Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Evaluasi pemberian kredit pinjaman baru telah menjadi salah satu dilema utama yang harus dihadapi oleh manajer bank untuk mengurangi kemungkinan kegagalan pengembalian pinjaman. Masalah tersebut dikategorikan dalam risiko kredit yang merupakan risiko yang paling besar dan bisa mengakibatkan kebankrutan suatu bank sehingga diperlukan analisis risiko kredit yang mendalam dan menyeluruh terhadap seluruh aspek atau faktor yang ada. Analisis kelayakan pemberian kredit dapat dibagi dalam 2 faktor yaitu faktor kuantitatif dan faktor kualitatif. Analisis faktor kuantitatif dapat dilakukan dengan menganalisis laporan keuangan serta rasio-rasio keuangan, sedangkan analisis kualitatif lebih bersifat subjektif berdasarkan pandangan penilai kredit. Penelitian ini akan menjelaskan detail pembuatan suatu alat pengambil keputusan yang dinamakan model kelayakan pemberian kredit dengan menggunakan dasar dan pendekatan dari metodologi sistem dinamis. Model ini merupakan simulasi komputer yang mengggunakan laporan keuangan dari perusahaan calon peminjam dan penilaian kualitatif dari penilai kredit dalam waktu yang bersamaan sebagai input model. Model ini menggunakan pendekatan yang sistematis untuk mengukur performa dari perusahaan calon peminjam serta dapat mengintegrasikan evaluasi dan penilaian risiko dengan berbagai macam kemungkinan skenario yang berbeda-beda. Model kelayakan pemberian kredit ini juga dapat digunakan untuk perusahaan yang berbeda-beda hanya dengan mengganti input model yang ada, sehingga diharapkan hasil penelitian ini dapat membantu penilai kredit untuk membuat keputusan yang lebih baik dalam mengevaluasi kelayakan pemberian kredit suatu perusahaan.

---

Evaluating new bank loans has been considered as one of the main dilemmas that banks managers have to deal with, in order to reduce the probability of default. Categorized as credit risk, a major risk in banking which could create a bankruptcy, needed a comprehensive and deep analysis to all aspect and factor of a credit worthiness decision. Analysis of credit worthiness of firm can be divided into two main factors, quantitative and qualitative factor. Quantitative factor analysis could be done by analyzing a financial report and financial ratio, while qualitative analysis is quite a subjective perspective and judgment of credit analyst. This paper describes the construction of decision making "flight simulator", called credit worthiness model, using the ideas of System Dynamics Methodology. It is a computer simulation which is use the financial report of a firm and qualitative judgment of credit analyst in a same time as input. The model thus constructed using systemic approaches to measure a firm's performance and provide a risk assessment in the sense of evaluating performance under different (what-if) scenarios. The credit worthiness model can then be evaluated to any different firm just by change its input. It is hoped that by the result of this research, this credit worthiness model could help credit analyst to create a better decision due to approve a firm lending."

"Bisnis konstruksi merupakan bisnis yang paling sulit, beresiko, serta membutuhkan usaha dan keputusan yang paling berat. Setiap bisnis konstruksi, khususnya konstruksi jalan beton adalah unik dan dalam pelaksanaannya dibutuhkan pengambilan keputusan antisipasi resiko yang tepat sehingga para kontraktor yang bermain dalam bisnis ini dapat terus bertahan dan memiliki daya saing tinggi. Simulasi sistem dinamis sebagai sebuah metode analisis menawarkan kelebihan-kelebihan yang tidak mampu diberikan oleh metode analisis lainnya. Sistem dinamis sanggup memberikan kedinamisan dalam proses pembelajaran dan umpan balik yang cepat, kedua hal tersebut merupakan hal penting dalam sebuah metode analisis yang efektif. Dalam dunia konstruksi jalan beton, faktor-faktor resiko merupakan hal utama yang hams diperhatikan karena kedekatan kaitannya dengan performa pembiayaan dan penjadwalan. Performa pembiayaan dan penjadwalan ini erat kaitannya dengan kepuasan pelanggan. Oleh karenanya faktor-faktor resiko menjadi penting untuk diantisipasi. Oleh sebab itu maka simulasi sistem dinamis ini dibuat dalam lingkup prediksi tingkat peningkatan biaya dan waktu proyek konstruksi jalan beton dan menggunakan proyek Pramuka Flyover sebagai pendukung validasi model ini. Hasil penelitian ini yaitu sebuah model prediksi tingkat peningkatan biaya dan waktu proyek konstruksi jalan beton diharapkan dapat digunakan dalam mendukung pembelajaran bagi para manajer proyek sehingga didapatkan pemahaman mengenai dampak resiko terhadap performa pembiayaan dan penjadwalan proyek konstruksi jalan beton.

---

Construction business is a business that is more exacting, risky, and requires greater effort and determination. Every construction project, especially road concrete construction is unique and requires the appropriate risk anticipation in its implementation until the contractors who play in this business can survive and have a high power of compete. System dynamics simulation as an analysis method offers more advantages that cannot be given by any other analysis method. System Dynamics is able to give dynamics interaction in learning process and direct feedback of the decisions. Those two factors are crucial factors in an effective analysis method. In the world of concrete construction road. Risk factors are the most crucial things in construction management becouse of their highly related to cost and schedule performance. These cost and schedule performance is highly related to customer satisfaction. For that reason risk factors become important to be anticipated. System dynamics simulation developed in this research is focusing in the area of the prediction of concrete construction road project cost and time overrun fraction and using a case study of Pramuka Flyover construction as the needs of validation. It is hoped that by the result of this research a prediction of concrete construction road project cost and time overrun fraction model can be gained and can complement the learning process for the project manager in the area of project cost and time performance."

"Laporan ini memaparkan prosedur pemberian kredit korporasi pada Bank NED Indonesia, beserta analisis dan perhitungan risiko. Pembahasan dari setiap tahapan prosedur secara lebih dalam dijelaskan melalui studi kasus pemberian kredit kepada PT XYZ, sebuah private-equity firm dengan basis investasi di Indonesia. Tipe kredit yang diberikan ialah berupa term-loan dengan jaminan berupa saham anak perusahaan yang tercatat di BEI. Oleh karena itu, analisis risiko dalam proses pemberian kredit dilakukan seputar industri dan keuangan perusahaan, serta jaminan yang diletakkan.

---

This report explains the corporate lending procedure of NED Bank Indonesia, with the analysis and calculation of risks. Discussion on every step of the procedure is further explained through a case study on lending transaction to XYZ company, an Indonesia-based private equity firm. The type of loan given is a standard term-loan with a subsidiary?s IDX-listed shares as the collateral. Thus, the risks analysis in regard of this lending transaction is done around company?s industry and financials as well as the collateral placed."

"Secara garis besar, Laporan Magang ini membahas tentang bagaimana kredit macet di Bank XYZ, penyebab dari kredit macet, pencadangan provisi atas kredit macet, dan manajemen risiko atas kredit macet di Bank XYZ. Data yang Penulis gunakan untuk analisis berasal dari dokumen yang digunakan saat melakukan prosedur audit. Hasil temuan menyatakan bahwa kenaikan rasio Non-Performing Loan dapat disebabkan karena faktor eksternal seperti risiko sistemik, dan faktor internal termasuk salah satunya implementasi manajemen risiko yang lemah. Jika manajemen risiko tidak diimplementasikan secara benar, maka bank akan dihadapi dengan ancaman dari segi likuiditas dan profitabilitas.

---

In general, this report discusses about the nature of non-performing loan in XYZ Bank, factors that affect non-performing loan, loan impairment and credit risk management in XYZ Bank. The data is gathered from document used for executing audit procedure. Findings indicated that the increase of non-performing loan are caused by external factor such as systemic risk, and internal factor such as the weak implementation of risk management. If risk management is not well-implemented, it will be a great threat to bank, from the higher liquidity risk to higher profitability risk."

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

---

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

"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 demikian 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 Band

3) Measuring the Recovery Rate

4) Measuring the Severity Loss or Loss Given Default

5) Measuring the Probability of Default and Cumulative Probability of Default

6) Measuring Expected Loss and Unexpected Loss

7) Measuring the Economic Capital

8) Testing the Validity of Model Credit Risk

Credit 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 Holder

Measuring 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."

"Bank sebagai lembaga intermediasi menpunyai fungsi menjadi jembatan antara pihak yang mempunyai kelebihan dana dengan pihak yang membutuhkan dana. Proses intermgdiasi ini tentulah akan menimbulkan risiko risiko bagi bank, khususnya risiko kredit yaitu apabila pihak yang menerinia dana tidak dapat mengembalikan dana yang telah diterimanya. Untuk itu bank menerapkan berbagai cars dalam pengelolaan risiko kreditnya dengan tujuan agar risiko kredit dapat ditekan seminim mungkin serta diantisipasi sejak dini.Namun meskipun berbagai tindakan telah dilakukan oleh Bank untuk menekan tingkat risikonya, selama bisnis bank itu sendiri masih bertumbuh, peningkatan risiko ini tidak dapat dihindari, oleh karena itu Bank Indonesia telah mengeluarkan ketentuan mengenai penyediaan modal minimum untuk mengcover risiko yang ada.Saat ini ketentuan yang berlaku mengharuskan bank untuk dapat menjaga tingkat likuiditasnya minimal 8%. Sehubungan derigan adanya ketentuan diatas, salah satu kendala yang dihadapi perbankan di Indonesia adalah penyediaan modal minimum untuk mengcover risiko tersebut (khususnya risiko kredit) karena pada dasamya Bank memiliki modal terbatas.Saat ini hampir semua Bank di Indonesia =sill nienggunakan basic standard model sesuai Basel I untuk meaakukan pengukuran risiko kreditnya walaupun gerakan perubahan untuk mengimplementasikan Basel II sudah mulai dilakukan. Secara teoritis, pengukuran risiko dengan internal model Credi ivietrics seperti dalam Basel II dapat menghasilkan nilai eadangan modal minimum yang lebih kecil dibandingkan dengan basic standard model. Untuk itu, karya akhir ini ditujukan untuk melakukan pembuktian pada kasus Bank ABC yaitu apakah pengukuran risiko kredit dengan internal model CreduMetrics dapat menghasilkan penyediaan modal minimum yang lebih kecil bila dibandingkan dengan basic standard model.Data yang digunakan diambil dari internal Bank ABC berupa data irugrasi kolektibilitas debitur korporasi selama periode Januari 2004 sampai dengan Desember 2005.Metode yang digunakan untuk mengukur risiko kredit pada Bank ABC adalab Creditllrietrics, sedang dalam pengujian validitas digunakan Kupiec Test, dengan tujuan untuk mengetahui apakah pemodelan Credit detrics yang digunakan adalah valid.Hasil pengukuran yang dilakukan berdasarkan kasus Bank ABC, memperlihatkan bahwa benar penyediaan modal minimum untuk mengcover risiko kredit dengan internal model melaIni pendekatan CreditMetrics terbukti lebih keciI dabaridingkan dengan basic standard model

---

The Bank as an intermediary institution has the function to become a connector between the surplus side and the deficit side. This intermediary process will of course create risk to the bank, especially credit risk, which happens when the debtors can not pay to the Bank the amount of loan that they received. To overcome such kind of risk, the Bank develops various ways to handle its credit risk with the purpose to minimize and anticipate credit risk as soon as possible.But, although many ways have been used by the Bank to minimize its risk, as long as the banking business itself still grows, the increasing risk can not be evaded, that is why Bank Indonesia has already announced the policy in minimum capital requirement to cover risk that exists in Banking.The policy above indicates that the Bank must sustain its minimal liquidity level of 8%. Along with the announcement of the policy, one of the problems that Indonesian banks are facing is the amount of the minimum capital requirement that the Bank must provide to cover risks (especially credit risk) because the Bank has limited capital.Right now, almost every bank in Indonesia is still using the basic standard model in Basel I to measure its credit risk, even though the movement to migrate to Basel II is starting to roll. Theoretically, risk measurement with internal model Credit Metrics like in Basel II' can result in lower capital requirement compared to the basic standard model.For this purpose, this thesis is focused on proving in Bank ABC's case, whether . credit risk measurement with internal model CreditMetrics can result in lower minimum capital requirement compared to the basic standard model. The data used in this research are taken from the internal data of Bank ABC in the form of rating migration from corporate loans starling from January 2004 up to December 2005.The method used in measuring credit risk in Bank ABC's case is Credit Metrics, whereas in validating the model using the Kupiec Test, the objective of the test is to find out whether the Credit Metrics modeling used is valid.The result of this research shows that credit risk measurement with internal model can result in lower minimum capital requirement compared to the basic standard model."