FAKTOR INTERNAL DAN EKSTERNAL YANG MEMPENGARUHI MARGIN DALAM PEMBIAYAAN AKAD MURABAHAH PADA BANK SYARIAH DI INDONESIA
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to determine the relationship and influence between internal and external factors that affect margins in financing murabaha contracts in Islamic banks in Indonesia. The type of research used in this research is quantitative research. The data used in this research is time series data for the period January 2021-2023.. The population used in this study is the financial report data of Bank Syariah Indonesia Iskandar Muda Kcp. While the sample in this study is the financial reports of Bank Syariah Indonesia Kcp Iskandar Muda from the first quarter of 2021 to the fourth quarter of 2023, namely 9 samples. Sampling in this study using saturated sampling technique. The calculation of the variables was carried out using the SPSS version 23.0 program. In this study, there are two factors that influence murabahah financing at financial institutions, namely internal factors and external factors. Internal factors are factors originating from within the bank itself. In this study several internal factors that influence the amount of murabahah financing are Non Performing Financing (NPF) and the Financing to Deposit Ratio. Apart from internal factors, the amount of murabahah financing is also influenced by external factors. External factors are factors that come from outside the bank such as inflation. So the variables used in this study are dependent variables such as the amount of Murabahah Financing (Y), while the independent variables used in this study are: Non Performing Financing (NPF) (X1), Financing to Deposit Ratio (FDR), (X2) and inflation (Y). The partial and simultaneous regression coefficient test results show that the variables NPF, FDR, and INFLATION have a significant effect on the amount of murabahah financing. This means that the higher the NPF, FDR, and INFLATION, the amount of Murabahah Financing at Bank Syariah Indonesia KCP Iskandar Muda is increasing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».