Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Artikel ini mencoba menjawab pertanyaan berapa besar tingkat kredit kepemilikan sepeda motor selama ini tidak transparan bagi konsumen sepeda motor. Hal ini berbeda dengan konsumen yang mengajukan kredit kepemilikan apartemen dan rumah dimana mereka dapat langsung mengetahui besarnya tingkat bunga kredit yang akan mereka bayar selama periode tertentu. Pada penulisan ini menggunakan konsep present value yaitu anuitas biasa dan dalam menentukan tingkat bunga kredit menggunakan Microsoft excel dengan rumus financial rate. Hasil perhitungan menunjukan bahwa tingkat bunga kepemilikan sepeda motor sangat tinggi dibandingkan kredit kepemilikan lainnya.

---

This article tries to answer the question how much the mortgage interest rate for a motorcyle that is not transparent to the consumer motorcycle. This is different from the consumer to apply for credit and home ownership of the apartment where they can directly determine the level of interest they will pay for a certain period At this writing uses the concept of present value of the ordinary annuity and in determining the interest rate loan using microsoft excel with financial formula rate. The calculations show the rate of motorcycle owenership interest is very high compared to orther."

"Perubahan suku bunga pinjaman akan mempengaruhi perusahaan pembiayaan dalam menentukan suku bunga kredit kepada konsumen. Perusahaan pembiayaan sebagai salah satu lembaga keuangan dalam kegiatan operasionalnya selalu memperhatikan tingkat suku bunga. Baik tingkat suku bunga jual maupun tingkat suku bunga pinjaman dari perbankan. Kenaikan atau penurunan suku bunga pinjaman akan mempengaruhi perusahaan pembiayaan dalam menentukan suku bunga kredit kepada konsumen. Tidak terkecuali PT. XYZ Cabang ABC sebagai salah salah satu perusahaan yang berpengalaman di bidang pembiayaan mobil bekas dan pinjaman dana tunai, yang sangat terpengaruh terhadap suku bunga pinjaman yang diperoleh sebagai dasar penetapan suku bunga kredit yang diberikan kepada konsumen. Suku bunga kredit yang ditetapkan dalam penelitian ini adalah untuk masa tenor 36 bulan.Tujuan penelitian ini adalah untuk melihat pengaruh tingkat suku bunga kredit terhadap kredit macet. Penelitian kuantitatif dengan desain eksplanatif ini menggunakan data primer yang diperoleh dari sistem E-loan perusahaan. Metode analisis data dengan regresi sederhana. Hasil penelitian menunjukan tingkat suku bunga kredit tahun 2005 mempunyai hubungan dan pengaruh yang kuat terhadap kredit macet di tahun 2008. Berdasarkan hasil penelitian bahwa suku bunga kredit meningkat dipengaruhi oleh faktor suku bunga pinjaman, cadangan resiko kredit macet, dan komisi untuk pihak ketiga.

---

Interest that they will charge their customers. Financing companies as a financial institution in their operations keep a close eye on the interest rate level, whether it be the selling interest rate or the bank lending rate. The rise and fall of the lending rate will effect financing companies through the interest rate that they charge their customers. No exception to the rule, the ABC branch of PT XYZ as a company experienced in automobile financing and cash lending is very much effected by the lending rate which is used as a basis for calculating interest rates charged to customers. The interest rate studied in this research is for a 36 month period.The objective of this research is to determine the effcts of the lending interest rate on non-perfforming loans. This quantitative research with explanative design uses primary data collected through the companys E-loan system. Simple regression is used to analyze the data. The research shows that the interest rate in 2005 is related to and strongly effects non-performing loans in 2008. Based on this research, rising interest rates are effected by the lending rate, non-performing loan risk reserves and third party commisions."

"Tesis ini dilatarbelakangi terbitnya kebijakan baru Bank Indonesia yang mewajibkan bank untuk mempublikasikan suku bunga dasar kredit. Tujuan utama kebijakan ini adalah untuk menurunkan suku bunga kredit agar dapat mendorong sektor riil. Berbagai upaya dilakukan Bank Sentral untuk mengendalikan suku bunga kredit namun tidak kunjung efektif. Kebijakan pengumuman suku bunga dasar kredit merupakan salah satu alternatif kebijakan transparansi perbankan yang dilakukan dengan mengacu beberapa pengalaman di negara maju. Permasalahan yang diangkat dalam tesis ini adalah bagaimana pengaruh kebijakan pengumuman suku bunga dasar kredit terhadap suku bunga kredit modal kerja.Pengaruh kebijakan pengumuman suku bunga dasar kredit diuji menggunakan metode regresi data panel empat kelompok bank. Hasil uji t menunjukkan terdapat pengaruh yang signifikan kebijakan pengumuman suku bunga dasar kredit dalam menurunkan suku bunga kredit modal kerja. Disamping itu, terdapat variabel lain yang berpengaruh signifikan terhadap suku bunga kredit modal kerja antara lain BOPO, ROA, CAR, NPL, Inflasi, dan Bi Rate.

---

The background of this thesis was issuance a new policy of Bank Indonesia which require banks to publish the prime lending rate. The main objective of this policy is to reduce lending rates in order to encourage the real sector. Various attempts were made by Central Bank to control lending rates but not being effective. Policy announcement of the prime lending rate is an alternative transparency policy made by referring to some of the experience in developed countries. Issues raised in this thesis is how the policy of prime lending rate announcement affect on working capital rate.

The influence of prime lending rate announcement policy was tested using panel data regression method in four banks. T test results showed that there is significant influence of prime lending lending rate announcement policy in lowering working capital rate. In addition, there are other variables that significantly influence working capital rate including ROA, ROA, CAR, NPL, Inflation, and Bi Rate."

"Dalam melaksanakan kebijakan moneter, sejak tahun 2005 Bank Indonesia menggunakan Inflation Targeting Framework (ITF) sebagai kerangka kebijakan moneter. Dimana kerangka ITF ini dapat mencerminkan strategi kebijakan moneter yang bersifat forward looking, yang difokuskan pada inflasi dan ekspektasi inflasi melalui salah satu jalurnya yaitu jalur suku bunga. Tujuan dari kebijakan ini adalah BI rate akan dijadikan acuan bagi bank umum dalam penentuan suku bunga kreditnya. Namun dari hasil pengamatan, terlihat bahwa suku bunga kredit bank umum cenderung tetap. Oleh karena itu dalam penelitian ini ingin melihat pengaruh dari BI rate bagi bank umum dalam menentukan suku bunga kreditnya serta variabel lain yang diduga ikut berpengaruh. Dalam penelitian ini menggunakan analisis ekonometrik dengan metode persamaan simultan dan menggunakan data laporan bulanan bank umum posisi Januari 2011 sampai dengan Desember 2014. Sedangkan konsep penentuan suku bunganya dengan metode ALCO. Hasil penelitian menunjukkan bahwa suku bunga BI rate tidak berpengaruh signifikan kepada suku bunga kredit bank secara langsung, namun berpengaruh signifikan kepada suku bunga DPK, yang selanjutnya akan berpengaruh kepada laba bank. Faktor yang berpengaruh sangat signifikan dalam penentuan suku bunga kredit bank adalah Deposit Facility (DF) dan rasio Loan to Deposit Rasio (LDR). Dalam industri perbankan terdapat konsentrasi baik kredit maupun DPK yang mencapai hampir 80% dari total kredit dan juga DPK. Oleh karena itu disarankan agar suku bunga DF tetap pada level yang rendah dan DF dijadikan komponen perhitungan GWM sebagai bagian dari DPK dan komponen deposit pada perhitungan rasio LDR. Dalam menghitung suku bunga kredit saat ini, agar tidak memperhitungkan kredit yang berjalan kurang dari satu tahun.

---

To implement monetary policy, Bank Indonesia using Inflation Targeting Framework (ITF) as monetary policy framework since 2005. This framework can reflect forward looking monetary policy framework which focused on inflation and inflation expectation through interest rate. The objectives of this regulation is to create credit rate benchmark. However, research shows that BI Rate did not influence the banks credit rate. Therefore, this research will evaluate the effect of BI Rate on banks? credit rate level decision and other variable. This research uses econometric analysis by the simultaneous equations method and banks? monthly report from January 2011 ? December 2014. Meanwhile, the method to determine interest rate by the ALCO Method.

The research findings show that the BI Rate not affect significantly on bank credit rate, but will affect the deposit rate and consequently will effect on bank?s profit. The factor that effect significantly on the determining the banks credit rate is Deposit Facility (DF) and Loan to Deposit Ratio (LDR). In the banking industry, 80% of deposit and credit concentrate on two types of bank Therefore, its suggested that DF interest rate remain on low level and included DF on the GWM calculation and as part of deposit component on Loan To Deposit Ratio (LDR) calculation. On current credit rate calculation, not to include the credit that less than one year."

"Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh Capital Adequacy Ratio (CAR), dan tingkat suku bunga kredit terhadap jumlah penyaluran kredit pada perusahaan perbankan di Bursa Efek Indonesia. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode eksplanasi, variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari Capital Adequacy Ratio (CAR), dan tingkat suku bunga kredit sedangkan variabel dependen adalah jumlah penyaluran kredit. Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan perbankan di Bursa Efek Indonesia, sampel yang diambil beijumlah 10 (sepuluh) perusahaan dengan periode penelitian antara tahun 2009 sampai dengan tahun 2013. Secara parsial Capital Adequacy Ratio (CAR), berpengaruh negatif tidak signifikan terhadap jumlah penyaluran kredit, dan tingkat suku bunga kredit berpengaruh positif tidak signifikan terhadap jumlah penyaluran kredit. Sedangkan secara simultan Capital Adequacy Ratio (CAR), dan tingkat suku bunga kredit berpengaruh tidak signifikan terhadap jumlah penyaluran kredit pada perusahaan perbankan di BEI periode 2009- 2013."

"Eratnya hubungan antara tingkat suku bunga dengan kinerja perbankan menunjukkan pentingnya tingkat suku bunga dengan pengelolaan risiko bank. Dengan dasar pemikiran tersebut maka timbul pemikiran untuk mengukur risiko yang disebabkan oleh pergerakan suku bunga dalam kerangka pengukuran risiko pasar. Dalam saat yang bersamaan, terdapat kecenderungan untuk menerapkan metode VaR untuk mengukur risiko yang dihadapi oleh perbankan. VaR adalah salah satu metoda untuk mengukur risiko pasar (market risk) yaitu untuk mengestimasi tingkat kerugian yang dapat terjadi karena memiliki suatu asset/portfolio asset dalam nilai tertentu yang nilainya dirujuk kepada nilai pasar (market to market value), dengan tingkat kepercayaan statistika tertentu (confidence level) dan untuk jangka waktu penguasaan asset (holding period) yang tertentu dalam kondisi pasar yang dianggap normal. Pergerakan nilai pasar dari aset tersebut menandai return yang dihasilkan oleh aset, apakah return-nya positif atau negatif. Dengan menganggap suku bunga pinjaman adalah return yang dihasilkan oleh asset kredit maka pada dasarnya metoda VaR dapat digunakan untuk mengukur risiko tingkat suku bunga yang dihadapi oleh bank pada saat memiliki aset kredit dalam jumlah tertentu dalam suatu holding period tertentu yang diakibatkan oleh pergerakan suku bunga pinjaman. Khususnya untuk kredit konsumtif dimana umumnya tingkat suku bunga bersifat fixed selama periode tertentu, risiko suku bunga terkait dengan kemungkinan kerugian bank selama periode tersebut dimana biaya dana (cost of fund) bank dapat bergerak naik dan turun dan mengakibatkan negative spread pada saat biaya dana tersebut naik melebihi suku bunga pinjaman.Penelitian ini bertujuan untuk: (1) Mengetahui karakteristik data suku bunga pinjaman keempat produk kredit konsumtif KPR Renovasi, Kredit Kepemilikan Mobil (KPM), Kredit Kepemilikan Motor (KP-Motor), dan Kredit Multiguna yang diberikan oleh Bank X selama periode observasi; (2) Untuk memberikan informasi besarnya VaR akibat perubahan suku bunga pinjaman untuk masing-masing produk kredit konsumtif tersebut yang dihasilkan oleh proses perhitungan yang sesuai dengan karakteristik data suku bunga keempat produk kredit tersebut; (3) Untuk memberikan informasi besarnya VaR untuk portfolio kredit konsumtif yang terdiri atas keempat produk kredit tersebut; (4) Menguji validitas metoda VaR yang digunakan dalam hal kemampuan metoda tersebut untuk mengestimasi tingkat kerugian yang dialami Bank X karena risiko tingkat suku bunga. Berdasarkan basil pengujian atas data tingkat suku bunga keempat produk kredit konsumtif, diperoleh hasil karakteristk sebagai berikut: (1) Non-stasioner, sehingga data harus dideferensiasi satu kali (diferensiasi tingkat 1) untuk menjadi stasioner dan dapat diuji lebih lanjut; (2) Tidak terdistribusi secara normal, sehingga nilai a yang akan digunakan dalam perhitungan VaR hares dikoreksi lebih dahulu menggunakan Cornish Fisher Expansion menjadi a; (3) Homoskedastik, sehingga volatilitas data yang diperlukan untuk perhitungan VaR dapat dihitung menggunakan rumus deviasi standar statistik.Angka VaR dihitung dengan menggunakan holding periode 1 bulan dan tingkat kepercayaan 95%, dengan demikian nilai VaR yang dihitung menggunakan data posisi akhir bulan x digunakan untuk mengestimasi tingkat kerugian pada akhir bulan x-H dengan tingkat keyakinan 95%, atau dengan kata lain: hanya 5% kemungkinannya bahwa tingkat kerugian pada akhir bulan x+1 akan melebihi nilai VaR.Hasil uji dengan cara bakc testing menunjukkan hasil yang baik di mane dari keempat produk kredit yang dianalisis, tidak terdapat overshoot sclama periode observasi. Hasil pengujian validitas VaR lebih lanjut dengan Kupiec Test (metoda TNoF) menunjukkan bahwa penggunaan metoda VaR dalam penelitian ini untuk mengestimasi tingkat kerugian akibat risiko tingkat suku bunga untuk masing-masing produk kredit konsumtif Bank X tersebut dapat dianggap valid.Untuk penghitungan VaR Portfolio, hasil uji return portfolio menunjukkan karakteristik data sebagai berikut: (1) Non-stasioner, sehingga data harus dideferensiasi satu kali (diferensiasi tingkat 1) untuk menjadi stasioner dan dapat diuji lebih lanjut; (2) Terdistribusi secara normal, sehingga nilai yang akan digunakan dalam perhitungan VaR tidak perlu dikoreksi; (3) Homoskedastik, sehingga estimasi volatilitas dapat menggunakan rumus standar deviasi statistik.Uji validitas VaR portfolio dengan backtesting menunjukkan tidak terdapat overshoot selama periode observasi, dan uji lebih lanjut dengan Kupiec Test menunjukkan bahwa VaR portfolio valid digunakan untuk mengestimasi kerugian maksimum portfolio kredit konsumtif karena risiko tingkat suku bunga.

---

The objectives of this study are: (1) to determine the characteristic of loan interest rate data of four consumer loan products at Bank X: KPR Renovasi (Housing Loan - for Renovation Purpose), KPM (Car Loan), KPMotor (Motor Cycle Loan), and KPM (Multi Purpose Loan) which were advanced by Bank X within the observation period of August 2002 to November 2005; (2) To determine the Value at Risk (VaR) which quantifies market risk resulting from fluctuation in loan interest rate for each consumer loan product; the calculation process to produce such VaR should be done according to a method that fits the characteristic of data determined in point 1 above; (3) To determine the VaR of the loan portfolio consisting of the above four consumer loan products; (4) To test the validity of VaR method used, in terms of its ability to estimate the extent of loss suffered by Bank X due to interest rate risk. The results of test on characteristic of interest rate data of the four consumer loan products showed that the data has the following characteristics: (1) Non-stationary, hence the data needs to be differentiated at ' order as to become stationary and eligible for further test steps; (2) Not having normal distribution, hence a for VaR calculation must be adjusted using Cornish Fisher Expansion to become a ("prime Alpha"); (3) Homoscedastic, meaning the simple statistical standard deviation formula can be used to calculate the volatility of data. VaR is calculated using 1 month holding period and 95% confidence level, meaning VaR calculated based on month X's end position is used to estimate the extent of loss at the end of month X+1 on 95% confidence level. In other words: there is only 5% probability that the extent of lost at the end of month x+1 will exceed VaR value.Back testing showed a good results whereby no overshoot identified within the observation period. Further validity test using Kupiec Test (to be more specific. Kupiec Test with TNoF approach) showed that the VaR method used in this study to estimate the extent of loss due to interest rate risk of each Bank s consumer loan product is considerably valid. The results of test on the characteristic of portfolio return (derived from each loan 's interest rate data and taking into account the loan outstanding of each loan as to 'weight' each loan's data), are as follows: (1) Non-stationary, hence the portfolio return data needs to be differentiated at order as to become stationary and eligible for further test steps; (2) Having normal distribution, hence no need to adjust a for VaR calculation; (3) Homoscedastic, meaning the simple statistical standard deviation formula can be used to calculate the volatility of por folio return.Backtesting on the portfolio VaR value showed no overshoot within the observation period. Further test using Kupiec (TNoF approach) test verifies that the portfolio VaR is valid for the use of estimating the extent of loss due to interest rate risk."