PERAMALAN TINGKAT RASIO KEUANGAN BANK MUAMALAT MENGGUNAKAN METODE ARIMA BOX JENKINS

Andini, Walda (2022) PERAMALAN TINGKAT RASIO KEUANGAN BANK MUAMALAT MENGGUNAKAN METODE ARIMA BOX JENKINS. Diploma atau S1 thesis, UIN Sultan Maulana Hasanuddin Banten.

[img]
Pra Tinjau
Teks
S_PBS_181420007_Cover.pdf

Download (108kB) | Pra Tinjau
[img]
Pra Tinjau
Teks
S_PBS_181420007_Lampiran Depan.pdf

Download (463kB) | Pra Tinjau
[img]
Pra Tinjau
Teks
S_PBS_181420007_Bab I.pdf

Download (626kB) | Pra Tinjau
[img] Teks
S_PBS_181420007_Bab II.pdf
Restricted to Hanya staf repositori

Download (626kB)
[img] Teks
S_PBS_181420007_Bab III.pdf
Restricted to Hanya staf repositori

Download (379kB)
[img] Teks
S_PBS_181420007_Bab IV.pdf
Restricted to Hanya staf repositori

Download (783kB)
[img]
Pra Tinjau
Teks
S_PBS_181420007_Bab V.pdf

Download (87kB) | Pra Tinjau
[img]
Pra Tinjau
Teks
S_PBS_181420007_Daftar Pustaka.pdf

Download (4MB) | Pra Tinjau

Abstrak

Peramalan memainkan peranan penting dalam aktifitas bisnis yang bertujuan untuk menentukan strategi yang tepat guna meningkatkan kinerja keuangan perusahaan. Hal ini, dinilai bahwa peramalan memberikan perkiraan yang akurat kepada jajaran petinggi perusahaan untuk mengambil suatu keputusan. Masalah yang terjadi di Bank Muamalat, selama 8 tahun terakhir mengalami kerugian serta penurunan asset yang di sebabkan karena bank tersebut melakukan kesalahan strategi dalam pemerataan pembiayaan yang hanya pada perusahaan besar dari pada fokus kepada retail. Berdasarkan latar belakang tersebut, rumusan masalah pada penelitian ini ialah: 1) bagaimana model peramalan terbaik berdasarkan tingkat rasio keuangan yang diukur oleh NPF dan FDR di Bank Muamalat menggunakan metode ARIMA Box-Jenkins 2) bagaimana hasil peramalan dari rasio NPF dan FDR Bank Muamalat dalam beberapa waktu ke depan berdasarkan model peramalan terbaik. Adapun tujuan dari penelitian ini adalah untuk memperoleh model peramalan terbaik berdasarkan tingkat rasio keuangan yang diukur dengan rasio NPF dan FDR di Bank Muamalat menggunakan metode ARIMA Box-Jenkins dan memperoleh hasil peramalan dari rasio NPF dan FDR Bank Muamalat dalam beberapa waktu ke depan berdasarkan model peramalan terbaik. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari laporan keuangan triwulan Bank Muamalat tahun 2013 triwulan 1 sampai dengan tahun 2021 triwulan 3 dengan jumlah data sebanyak 35 data dan melakukan peramalan untuk triwulan 4 tahun 2021 sampai dengan triwulan 4 tahun 2023. Berdasarkan verifikasi model data FDR Bank Muamalat dengan model (0,1,1) cocok digunakan sebagai analisis data karena nilai AIC dan SC terkecil terdapat pada model ARIMA (0,1,1) yaitu masing-masing memiliki nilai sebesar 6,158374 dan 6,023695. Dari peramalan rasio FDR tersebut memiliki ketiga ukuran akurasi peramalan dengan nilai yang berbeda, Root Mean Squared Error (RMSE) memiliki nilai sebesar 6,293368, Mean Absolute Error (MAE) memiliki nilai sebesar 5,421149 dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) memiliki nilai sebesar 6,234155. Sedangkan pada rasio NPF model terbaik dan cocok digunakanan untuk analisis selanjutnya adalah model ARIMA (1,0,0). Dari peramalan rasio NPF tersebut memiliki ketiga ukuran akurasi akurasi peramalan dengan nilai yang berbeda, Root Mean Squared Error (RMSE) memiliki nilai sebesar 1,1566675, Mean Absolute Error (MAE) memiliki nilai sebesar 0,985214 dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) memiliki nilai sebesar 42,97258.

Tipe Item/Data: Skripsi/Tesis/Disertasi (Diploma atau S1)
Kata Kunci (keywords): peramalan, rasio keuangan, FDR, NPF, bank muamalat
Subjek: 2x4 Fiqh > 2x4.2 Muamalah > 2x4.27 Bank
Divisi: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Islam > Perbankan Syari'ah
User Penyetor: Diah Sadjidin
Tanggal Disetorkan: 06 Sep 2022 08:22
Perubahan Terakhir: 06 Sep 2022 08:22
URI: http://repository.uinbanten.ac.id/id/eprint/9218

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.