Prediksi Financial Distress Pada Bank BCA Syariah Periode 2023-2024 Menggunakan Metode ARIMA Box-Jenkins

Maidah, Nur Siti (2023) Prediksi Financial Distress Pada Bank BCA Syariah Periode 2023-2024 Menggunakan Metode ARIMA Box-Jenkins. Diploma atau S1 thesis, UIN Sultan Maulana Hasanuddin Banten.

[img] Teks
S_PBS_191420056_COVER.pdf

Download (108kB)
[img] Teks
S_PBS_191420056_LAMPIRAN DEPAN.pdf

Download (498kB)
[img] Teks
S_PBS_191420056_BAB I.pdf

Download (347kB)
[img] Teks
S_PBS_191420056_BAB II.pdf
Restricted to Hanya staf repositori

Download (654kB)
[img] Teks
S_PBS_191420056_BAB III.pdf
Restricted to Hanya staf repositori

Download (171kB)
[img] Teks
S_PBS_191420056_BAB IV.pdf
Restricted to Hanya staf repositori

Download (692kB)
[img] Teks
S_PBS_191420056_BAB V.pdf

Download (93kB)
[img] Teks
S_PBS_191420056_DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (229kB)

Abstrak

Financial Distress merupakan suatu kondisi penurunan keuangan yang tejadi pada suatu lembaga sebelum terjadinya kebangkrutan ataupun likuidasi. Terdapat beberapa faktor yang mempengaruhi terjadinya financial distress seperti rasio permodalan (CAR), rasio likuiditas (Current Ratio) dan rasio leverage (DAR). Rumusan masalah pada penelitian ini yaitu : Bagaimana prediksi dan hasil prediksi financial distress pada Bank BCA Syariah dilihat dari Capital Adequacy Ratio (CAR), Current Ratio dan Debt to Asset Ratio (DAR). Tujuan penelitian ini yaitu : Untuk menganalisa dan mengetahui hasil prediksi financial distress pada Bank BCA Syariah dilihat dari Capital Adequacy Ratio (CAR), Current Ratio dan Debt to Asset Ratio (DAR). Penelitian ini berjenis kuantitatif dengan metode ARIMA Box-Jenkins. Dan data yang digunakan pada penelitian ini yaitu data sekunder yang didapat dari laporan keuangan Bank BCA Syariah yang dipublikasikan di website. Hasil penelitian ini pada rasio CAR model ARIMA (2:1:2) nilai signifikansi sebesar 0.0001. Jika dilihat dari nilai signifikansinya sebesar 0.0001<0.05 sehingga dapat dikatakan terdapat koefisien yang signifikan didalam model CAR dengan nilai AIC sebesar 6.302265 dan nilai SIC 6.480019. Dengan demikian hasil prediksi pada Triwulan I tahun 2023 sebesar 38%, Triwulan II sebesar 37.03%, Triwulan III sebesar 38.3% dan Triwulan IV sebesar 37.35%. Sedangkan pada Triwulan I Tahun 2024 sebesar 38.61%, Triwulan II sebesar 37.67%, Triwulan III sebesar 38.93% dan Triwulan IV sebesar 38.01%. Hasil dari Current Ratio model ARIMA (2:1:1) nilai signifikansi sebesar 0.0000<0.05 sehingga dapat dikatakan terdapat koefisien yang signifikan didalam model Current Ratio dengan nilai AIC sebesar 2.777548 dan nilai SIC sebesar 2.953941. Dengan demikian hasil prediksi pada Triwulan I tahun 2023 sebesar 1.24%, Triwulan II sebesar 1.10%, Triwulan III sebesar 1.01% dan Triwulan IV sebesar 0.91%. Sedangkan pada Triwulan I Tahun 2024 sebesar 0.79%, Triwulan II sebesar 0.68%, Triwulan III sebesar 0.57% dan Triwulan IV sebesar 0.47%. Dan hasil dari rasio DAR model ARIMA (1:1:1) nilai signifikansi sebesar 0.0000<0.05 sehingga dapat dikatakan terdapat koefisien yang signifikan didalam model Debt to Asset Ratio (DAR) dengan nilai AIC sebesar 5.217833 dan nilai SIC sebesar 5.395587. Dengan demikian hasil prediksi pada Triwulan I tahun 2023 sebesar 75.96%, Triwulan II sebesar 76.24%, Triwulan III sebesar 75.48% dan Triwulan IV sebesar 75.68%. Sedangkan pada Triwulan I Tahun 2024 sebesar 75.00%, Triwulan II sebesar 75.14%, Triwulan III sebesar 74.52% dan Triwulan IV sebesar 74.60%.

Tipe Item/Data: Skripsi/Tesis/Disertasi (Diploma atau S1)
Kata Kunci (keywords): Financial Distress, CAR, Current Ratio, DAR
Subjek: 2x4 Fiqh > 2x4.2 Muamalah > 2x4.27 Bank
Divisi: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Islam > Perbankan Syari'ah
User Penyetor: S.Hum Prihantini Noor Akmalia
Tanggal Disetorkan: 11 Aug 2023 02:37
Perubahan Terakhir: 11 Aug 2023 02:37
URI: http://repository.uinbanten.ac.id/id/eprint/12971

Actions (login required)

Lihat Item Lihat Item

      is powered by EPrints 3 which is developed by the Islamic Institutional Repository UIN Sultan Maulana Hasanuddin Banten. More information and software credits.