Analysis of Financial Performance of Pt. Bank Muamalat Indonesia for the 2020-2024 Period (Horizontal and Ratio Methods)
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to analyze the financial performance of PT. Bank Muamalat Indonesia for the 2020–2024 period using horizontal analysis methods and financial ratios. Horizontal analysis is carried out on the balance sheet statement as well as comprehensive income and income statements, while financial ratio analysis refers to the provisions of Bank Indonesia through the CAMEL approach which focuses on capital, asset, earning, and liquidity aspects. The results showed that in terms of balance sheet, total assets and investments in securities experienced a significant increase, while current accounts, savings, deposits, third-party funds, liabilities, equity, and investments in net associated entities showed fluctuating developments. Horizontal analysis of the income statement shows unstable conditions, where the comprehensive profit for the current period increased only in 2022, while in 2021, 2023, and 2024 it actually decreased. Furthermore, the results of the financial ratio analysis show that Bank Muamalat has a capital adequacy ratio (CAR) which is in the very healthy category throughout the research period, as well as good asset quality with a controlled Non-Performing Financing (NPF) level. However, the bank's profitability is still low with a return on asset (ROA) ratio that is in the unhealthy category, as well as the BOPO efficiency ratio which is in the unhealthy category due to high operating expenses. On the other hand, the level of bank liquidity measured through the financing to deposit ratio (FDR) is in the very healthy category, although it shows indications of less than optimal financing distribution. Overall, Bank Muamalat Indonesia has major strengths in terms of capital and liquidity, but still faces serious challenges in increasing profitability and operational efficiency in order to maintain competitiveness in the Islamic banking industry.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».