<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<modsCollection xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:slims="http://slims.web.id" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd">
<mods version="3.3" id="14066">
 <titleInfo>
  <title>Model prediksi kepailitan bebasis esiko keuangan bagi industri perbankan di Indonesia</title>
 </titleInfo>
 <name type="Personal Name" authority="">
  <namePart>LIM Hilman</namePart>
  <role>
   <roleTerm type="text">Primary Author</roleTerm>
  </role>
 </name>
 <typeOfResource manuscript="no" collection="yes">mixed material</typeOfResource>
 <genre authority="marcgt">bibliography</genre>
 <originInfo>
  <place>
   <placeTerm type="text">Bandung</placeTerm>
   <publisher>Program Pascasarjana Unpad</publisher>
   <dateIssued>2009</dateIssued>
  </place>
 </originInfo>
 <language>
  <languageTerm type="code">id</languageTerm>
  <languageTerm type="text">Indonesia</languageTerm>
 </language>
 <physicalDescription>
  <form authority="gmd"></form>
  <extent>xxii,;336 hlm,;29 cm</extent>
 </physicalDescription>
 <note>ABSTRAK&#13;
Gejolak di industri perbankan menjadi salah satu sumber instabilitas perekonomian, maka bank harus dicegah dari kondisi pailit yang dapat meluas menjadi krisis perbankan, karena berpotensi menimbulkan biaya kepailitan dan menurunnya kepercayaan masyarakat.&#13;
Kegagalan suatu bank yang berujung kepailitan tidak terjadi secara tiba-tiba, tetapi diawali dengan permasalahan yang terlihat dari indikator-indikator keuangan di bawah standar, seperti: !credit macet (NFL) yang tinggi, pendapatan bunga bersih (NIM) yang rendah, masalah lilcuiditas (GWM) yang rendah, tingkat efisiensi yang rendah (BOPO yang tinggi), dan rasio kecukupan modal (CAR) yang rendah. Guna mengantisipasi dan mencegah kondisi tersebut, maka diperlukan model prediksi yang mampu memberi sinyal awal kepailitan bank.&#13;
Penelitian ini bermaksud membuat model prediksi kepailitan bank berdasarkan dimensi waktu dan kelompok bank menggunakan rasio-rasio keuangan yang ditengarai dapat memengaruhi bank mengalami kondisi pailit. Untuk memeroleh data, digunakan metode survei terhadap populasi bank yang pailit dan tidak pailit, di samping studi dokumentasi dan analisis verifikatif terhadap laporan keuangan bank. Model ekonometrika dengan teknik analisis diskriminan linear digunakan untuk menemukan variabel-variabel pembeda (diskriminator) bank pailit dan bank tidak pailit, dilanjutkan dengan analisis regresi logistik dimaksudkan untuk menemukan variabe-variabel berpengaruh (estimator) terhadap kepailitan bank.&#13;
Hasil penelitian menemukan variabel-variabel diskriminator sebanyak 27 rasio keuangan, dan variabel-variabel estimator sebanyak 20 rasio keuangan. Model Prediksi Kepailitan yang memenuhi kriteria goodness offit adalah: MP-6, MP-12, MP-24, MP-BK, dan MP-B13. Sedangkan peringkat risiko dominan terhadap kepailitan bank adalah: RP, RK, RL, RM, dan RO.&#13;
Kata Kunci: Krisis Perbankan, Biaya Kepailitan, Risiko Keuangan, Rasio-rasio Keuangan, Model Prediksi.&#13;
</note>
 <note type="statement of responsibility">HILMAN LIM</note>
 <subject authority="">
  <topic>KRisis Perbankan</topic>
 </subject>
 <classification>332.375 98 Hil m</classification>
 <identifier type="isbn"></identifier>
 <location>
  <physicalLocation>Perpustakaan Universitas Padjadjaran Kementerian Riset Teknologi dan Pendidikan Tinggi</physicalLocation>
  <shelfLocator>332.375 98 Hil m/R.12.18</shelfLocator>
  <holdingSimple>
   <copyInformation>
    <numerationAndChronology type="1">01001090100025</numerationAndChronology>
    <sublocation>Perpustakaan Pusat (REF.12.18)</sublocation>
    <shelfLocator>332.375 98 Hil m/R.12.18</shelfLocator>
   </copyInformation>
  </holdingSimple>
 </location>
 <slims:image>scan0001.jpg.jpg</slims:image>
 <recordInfo>
  <recordIdentifier>14066</recordIdentifier>
  <recordCreationDate encoding="w3cdtf">2017-04-01 16:08:36</recordCreationDate>
  <recordChangeDate encoding="w3cdtf">2017-07-10 09:36:11</recordChangeDate>
  <recordOrigin>machine generated</recordOrigin>
 </recordInfo>
</mods>
</modsCollection>