Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Tulisan ini bertujuan untuk mengetahui berbagai hal yang berkaitan dengan pelaksanaan analisa kredit pada Bagian Credit Risk Management Bank X, yaitu suatu Bank Umum Milik Pemerintah. Dalam melaksanakan kegiatan perkreditan, Bank X sebagai pihak pemberi kredit memerlukan perlindungan untuk mengamankan uang yang dipinjamkannya kepada debitur karena pada kenyataannya uang tersebut adalah milik nasyarakat yang disimpan di Bank X berdasarkan kepercayaan dan adanya kredit yang bermasalah pada suatu bank, dalam jumlah besar akan sangat mempengaruhi tingkat kesehatan bank itu sendiri. Oleh sebab itu, proses pemberian kredit di Bank X selalu dilakukan dengan menjunjung tinggi prinsip kehati﷓hatian (dengan penerapan the five C's principles) dan melalui suatu tahap yang disebut analisa kredit. Pada konsepnya, analisa kredit pada Bagian Credit Risk Management Bank X diharapkan dapat berjalan efektif sebagai usaha mengantisipasi terjadinya kredit bermasalah, dalam arti dapat memenuhi fungsi dan mencapai tujuan utama analisa kredit itu sendiri dengan baik. Akan tetapi dalam prakteknya, masalah pada kredit yang telah disalurkan oleh Bank X tetap terjadi. Tesis ini berusaha menggambarkan bagaimana pelaksanaan analisa kredit pada Bagian Credit Risk Management Bank X dan menjelaskan beberapa hal yang menyebabkan analisa kredit tersebut tidak selalu berhasil, serta mengajukan beberapa saran agar analisa kredit tersebut dapat benar-benar efektif dalam mengantisipasi terjadinya kredit bermasalah di Bank X."

"Bank sangat berkepentingan terhadap Iangkah-langkah pengamanan terhadap kredit yang disalurkan. Disadari bahwa kredit bermasalah membawa implikasi terhadap biaya yang akan muncul , di karenakan biaya yang berkaitan dengan pengawasan, penagihan, maupun penyelamatan kredit membutuhkan biaya yang tidak sedikit dan akan mempengaruhi tingkat kesehatan dan keuntungan bank. Dalam hal debitur cidera janji, Surat Kuasa untuk menjual semestinya bisa digunakan kreditur untuk menjual hak atas agunan atas kekuasaan sendiri melalui pelelangan urnurn serta mengambil pelunasan piutangnya dari hasil penjualan tersebut untuk mengkover utang debitur. Pengaturan kuasa menjual diatur dalam Kitab Undang-undang Hukum Perdata, UU No. 4 Tahun 1996 tentang Hak Tanggungan , UU No.10 Tahun 1998 Tentang perubahan atas Undangundang No.7 Tahun 1992 tentang Perbankan, . Meskipun telah dengan tegas diatur dalam berbagai peraturan namun dalam pelaksanaannya kreditor mengalami kendala untuk menjual atas dasar kuasa menjual, karena memungkinkan debitor tidak bersedia mengosongkan obyek hak tanggungan atau menolak untuk menyerah-kan obyek hak tanggungan. Hal ini menjadi lain jika penjualan obyek hak tanggungan tersebut didasarkan penetapan pengadilan negeri yang mempunyai kekuatan eksekusi sebagaimana dimaksud oleh pasal 224 HIR. Efektivitas suatu surat kuasa untuk mengalihkan hak atas agunan yang dijadikan obyek jaminan mempunyai kekuatan hukum, jika tidak ada bantahan, namun jika ada bantahan dari pihak lawan, maka surat pengaduan utang tersebut tidak mempunyai sifat sebagai akta notariil melainkan akta di bawah tangan biasa , sehingga tidak mempunyai kekuasan eksekusi sebagaimana putusan pengadilan meskipun di dalamnya terdapat irah-hirah kalimat "Demi Keadilan Berdasarkan Ketuhanan Yang Maha Esa". Dalam pelaksanaan terdapat kesulitan melakukan parate eksekusi berdasarkan kuasa menjual obyek Hak Tanggungan. Kesulitan tersebut timbui karena secara yuridis tidak ada kepastian hukum atas isi perjanjian yang dilakukan maupun karena dalam fakta sosial sexing mendapat hambatan dari pihak debitur sebagai pemilik obyek jaminan . Dengan demikian tidak mendorong perputaran roda ekonomi yang membutuhkan gerakan yang cepat dan tepat.

---

Bank has very high interest with security stages in terms of distributed credit. It is recognized that stagnant credit will bring about implication against arising costs, in which costs/expenses having relations with control, collection and recovery of credit requiring so many costs and will influence health and profitable levels of bank. In the event that debtor fails to perform indeed, the attorney or the authorization to sale may be used by creditor through his authorization to sale surety right via public auction as well as to settle debt thereof for covering debt. The regulation on authorization to sale is provided with Commercial Code, Laws No.4 year on Surety Right, Laws No.10 year 1998 on Amendment of Law No.7 year 1992 regarding banking. Although in some regulation had been set out strictly, but, in its implementation the creditor has obstacles to sale based on his authorization to sale, because possibly, the debtor is not willing to vacant the object of his surety right or even to reject it. It will be different provided that sales of such surety right object based on judgment of District Court who has execution power as meant within Article 224 HIR. Effectiveness of attorney to transfer surety right as insured object which has legal power, provided that any claim had not been filed, but, if it is filed then, such bond have not characteristic as notary deed but under the hand solely, so that, it has not execution power as court's judgment although the words of "For sake of justice under God Almighty' had been stated therein. To implement it there is trouble in realizing execution by attorney or authorization to sale Surety Right object. It is caused by juridical no legal certainty stated within content of agreement because frequently, in social facts there is obstacles from debtor as owner of such surety object. Hence, it had not stimulated economic cycles to grow rapidly and precisely."

"Penelitian ini menguji pengaruh konsentrasi portofolio kredit bank terhadap profitabilitas efisiensi dan risiko kredit bank yang masing masing menggunakan proksi ROA BOPO serta NPL dan LLP selama periode 2010-2014. Penelitian ini menggunakan rasio Herfindahl Hirshmann Index HHI dan Absolute Distance Measure AD sebagai proksi konsentrasi kredit. Dengan menggunakan metode Fixed Effect Model dan sampel sebanyak 29 bank umum konvensional selama 5 periode ditemukan bahwa konsentrasi portofolio kredit berpengaruh signifikasn positif terhadap ROA bank dan berpengaruh signifikan negatif terhadap NPL LLP dan BOPO.

---

This research intend to examine the effect of loan portfolio concentration on Indonesian banks profitability efficiency and credit risk using banks ROA Cost Efficiency BOPO also NPL and LLP as the proxy for each variable over the period 2010-2014. This research incorporating the Herfindahl Hirshmann Index HHI and Absolute Distance Measure AD to measure loan concentration. Using Fixed Effect Model with sample size of 29 banks over the period of 5 years it is found that loan portfolio concentration is significantly positive affecting banks ROA and significantly negative affecting banks NPL LLP and Cost Efficiency."

"Dalam tesis ini Penulis mengangkat kasus permohonan fasilitas kredit PT.XYZ kepada Bank TUV yang bertujuan untuk mengetahui kelayakan pemberian kredit kepada PT.XYZ serta mengevaluasi kelayakan proses pengolahan kredit di Bank TUV. Dengan menerapkan proses pengolahan kredit yang baik, risiko gagal bayardebitur kepada bank dapat diminimalisasi. Hasil analisis menyimpulkan bahwa PT.XYZ layak diberikan kredit oleh Bank TUV dan menyimpulkan bahwa proses pengolahan kredit untuk PT.XYZ pada Bank TUV sudah berjalan sesuai dengankebijakan dan ketentuan kredit yang berlaku di Bank TUV.

---

In this thesis, Author raise the case of application for credit facilities from PT.XYZ to Bank TUV that is aimed to determine the creditworthiness of PT.XYZ and evaluate the loan processing worthiness at Bank TUV. By applying good credit management process, the debtor’s probability of default can be minimized. The analysis concludes that PT.XYZ can be granted loan and concludes that the

loan processing of PT.XYZ proposal at Bank TUV has been done in accordance to the policies and regulations of Bank TUV."

"Karya akhir ini bertujuan untuk mengukur besarnya risiko kredit khususnya untuk scgmen karlu kredit Bank X di tahun 2005 dengan mempergunakan metode CreditRisk+. Alasan pcinilihan topik ini adalah :a. Produk Karlu Kredit merupakan jenis kredit yang memiliki resiko tinggi, mengingat sejak keputusan pemberian kredit oleh bank cenderung hanya didasarkan kepada verifikasi dokumen pendukung seperti slip gaji, surat keterangan, lembar penagihan kartu kredit bank lain, hasil rating sesama anggota Asosiasi Kartu Kredit Indonesia (AKKI), hasil verifikasi melalui telepon, serta lambahan dokumen pendukung lainnya, dan hanya sebagian calon pemegang karlu kredit yang prosesnya didahului oleh survey atau pengecekan lapangan mengingat kemampuan bank umumnya tidak memungkinkan unluk melakukan pengecekan lapangan semua calon pemegang kartu kredit, juga karena proses keputusan kredit hams sudah diberikan paling lambat lima hari sejak aplikasi kartu kredit diterima bank, selain itu kredit yang diberikan adalah unluk tujuan konsumsi dan tidak memiliki jaminan atas pemberian kredit tersebut.b. Bank X adalah penerbit kartu kredit terbesar not-nor dua di Indonesia di tahun 2005 setelah Citibank dengan jumlah pcmegang kartu kredil lebih dari 800.000 Cardholder dengan total outstanding balanced sebesar lebih dari Rp. 1,5 trilyun sehingga terdapat potensi risiko kredit yang cukup besar khususnya dalam hal terjadinya Default bagi Bank X, apabila pengeiolaan risiko kredit nya tidak dilakukan secara baik.c. Bank X belum mencrapkan metode Internal Raring Base (IRB) approach khususnya metode CrcclitRiski- untuk menghitung risiko kredit portofolio kartu krcdit nya.d. Adanya ketentuan Basel 11 tcntang kcharusan menghitung risiko krcdit scbagai salah satu unsur dalam menghitung CAR.Berdasarkan ketentuan Basel II, perhitungan risiko krcdit dapat mempergunakan beberapa pendekatan, antara lain dengan Standardized Model dan Internal Model, dimana dalam penelitian ini akan dilakukan perhitungan dengan menggunakan Internal Model dengan pendekatan CreditRisk+.CreditRisk+ dianggap sebagai Internal Model yang tepat untuk menghitung risiko krcdit pada suatu portofolio, hal ini karena metode ini dapat dipergunakan untuk menghitung risiko krcdit suatu portofolio krcdit dalam jumlah yang banyak namun dengan besaran outstanding masing-masing krcdit kecil, juga karena metode ini tidak memerlukan tambahan data makro sehingga dalam penerapannya lebih efisien namun tetap efektif. Selain itu metode ini dikenal scbagai Default Model yang hanya mcmbedakan portofolio krcdit menjadi dua golongan yaitu bagian portofolio krcdit yang An Del iult dan Default saja scrta mcngabaikan penycbab tcrjadinya Default tersebut.Penerapan CreditRisk+ dilakukan dengan menghitung risiko kartu kredit di Bank X dengan batasan-batasan scbagai berikut :a. Data portofolio kartu kredit yang dipergunakan adalah data selama 12 bulan di tahun 2005.b. Nilai exposure berkisar antara Rp 500 ribu hingga Rp 250 juta, mengingat hampir 90% oposure yang ada di dalam portofolio Bank X berada pada kisaran nilai tersebut, tanpa memperhatikan jenis kartu kredit Classic, Gold atau Platinum.Secara garis besar, tahapan penghitungan risiko kredit mempergunakan metade CreditRisk+ dilakukan dcngan mcnghitung Frequency of Default dan Severity cof Losses, kemudian rnenghitung Distribution of Default Losses. Selanjutnya dari perhitungan terschut, akan diperaleh besamya potensi kerugian berupa Expected Loss. Unexpected Loss dan bcsarnya Economic Capital untuk menutup kerugian yang terjadi.Perhitungan portofolio kartu kredit dengan mempergunakan metade CreditRisk+ dengan asunisi tingkat keyakinan 95% dan Probability of Default dihitung dcngan Poisson Model, menunjukkan basil sebagai berikut:a. Nilai Expected Loss yang menunjukkan besamya kerugian yang diperkirakan tcrjadi setiap bulan dapat dihitung nilainya mempergunakan metode CreditRisk+, sebagai contoh nilai Expected Lost di bulan November 2005 bcsarnya adalah Rp.74,823 Milyar. Nilai Expected Loss setiap bulan tersebut diharapkan dapat ditutup olch nilai PPAP yang dibcntuk oleh Bank X dan dcngan mernpergunakan Likelihood Ratio Test dikctahui bahwa hampir scluruh Expected Loss yang ada di tahun 2005 masih dapat ditutup oleh nilai Pencadangan Penghapusan Aktiva Produktif(PPAP) yang dibcntuk olch Bank X.b. Dengan pencrapan metade CreditRisk+ dal= penelitian ini, besamya nilai VaR sctiap bulan juga dapat dihitung nilainya, dengan tingkat kepercayaan 95 % maka nilai VaR suatu bulan menunjukkan proyeksi besamya nilai kerugian terbesar (Unexpected Loss) bulan berikutnya, sebagai contoh nilai VaR bulan November 2005 sebesar Rp.82,875 Milyar yang menunjukkan proyeksi nilai kerugian maksimum bulan Desember 2005 dengan tingkat kepercayaan 95 %, dimana nilai kcrugian aktual pada bulan Desembcr adalah sebesar Rp.80,303 Milyar.c. Hasil pengujian dcngan metode Likelihood Ratio pada tingkat kepercayaan 95%, mcnunjukkan bahwa sclama periodc pengamatan besarnya nilai VaR yang mcrupakan proycksi jumlah kerugian terbcsar bulan bcrikutnya cukup akurat untuk dipcrgunakan dalam mcnghitung risiko krcdit, karena selama periodc pengamatan seluruh nilai kcrugian aktual yang terjadi masih dibawah =bang batas jumlah kcrugian yang dapat ditolelir atau tidak terdapat nilai kerugian aktual yang nilainya lcbih bcsar atau sama dcngan nilai- VaR yang dihitung dcngan mctodc CredirRisk+.d. Dengan mempcrbunakan mctodc CredizRi.sk+, Bank X mempcrolch insentif berupa penurunan kewajiban pemenuhan modal, scbagai contoh di bulan November 2005 kewajiban pemenuhan modal mempcrbunakan metode CrecliiRisk+ adalah 0.39 % dad total exposure nya, angka ini jauh lcbih rendah dibandingkan dengan mempcrbunakan Standardized Approach yang mcnghasilkan kewajiban pemenuhan modal sebesar 6,29 % dari total exposure, schingga Bank X mempcrolch insentif nilai modal sebesar 5,90% (6,29% - 0,39%) yang dapat dialokasikan oleh Bank X untuk kcpcntingan lainnya yang lcbih produktif.e. Bank X memperolch manfaat lain dad pcncrapan metode CredirRisk+, selain dapat menghitung risiko kredit nya secara Icbih akurat. pcncrapan metode ini dapat mcmbantu manajcmen Bank X dalam mcnyusun strategi yang lebih cfcktif dan pengalokasian SDM yang Iebih akurat dalam mclakukan penagihan kreditnya yang Default.

---

The purpose of this thesis is to measure credit risk especially for the credit card segment of Bank X in 2005 by utilizing the CreditRisk+ method.The reasons of selecting this topic are:a. Credit Card is a type of credit that has a high risk, because since the decision of credit offer by the bank tends to be only based on supporting document verification for instance salary slip, recommendation letter, other bank's billing statement, rating result from other members of Asosiasi Kartu Kredit Indonesia (AKKI), phone verification result, as well as (he addition of the other supporting document, and only some of the process of the cardholder's applicant is proceeded by survey or external verification (on the spot), concerning that the bank's capacity generally does not possible to do field verification for all applicants, also because of the decision must been given at least in five days since the credit card application is accepted by the bank, moreover credit that is given aims for consumption and does not have the collateral.b. The Bank X is on 2''d rank of credit card's issuer in Indonesia in 2005 after Citibank, with the numbers of cardholders are more than 800.000 and the total outstanding balanced is more than Rp.1,5 trillion. On that condition, The Bank X has a potential high risk on its credit especially in the matter of the default occurrence, if the risk management of its credit is not well developed.c. The Bank X has not applied the method of Internal Rating Base (IRB) approach yet especially the CreditRisk+ method to calculate the credit risk of its credit card's portfolio.d. There is the regulation of Basel II about obligation to calculate the credit risk as one of the elements in calculating Capital Adequacy Ratio (CAR).Based on the Based in regulation, the calculation of the credit risk can be utilized in several approaches, such as by Standardized Model or Internal Model, that in this research it will be done credit risk calculation by using Internal Model with the CreditRisk+ approach.CreditRisk+ was reputed as the precise Internal Model to calculate the risk of credit in a portfolio, because this method can be utilized to calculate the risk of credit in a large portfolio of each small credit, also because of this method do not need the addition of the macro's economic data, so in its implementation is more efficient but still effective. Moreover this method is known as the Default Model that differentiates the credit portfolio only into two groups, the first is a Not Default credit portfolio and the other one is a Default credit portfolio, also this model ignores the cause of the Default occurrence.The implementation of CreditRisk+ is done by calculating the risk of the credit card in the Bank X with limitations as follows:a. The credit card portfolio data is the data for 12 months in 2005.b. The exposure revolves between Rp. 500 thousand up to Rp. 250 million; considering that almost 90% exposure available in the Bank X's portfolio is in that value range, without considering the type of Classic, Gold or Platinum card.In general, the stage of calculating credit risk with the CreditRisk+ method will be done by calculating Frequency of Default and Severity of Losses, afterwards calculating Distribution of Default Losses. From the result, will gel the potential loss such as Expected Loss, Unexpected Loss and the Economic Capital to cover the loss.The calculation of credit card portfolio by utilizing the CreditRisk+ method with the assumption of the 95%conviction level and probability of default is calculated by Poisson's model, shows results as follows:a. The Expected Loss that shows the estimated loss occurs every month can be calculated with CreditRisk+ method, for example is the Expected Lost value in November 2005 is Rp.74, 823 Billion. That value is expected to be covered by the PPAP that is formed by Bank X and by utilizing Likelihood ratio test it is known that almost all Expected Loss in 2005 still can be covered by the value of PPAP (Pencadangan Penghapusan Aktiva Produktif) that is formed by Bank X.b. With implementation of the CrediiRisk+ method in this research, the size of VaR every month also can be calculated, using the 95 % level of reliability so value of VaR (Unexpected Loss) in a month shows the projection of the biggest losses in the following month, for example is the size of VaR in November 2005 is Rp.82, 875 Billion, it shows the projection of the maximum loss in December 2005 with the 95 %level of reliability, the actual loss in December is Rp.80, 303 Billion.c. The result of the Likelihood Ratio method on 95% level of reliability shows that during the period of observation the size of VaR that shows the projection of the biggest loss in the following month. It is quite accurate to be utilized in calculating the risk of credit, because during the period of observation all of the actual value of loss that is happened is still under the limitation of tolerant total of loss or do not have the actual loss bigger than or same as the VaR value that is calculated with the CreditRisk+ method.d. By utilizing the Credit Risk+ method, Bank X receives incentive of the capital's fulfillment obligation reduction, for example in November 2005 the fulfillment obligation of capital utilized by the CreditRisk+ method is 0,39 % from the total exposure, this number is much more lower compared with Standardized Approach that produces the fulfillment obligation of capital for 6,29 % from the total exposure, therefore Bank X receives 5,90% (6,29% - 0,39%) capital incentive that can be allocated in more other productive area by Bank X.e. Bank X receives another benefit from the implementation of CreditRisk+ method, besides it can calculate the credit risk more accurately, this method implementation can help the management of Bank X to develop more effective strategy and more accurate human resources allocation in dunning its Default credit."

"ABSTRAKTingkat atau bobot risiko kredit debitur sangat penting diketahui pihak perbankan, agar dalam menyalurkan fasilitas kreditnya kepada debitur dapat dilakukan secara aman dan memenuhi prinsip kehati-hatian (prudential banking). Untuk itu, tingkat risiko debitur harus terukur. Terdapat 7 buah faktor risiko debitur yang dapat dijadikan variable terukur, yakni kondisi keuangan, legal status, hubungan eksternal debitur dengan bank, posisi pasar, manajemen, viabilitas dan prospek usaha. Dengan menggunakan metoda Credit Risk Scoring, yaitu pembobotan atas faktor risiko debitur maka bobot risiko debitur menjadi lebih terukur. Pembobotan dapat dilaksanakan terhadap seluruh debitur dan berbagai sektor usaha, namun tidak berarti bahwa debitur yang bergerak dalam sektor usaha yang sama akan mempunyai tingkat risiko yang sama pula. Beberapa jenis usaha mempunyai jenis faktor risiko yang spesifik dan dominan, faktor ini dapat dijadikan pegangan dalam penentuan bobot risiko. Namun beberapa sektor usaha lainnya sama sekali tidak memilikinya sehingga harus dievaluasii secara individual. Pada dasarnya seluruh faktor risiko perperan dalam pengukuran tingkat risiko, namun terdapat beberapa yang menjadi penentu dalam mengukur tingkat risiko debitur yakni kondisi keuangan dan status legal. Tingkat risiko sangat situasional karena banyak faktor internal eksternal yang mempengaruhi sehingga tingkat risiko suatu perusahaan perlu direvaluasi secara berkala. 6 dari 7 faktor risiko nampak dominan pada beberapa sektor usaha debitur, yakni kondisi keuangan, status legal, posisi pasar, manajemen, viabilitas dan prospek usaha. Karena mempunyai tingkat homogenitas tinggi (sd <1), sehingga kecenderungan tersebut dapat dijadikan sebagai patokan dalam menghitung tingkat risiko suatu debitur. Bagi debitur pada sektor usaha yang tidak mememiliki faktor dominan tetap harus dihitung secara individual. Kisaran bobot yang relatif sama dimiliki oleh 5 dari 19 sektor usaha, yakni sektor Automotif, industri bahan Kayu, Industri Logam/Baja, Industri Kertas dan Tekstil. Hasil penelitian mengindikasikan bahwa pada proses analisis risiko kredit debitur korporasi harus diperhatikan : Mengutamakan pengukuran bobot risiko secara individual, berdasarkan penilaian 7 faktor risiko (seven risk factors) Faktor risiko yang spesifik dan dominan pada beberapa sektor usaha hendaknya hanya dijadikan pedoman saja karena sifat debitur yang sangat individualistik. Nilai Faktor risiko akan berubah setiap ada perubahan kondisi makro.

---

"

"Seiring dengan semakin tingginya kebutuhan masyarakat, semakin tinggi pula transaksi menggunakan kartu kredit yang mencerminkan makin tingginya tingkat kepercayaan masyarakat terhadap kartu. Tetapi disisi lain, ratio kredit macet atau Non Performing Loan (NPL) kartu kredit cenderung meningkat. Sebagai salah produk perbankan yang bersifat massal, kartu kredit memiliki risiko yang tinggi biasanya penerbitannya tanpa mernerlukan jaminan atau agunan, Bank selaku penerbit harus melakukan prinsip kebati-hatian dalam menerbirkan kartu kredit dan selain itu, Bank juga harus mengantisipasi risiko kerugian kredit baik expected loss maupun unexpected loss dengan menerapkan manajemen risiko. CreditRisk+ adalah sa1ah metode yang sederhana yang dapat diterapkan untuk pengukuran risiko kredit khususnya Kartu Kredit. Meialui perbitungan dengan CreditRisk+ dapat diketahui eronomic capital yang harus dipersiapkan untuk mengantisipasi unexpected Joss. Pengujian pennodelan divalidasi dengan metode Kupiec untuk mengetahui akurasi model resiko kredit dalam memproyeksi potensi kerugiannya

---

The increasing needs of society reflects on the incresing number of number credit card transaction. But on the other hand. non performing loan of credit card tends to increase as well. Credit card is considered as a high risk banking product since it is a mass product and need no collateral required Bank is advised to be prudent while issuing credit card and also should anticipate either expected loss or unexpected loss by implementing risk management. In assessing credit risk especially credit card risk. CreditRisk+ is one of simple method that may be implemented Through CreditRJsk+· method, Bank will be able to detennine the economic capital in anticipating any unexpected lass. Kupiec method is used to authenticated the validation of model to ensure the accuracy of credit risk model in projecting the loss."

"Laporan karya akhir ini dibuat untuk menganalisis penerapan PSAK 71 dalam menghitung Cadangan Kerugian Kredit Ekspektasian (CKKE). Objek penelitiannya adalah Piutang IJP KUR di PT Jamkrindo sebagai perusahaan penjaminan. Analisis dilakukan dengan menganalisis Prosedur CKKE perusahaan, dibandingkan dengan skema penjaminan berdasarkan peraturan pemerintah. Berdasarkan hasil pengkajian, PT Jamkrindo telah menerapkan Prosedur CKKE berdasarkan PSAK 71 terhadap Piutang IJP KUR atas KUR Gen 1 secara individual (Pemerintah) dan KUR Gen 2 secara kolektif (Mitra Penyalur KUR). Namun penentuan bobot Cash Shortfall KUR Gen 1 dan pemilihan metode CKKE KUR Gen 2 belum mencerminkan kondisi yang ada pada perusahaan.

---

This final report is made to analyze the implementation of PSAK 71 in calculating Expected Credit Loss (ECL). The research object is IJP KUR Receivables in PT Jamkrindo as a guarantee company. The analysis was conducted by analyzing the company's ECL Procedures, compared to the guarantee scheme based on government regulations. The conclusion is that PT Jamkrindo has applied ECL Procedures based on PSAK 71 against IJP KUR Receivables on KUR Gen 1 individually (Government) and KUR Gen 2 collectively (KUR Channeling Partners). However, the determination of the KUR Gen 1 Cash Shortfall and the selection of the CKKE KUR Gen 2 method do not reflect the existing conditions in the company."