Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Sistem perbankan memiliki peran yang sangat penting di dalam perekonomian Indonesia. Sebagai pemain kunci dalam sistem keuangan di Indonesia, perbankan mengalokasikan dana dari pihak yang memiliki kelebihan dana kepada pihak yang membutuhkan dana. Untuk itu, kesehatan sistem perbankan, yang dinilai melalui rasio Non-Performing Loans (NPL) merupakan indikator yang penting untuk dipelajari pergerakannya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi dinamika rasio NPL di Indonesia dengan mengadopsi model Louzis, Vouldis, & Metaxas (2011) yang dibagi berdasarkan jenis kredit yang terdiri dari rasio NPL secara menyeluruh, rasio NPL kredit investasi, dan rasio NPL kredit modal kerja. Variabel makroekonomi yang digunakan dalam penelitian terdiri dari pertumbuhan indeks produksi industri, perubahan harga komoditas, perubahan suku bunga riil, dan perubahan nilai tukar rupiah. Variabel spesifik perbankan yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional serta rasio profitabilitas perbankan. Analisis dilakukan menggunakan analisis OLS deret waktu data bulanan perbankan Indonesia dari tahun 2003-2005. Hasil studi menunjukkan bahwa tingkat suku bunga riil, harga komoditas, dan nilai nominal efektif nilai tukar berpengaruh terhadap laju pergerakan rasio NPL agregat di Indonesia dengan perubahan nilai suku bunga riil merupakan variabel yang secara statistik memiliki pengaruh yang terbesar terhadap rasio NPL tersebut.

---

The banking system has a very important role in the Indonesian economy. As a key player in the financial system in Indonesia, banking allocate funds from parties who have excess funds to those who need funds. To that end, the health of the banking system, which is assessed by the ratio of Non-Performing Loans (NPL) is an indicator that dynamics is important to learn.

This study aimed to analyze the factors affecting the dynamics of the NPL ratio in Indonesia by adopting a model Louzis, Vouldis, and Metaxas (2011) divided by types of loans comprising NPL ratio as a whole, the ratio of NPL investments, and ratio of NPL capital work.

Macroeconomic variables used in the study consisted of growth in the industrial production index, commodity price changes, changes in real interest rates, and changes in the exchange rate. Banking specific variables used in this study consisted of a ratio of operating expenses to operating income and the ratio of bank profitability. Analyses were performed using Ordinary Least Square analysis of time series of monthly data from 2003-2005 Indonesian banks.

The study shows that the level of real interest rates, commodity prices, and the nominal value of the effective exchange rate movements affect the aggregate NPL ratio in Indonesia with changes in real interest rate is a variable that statistically has the most influence on the NPL ratio."

"Penelitian ini menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat nonperforming loans (NPL) pada bank-bank komersial di kawasan ASEAN-5, yakni Indonesia, Malaysia, Singapura, Thailand dan Filipina. Obesrvasi dilakukan terhadap 64 bank komersial di ASEAN-5 dimulai dari periode krisis keuangan global hingga pasca krisis, yakni dari tahun 2007 hingga 2014. Dengan menggunakan metode Ordinary Least Square, diperoleh hasil yakni faktor spesifik bank dan kondisi makroekonomi mempengaruhi NPL pada perbankan di ASEAN-5. Kapitalisasi besar dan kualitas kredit yang buruk signifikan meningkatkan NPL, sedangkan diversifikasi pendapatan, efisiensi operasional, profitabilitas dan ukuran bank signifikan mengurangi NPL. Selain itu, tingginya pertumbuhan PDB, PDB per kapita, tingkat inflasi dan tingkat suku bunga riil berpengaruh negatif terhadap NPL, sedangkan tingkat pengangguran dan housing price index positif meningkatkan NPL.

---

This study analyzes the factors that influence non-performing loans (NPL) in commercial banks in ASEAN-5 (Indonesia, Malaysia, Singapore, Thailand and Philippines). 64 ASEAN-5 commercial banks are observed from the global financial crisis to post-crisis period (ie from 2007-2014). By using Ordinary Least Square method, the result implied that both bank-specific factors and macroeconomic conditions affect non-performing loans (NPL) in the banking sector in ASEAN-5. Greater capitalization and poor credit quality significantly increase NPL, while diversification, operating efficiency, profitability and size significantly reduce NPL. Moreover, higher GDP growth, GDP per capita, inflation and real interest rates has negative effect on NPL, while the unemployment rate and housing price index has positive effect on NPL."

"Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengetahui dan mempelajari pengaruh dari faktor makroekonomi dan bank specific terhadap non performing loans bank komersil di Indonesia. Penelitian ini menggunakan panel data dimana objek penelitian adalah seluruh bank yang tercatat di Indonesia kecuali bank berbentuk syariah sehingga total terdapat 108 bank yang menjadi objek dalam penelitian ini. Periode penelitian adalah dari tahun 2012 sampai tahun 2015. Faktor makroekonomi yang diuji dalam penelitian ini adalah faktor gross domestic products, tingkat inflasi dan tingkat pengangguran nasional di Indonesia. Sedangkan variabel bank specific dalam penelitian ini adalah faktor ukuran perbankan, tingkat pengambilan resiko, capital adequacy dan tingkat efisiensi bank. Estimasi model yang digunakan adalah model Fixed Effect. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa terdapat 2 variabel makroekonomi yaitu GDP dan Inflasi yang mempengaruhi non performing loans sedangkan untuk variabel bank specific terdapat 1 variabel yang mempengaruhi yaitu variabel ukuran bank.

---

The purpose of this study is to examine and learn the effect of macroecomics factors and bank specific towards non performing loans commercial bank in Indonesia. This research used data panel where the object is all banks listed in Indonesia except shariah banks. 108 banks are listed to be examined as the object of this study. The research period started in 2012 to 2015. Macroeconomics factors examined in this study are gross domestic products, inflation rates and unemployment rates in Indonesia. However, the variabel of bank specific in this study is banking measuring factor, risk taking rates, capital adequacy and bank effeciency rates. Model estimation used in this study is Fixed Effect model. Results of this research shown that there are two macroeconomics variables GDP and Inflation that has effect on non performing loans and in bank specific variable, bank measuring has effects on listed variable. "

"Skripsi ini mengevaluasi bagaimana faktor-faktor makroekonomi memengaruhi kredit macet (NPL) pada UMKM Indonesia dari Jan 2011 hingga Mar 2023. Dengan menggunakan model Autoregressive Distributed Lag (ARDL), penelitian ini menyelidiki NPL bersama dengan tujuh variabel: NPL tertunda, tingkat suku bunga, inflasi, PDB riil, kurs mata uang, pengangguran, dan jumlah uang beredar (M2), ditambah dengan variabel dummy kebijakan KUR. Temuan menyoroti hubungan signifikan antara variabel-variabel ini dan NPL, dengan menekankan dampak NPL tertunda, kebijakan KUR, suku bunga, kurs mata uang, pengangguran, dan M2. Efek asimetris juga teramati, berdasarkan besaran dan keterlambatan. Namun demikian, studi ini tidak mengesahkan sebab-akibat atau generalisabilitasnya karena keterbatasannya.

---

This thesis assesses how macroeconomic factors affect non-performing loans (NPL) in Indonesian MSMEs from Jan 2011 to Mar 2023. Employing the Autoregressive Distributed Lag (ARDL) model, it investigates NPL alongside seven variables: lagged NPL, interest rates, inflation, real GDP, exchange rates, unemployment, and money supply (M2), plus a KUR policy dummy variable. The findings highlight significant relationships between these variables and NPL, emphasizing the impact of lagged NPL, KUR policy, interest rates, exchange rates, unemployment, and M2. Asymmetrical effects are also observed, based on magnitude and lag. This study, however, refrains from establishing causation or generalizability due to its limitations."

"Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh faktor makroekonomi dan faktor spesifik bank terhadap Non-Performing Loans (NPL) pada bank di Indonesia selama periode 2014-2023. Data mencakup 42 bank umum konvensional terbuka dengan total 1680 observasi. Penelitian ini menggunakan metode fixed-effect model dan random- effect model. Penelitian ini menggunakan dua model. Model pertama menggunakan real interest rate sebagai faktor makroekonomi dan income diversification, capital adequacy ratio, operating inefficiency (BOPO), credit growth, bank profitability (ROA), dan bank size sebagai faktor spesifik bank. Pada model kedua, terdapat dua variabel tambahan yaitu long-term debt dan short-term debt yang bertujuan untuk melihat efek dari perubahan kondisi ekonomi makro melalui pinjaman terhadap NPL. Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor makroekonomi, yang diukur menggunakan real interest rate berdampak dalam menurunkan NPL secara signifikan. Untuk faktor spesifik bank, ditemukan bahwa income diversification, operating inefficiency, dan credit growth memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap NPL. Sebaliknya, capital adequacy ratio, pada model pertama menunjukkan pengaruh negatif dan signifikan terhadap NPL, sementara pada model kedua pengaruh tersebut negatif namun tidak signifikan. Faktor bank spesifik lain seperti bank size dan short-term debt mengakibatkan penurunan yang signifikan pada NPL. Selain itu, return on asset, long-term debt, dan periode COVID (sebagai variabel kontrol) juga menurunkan NPL namun tidak signifikan.

---

This study aims to analyze the influence of macroeconomic factors and bank- specific factors on Non-Performing Loans (NPL) in banks in Indonesia during the period 2014-2023. The data includes 42 publicly listed conventional commercial banks with a total of 1680 observations. This study employs fixed-effect and random-effect models. The study utilizes two models. The first model uses the real interest rate as a macroeconomic factor and income diversification, capital adequacy ratio, operating inefficiency (BOPO), credit growth, bank profitability (ROA), and bank size as bank- specific factors. In the second model, two additional variables are included, namely long- term debt and short-term debt, aiming to observe the effect of changes in macroeconomic conditions through loans on NPL. The results show that the macroeconomic factor, measured using the real interest rate, significantly reduces NPL. For bank-specific factors, it was found that income diversification, operating inefficiency, and credit growth have a positive and significant influence on NPL. Conversely, the capital adequacy ratio in the first model significantly reduced NPL, while in the second model, this effect is not significant. Other bank-specific factors, such as bank size and short-term debt, result in a significant reduction in NPL. Additionally, return on assets, long-term debt, and the COVID period (as a control variable) also reduce NPL but not significant."

"Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari pengaruh faktor-faktor internal dan eksternal bank terhadap tingkat Non Performing Loans bank umum terbuka di Indonesia. Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dengan menggunakan panel data dari tahun 2007 hingga tahun 2011. Objek penelitian ini adalah bank umum yang sudah go public dan tercatat sahamnya di Bursa Efek Indonesia. Faktor-faktor yang diuji pengaruhnya terhadap Non Performing Loans adalah ukuran bank, rasio kecukupan modal, portofolio kredit, pertumbuhan produk domestik bruto, dan tingkat inflasi. Estimasi model yang digunakan adalah model panel data Fixed Effect. Hasil dari penelitian ini menyimpulkan bahwa ukuran bank dan pertumbuhan produk domestik bruto memiliki pengaruh negatif dan signifikan, sedangkan portofolio kredit dan inflasi memiliki pengaruh positif signifikan terhadap Non Performing Loans.

---

The purpose of this study is to explore the impact of bank's internal and external factors on non performing loans in Indonesian listed banking companies. Using panel data regression with a period of 2007-2011. The object of this study is Indonesian banking companies that were listed in Indonesian Stock Exchange. The variable that are being explored are size, capital adequacy ratio, loan to assets ratio, GDP growth, and inflation. The Fixed Effects Model is employed in the model estimation. This study concludes that size and GDP growth have a negative and significant impact on Non Performing Loans, on the contrary loan to assets ratio and inflation have a positive significant impact on Non Performing Loans."

"Skripsi ini membahas mengenai kebijakan restrukturisasi kredit bermasalah di tengah pandemi Covid-19. Terdapat implikasi terhadap bank dan debitur dalam mengimplementasikan kebijakan restrukturisasi kredit di tengah Covid-19. Berdasarkan hal tersebut, Penulis mengajukan pokok permasalahan yaitu bagaimana kebijakan restrukturisasi kredit bermasalah di tengah pandemi Covid-19 di Indonesia dan bagaimana implikasi yang timbul dari adanya kebijakan restrukturisasi kredit bermasalah di tengah pandemi Covid-19 di Indonesia. Bentuk penelitian ini bersifat yuridis normatif dan tipologi penelitian deskriptif. Kesimpulan yang didapatkan adalah 1) Kebijakan restrukturisasi kredit di tengah Covid-19 diatur melalui POJK No. 11/POJK.03/2020 yang diperpanjang melalui POJK No. 48/POJK.03/2020 yang mekanismenya dikembalikan oleh masing-masing bank. 2) Terdapat beberapa implikasi yang timbul dalam mengimplementasikan kebijakan restrukturisasi, yaitu seperti laba bank menjadi berkurang dan jangka wantu kredit menjadi lebih lama karena diperpanjang. Saran yang diberikan adalah: 1) Bank dapat meningkatkan pengawasan terhadap usaha serta kondisi keuangan debitur. 2) Bank dapat melakukan pendekatan terhadap debitur yang tidak kooperatif. 3) Diperlukan upaya lanjutan oleh pemerintah untuk meningkatkan usaha debitur. 4) Bank dapat melakukan kunjungan usaha secara virtual melalui video call

---

This thesis discusses the non-performing loan restructuring policy during the Covid-19 pandemic. There are implications for banks and debtors in implementing credit restructuring policies during Covid-19. Based on this, the author proposes the main problem, how the policy of restructuring non-performing loans during the Covid-19 pandemic in Indonesia and what are the implications that arise from the problematic credit restructuring policy during the Covid-19 pandemic in Indonesia. The form of this research is normative juridical and descriptive typology of research. The conclusions obtained are 1) The credit restructuring policy during Covid-19 is regulated through POJK No. 11 / POJK.03 / 2020 which was extended through POJK No. 48 / POJK.03 / 2020 whose mechanism is returned by each bank. 2) There are several implications that arise in implementing the restructuring policy, such as reduced bank profits and longer credit terms due to being extended. The suggestions given are: 1) Banks can increase supervision of the debtor's business and financial condition. 2) Banks may approach uncooperative debtors. 3) It takes further efforts by the government to increase the debtor's business. 4) Banks can conduct business visits virtually via video call"

"Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi NPF pada BPRS dengan menggunakan 3 (tiga) variahel akstemal yaitu golongan nasabah UMKM pembiayaan untuk sektor usaha perdagangan, restoran dan hotel, dan pembiayaan dengan agunan tanah dan bangunan serta 7 (tujuh) variabel internal yaitu pengawasan Dewan Komisaris dan Direksl,jumJah Account Officer, tingkat kompetensi Account Officer, sistem dan prosedur pemberian pembiayaan, sistem dan prosedur pemantauan nasabah pembiayaan sistem dan prosedur penanganan pembiayaan bermasalah dan sistem penagihan angsuran nasabah. Berdasarkan data primer dari 74 sampel BPRS di Indonesia yang diperoleh melalui kuesioner dan data sekunder dari Bank Indonesia serta hasil pengolahan data dengan Multiple Linier Regression dengan tingkat keyakinan 95% disimpulkan bahwa tingkat kompetensi Account Officer, sistem dan prosedur penanganan pembiayaan bermasalah, dan sistem penagihan angsuran nasabah pembiayaan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap NPF pada BPRS. Ketiga variabel bebas tersebut secara bersama-sama mampu menjelaskan variabeJ terikat NPF pada BPRS sebesar 32%, sedangkan 68% lainnya dijelaskan oleh variabel lain yang tidak masuk dalam obyek penelitian.

---

This study aims to determine the factors that influence the NPF on BPRS with 3 (three) external variables which customer group of SMEs, the financing for the business sector, trade, restaurants and hotels, and financing with collateral of land and buildings, and 7 (seven) internal variables which the supervision of the Board of Commissioners and Directors, the number of Aceo Wlts Officer, Accounts Officer of the Level of competence, systems and procedures for granting finance, systems and procedures for monitoring customers' financing, systems and procedures for handling problems of financing and installment billing system customer. Based on primary data from 74 samples in Indonesia BPRS obtained via questionnaires and secondary data from Bank Indonesia and the results of data processing with Multiple Linear Regression with 95% confidence Jeve1, conclude that the level of competence of Accounts Officer, systems and procedures for handling problems of financing, and installment billing system customer financing has a significant impact on NPF in the BPRS. The three independent variables are jointly able to explain the dependent variable in the NPF of BPRS 32%, while the other 68% is explained by other variables not included in the object of research."

"Kemampuan perbankan syariah untuk mempertahankan kualitas aset yang baik atau tingkat pembiayaan bermasalah yang rendah dalam periode pertumbuhan yang cepat merupakan tantangan bagi perbankan syariah. Pembiayaan bermasalah merupakan salah satu indikator yang perlu diamati karena sifatnya yang fluktuatif dan tidak pasti sehingga penting untuk dicermati dengan kehati-hatian. Hal inilah yang akan diteliti dalam tesis ini, tentang faktor-faktor yang mempengaruhi pembiayaan bermasalah perbankan syariah Indonesia. Metodologi penelitian yang digunakan adalah metodologi penelitian kuantitatif dengan menggunakan data sekunder berupa kinerja industri Bank Umum Syariah dan Unit Usaha Syariah di Indonesia dari bulan Desember tahun 2000 sampai dengan bulan Desember tahun 2013. Variabel independen diidentifikasi berdasarkan turunan dari model perilaku perbankan yang dikembangkan oleh Freixas dan Rochet. Berdasarkan data sekunder dirumuskan model ekonometri. Hasil penelitian menjelaskan beberapa faktor yang mempengaruhi rasio pembiayaan bermasalah perbankan syariah di Indonesia adalah imbal hasil pembiayaan (rata-rata tertimbang), jumlah pembiayaan perbankan syariah, imbal hasil pembiayaan mudharabah, jumlah profit perbankan syariah, dan rasio pembiayaan bermasalah perbankan syariah periode sebelumnya. Berdasarkan pembahasan yang dilakukan maka rekomendasi yang dapat diberikan baik kepada Pemerintah, regulator, dan perbankan syariah adalah : i) Untuk mendiversifikasi risiko, perbankan syariah diharapkan dapat lebih menyeimbangkan portofolio komposisi pembiayaan antara akad murabahah dan akad lainnya, dan ii) Pemerintah hendaknya terus menjaga stabilitas kondisi perekonomian Indonesia untuk membantu menekan jumlah pembiayaan bermasalah perbankan syariah yang berpotensi timbul di masa yang akan datang.

---

The ability to maintain the optimum level of asset quality and non performing financing in the rapid economic growth period is a challenge for islamic banking. Non performing financing (NPF) is one of the indicators which needs to be concerned because of its volatility. It should also be monitored with prudent banking principles. This research is conducted to find factors that influence Non Performing Financing in the Indonesian Islamic Banking Industry.

This research uses quantitative method by using econometric model which is constructed based on the banking behavior models in a competitive banking sector theory which developed by Freixas and Rochet, and former researches. Particularly, the thesis aims to analyze industry behavior in the Indonesian islamic banking. Based on the empirical analysis, it is confirmed that some factors that influence NPF in the Indonesian Islamic Banks are financing rate (weighted average method), amount of financing, mudharabah financing rate, amount of profit, and former NPF ratio itself.

Based on the findings, the research suggests two main recommendations for the islamic banks and government. Firstly, Islamic banking is expected to balance its financing portfolio between murabaha financing and the others. Secondly, the government should maintains economic stability in order to reduce the number of NPF that could potentially arise in the future."

"Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluas Pengaruh efisiensi modal intelektual terhadap Non-Performing Loan perusahaan perbankan di Indonesia pada periode 2020-2023 dengan menggunakan 31 perusahaan perbankan yang dievaluasi dan diobservasi. Dalam penelitian ini Intellectual Capital diukur menggunakan Value Added Intellectual Coefficient (VAIC), Human Capital Efficiency (HCE), Structural Capital Efficiency (SCE) dan Capital Employed Efficiency (CEE). Penelitian menggunakan GLS Random Effect analysis sebagai model analisis regresi. Dalam penelitian ini penulis menemukan pengaruh yang negatif dan signifikan variabel modal intelektual yang terintegrasi yaitu Value Added Intellectual Coeficient terhadap Non-Performing Loan. Pengaruh signifikan juga terjadi pada model yang berbeda pada penelitian ini dengan menggunakan variabel modal intelektual secara terpisah, variabel tersebut adalah Human Capital Efficiency, Structural Capital Efficiency, dan Capital Employed Efficiency dengan variabel Human Capital Efficiency yang berpengaruh secara signifikan terhadap Non-Performing Loan.

---

This research aims to determine the effect of Intellectual Capital efficiency on Non-Performing Loans of banking companies in Indonesia in the 2020-2023 period using 31 banking companies that were evaluated and observed. In this research, Intellectual Capital is measured using Value Added Intellectual Coefficient (VAIC), Human Capital Efficiency (HCE), Structural Capital Efficiency (SCE) and Capital Employed Efficiency (CEE). This research used GLS Random Effect analysis as a regression analysis model. In this research, the author found a negative and significant influence of the integrated Intellectual Capital variable, namely Value Added Intellectual Coefficient, on Non-Performing Loans. Diffrent significant influence also occurs in different models in this research using Intellectual Capital variables separately, these variables are Human Capital Efficiency, Structural Capital Efficiency, and Capital Employed Efficiency with the Human Capital Efficiency variable having a significant effect on Non-Performing Loans."