Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Bank dalam menjalankan pengelolaan likuiditasnya mempunyai potensi keuntungan dan kerugian yang selalu mengikuti. Untuk mengendalikan risiko tersebut perlu suatu proses manajemen risiko yang memadai, mulai dari identifikasi risiko, pengukuran risiko hingga implementasi mitigasi risiko. Pengukuran risiko likuiditas pada BNI yaitu menggunakan Liquidity Coverage Ratio. Penyediaan likuiditas sangat penting untuk mengantisipasi adanya kebutuhan likuiditas sehingga dapat mengcover kewajiban Bank baik dalam kondisi normal maupun krisis. Namun demikian, penyediaan likuiditas tidak boleh tersedia secara berlebihan karena timbul biaya likuiditas yang harus ditanggung oleh Bank. Oleh karena itu, diperlukan penetapan limit biaya pengelolaan likuiditas yang bersedia di tanggung oleh Bank berdasarkan risk appetite dari management serta batas limit maksimum Liquidity Coverage Ratio harus ditetapkan oleh Bank. Penetapan limit tersebut merupakan hal penting dalam proses mitigasi risiko agar pendapatan yang hilang karena adanya penyediaan likuiditas dapat diminimalkan sehingga dapat tercipta peningkatan laba bagi Bank. Data yang diperoleh dalam penelitian ini merupakan komponen dari Liquidity Coverage Ratio BNI selama 2 Tahun 2015-2016 . Metode dalam penelitian ini secara kuantitatif. Pada kondisi saat ini BNI belum melakukan pengelolaan likuiditas jangka pendeknya secara efektif. Hal ini terbukti dari hasil perhitungan rata-rata Liquidity Coverage Ratio yang masih tinggi yaitu 267 . Bahkan pernah tertinggi sebesar 389 pada Q4 2015. Regulator menetapkan batas Liquidity Coverage Ratio minimum sebesar 100 . Dengan adanya, penetapan pengelolaan biaya pemeliharaan likuiditas maksimum dan penetapan limit maksimum Liquidity Coverage Ratio diharapkan dapat diimplementasikan oleh BNI sehingga dapat tercipta peningkatan laba bagi Bank.

---

Bank in carrying out liquidity management always followed with potential gains and losses. There should be an adequate risk management process to manage these risks, starting from risk identification, risk measurement to risk mitigation implementation. Liquidity risk measurement in BNI using Liquidity Coverage Ratio. The providing of liquidity is very important to anticipate liquidity needs so as to cover the liabilities of the Bank both in normal and crisis conditions. However, the providing of liquidity should not be available to excess liquidity because there will be costs to be borne by the Bank. Therefore, it is necessary to establish limit liquidity management fee paid by the Bank prepared based on the risk appetite by management as well as the maximum limit of the Liquidity Coverage Ratio must be determined by the Bank. The limit setting process is important in order to mitigate the risk of lost revenue due to the providing of liquidity could be minimized so as to create an increase in profits for the Bank. Data obtained in this study is a component of the Liquidity Coverage Ratio BNI for 2 years 2015 2016 . The method in this research is quantitative. In the current conditions the BNI not do short term liquidity management effectively. This is evident from the results of the calculation of average Liquidity Coverage Ratio are still high at 267 . The highest ever amounted to 389 in Q4 2015. Regulator set a minimum limit of the Liquidity Coverage Ratio at 100 . With the, determination of maximum liquidity management of maintenance costs and maximum limits Liquidity Coverage Ratio is expected to be implemented by the BNI so as to create an increased Bank profitability.

Abstrak :
Pada akhir tahun 2015, PT Data Citra Mandiri “Perusahaan” dengan merek dagang iBox membuka gerai retail Apple Authorized Reseller di Pulau Lombok dengan target Payback Period adalah 1,39 tahun atau 1 tahun 4 bulan 20 hari. Namun dari data aktual, Perusahaan tidak memenuhi target yang telah disepakati. Hal ini terjadi karena tidak tercapainya target penjualan dan varians yang terjadi antara data aktual dan anggaran terutama pada beban operasional seperti biaya pengiriman. Oleh karena itu, Perusahaan sedang merumuskan tindak lanjut atas proyek ekspansi ini apakah layak dilanjutkan. Sebagai dasar dalam pengambilan keputusan, dilakukan studi kelayakan dengan memperhitungkan proyeksi arus kas yang masuk ke Perusahaan dan proyeksi arus kas yang keluar berdasarkan data aktual untuk memberikan gambaran yang sebenarnya. Selisih antara nilai arus kas masuk dan keluar dilakukan proses diskonto dengan tingkat diskon tertentu sesuai dengan periode terjadinya. Dari hasil penelitian yang sudah dilakukan memperlihatkan bahwa nilai net present value proyek ini sebesar Rp1.471.969.556 dengan discounted payback period 2 tahun 10 bulan dan 6 hari. ......At the end of 2015, PT Data Citra Mandiri “the Company” while having iBox brand made an opening of retail outlet Apple Authorized Reseller with Payback Period target of 1.39 year or 1 year 4 months 20 days. Unfortunately, from the actual data, the Company is unable to achieve the target. This happens because the Company is having under target for the sales performance and variance of operating expenses between actual data and budget such as distribution expenses. Therefore, the Company is having a formulation to respond regarding to continue or not on the project. As the basis of the decision making, feasibility study is performed by calculated the projection of cash inflow and cash outflow based on the actual data to represent the reality. The difference between cash inflow and outflow being discounted with certain discount rate in accordance with the period incurred. From the research done show that the net present value for this project is Rp1,471,969,556 with discounted payback period 2 years 10 months and 6 days.

Abstrak :
Tesis ini membahas mengenai penggunaan metoda DCF dan real option pada proyek geothermal yang direncanakan untuk dikembangkan menjadi 2 unit. Pengembangan menjadi 2 unit ini dapat dianalisis dengan real option sebagai option to expand. Hasil dari analisis dengan metode DCF menghasilkan rekomendasi bahwa pengembangan unit ke 2 tidak  layak dilakukan karena memiliki NPV negative, sementara dari hasil analisis ROA dengan metoda binomial dan Black-Scholes merekomendasikan bahwa expansi proyek layak dilakukan. Perbedaan hasil perhitungan ROA yang cukup signifikan dengan DCF karena DCF melakukan analisis dengan asumsi yang statis sementara ROA mengakomodir uncertainty yang terjadi pada proyek sehingga memberikan fleksibilitas manajemen dalam pengambilan keputusan. ......This thesis discusses the application of DCF method and real option on geothermal projects which planned to be developed into 2 units. Expansion to 2 units can be analyzed by real option as an option to expand. The result of the analysis with DCF method recommends that the development of the unit 2 is not feasible because it has negative NPV, while result from Real Option Analysis using binomial and Black-Scholes method recommends that expansion project is feasible. The differences between ROA and DCF calculation are significant because the DCF analysis assuming static condition while ROA accommodates uncertainty in the project so as to provide flexibility in management decision.

Abstrak :
Industri penerbangan telah berkembang pesat selama beberapa dekade terakhir, yang ditandai dengan meningkatnya jumlah penumpang perjalanan udara. Fenomena ini merupakan peluang bagi maskapai penerbangan untuk memperluas pasar mereka, tetapi di sisi lain hal ini dapat menjadi ancaman bagi maskapai. Hadirnya berbagai maskapai baru telah menciptakan iklim persaingan yang lebih ketat. Oleh karena itu, penentuan strategi bisnis yang paling sesuai dan dapat mendukung maskapai untuk bertahan dalam persaingan ketat ini menjadi sangan krusial. Maskapai dapat memilih antara strategi diferensiasi ataupun cost leadership. Opsi kedua terkait dengan bagaimana maskapai menjalankan bisnis mereka dengan cara yang paling efisien dan memperoleh profit, terlepas dari semua tantangan yang dihadapi. Untuk dapat meningkatkan efisiensi, perusahaan penerbangan dituntut untuk menjaga biaya operasional mereka pada level minimum, tanpa mengorbankan aspek-aspek keselamatan. Salah satu komponen biaya utama maskapai penerbangan selain dari biaya bahan bakar adalah biaya armada, yang memberikan kontribusi sekitar 15-20% dari total biaya dan merupakan komponen yang dapat dikendalikan oleh maskapai. Meminimalkan biaya armada harus dimulai dari proses perencanaan armada, termasuk bagaimana maskapai memperoleh armada mereka, baik melalui sewa operasi, sewa keuangan / modal, pembelian langsung ke pabrik pesawat atau bahkan kombinasi dari ketiga alternatif tersebut. Kesalahan dalam menentukan metode akuisisi armada yang tepat dan efisien akan menciptakan tekanan keuangan yang sangat besar untuk maskapai penerbangan dalam jangka waktu yang panjang. Untuk mengatasi tantangan tersebut, tesis ini bertujuan untuk menemukan alternatif akuisisi pesawat paling efisien yang menghasilkan pendapatan maksimum dan Revenue Passenger Kilometer (RPK). Data sekunder yang diperoleh dari berbagai data keuangan dan operasional maskapai akan digunakan dalam penelitian ini, serta data yang diperoleh dari data pasar penerbangan global. Analisis penelitian ini akan disajikan dengan menggunakan metode Data Envelopment Analysis (DEA), untuk mendapatkan perbandingan tingkat efisiensi masing-masing maskapai dari perspektif akuisisi pesawat. ......Airline industry had been tremendously growing during the past decades, which was marked by the increasing amount of air travel passengers. This phenomenon is an opportunity for airlines to enlarge their market, but on the other side it could be a threat for them as well. A lot of new airlines were established and entered the market, thus created a more intense competition amongst airlines. It is of high importance for airlines to determine which business strategy they should apply that enable them to survive in this tight competition. They might choose either a differentiation strategy or cost leadership. The latter option is related to how an airline run their business in the most efficient way and become profitable despite all the challenges faced. In order to be efficient, airlines shall manage their operating cost to be at minimum without sacrificing the safety aspect of their operation. One major cost component of airlines aside from the fuel cost is its fleet cost, which contributes around 15 - 20% of airlines’ total cost and is controllable by the airline. Minimizing the fleet cost should be started from the fleet planning, including how airlines acquire and compose their fleet, either through operating lease, financial / capital lease, direct purchase to aircraft manufacturer or even a mix of these three alternatives. Failure in determining the right fleet acquisition method will create immense financial pressure for airlines in a long-term period. In recognition of this challenge, this thesis is aiming to find the most efficient aircraft acquisition alternatives which resulting in the maximum revenue and Revenue Passenger Kilometer (RPK). Secondary data obtained from various airlines’ financial and operational data will be used in this research, as well as data from global aviation market. Analysis of this research will be presented using Data Envelopment Analysis (DEA) method, to compare each referenced airlines’ efficiency from aircraft acquisition perspective.

Abstrak :
Penelitian ini membahas mengenai risiko operasional yang muncul akibat ditetapkanya peraturan menteri yang mengatur keterlambatan penerbangan lebih dari 4 jam. Sebagai peraturan yang baru diterapkan maka setiap maskapai tidak dapat menghitung risiko secara langsung karena belum adanya data historis mengenai kerugian atas kegiatan tersebut. Namun, dengan menggunakan data historis data keterlambatan dan jumlah penumpang maka peneliti mencoba untuk menghitung kerugian yang timbul akibat peraturan tersebut. Dengan melakukan pengujian chi square, kolmogorov smirnov dan anderson darling didapatkan bahwa data frekuensi terdistribusi secara geomet dan data severitas terdistribusi lognormal. Dan dengan menggunakan aggregation method melalui pendekatan loss distribution didapatkan nilai VaR pada tingkat keyakinan 95% sebesar 83.306.690 untuk skenario tanpa penumpang re-route serta nilai VaR pada tingkat keyakinan 95% Rp 80.933.100 untuk skenario penumpang re-route. Setelah dilakukan pengujian dengan menggunakan kupiec test maka diketahui bahwa perhitungan VaR menggunakan metode tersebut adalah valid dan dapat digunakan untuk perhitungan selanjutnya. ......This study discusses about operational risks arising from the establishment of ministerial regulations which regulates flight delay of more than 4 hours. As the new regulations, each airline can not directly calculate the risk. It is because of the lack of historical data from these activities. However, using historical delay frequency and number of passengers, the researcher tried to calculate the losses resulting from these regulations. By chi-square test, Kolmogorov smirnov and anderson darling test, researcher found that the frequency of delay distributed geometrically and the severity data distributed lognormal. And by using the aggregation method through the loss distribution approach (LDA), Value at Risk ​​using 95% confidence level is Rp 83,306,690 for the scenario without re-route passengers, and the value of VaR at 95% confidence level is Rp 80,933,100 for re-route passengers scenario. After testing by using kupiec test, it is known that the VaR calculation method is valid and can be used for further calculations.

Abstrak :
Metode Altman's Z-Score Emerging Market Score ini umumnya digunakan untuk mengindentifikasi apakah perusahaan akan mengalami kebangkrutan atau tidak, apakah perusahaan tersebut sehat atau tidak dengan mengukur kinerja dari perusahaan tersebut. Dari 159 perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia, diambil sekitnr 150 pernsahaan yang ambil bagian dalam perhitungan Altman's Z-Score Emerging Market Score yang disetiap tahunnya diiakukan perhitungan dan penyusunan ulang portfolio. Dari hasil analisis dengan menggunakan regresi, ditemukan bahwa Altman's Z-Score Emerging Market Score bepengaruh negatif terhadap nilai return portfolio, yang tidak berpengaruh signifikan terhadap nominal return dan berpengaruh signifikan terhadap abnormal return. ......Altman's Z-Soore Emerging Market Score method use for Indentified company bankruptcy or financial distres and also to identified company health that will reflect company prospectus in the future. From 159 manufacture company listed on Bursa Efek Indonesia, only left 150 perusabaan that taking part on Altman's Z-Score Emerging Market Score calculation. Altman's Z-Score Emerging Market Score calculated every year, so it cause re-arrange of portfolio based on rating from larger Altman's Z-Score Emerging Market Score value to Iower value, Result from single regression found that Altman's Z-Score Emerging Market Score in contrast to portfolio return, and significant to nominal return and not significant to abnormal return.

Abstrak :
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.

Abstrak :
ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk melihat apakah terdapat pengaruh antara PEG ratio dalam mencari saham yang menghasilkan return di atas Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG). Dalam penelitian ini digunakan 3 jenis growth untuk menentukan nilai PEG ratio yaitu growth menurut analyst estimates, growth menurut dividend growth model, dan growth sesuai actual growth saham untuk holding period selama 5 tahun yaitu tahun 2006-2011. Uji hipotesis dari penelitian ini menggunakan regresi linear dan nonlinear yaitu regresi kuadratik dan logaritmik terhadap 45 perusahaan yang masuk ke dalam anggota indeks Kompas100. Dari hasil penelitian diperoleh kesimpulan bahwa variabel PEG ratio dapat digunakan untuk mencari saham yang menghasilkan return di atas IHSG. Model PEG ratio yang paling baik secara statistik untuk mencari saham tersebut adalah model regresi linier dengan metode growth analyst estimates.

---

ABSTRACT
This study aimed to see whether there is an influence of the PEG ratio to find stocks that generate returns above Jakarta Composite Index (JCI). This study used three types of growth to determine the PEG ratio. They are the growth according to analyst estimates, growth in dividend growth model, and the actual growth share according to 5-year holding period for the years 2006-2011. The hypothesis testing of this study was done using linear regression and non-linear regressions consist of quadratic and logarithmic regressions against 45 companies. These 45 companies have been the members Kompas100 index since August 2012. From the results of the study we concluded that the PEG ratio variables are can be used to look for stocks that generate returns above the JCI. The best statistical PEG ratio model linear regression model with analyst estimates growth method.

Abstrak :
Perekonomian Indonesia saat ini masih didominasi sektor perbankan sebagai motor penggerak utama. Fungai intermodiasi perbankan sangat diharapkan untuk membawa perekonomian Indonesia maju, sehingga mencari hubungan antara variabel makroekonomi, karekteristik industri terhadap return saham perbankan menarik umuk diteliti. Kesimpulan yang didapat : 1. Rata-rata return saham perbankan lebih kecil dibandingkan rata-rata return pasar, 2. Dibandingkan tingkat fisiko pasar yang diukur dan standar deviasinya, mayoritas bank memiliki tingkat risiko di atas pasar, 3. return pasar berpengaruh positif temadap return mayoritas saham perbankan. 4. Pada umumnya model yang dibentuk tidak menunjukan signifikansi pungaruh variable-variable independen secara memadai. 5. Penambaban variabel makro dan karakteristik industri sebagn.i variabel indepemien dalam model tidak dapat menunjukan signifikansi. ......Indonesia's economy is still dominated by the banking sector as the main mover. Intermediary function is expected to bring Indonesia's economy forward, so it is attractive to look for the relationship between macroeconomic variables, characteristics of the industries to banking stocks return for examination. Conclusions obtained: 1. The average returns of banking stocks is smaller than the average market return. 2. Compared to the level of market risk as measured by standard deviation, the majority of banks have a risk level above the market 3. The market return positively affects the return ofthe majority of banking shares. 4. In general, the established model showed no significance influeoce ofindependeot variables adequately. 5. The addition of macroeconomic variables and industry charncteristics as independent variables in the model cannot show significance

Abstrak :
Tesis ini membahas faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi korelasi bursa saham Indonesia dengan bursa saham di lima negara lainnya, yaitu Jepang, Hongkong, AS, Inggris dan Australia. Faktor-faktor yang diteliti tidak menyangkut faktor ekonomi saja, namun juga melibatkan faktor geo-politik. Penelitian ini mencoba munguji model yang tidak biasa digunakan dalam manajemen keuangan, yaitu dengan menggunakan Gravity Model. Basil penelitian menemukan bahwa temyata Gravity Model sesuai digunakan untuk memprediksi detenninan korelasi stock market Indonesia dengan lima negara lainnya pada tahun 2004-2009. Determinan korelasi stock market Indonesia adalah besarnya kapitalisasi pasar, Over Lapping Open Hour, dan kesamaan hukum. ......This thesis mainly discusses the determinants of Indonesia's stock market correlations with five otherstock markets in five countries, which are Japan, Hong Kong, USA, UK and Australia. The factors that are observed are not just economic factors but a1so geo-political factors. This study examines a model that is rarely used in financial management that is Gravity Model. The result of this study is that, Gravity Model is suitable enough to estimate the correlation between Indonesia's stock market and five other partners in the year 2004-2009. Hence, the determinants are; market capitalization size, Over Lapping Open Hour, and the law index