Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Asuransi adalah layanan yang disediakan oleh perusahaan asuransi untuk memastikan risiko kerugian finansial bagi seseorang atau kelompok yang membayar premi berdasarkan perjanjian. Terdapat berbagai macam produk asuransi, di antaranya adalah asuransi perjalanan. Asuransi perjalanan adalah produk asuransi dalam mengalihkan risiko kerugian finansial akibat kecelakaan dalam perjalanan. Perusahaan asuransi harus dapat melakukan analisis yang tepat untuk memprediksi apakah pembayar premi akan mengajukan klaim atau tidak di masa depan, untuk meminimalkan kerugian yang diderita perusahaan. Dari sudut pandang machine learning, masalah prediksi klaim adalah masalah klasifikasi. Deep Neural Networks (DNN) adalah salah satu metode machine learning terbaru untuk menyelesaikan masalah prediksi klaim. Namun, DNN tidak memberikan akurasi yang lebih baik daripada Neural Network (NN) yang merupakan model dasarnya. Dalam tulisan ini, Regularization Learning Netowrk (RLN) yang merupakan pengembangan dari DNN dengan teknik regularisasi RLNs dianalisis untuk prediksi klaim dalam asuransi perjalanan. Simulasi menunjukkan bahwa RLN meningkatkan kinerja DNN dan memberikan akurasi yang lebih baik daripada DNN tanpa regularisasi RLNs dan NN standar.

---

Insurance is a service provided by an insurance company to ensure the risk of financial loss for a person or group that pays a premium based on the agreement. There are various kinds of insurance products, including travel insurance. Travel insurance is insurance products in transferring the risk of financial loss due to accidents in transit. The insurance company must be able to conduct an appropriate analysis to predict whether the premium payer will file a claim or not in the future, to minimize losses suffered by the company. From a machine learning perspective, the problem of claim prediction is a classification problem. Deep neural networks (DNN) is one of the latest machine learning methods to solve claims prediction problems. However, DNN does not provide better accuracy than standard neural networks (NN). In this paper, the regularization learning network (RLN) which is an extension of DNN with a regularization layer analysed for prediction of claims in travel insurance. Our simulations show that RLN improves DNN performance and provides better accuracy than DNN and NN.

"

"ABSTRAKPenelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh implementasi penjaminan simpanan, rasio kecukupan modal (CAR) dan non performing loan (NPL) terhadap tingkat deposit, risiko moral hazard dan net interest margin (NIM) bank umum di Indonesia periode 2000-2012. Penelitian ini menggunakan metode regresi data panel.Hasil dari penelitian ini menunjukkan implementasi penjaminan simpanan, CAR dan NPL mempengaruhi tingkat deposit bank umum secara negatif.Implementasi penjaminan simpanan terbukti signifikan meningkatkan risiko moral hazard sementara variabel CAR dan NPL berpengaruh negatif terhadap risiko moral hazard. Temuan lain menunjukkan NIM dipengaruhi positif oleh implementasi penjaminan simpanan dan CAR, tetapi dipengaruhi negatif oleh NPL.

---

ABSTRACTThis study aims to determine the effect of the implementation of deposit insurance, capital adequacy ratio (CAR) and non-performing loan (NPL) towards deposit, moral hazard risk and net interest margin (NIM) of commercial banks in Indonesia from 2000 to 2012. This study uses panel data regression method. The results of this study demonstrate the implementation of deposit insurance, CAR and NPL affects commercial bank deposits negatively. Implementation of deposit insurance were proven significantly increases moral hazard risk while the variable CAR and NPL negatively affect moral hazard risk. Other findings showed NIM is affected positively by the implementation of deposit insurance and the CAR, but negatively affected by the NPL."

"Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh probabilitas default iuran program JKN dalam memprediksi sustainabilitas keuangan dengan menggunakan arus kas operasi sebagai indikator financial distress atau kebangkrutan program JKN dengan menggunakan rasio-rasio keuangan dan operasional. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah rasio klaim, kolektabilitas iuran, likuiditas, probabilitas default piutang iuran, umur program JKN dan ukuran aset sepanjang tahun 2016-2021. Penelitian merupakan studi empiris dengan menggunakan metode analisis regresi logistik biner logit. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel yang signifikan sebagai prediktor sustainabilitas pendanaan program JKN adalah probabilitas default piutang iuran, yang berkorelasi positif, dan kolektibilitas, yang berkorelasi negatif. Variabel lainnya yaitu rasio klaim, likuiditas, umur dan ukuran aset tidak signifikan sebagai prediktor.

---

This study aims to analyze the effect of the probability of default of JKN program contributions in predicting financial sustainability by using operating cash flow as an indicator of financial distress or bankruptcy of the JKN program. The independent variables in this study are the claims ratio, contribution collectability, the liquidity ratio, contribution arreas’s default probability, the age of the JKN program, and the asset size during period from 2016 to 2021. This research is an empirical study by using the binary logit logistic regression analysis method. The results show the variables that significantly affect financial distress as the predictors are, contribution arreas’s default probability which is positively correlated, and contribution collectability is negatively correlated. Other variables are not statistically significant to predict financial distress."

"Penelitian ini membahas analisa faktor- faktor penyebab terjadinya keterlambatan pada pekerjaan tanah dan pondasi serta bagaimana tindakan koreksi dan pencegahan yang diterapkan untuk mengatasi permasalahan yang terjadi. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode studi kasus dengan penyebaran kuisioner dan wawancara terhadap pakar untuk mendapatkan rekomendasi tindakan koreksi terhadap permasalahan yang terjadi. Analisa yang digunakan untuk menguji variabel didalam penelitian ini adalah metode Analytical Hierarchy process (AHP) dan analisa untuk mendapatkan rekomendasi tindakan koreksi adalah metode Delphi. Hasil dari penelitian ini didapatkan factor dominan penyebab terjadinya keterlambatan pada pekerjaan tanah dan pondasi dan rekomendasi tindakan pencegahan serta tindakan koreksi untuk mengatasi permasalahan yang terjadi.

---

This research talk about how to analyze cause factor the delay of foundation and land or ground work and also how to preventive and corrective action which applied to overcome problems that happened. Research method which used in this research is case study method with spreading of interview to expert to get corrective action recommendation to problems that happened. Analysis used to test variable in this research is method of Analytical Hierarchy process (AHP) and analysis to get corrective action recommendation is method of Delphi. Result of this research is got by dominant factor cause the delay of foundation and land or ground work and precaution recommendation and also corrective action to overcome problems that happened."

"Manajemen risiko adalah sebuah proses untuk mengukur atau menilai risiko, dan kemudian mengembangkan strategi untuk mengelola risiko tersebut. Manajemen rantai suplai, khususnya dalam industri migas cenderung berisiko tinggi dikarenakan memiliki kegiatan rantai suplai yang bersifat kompleks sehingga sangat mungkin terjadi kesalahan-kesalahan di dalam proses yang ada. Hal ini dapat menimbulkan kerugian yang cukup besar bagi perusahaan. Oleh karena itu, perlu dilakukan kajian analisis risiko untuk mengidentifikasi, mengukur, dan kemudian menyusun strategi untuk mengelola risiko tersebut.Pada penelitian ini,dilakukan proses identifikasi risiko untuk memperoleh risikorisiko yang terdapat pada manajemen rantai suplai di Kontraktor Kontrak Kerja Sama (KKKS) yang merupakan salah satu perusahaan yang bergerak dalam bidang industri migas. Proses identifikasi risiko ini dilakukan dengan cara wawancara dengan pihak KKKS dan studi literatur. Data-data diperoleh dengan mengirimkan kuesioner kepada responden ahli/expert dan berpengalaman dalam kegiatan rantai suplai di KKKS. Dari proses ini diperoleh urutan risiko kategori tinggi hingga risiko kategori rendah. Selanjutnya melakukan studi literatur untuk menentukan strategi penanganan risiko yang termasuk kedalam kategori risiko tinggi.

---

Risk management is a process for measuing or assessing risk, and then develop a strategy for managing the risk. Supply chain management, especially in the oil and gas industry are likely to be at high risk due to having a supply chain activities are complex so it is very likely to occur errors in existing processes. This can lead to considerable losses for the company. Therefore, the risk analysis study needs to be done to identify, measure, and then devise strategies to manage the risk.In this research, carried out the process of identifying risks to acquire risks that is present on the supply chain management in contractor the cooperation agreement (KKKS) which is one of the companies engaged in the field of oil and gas industry. The process of identifying these risks is carried out by means of interviews with the KKKS and the study of literature. Data retrieved by sending a questionnaire to the respondent expert and experienced in supply chain activities in the KKKS. From this process obtained the order of risk categories high to low risk categories. Further literature studies to determine the risk management strategy which includes into the high risk category."