Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian ini mengkaji distribusi dan sebaran peluang dari durasi kejadian waktu dari mulai kredit diberikan kepada debitur hingga terjadinya kredit bermasalah (default) dan menjelaskan karakteristik atau faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi risiko terjadinya default. Hasil penelitian ini dapat digunakan oleh PT Bank ABC Tbk untuk memperkuat pengendalian risiko kredit dan strategi yang efektif dalam pemasaran Kredit Salary Based PT Bank ABC Tbk. Metode Survival Analysis yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode non parametrik Kaplan Meier dan metode semi parametrik Cox Proportional Hazard. Hasil Penaksiran dengan metode Kaplan Meier digunakan untuk mengetahui sebaran time to default debitur Salary Based sejak kredit diberikan. Sedangkan metode Cox Propotional Hazard digunakan untuk menjelaskan karakteristik dari debitur yang dapat mempengaruhi terjadinya default. Sampel data yang digunakan adalah debitur Kredit Salary Based yang direalisasikan pada bulan Desember 2015 dan mulai diamati dari bulan Januari 2016 sampai dengan bulan Desember 2018 dengan kategori peminjam masih aktif bekerja. Hasil penaksiran menggunakan metode Kaplan Meier menunjukan bahwa peminjam Kredit Salary Based mulai mengalami default pada bulan ke empat sejak kredit tersebut diberikan dan terus mengalami peningkatan hingga akhir pengamatan. Hasil penaksiran menggunakan Metode Cox Proportional Hazard menunjukkan bahwa karakteristik atau faktor-faktor demografi yang mempengaruhi terjadinya default adalah wilayah domisili, tingkat pendidikan, usia, status pernikahan, status kepegawaian, dan tingkat penghasilan. Sedangkan karakteristik produk yang mempengaruhi terjadinya default adalah jangka waktu kredit.

---

This study examines the distribution of opportunities for the duration of the event from the time credit is given to the debtor to the occurrence of nonperforming loans (default) and explains the characteristics or factors that influence the risk of default. The results of this study can be used by Bank ABC to strengthen credit risk control and develop an effective strategy for marketing the bank’s salary-based credit. The survival analysis methods used in this research are the Kaplan-Meier nonparametric method and the semiparametric Cox proportional hazard method. Assessment results using the Kaplan-Meier method are used to determine the time to default distribution of salary-based debtors since the credit was given. The Cox proportional hazard method is used to explain the characteristics of the debtor that can affect the occurrence of default. The data sample of salary-based credit debtors who were actively employed was realized in December 2015 and observed between January 2016 and December 2018. The Kaplan-Meier method results show that the salary-based credit borrowers began to experience default in the fourth month since the credit was given and continued to increase until the end of the observation. The Cox proportional hazard method results show that the demographic characteristics that influence the occurrence of default are domicile area, education level, age, marital status, employment status, and income level. Meanwhile, a product characteristic that affects the occurrence of default is the credit period"

"ABSTRAKPenelitian ini menjelaskan bagaimana survival analisys menggunakan regresi Cox Proportional Hazard dapat dipakai untuk menganalisis sebaran time to default debitur kredit mikro Bank XYZ berdasarkan karakteristik demografis debitur dan karakteristik produk. Terhadap sebaran tersebut menggunakan metode analisis non-parametrik khususnya point estimation dapat diestimasi karakteristik debitur yang mempunyai waktu survive terbaik yakni debitur di wilayah Kabupaten Indramayu, jenis kelamin wanita, pendidikan akhir SD, bidang usaha perdagangan besar dan eceran, status pernikahan janda/duda serta penghasilan.

---

ABSTRACT This study explains how survival analisys using Cox Proportional Hazard regression can be used to analyze the distribution of time to default of micro credit debtor in Bank XYZ based on debtor demographic characteristics and product characteristics. Against the distribution using non parametric analytical methods, especially point estimation can be estimated the characteristics of the debtor who has the best survive time that is the debtor in Indramayu District, female gender, final education of elementary school, major trade and retail business, marriage widow widower status and income "

"Produk Kredit Pemilikan Rumah (KPR) dari Bank ABC Tbk merupakan salah satu fasilitas kredit yang berkontribusi sebesar 60,2% terhadap pencapaian target kredit konsumer pada akhir tahun 2014. Untuk dapat meningkatkan penyaluran fasilitas KPR diperlukan strategi pemasaran dengan tetap memperhatikan mitigasi risikonya. Risiko yang menjadi perhatian utama adalah risiko terjadinya default. Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk memitigasi risiko adalah dengan mengetahui sebaran peluang terjadinya default dari debitur. Sehingga dapat dibentuk early warning system terjadinya default. Sedangkan untuk menyusun strategi pemasaran yang tepat dapat mempertimbangkan karakteristik dari debitur yang mempunyai riwayat pembayaran cicilan lancar (survive).Pada penelitian ini digunakan analisis survival terhadap data debitur yang menerima fasilitas KPR selama periode 1 Januari 2009 sampai dengan 31 Desember 2014. Diharapkan hasil penelitian ini dapat menunjang pertumbuhan produk KPR tersebut. Metode pengamatan yang digunakan menggunakan metode non parametrik dan semi parametrik. Melalui metode non parametrik Kaplan Meier, peluang debitur survive mulai turun pada bulan ke enam. Peluang tersebut akan turun semakin besar pada bulan ke delapan sampai dengan lima puluh tujuh sejak diterimanya kredit yaitu sebesar 94,5% sampai dengan 99%. Sedangkan dengan metode non parametrik Nelson Aalen, peluang pembayaran lancar akan menjadi default sesaat adalah sebesar 0,091%. Dengan menggunakan metode semi parametrik Cox Proportional Hazard, karakteristik debitur dan karakteristik produk yang mempengaruhi terjadinya default adalah jenis pekerjaan, wilayah tempat tinggal, tingkat pendidikan akhir, jangka waktu kredit, status pernikahan, jumlah penghasilan per bulan, jenjang jabatan dan jenis kendaraan.

---

House Ownership Loan (KPR) is one of Bank ABC's mortgage facilities that contributed 60.2% to consumer's credit achievement at the end of 2014. In order to increase the distribution of this mortgage facility, a marketing strategy is needed, but still taking into consideration the mitigation of potential risks. One of the major risk concerned is the risk of default. One of the way to mitigate this risk is to determine the distribution of the probability of a default by the debtor. This can in turn be used to establish an early warning system in the case of a default. Meanwhile, to prepare the right marketing strategy, one can consider the characteristics of debtors by their history of smooth or on time mortgage payments (survive).

This study uses survival analysis of the data from debtors who obtained mortgage facilities(loans) during the period of January 1, 2009 up to December 31, 2014. It is expected that the results of this study can help understand and support the growth of the mortgage product. The observation methods used are non-parametric and semi-parametric methods. With the nonparametric Kaplan-Meier method, the debtor's probability to survive starts to fall in the sixth month. These probability decreases further in the eighth up to fiftyseventh month from when the credit is received, in the amount of 99% down to 94,5%. Where as, using the non-parametric methods of Nelson Aalen, the probability that a smooth payment will change to a temporary default is 0.091%. By using the semi-parametric method of Cox Proportional Hazard, the debtor's characteristics and product's characteristics that influence the occurrence of default are the type of work, region of residence, education level, the credit period, marital status, amount of income per month, the social hierarchy and the type of vehicle."

"Studi ini secara umum ingin mengkaji tingkah laku ketahanan seorang debitur Kredit Pemilikan Rumah (KPR) di bank ABC,Tbk terhadap risiko kredit macet dengan karakteristik-karakteristik yang menjelaskannya. Secara khusus studi ini mempelajari distribusi survival waktu hingga default dari kontrak-kontrak KPR dan mengkaji karakteristik demografi dan karaktereristik pinjaman debitur yang dapat menjadi penjelas risiko default kontrak-kontrak KPR di bank ABC,Tbk. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh debitur KPR yang fasilitas kreditnya pada saat awal masa studi masih tercatat pada bank ABC, Tbk sedangkan sampel sebanyak 505 debitur, diambil secara acak dari populasi. Debitur yang dijadikan anggota sampel adalah debitur yang fasilitas kredit KPRnya belum mengalami macet (default) tetapi menurut catatan bank ABC, Tbk, sudah diklasifikasikan sebagai pinjaman bermasalah. Dari setiap anggota sampel debitur akan diamati perkembangan status kolektibilitas pinjamannya dari bulan Agustus 2003 sampai dengan bulan Agusius 2005. Skema pengamatan yang dipakai untuk mengamati data usia kontrak saat macet adalah skema penyensoran kanan dan pemancungan kiri.Hasil penaksiran dengan metode non-parametrik, mengindikasikan bahwa secara umum sebuah kontrak KPR di bank ABC,Tbk akan mengalami macet (default) 8 bulan sampai 52 bulan sejak kredit dikucurkan. Diperkirakan sebanyak 99% dari seluruh pinjaman KPR yang kontraknya masuk dalam bulan yang sama belum mengalami default 8 bulan kedepan sejak awal kontrak. Sedangkan 57% dari seluruh kontrak yang masuk pada bulan yang sama, diduga tidak akan macet 52 bulan atau lebih sejak awal kontrak. Berdasarkan taksiran fungsi hazard kumulatif, diperkirakan 1,24% dari seluruh pinjaman KPR yang belum mengalami default selama waktu tertentu sejak awal masa kontrak, akan mengalami default dalam periode yang singkat dimasa depan.Hasil penaksiran dengan metode semiparametrik, mengindikasikan bahwa usia debitur, besarnya nominal kredit dan pendidikan terakhir debitur pada saat awal kontrak merupakan faktor-faktor yang menerangkan risiko macet sebuah kontrak KPR. Masing-masing faktor risiko di atas secara cateris paribus signifikan menentukan risiko macet sebuah kotrak KPR dengan derajat relatif yang berbeda-beda. Model proporsional hazard yang melibatkan faktor risiko usia debitur pada saat awal kredit, besarnya nominal kredit dan pendidikan terakhir pada saat awal kredit secara statistik valid untuk kegunaan prediksi meskipun terdapat satu atau dua observasi yang kemungkinan terkategori sebagai pencilan, yang dilibatkan dalam proses penaksiran model.Beberapa implikasi praktis yang bisa dikemukakan dari studi ini antara lain: pertama; untuk mengurangi risiko macet dari KPR perlu dilakukan segmentasi pasar kredit yang mempertimbangkan potensi risiko dan keuntungan berdasarkan karakteristik demografi dan karakteristik kontrak debitur yang signifikan dalam penelitian ini. Kedua, bank ABC,Tbk diharapkan dapat meninjau kembali penentuan scoring bagi karakteristik demografi dan karakteristik pinjaman debitur.

---

This research, generally, studies the endurance behavior of a debtor of housing loan (KPR) in ABC bank, ltd. to default risk along with its explanatory characteristics. This research, specifically, studies time survival distribution to default of KPR contracts and studies demographic characteristics and debtor's loan characteristics which can explain default risk of KPR contracts in ABC bank, ltd. The population of this research is all KPR debtors who have loan in the bank in the beginning of this study. Meanwhile, there are 505 samples taken randomly out of the population. The samples are debtors without default housing loan (KPR) but classified into bad debts by ABC bank, ltd. Each sample will be examined the status of its collectivization capability from August 2003 to August 2005. The observation scheme used to learn the data of contract time is right censor and left diverge.

Value gained, using nonparametric method indicates that generally a KPR contract in ABC bank, ltd. will be default for the period of 8 months to 52 months after the KPR contract is approved. It is assumed that 99% of all housing loans (KPR) approved in the same month has not been default for the period of 8 months after the contract is approved. Meanwhile, 57% of all contracts which are approved in the same month is assumed that they will not be default for the period of 52 months after the contract is approved. Based on the estimation of cumulative hazard function, it is assumed that 1,24% of all housing loan contracts (KPR) which have not been default for the certain period after the contract is approved will be default for a short period after the contract is approved.

Value gained, using semi-parametric method indicates that debtor's age, the amount of loan and the highest level of education of debtors at the time the contract is approved are factors that explain the default risk of KPR contract. Each risk factor above, cateris paribus, significantly determines relatively different degree of default risk of KPR contract. Proportional hazard model which includes the age of debtors when the contract is approved, the amount of loan and the highest level of education of debtors when the contract is signed are statistically valid for making prediction although there might be one or two observation categorized as exception, involved in the process of prediction model.

This study reveals some practical results as follows: first, to reduce the default risk of housing loan, ABC bank, ltd. needs to make segmentation in term of credit market by considering possible risk and profit based on demographic characteristics and contract characteristics of the debtors. Second, ABC bank, ltd. is expected to review scoring system for demographic and loan characteristics of the debtors."

"Harga pokok produksi merupakan hal yang sangat penting untuk menghitung harga jual dan laba rugi perusahaan. PT. ABC bergerak sebagai distributor utama bahan baku PT. XYZ. Penelitian ini membantu PT. ABC menentukan Harga Pokok Produksi yang lebih akurat untuk menentukan harga jual yang tepat dengan metode tradisional dan TD-ABC. Metode tradisional membagi rata alokasi biaya tenaga kerja langsung dan overhead kepada setiap produk berdasarkan jumlah unit yang diproduksi dan menghasilkan perhitungan yang kurang akurat. Metode TD-ABC menghasilkan alokasi tenaga kerja langsug dan biaya overhead yang lebih akurat dengan menghitung setiap aktivitas yang memiliki nilai tambah dan waktu proses produksi setiap jenis produk. TD-ABC menunjukkan produk sederhana memiliki alokasi biaya overhead lebih kecil dibanding produk yang rumit proses produksinya sehingga undercosting atau overcosting dapat diminimalisir.

---

Cost of Goods Manufactured is a very important thing to calculate the selling price and profit and loss of a company. PT. ABC as the main distributor of PT. XYZ. This research helps PT. ABC determine the Cost of Goods Manufactured which is more accurate to determine the right selling price with traditional methods and TD-ABC. The traditional method alocate the same value of direct and overhead labor costs for each product based on the number of units needed and provide less accurate calculations. The TD-ABC method provide more accurate direct labor and overhead costs by alocating the costs into each activity that has added value and the production process time for each type of product. TD-ABC shows that simple products have a smaller overhead allocation than products that are complicated in the production process so that undercosting or overcosting can be minimized."

"ABSTRAKMemasuki dekade tahun 2000 industri jasa pembiayaan di Indonesia semakinberkembang pesat, karena lcebutuhan masyarakat akan alat transportasi yang praktis danmurah semakin tinggi. Sehingga perusahaan pembiayaan dituntut untuk dapatmenyesuaikan diri dengan kebutuhan masyarakat terhadap pelayanan jasa keuangan yangsangat kompleks. Penulis melakukan penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruhIncome, Age, Marital Status, Down Payment, Tenor don Interest terhadap kemungkinantegjadinya kredit gagal bayar, sehingga perusahaan pembiayaan melalui analisis kreditnyadapat mengidentifikasi konsu.men~konsumen yang layak untuk diberikan kredit agardapat meruinimalisir texjadinya gagal kredit.Pengujian dalam peneiitian dilakukan dengan menggunakan metode analisis logit denganmengambil data konsumen PT. ABC yang melakukan kredit sepeda motor sebanyak14,718 konsumen. Hasil dari penelitian ini rnenunjukkan Income, Age, Marital Status,Interest, Age terhadap Income, Income terhadap Marital Status, Age terhadap Incometerhadap Marital Status, DP terhadap Income dan Income terhadap Tenor signifikanterhadap kemunglcinan tenjadinya status kredit gagal bayar. Dari seluruh variabel iniIncome mempakan bagian terpenting dalam kredit dan pengaruh ketidakpastian di masayang akan datang sangat mempengaruhi konsumen terhadap kemungkinan default.

---

AbstractEntering the decade of 2000 financial services industry in Indonesia growingrapidly, because many people needs a practical transportation and low cost. Financingcompanies are required to be able to adjust to the needs of the communityof financial services that are complex. The Purpose of this paper is to understand theinfluence of Income, Age, Marital Status, Down Payment, Tenor and Interest on thestatus of credit failed to pay, so the company through financial analysis can identify theconsumer credit-worthy consumers who are given credit for in order to theoccurrence of failed credit.Logit analysis method was used in this study with the data consumers takes from PT.ABC is doing a motorcycle loan as 14,718 customers. Results from this research indicateIncome, Age, Marital Status, Interest, Age by Income, Income by Marital Status, Age byIncome by Marital Status, DP by Income dan Income by Tenor of a significant effect onthe status of credit failed to pay. From the all variable Income is the most important to getloan and the influence of uncertainty in the future greater influence on the consumer failsto pay the loans."

"Tesis ini membahas tentang probabilitas nasabah KPR Pt Bank xyz Tbk,untuk mengalami status NPL.(kolektibilitas 3-5 dalam tiga tahun pertama kredtnya.Jangka waktu tiga Tahun ke 2 sampai tahun ke-3 dari kreditnya.Sehubungan dengan data yang imbalance. dimana kondisi NPL,sangat kecil dan nilai variabel Y adalah kualitatif, maka metode yang digunakan untuk mengukuran dengan kurva lift."

"ABSTRAKBank memiliki fungsi untuk menghimpun dan menyalurkan dana masyarakat. Untuk menghimpun dana masyarakat, maka diperlukan rekening sebagai sarana penampungan dana tersebut. Proses pembukaan rekening di Bank ABC menuai banyak keluhan dari customer terkait dengan lamanya proses pembukaan rekening tersebut. Apabila hal ini tidak diperbaiki, maka akan berdampak terhadap bisnis Bank ABC secara keseluruhan. Untuk mendapatkan proses pembukaan rekening yang lebih cepat, akurat dan dengan biaya yang lebih murah, maka diperlukan perubahan proses bisnis secara radikal. Dalam penelitian ini, dilakukanlah analisis perubahan proses bisnis dengan menggunakan metode DMAIC. Setelah diperoleh akar permasalahan, maka bisnis proses yang baru dirancang dengan perubahan mendasar yang berbasis teknologi informasi, yaitu dengan menggunakan teknologi e-KTP sebagai solusi dalam proses pembukaan rekening. Setelah dilakukan Business Process Reengineering dengan Berbasis teknologi Informasi, maka diperoleh proses pembukaan rekening yang lebih cepat, akurat serta dengan biaya yang lebih murah.

---

ABSTRACTThe Bank has a function to collect and disburse public funds. To collect public funds, an account is required as a means of holding these funds. The opening account process at Bank ABC reap many complaints from customers related to the duration of the opening account process. If this process is not improved, it will have a bad impact to the whole business on the ABC Bank. To get a faster, more accurate and cost effective account opening process, radical business process changes are needed. In this research, an analysis of business process changes is done using DMAIC method. Having obtained the root of the problem, the new business process is designed with fundamental changes based on information technology, namely by using e KTP technology as a solution in the opening account process. After doing Business Process Reengineering with Information Technology based, then we have the opening account process which more quickly, accurate and with cheaper cost. "

"Studi ini mengkaji distribusi dan sebaran peluang dari durasi kejadian waktu saat awal dimulainya kredit hingga terjadinya kejadian pelunasan kredit dipercepat (prepayment) dan menjelaskan karakteristik atau faktor-faktor apa saja yang dapat mempengaruhi risiko terjadinya prepayment. Sampel dalam penelitian ini adalah debitur KKB Motor dan Mobil dari sebuah perbankan swasta di Indonesia dengan periode pengamatan adalah antara tahun 2017-2019. Hasil penaksiran dengan metode parametrik Accelerated Failure Time (AFT) - distribusi Weibull menyatakan bahwa diperkirakan terdapat peluang terjadinya prepayment oleh debitur sejak awal mulai kredit. Dapat diperkirakan probabilitas sebesar 50% dari debitur KKB Motor dan mobil akan mengalami prepayment setelah 21 bulan dan 24 bulan sejak periode awal pengajuan kredit, dan nilai taksiran semakin meningkat dimana setelah bulan ke 44 dan 68, taksiran probabilitas seorang debitur yang akan mengalami prepayment sebesar >99%. Hasil penaksiran dengan metode yang sama menyatakan bahwa faktor jangka waktu kredit, plafond kredit, pekerjaan, penghasilan, jenis kelamin, status perkawinan, usia dan jenjang pendidikan berpengaruh terhadap keragaman waktu hingga terjadinya prepayment KKB Motor. Sedangkan selain faktor yang telah disebutkan, tambahan faktor wilayah tempat tinggal juga mempengaruhi keragaman waktu prepayment KKB Mobil.

---

This study assesses the distribution of probability time to prepayment and also explains the characteristics or factors that can affect the prepayment risk. The samples in this study are Motor Vehicle Loan Financing debtors from a private bank in Indonesia with the observation period between 2017-2019. The results of the estimation using the parametric method of Accelerated Failure Time (AFT) - Weibull distribution state that it is estimated that there is an opportunity for prepayment by the debtor from the initial credit. It can be estimated that the probability of 50% of Motorcycle and Car Loan Financing Debtor will have prepayments after 21 months and 24 months since the initial credit application period, and after the 44th and 68th months, the estimated probability of a debtor will have prepayments is> 99%. The results of the assessment using the same method state that the factors of tenor, credit limit, job, income, gender, marital status, age, and education level have an effect on the variation in time until the Motorcycle Loan Financing prepayment occurs. Meanwhile, in addition to the factors already mentioned, the additional factor of the area of residence also affects the variation in the prepayment time for the Car Loan."

"Tesis ini mengestimasi peluang lapse nasabah yang mempunyai polis untuk produk asuransi berjangka lini usaha agency pada PT Asuransi XYZ. Penelitian ini menggunakan data dalam kurun waktu 1 Januari 2013 sampai dengan 31 Desember 2017 dengan menggunakan truncated dan sensor kanan. Metode penelitian yang digunakan adalah metode non parametrik dan parametrik. Untuk metode non parametrik, peneliti menggunakan metode Kaplan Meier dan Nelson Aalen, hasil yang diperoleh menggunakan kedua metode ini tidak berbeda jauh dimana tingkat lapse pada tahun pertama lebih besar dibandingkan dengan tahun-tahun berikutnya yang mana pada tahun pertama didapatkan tingkat lapse sebesar 59% pada tahun pertama, 3,7% pada tahun kedua dan menurun seterusnya. Metode parametrik stepwise selection diperoleh distribusi dari data adalah distribusi Weibull dan diperoleh hasil bahwa gender, usia, jumlah premi, durasi pembayaran premi, tipe pembayaran premi dan cabang mempengaruhi terjadinya lapse. Model terbaik didapatkan dengan cara Mean Standard Error dan AIC.

---

This thesis estimates probability time to default of the customer who has a policy for insurance product at PT Asuransi XYZ. This study uses data from January 1, 2013 to December 31, 2017 using truncated and right sensors. The research method used is a nonparametric and parametric method. For nonparametric methods, researchers used the Kaplan Meier and Nelson Aalen methods, the results obtained using these two methods were not much different where the level of lapse in the first year was greater than the following years which in the first year obtained a lapse rate of 59% in first year, 3.7% in the second year and so on. Parametric method stepwise selection is obtained from the distribution of data is the Weibull distribution and results are obtained that gender, age, premium amount, duration of premium payment, type of premium and branch affect the occurrence of lapse. The best model is obtained by means of the Mean Standard Error"