Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Risiko operasional merupakan salah satu risiko yang wajib diperhitungkan oleh bank. Modal yang dikeluarkan oleh bank untuk menutup kerugian akibat risiko pada manajemen risiko operasional disebut Economic Capital (EC). EC dihitung sebagai Value at Risk (VaR) pada tingkat kepercayaan tertentu. Pada penentuan EC risiko operasional terdapat 56 kemungkinan jenis risiko yang terjadi sehingga diperlukan agregasi untuk nilai total risiko operasional. Ada dua asumsi dalam perhitungan nilai agregasi risiko dengan menggunakan Loss Distribution Approach (LDA) yaitu saling bebas atau saling bergantung sempurna. Namun, untuk memperoleh perhitungan EC yang adil perlu memperhatikan struktur ketergantungan antar risiko. Salah satu metode untuk mengatasi masalah tersebut adalah copula. Ada dua famili copula yang terkenal, yaitu Elliptical Copula dan Archimedean Copula. Salah satu kelas dari Archimedean Copula adalah copula Gumbel. Penelitian ini akan menggunakan copula Gumbel dalam perhitungan agregasi EC. Copula Gumbel dapat memodelkan ketergantungan antara kejadian ekstrim dengan baik. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa nilai perhitungan agregasi EC mulai mencapai konvergen pada banyak sampel dan nilai perhitungan agregasi EC yang dihasilkan copula Gumbel lebih besar 1,91% daripada nilai perhitungan agregasi EC yang dihasilkan copula Frank.

---

Operational risk is one of a risk that must be calculated by the bank. The capital that the bank has issued to cover the risk of loss due to operational risk management is called Economic Capital (EC). EC is calculated as Value at Risk (VaR) at a certain confidence level. In the EC determination of operational risk there are 56 possible types of risks that occur so that the aggregation for a total value of operational risk is needed. There are two assumptions in the calculation of the value of risk aggregation using the Loss Distribution Approach (LDA) that is independent or completely dependent. However, to obtain the fair calculation of EC, it has to notice the dependence stucture between risk. One method to overcome this problem is copula. There are two famous families of copula, namely Elliptical Copula and Archimedean Copula. Gumbel copula is one of the Archimedean Copula. This study will used Gumbel copula in the calculation of EC aggregation. Gumbel copula can model the dependence between extreme events well. These results indicate that the aggregate value calculation EC began to reach convergent on many samples 105 and the value calculated by the aggregation EC Gumbel copula produced 1,91% greater than the value calculated by the aggregation of EC produced Frank copula."

"Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui berapa besarnya risiko Kartu Kredit rnelalui pendekatan internal model Credit Risk + selain itu juga Bank ABC dapat mengukur besar kerugian yang dapat diperkirakan (expected loss) dan kerugian yang tidak dapat diperkirakan (unexpected loss) serta berapa besar economic capital yang hares disediakan oleh PT Bank ABC untuk meng-cover unexpected loss. Pembatasan masalah adalah bahwa Kartu Kredit yang dipergunakan adalah bersifat individual dan jumlahnya massal serta terdapat beberapa jenis Kartu Kredit sesuai limitnya, bahwa Kartu Kredit yang diteliti adalah periode tahun 2002- 2004, dan tidak membedakan jenis Kartu Kredit, exposure terbesar untuk Kartu Kredit di PT Bank ABC sebesar Rp 50 juta Rupiah , tidak terdapat jaminan deposito dan Default disebabkan oleh sesuatu hal yang berkaitan dengan kemampuan pembayaran dari Card Holder, yang bersumber dan penghasilan bulanan, usaha atau pendapatan lainnya.Gambaran umum mengenai metodologi yang akan digunakan adalah sebagai berikut :1)Melakukan pengumpulan data debitur Kartu Kredit periode Januari 2002 sampai dengan Desember 2004.2)Penyusunan Band dan Penyusunan Exposure Default per Band3)Pengukuran Recovery Rate4)Pengukuran Severity Loss atau Loss Given Default5)Pengukuran Probability of Default dan Cumulative Probability of Default6)Pengukuran Expected Loss dan Unexpected Loss7)Pengukuran Economic Capital8)Pengujian Validitas Model Credit Risk +Credit Risk + adalah metode pengukuran risiko yang dikembangkan oleh Credit Suisse First Boston (CSFB)) pada Desember 1996. Dalam metode ini ada dua fokus yang dihadapi yaitu default dan non default serta fokus pada expected losses dan unexpected losses . Dalam metode Credit Risk+, tidak memperhatikan penyebab dari default. Data input berasal dari data histories yaitu data exposure debitur dan data exposure at default dari debitur dan frequency of default event terjadi akibat adanya default kredit dari serangkaian peristiwa.Keuntungan Credit Risk+ adalah relatif mudah untuk diimplementasikan, karena hanya lebih fokus pada default, sehingga relatif membutuhkan sedikit estimasi dan inputs. Untuk setiap instrument, hanya diperlukan exposure at default dan mengukur probability of default. Credit Risk + cocak untuk kredit konsumer karena jumlah nasabah yang banyak dan kreditnya relatif lebih kecil.Kelemahan Credit Risk+ yaitu mengasumsikan bahwa credit risk tidak mempunyai hubungan dengan market risk Selain iru Credit Risk+ mengabaikan migration risk, exposure setiap debitur tetap dan tidak sensitif dengan kualitas kredit atau variability dari interest rate. Selain itu Credit Risk+ melakukan pengukuran pada sekelompok nasabah sehingga sulit diketahui risiko kredit per nasabah.Dalam mengukur nilai risiko kredit untuk produk Kartu Kredit di Bank ABC didasarkan pada pemikiran bahwa:1. Produk Kartu Kredit adalah jenis kredit yang memiliki tingkat risiko yang cukup tinggi mengingat pemberian fasilitas Kartu Kredit kepada nasabah tidak disertai jaminan dan bersifat konsumtif.2. Adanya potensi pasar Kartu Kredit yang cukup besar di Indonesia, terutarna dengan semakin tingginya kebutuhan konsumsi masyarakat dan semakin berkembangnya pasar-pasar modem serta toko-toko yang menerima pembayaran dengan Kartu Kredit.3. Adanya tingkat persaingan yang tinggi diantara bank-bank sebagai issuer Kartu Kredit sehingga pihak bank melakukan pemasaran Kartu Kredit nya secara agresif.4. PT. Bank ABC belum mererapkan internal model khususnya Credit Risk+ untuk menghitung risiko kredit untuk produk Kartu Kredit nya.Hasil pengukuran risiko kredit dengan menggunakan metode CreditRisk+ menunjukkan bahwa nilai unexpected loss adalah sebesar Rp. 37.180.000.000,- path tahun 2002, sebesar Rp. 40.508.000.000,- pads tahun 2003 dan sebesar Rp.46.540.000.000,- pada tahun 2004.Besarnya unexpected loss ini hares ditutup dengan modal. Economic capital yang dapat menutup unexpected loss ini setiap tahunnya meningkat mulai dari Rp.22.932.000.000,- di tahun 2002, sebesar Rp. 23.660.000.000,- di tahun 2003 serta sebesar Rp.26.000.000.000,- di tahun 2004. Dari likelihood test ratio diketahui bahwa jumlah kejadian real loss yang melebihi nilai unexpected loss selama periode observasi adalah not atau tidak ada nilai yang melebihi nilai unexpected loss, yang berarti nilai LR yang diperoleh lebih kecil dari nilai kritis dengan tingkat keyakinan 95% atau LR < 3,841. Dengan dernikian dapat dikatakan bahwa metode pengukuran risiko dengan Credit Risk+ ini dapat diterima dan cukup akurat dalam mengukur unexpected loss ( VAR) kartu kedit. Dengan melihat kemudahan serta cukup sederhana dari penggunaan metode CreditRisk+ dalam mengukur risiko Kartu Kredit, maka Bank ABC dapat mempertimbangkan metode CreditRisk+ ini dalam pengukuran risiko Kartu Kredit di Bank ABC. Penggunaan internal model lebih kecil dibandingkan dengan standardized model dalam penggunaan modal minimum maka dapat menjadi altematif model untuk menghitung risiko bagi pengelola Bank ABC. Mengingat bahwa karakteristik produk kredit konsumer seperti Kredit Kendaraan Bermotor, Kredit Pemilikan Rumah, dan Personal Loan mempunyai karakteristik yang sama dengan Kartu Kredit yaitu jumlah debitur banyak dengan nilai kredit relatif kecil dan bersifat individual, maka penggunakaan metode CreditRisk+ dapat digunakan jugs untuk mengukur risiko kredit untuk consumer loan diluar produk kartu kredit tersebut.Kurang tersedianya database yang baik akan berpengaruh terhadap kualitas pengukuran internal model Credit Risk +, oleh karena itu Bank ABC harus meningkatkan kualitas dari database Kartu Kredit nya secara detail terutama pada pengelompokkan debitur berdasarkan Band, data recovery, data default per Band. Karena tingkat recovery yang rendah maka Bank ABC harus terus meningkatkan peran collectionnya agar recovery rate Kartu Kredit terus meningkat.

---

The purpose of this research is to find out how high the risk of Credit Card by using the method of internal model Credit Risk +. Aside from that, Bank ABC can also measure the expected loss and the unexpected loss, as well as the amount of economic capital that has to be provided by PT Bank ABC to cover the unexpected loss.The problem limitation is that the Credit Cards that are used are individual cards in a mass number. Also, there are some types of Credit Card according to the limit, that the Credit Cards being inspected are of the 2002 - 2004 period, and not being differentiated based on the types, the biggest exposure for Credit Card in PT Bank ABC is 50 millions Rupiah, and there's no collateral and Default available, caused by something that has to do with paying ability of the Card Holder, which is determined by their monthly income.A general view on the method that's going to be used is as follows:1) Collecting data of Credit Card Holder in the period of January 2002 - December 2004.2) Arranging Band and Exposure Default per Band3) Measuring the Recovery Rate4) Measuring the Severity Loss or Loss Given Default5) Measuring the Probability of Default and Cumulative Probability of Default6) Measuring Expected Loss and Unexpected Loss7) Measuring the Economic Capital8) Testing the Validity of Model Credit RiskCredit Risk + is a method of measuring the risk which was developed by Credit Suisse First Boston (CSFB) in December 1996. In this method, there are two focus points that are being dealt with. One is the default and non-default, and the other is the expected losses and unexpected losses. In the Credit Risk+ method, the cause of the default is not to be concerned. Input data comes from history data. They are the exposure data of the Card Holder and the data of exposure at default of the Card Holder and the frequency of default event which is caused by a series of events.The benefit of using Credit Risk+ method is quite easy to be implemented because it focuses more to the default, so that it needs only few estimation and inputs. For each instrument, we only need exposure at default and counting the probability of default. Credit Risk + method are suitable for consumer credit due to the high number of accounts and the credit is relatively lower.The weakness of Credit Risk+ method is the assumption that credit risk does not relate to market risk. It excludes migration risk, and the exposure of each Card Holder is constant and insensitive to the credit quality or the variability of interest rate. In addition, Credit Risk+ method does the measuring to a group of Card Holders, and that makes it difficult to find out the risk of each Card HolderMeasuring the value of credit risk for Credit Card product at Bank ABC are based on these following thoughts:1. Credit Card product is a credit type that has quite high risk, concerning the approval of Credit Card facility to costumers does not qualify collateral and the function induces consumerism.2. The increasing consumerism among Indonesian people, the development of modern markets, and the more shopping places that allow costumers use their credit cards thus increase the potential market of Credit Card in the country.3. Tight competition among banks that issue Credit Card products leads to the agressive way of marketing Credit Cards.4. PT. Bank ABC has not implemented the internal model, especially Credit Risk+ , to calculate the credit risk for their Credit Card product.The risk measuring with Credit Risk+ method shows that the value of unexpected loss equals to Rp. 37.180.000.000,- in the year of 2002, Rp. 40.508.000.000 2003, and Rp.46.540.000.000,- in 2004.The unexpected loss has to be covered by capital. Economic capital that covers the unexpected loss increases every year, starting Rp 22.932.000.000,- in 2002, Rp 23.660.000.000,- in 2003, and Rp.26.000.000.000,- in 2004.From the likelihood test ratio we can tell that the sum of real loss that's bigger than the value of unexpected loss during the observation period equals to zero. There is no value bigger than the value of unexpected loss, which means the LR value is smaller than risky value with the assurance level of 95% or LR < 3,841. In brief, the risk measuring method Credit Risk+ can be accepted and is accurate enough in measuring the unexpected loss (VAR) of credit card.Based on the simplicity of the Credit Risk+ method, Bank ABC can take into considerations of using the method to measure the Credit Card risk in their company.The use of internal model is smaller than the standardized model in the minimum use of capital, thus it can be an alternative model to measure the risk for Bank ABC.Regarding that consumer credit products such as Car Loan, Housing Loan, and Personal Loan has the similar characteristics with Credit Card, that is high number of Customer with credit value that's relatively small and individual, thus Credit Risk+ method can also be used to measure credit risk for consumer loan other than the credit card itself. The lack of the right database will affect on the quality of internal model Credit Risk measurement. Thai's why Bank ABC has to improve the quality of their credit card database, especially in the classification of Card Holder based on Band, data recovery, and data default per Band.Due to the low recovery level, Bank ABC has to improve their collection role so that the Credit Card recovery level will increase."

"Iklim investasi yang cenderung menurun tidak menyurutkan pemberian kredit konsumtif. Hal ini terjadi karena kredit konsumtif merupakan jenis kredit yang banyak ditawarkan oleh perbankan saat ini karena kemudahan memperolehnya dan sifatnya yang individual sehingga menarik para calon debitur. Namun demikian, proses pemberian kredit tersebut tidak luput dari risiko kredit. Bank pemberi kredit harus mengetahui manajemen risiko, khususnya risiko kredit terlebih menyangkut berapa besarnya economic capital yang harus disiapkan dalam mengantisipasi risiko expected loss dan unexpected loss yang mungkin timbul. Perhitungan economic capital dilakukan dengan menggunakan Internal Model CreditRisk+. Pengujian karakteristik distribusi kerugian dilakukan dengan tes Chi-Square dan permodelan divalidasi dengan metode Kupiec untuk mengetahui akurasi model risiko kredit dalam memproyeksi potensi kerugiannya.

---

Although investment climate has relatively descended, but it has not descended the granting of consumer loan since such variety of credit can be easily attained as provided by many banks and also by its individual characteristic which attracts prospective debtor. However, its granting process must not be separated from credit risk. The lender bank must recognize its risk management aspect, especially relates to the sum which has to be provided for anticipating either expected loss or unexpected loss risk may be aroused in the future. Economic capital can be exercised by Internal Model CreditRisk+ method after which testing on loss distribution characteristic can be exercised by Chi-Square and validation of the modeling can be exercised by Kupiec Test as purposed to obtain a certain accuracy on credit risk model in predicting potential loss."

"ABSTRAKBerdasarkan survei Bank Indonesia yang dirilis pada 13 Februari lalu, fasilitas KPR yang digunakan konsumen mencapai 70,6%. Ini menunjukkan peran perbankan masih tinggi dan proses pemberian kredit tersebut tidak luput dari risiko. Risiko terbesar adalah risiko kredit, oleh sebab itu risiko perlu di identifikasikan, diukur dan di kontrol. Karya akhir ini ditujukan untuk mengukur berapa besar probability of default kredit, expected loss dan unexpected loss, serta economic capital yang harus disediakan untuk mengantisipasi kerugian sehingga Bank dapat membuat keputusan yang tepat untuk meminimalkan risiko, dan model CreditRisk+ diharapkan dapat diterapkan dan dapat mengalokasikan secara optimal seluruh sumber daya yang dimiliki.

---

ABSTRACT

Based on a survey of Bank Indonesia which was released on February 13, KPR a facility used by most customers reach 70.6%. This shows the role of Banks in financing the house is still high. However, the process of granting credit did not avoid from risk. The greatest risk in the Banking is credit risk. Therefore needs to identify, measure and control the risks. This thesis is intended to measure how much probability of default of loans, measure the losses that can be expected and cannot be estimated from the credit issued and can find out how much economic capital that should be provided to anticipate the losses that cannot be expected that the Bank can make the right decisions to minimize the risk that will arise, and CreditRisk + model that can be used is expected to be applied and can be optimally allocate all resources."

"Metode Credit Risk+ telah banyak digunakan untuk mengukur risiko kredit portofolio dengan karakteristik small balances dengan high volumes, seperti pada portofolio kartu kredit, dimana probability of default (PD) masing-masing account tidak saling mempengaruhi satu sama lainnya. Seperti yang telah disadari sebelumnya bahwa metode Credit Risk+ ini memiliki beberapa kelemahan yaitu salah satunya adalah mengabaikan pengaruh faktor eksternal seperti risiko pasar dan suku bunga.Dalam penelitian ini penulis mencoba menarik hubungan antara beberapa faktor makro ekonomi terhadap probability of default eksposur kartu kredit setiap band. Nilai Expected Loss, Value at Risk (Unexpected Loss), dan Economic Capital dihitung dengan menggunakan unexpected number of default yang berasal dari hasil regresi linier PD terhadap variabel makro ekonomi.

---

Credit Risk+ method has been applied to measure credit risk of portfolios with small balances and high volumes such as credit cards porfolio, in which the probability of default (PD) of each account is mutually exclusive. As known before, there are some limitations of this method, like disregarding the influence of external factors such as market risk and interest rate risk.In this research, the author is trying to find any correlations between macroeconomics variables and probability of default of credit cards exposures in each band. The values of Expected Loss, Value at Risk and Economic Capital will be measured by using unexpected numbers of default which are originated from single linear regression of PD to macroeconomics variables."

"Pencalonan jalur perseorangan pada pilkada langsung di Kabupaten Garut cenderung mengalami penurunan. Dibandingkan pelaksanaan pilkada 2008 dan pilkada 2013, partisipasi bakal pasangan calon dalam pilkada Kabupaten Garut 2018 menunjukkan angka yang paling sedikit. Permasalahan tersebut dikarenakan adanya aturan peningkatan syarat minimal dukungan yang harus dipenuhi oleh bakal pasangan calon sesuai UU Pilkada Nomor 10 Tahun 2016. Kajian ini berfokus pada peran modal politik, modal sosial dan modal ekonomi bagi bakal pasangan calon Suryana dan Wiwin Suwindaryati dalam pencalonan jalur perseorangan pada pilkada Kabupaten Garut tahun 2018, melalui teori modal Pierre Bourdieu (1992) terutama terkait dengan modal politik, modal sosial dan modal ekonomi serta relasi kepemilikan modal dengan pencalonan jalur perseorangan. Untuk memperkuat teori modal politik Pierre Bourdieu dalam penelitian ini, didukung oleh teori modal politik oleh John A. Booth dan Patricia Bayer Richard (1998). Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode kualitatif melalui wawancara mendalam, dan studi literatur. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa peran modal politik yang terakumulasi dengan kekuatan modal sosial dan modal ekonomi, memengaruhi kekuatan politik dan strategi pasangan calon Suryana dan Wiwin Suwindaryati dalam memenuhi syarat minimal dukungan pada tahap pencalonan perseorangan. dalam pilkada Kabupaten Garut 2018.

---

Nominations for the individual path during the direct election in Garut district tend to fall. In comparison to the 2008 and 2013 elections, the number of individual candidate pairs participating in the 2018 Garut district election was the lowest. This problem is due to the rules for increasing the minimum support requirements that must be met by prospective pairs of candidates according to Election Law Number 10 of 2016. This study focuses on the role of political capital, social capital, and economic capital for the prospective candidates, Suryana and Wiwin Suwindaryati, in the nomination of the individual path in the 2018 Garut district election. Bourdieu's theory of capital (1992), mainly related to political capital, social capital, and economic capital, as well as the relationship between capital ownership and the nomination of the individual path. To strengthen Pierre Bourdieu's theory of political capital in this study, it is supported by the theory of political capital by John A. Booth and Patricia Bayer Richard (1998). This research was conducted using qualitative methods through in-depth interviews and literature studies. The results of this study indicate that the role of political capital, which is accumulated with the strength of social capital and economic capital, affects the political power and strategy of the candidate pair of Suryana and Wiwin Suwindaryati in meeting the minimum support requirements at the individual nomination stage in the 2018 Garut Regency Election."

"Perhitungan Cadangan Kerugian Penurunan Nilai (CKPN) yang ditetapkan oleh Bank Indonesia dan economic capital merupakan bagian dari pengukuran risiko kredit bagi setiap industri perbankan. Tidak ditetapkannya metode perhitungan CKPN kolektif yang baku oleh regulator perbankan, mengharuskan setiap Bank untuk menentukan sendiri metode perhitungan CKPN kolektif yang digunakan. Pemilihan KPR sebagai data observasi, didasarkan oleh laporan publikasi yang disusun oleh Bank Indonesia pada kwartal satu tahun 2011 dimana non performing loan kredit perumahan menempati posisi tertinggi diantara fasilitas kredit konsumsi lainnya. Dalam pengukuran risiko kredit dengan menggunakan metode CreditRisk+, data input yang digunakan berupa, exposure at default, recovery rates, default rates dan default rates volitatiliy. Terdapat tiga tahapan dalam pengukuran risiko kredit dengan menggunakan metode CreditRisk+, tahap pertama adalah mengetahui nilai exposure at default, kedua menghitung frequency of defaults dengan menggunakan tingkat keyakinan sebesar 99% dan yang ke tiga menghitung probability of default yang digunakan untuk mendapatkan nilai distribution of losses. Metode CreditRisk+ dapat memberikan nilai CKPN kolektif dan economic capital yang digunakan untuk mengukur besarnya modal yang diserap akibat unexpected loss pada portofolio kredit pemilikan rumah untuk periode Januari 2008 sampai dengan Desember 2010 sehingga potensi risiko kredit dapat dikendalikan dan dapat memaksimalkan pengalokasian modal yang dimiliki oleh Bank ABC.

---

Impairment calculation that set up by Central Bank and economic capital is part of credit risk measurement in every banking industry. Since banking regulator does not determine standard method for calculating collective impairment, each bank has to decide its own calculation. Housing loan that selected as observation data is based on first quarter in 2011 of condensed financial statement of Central Bank, whereas non performing loan of housing loan is highest among other consumer credit facilities. In measurement of credit risk using CreditRisk+, input data used are exposure at default, recovery rates, default rates and default rates volitatiliy. There are three stages in measuring credit risk using CreditRisk+, first by Identify the value of exposure at default, second by calculate frequency of default using 99% of confident level, finally calculate probability of default used to obtain value of distribution of losses. CreditRisk+ method is able to provide value of collective Impairment and economic capital that used in measuring capital absorbed as result of unexpected loss of credit portfolio of housing loan in January 2008 up to December 2010, thus probable credit risk is controllable and Bank ABC can maximized its capital allocation."

"Permasalahan umum yang dihadapi petani adalah hasil produksi pertanian yang fluktuatif. Hal ini dikarenakan kondisi pertanian masih mengandalkan cuaca, sedangkan saat ini kondisi cuaca tidak dapat ditentukan. Adanya musim kemarau yang panjang membuat masyarakat Desa Cilebak sering mengalami gagal panen. Para petani yang menggantungkan hidupnya pada hasil panen padi sawah tadah hujan tidak jarang mengalami kerugian, dikarenakan banyak petani yang berspekulasi atau untung- untungan menanam padi pada musim kemarau, sedangkan saat ini di Desa Cilebak tidak ada irigasi. Tujuan penelitian ini adalah untuk mendeskripsikan aset yang dimliki petani padi sawah tadah hujan dan mendeskripsikan strategi bertahan hidup petani padi sawah tadah hujan saat musim kemarau, di Desa Cilebak Kecamatan Cilebak Kabupaten Kuningan. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan pendekatan kualitatif dan jenis penelitian deskriptif. Melalui pemilihan informan secara purposive sampling, wawancara dilakukan dengan 13 informan. Hasil penelitian menunjukan bahwa petani sawah tadah hujan memiliki aset-aset yang dapat dimanfaatkan untuk dapat memenuhi kebutuhan sehari-hari yaitu memiliki aset manusia (human capital) sebagai sumber daya manusia dan livelihood capabilities dalam atribut dasar mata pencaharian sebagai petani dengan melakukan keterampilan bertani, memiliki aset sosial (social capital) dengan melakukan aktivitas interaktif (claim and acces) di masyarakat. Diantaranya adalah hubungan erat dengan tetangga, gotong royong, mengikuti kegiatan kelompok tani, dan menjalin hubungan baik dengan keluarga, memiliki aset ekonomi (economic capital) sebagai bentuk stores and resources seperti tabungan, emas, pemanfaatan sawah dan pemanfaatan ternak. Petani sawah tadah hujan dalam menghadapi musim kemarau juga telah melakukan beberapa strategi bertahan hidup yaitu melakukan strategi dalam aktivitas produksi dengan cara bercocok tanam dan beternak, strategi dalam aktivitas pertukaran jasa dengan cara menjadi buruh bangunan, menarik ojeg, berdagang dan berhutang. Dan strategi dalam aktivitas konsumsi dengan cara menghemat pengeluaran sebagai strategi meminimalisir kebutuhan untuk bertahan hidup. Selain itu petani juga menghemat konsumsi padi, dan menyimpan padi di lumbung. Hal ini dilakukan sebagai ketahanan mata pencaharian rumah tangga secara berkelanjutan untuk menyediakan stok/penyimpanan hasil tani untuk digunakan saat menghadapi kemarau.

---

A common problem faced by farmers is the fluctuation of agricultural production. This is because agricultural conditions still rely on the weather, while at this time the weather conditions cannot be determined. The existence of a long dry season makes the people of Cilebak Village often experience crop failure. Farmers who depend on their livelihoods on rainfed lowland rice harvests often experience losses, because many farmers speculate or have chance to plant rice during the dry season, whereas currently in Cilebak Village there is no irrigation. The purpose of this study was to describe the assets owned by rainfed lowland rice farmers and to describe the survival strategies of rainfed lowland rice farmers during the dry season, in Cilebak Village, Cilebak District, Kuningan Regency. This research was conducted using a qualitative approach and descriptive research type. Through the selection of informants by purposive sampling, interviews were conducted with 13 informants. The results showed that rainfed rice farmers have assets that can be used to meet their daily needs, namely having human capital as a human resource and livelihood capabilities in the basic attributes of livelihood as a farmer by doing farming skills. social assets (social capital) by carrying out interactive activities (claim and access) in the community. Among them are close relations with neighbors, mutual cooperation, participating in farmer group activities, and establishing good relationships with families, having economic capital as a form of stores and resources such as savings, gold, utilization of rice fields and use of livestock. Rainfed rice farmers in facing the dry season have also implemented several survival strategies, namely implementing strategies in production activities by farming and raising livestock, strategies in service exchange activities by becoming construction workers, ojeg driver, trading, and they are in debt. And strategies in consumption activities by saving expenses as a strategy to minimize the need for survival. In addition, farmers also save on rice consumption, and store rice in barns. This is done as a sustainable livelihood security for the household to provide stock / storage of agricultural products for use in the face of drought."

"Salah satu internal model yang digunakan dalam pengukuran risiko kredit adalah CreditRisk+, yang dikembangkan oleh Credit Suisse First Boston. Dalam penelitian ini metode CreditRisk dipilih untuk mengukur risiko kredit atas portofolio pembiayaan yang disalurkan oleh Permodalan Nasional Madani (PNM) kepada Bank Perkreditan Rakyat (BPRJS). Metode CreditRisk+ yang dipakai adalah pendekatan dengan distribusi Gamma, yang merupakan distribusi dua parameter yang menggambarkan mean (ditunjukkan oleh default rates) dan standard deviation (ditunjukkan oleh default rate volatilities). Metode ini dipilih berdasarkan asumsi bahwa default rate bersifat variable, tidak konstan sepanjang waktu, sehingga default rates volatilities tersebut diperhitungkan ke dalam model. Output dari pengaktivasian program model CreditRisk+ memperlihatkan kecenderungan risiko kredit yang semakin meningkat atas portofolio pembiayaan kepada BPR/S, yaitu sebesar Rp 12.428.363.221 pada Januari 2005 hingga mencapai Rp 35.426.390.490 pada Desember 2005 atau hampir tiga kali lipatnya. Dengan mengetahui credit Value at Risk (VaR) yang semakin meningkat, diharapkan pengelolaan atas portofolio pembiayaan kepada BPR/S tersebut harus lebih baik dan efektif, terutama dalam mengantisipasi bertambahnya pembiayaan yang bermasalah. Namun demikian PNM dinilai masih dapat menanggung risiko kredit tersebut, terlihat dari kecukupan modal yang dibutuhkan (economic capital) atas portofolio pembiayaan kepada BPR/S sepanjang tahun 2005 tersebut berkisar antara 2% - 8% dari jumlah modal PNM. Model CreditRisk+ dapat diterima sebagai model yang akurat untuk pengukuran risiko pembiayaan kepada BPRJS. Hal ini dihuktikan dari basil pengujian Likelihood Ratio (LR) pada tingkat kepercayaan 95%, di mana nilai LR masih di bawah ambang batas nilai kritikal yang dapat ditolerir.

---

One of internal model used for measuring credit risk is CreditRisk+, developed by Credit Suisse First Boston. In this research, CreditRisk+ method was selected to measure credit risk on PNM's lending portfolio to rural banks. The CreditRisk+ method being used is the one with Gamma distribution, a two parameters distribution that shows mean (shown by default rates) and standard deviation (shown by default rates volatilities). This method is selected based upon assumption that default rate is variable, not constant through the period so default rates volatilities is incorporated into the model. Output from CreditRisk+ model program activation showed increased credit risk on lending to rural banks, a mere of Rp 12, 428, 363, 221 in January 2005 up to Rp 35, 426, 390, 490 in December 2005, representing an almost three-fold increase. By finding increased credit Value at Risk (VaR), it is hoped that rural bank lending portfolio be managed better and more effective in the future, especially in anticipating the growing non performing portfolio. Nevertheless, PNM still covers credit risk that is shown by required capital adequacy (economic capital) on rural banks lending portfolio in 2005, which range between 2 to 8 percent of total PNM capital. CreditRisk+ model can be viewed as accurate model for rural banks lending risk measurement. This is back-testing by Likelihood Ratio (LR) test at the 5 percent level of significance, which the LR figure is still below the critical value."