UNIBAUNIBA

Jurnal EduecoJurnal Edueco

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penerapan PSAK 71 mengenai pengakuan dan pengukuran expected credit loss (ECL) dalam perhitungan CKPN individual, dengan fokus pada identifikasi tantangan dan solusi dalam penentuan parameter ECL seperti Probability of Default (PD), Loss Given Default (LGD), dan Exposure at Default (EAD). Penelitian ini menggunakan pendekatan studi literatur dengan menganalisis berbagai sumber primer dan sekunder, termasuk PSAK 71, pedoman Otoritas Jasa Keuangan (OJK), serta studi empiris sebelumnya yang terkait dengan implementasi ECL di sektor perbankan Indonesia. Hasil analisis menunjukkan bahwa implementasi PSAK 71, khususnya dalam perhitungan CKPN individual, menghadapi tantangan utama dalam penentuan parameter ECL yang akurat dan berbasis forward-looking information. Studi ini mengidentifikasi perlunya pengembangan indikator kuantitatif dan kualitatif yang terstruktur untuk menilai kondisi debitur serta penentuan bobot skenario yang realistis. Studi ini terbatas pada tinjauan literatur dan belum melakukan pengujian empiris langsung. Temuan ini dapat menjadi panduan bagi bank dalam menyusun model perhitungan CKPN individual yang lebih aplikatif dan sesuai dengan prinsip PSAK 71. Studi ini memberikan kontribusi dengan mengintegrasikan konsep manajemen risiko berdasarkan ISO 31000 ke dalam kerangka penilaian ECL untuk perhitungan CKPN individual.

Berdasarkan hasil analisis dan kajian literatur, penerapan PSAK 71 dengan pendekatan Expected Credit Loss (ECL) dalam memperkuat sistem manajemen risiko kredit di Bank Jakarta.Model ECL yang bersifat forward-looking menuntut bank untuk memperkirakan potensi kerugian kredit sejak awal pengakuan aset, bukan menunggu event.Oleh karena itu, pengembangan indikator tiga pilar terstruktur yang mencakup kondisi debitur, ekonomi, dan kinerja kredit menjadi dasar penting dalam menghasilkan estimasi Probability of Default (PD), Loss Given Default (LGD), dan Exposure at Default (EAD) lebih akurat dan sekaligus mencerminkan proyeksi kondisi ekonomi ke depan.

Berdasarkan tinjauan literatur dan analisis terhadap implementasi PSAK 71 di Bank Jakarta, terdapat beberapa saran penelitian lanjutan yang dapat dikembangkan. Pertama, penelitian kuantitatif yang menguji secara empiris efektivitas model ECL dengan menggunakan data internal bank, seperti data kredit nasabah dan laporan CKPN aktual, dapat memberikan bukti empiris yang lebih kuat mengenai kinerja model. Kedua, pengembangan model prediktif berbasis machine learning atau analisis time-series untuk memperkaya pendekatan forward-looking dalam pengukuran risiko kredit dapat meningkatkan akurasi estimasi ECL. Ketiga, penelitian yang mengeksplorasi integrasi faktor-faktor spesifik regional, seperti proyek infrastruktur dan kebijakan fiskal daerah, ke dalam model ECL dapat memberikan pemahaman yang lebih mendalam mengenai risiko kredit di Bank Jakarta. Dengan menggabungkan ketiga saran ini, penelitian selanjutnya dapat memberikan kontribusi signifikan dalam meningkatkan praktik manajemen risiko kredit di perbankan daerah dan mendukung stabilitas sistem keuangan secara keseluruhan.

  1. Analisa Perkembangan Cadangan Kerugian Penurunan Nilai (CKPN), Beban Kerugian Penurunan Nilai dan Non... doi.org/10.35384/jkp.v18i2.333Analisa Perkembangan Cadangan Kerugian Penurunan Nilai CKPN Beban Kerugian Penurunan Nilai dan Non doi 10 35384 jkp v18i2 333
  2. Vol. 6 No. 1 (2023): Akurasi: Jurnal Studi Akuntansi dan Keuangan, June 2023 | Akurasi : Jurnal Studi... doi.org/10.29303/akurasi.v6i1Vol 6 No 1 2023 Akurasi Jurnal Studi Akuntansi dan Keuangan June 2023 Akurasi Jurnal Studi doi 10 29303 akurasi v6i1
  3. DETERMINAN PROBABILITY OF DEFAULT DALAM PERHITUNGAN EXPECTED CREDIT LOSS PERBANKAN | Akurasi : Jurnal... doi.org/10.29303/akurasi.v6i1.329DETERMINAN PROBABILITY OF DEFAULT DALAM PERHITUNGAN EXPECTED CREDIT LOSS PERBANKAN Akurasi Jurnal doi 10 29303 akurasi v6i1 329
Read online
File size316.22 KB
Pages13
DMCAReport

Related /

ads-block-test