap 30 sampel antara tahun 1997 - 2001 telah menyediakan 19 variabel bebas yang mewakili kualitas Faktor Risiko dan 1 variabel terikat yaitu Occupancy Rare. Dari hasil analisa regresi terhadap sampel dan variabel diatas yang dibantu dengan program SPSS versi 1.1, diperoleh 2 variabel penentu untuk model persamaan linier yaitu : "Penentuan Lokasi yang tepat dan strategis" dengan R2 sebesar 52.5% dan "Lingkungan Sekitar yang aman dan nyaman" dengan R2 sebesar 38.7% dengan pengaruh positif pada Occupancy Rate Ruang sewa di KIP. Dengan bantuan Simulasi Monte Carlo, Tingkat Hunian waktu yang tersingkat diketahui < 1 Tahun (Risk) sedangkan terpanjang > 6 Tahun (Opportunity)."

"Fungsi utama dari perbankan di Indonesia adalah menyalurkan dana kepada masyarakat berupa kredit. Dalam menjalakan fungsi tersebut perbankan haruslah mengambil risiko untuk mempertahankan keuntungan mereka dan untuk memenuhi peran mereka dalam perekonomian. Salah satu yang perlu dilakukan oleh bank adalah untuk mengatur manajemen risiko tersebut agar dapat mengover risiko kredit tersebut. Kredit Small Medium Enterprise merupakan salah satu segmen kredit yang merupakan pasar potensial tinggi untuk industri jasa keuangan, terutama bank untuk menyediakan akses ke pembiayaan. Hingga saat ini, metode yang sering digunakan untuk mengukur risiko kredit adalah dengan menggunakan metode yang mengacu pada ketentuan Bassel II. Penelitian ini menggunakan metode CreditRisk+ untuk mengukur risiko kredit Small Medium Enterprise di PT. Bank Mandiri (Persero) Tbk selama periode Januari 2016 sampai Desember 2018. Metode ini menghasilkan nilai expected loss, unexpected loss, dan economic capital. Dalam penelitian ini digunakan backtesting dan validasi menggunakan Loglikehood Ratio (LR) tes dan mendapatkan hasil metode CreditRisk+ cukup valid untuk mengukur risiko kredit.

---

The main function of banks in Indonesia is to channel funds to the public in the form of credit. In carrying out these functions banks must take risks to maintain their profits and to fulfill their role in the economy. The important thing to do by banks is to manage risk management to cover credit risk. Small Medium Enterprise loans are one of the credit segments which is a high potential market for the financial services industry, especially banks to provide access to financing. Nowadays, the method often used to measure credit risk is to use a method that refers to the provisions of Bassel II. This study uses the CreditRisk + method to measure the risk of Small Medium Enterprise credit at PT. Bank Mandiri (Persero) Tbk during the period of January 2016 to December 2018. This method produces expected loss, unexpected loss, and economic capital. In this study used backtesting and validation using the Loglikehood Ratio (LR) test and getting the results of the CreditRisk + method is valid for measuring credit risk."