Pradyto, Muhammad Tamir
Departemen Aktuaria Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Analisis Data Panel Pengaruh Pertumbuhan Aset DPLK dengan Pendekatan Metode Regresi Kuantil dan Bootstrap Kuantil Pradyto, Muhammad Tamir; Ahmad, Imam Safawi; Alfajriyah, Aimmatul Ummah
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 13, No 5 (2024)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v13i5.150139

Abstract

Dana pensiun memainkan peran krusial dalam perencanaan keuangan individu untuk masa pensiun. Seiring dengan meningkatnya ketidakpastian ekonomi, keberlangsungan finansial di masa pensiun menjadi semakin vital. Dana Pensiun Lembaga Keuangan (DPLK) memberikan keamanan finansial dan memungkinkan seseorang untuk menikmati masa pensiun sesuai dengan impian dan rencananya. Namun, terdapat penurunan signifikan dalam jumlah peserta DPLK di Indonesia, meskipun aset dana pensiun terus meningkat. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi pertumbuhan aset DPLK di Indonesia. Dengan menggunakan data laporan keuangan dari tahun 2018 hingga 2022 dari berbagai DPLK, penelitian ini mempertimbangkan faktor-faktor seperti Cash Coverage Ratio (CCR), Operational Expenses Ratio (OER), Investment Expenses Ratio (IER), dan Rasio Dana Investasi (RDI). Metode yang digunakan adalah regresi kuantil panel dan bootstrap kuantil panel, yang dibandingkan untuk menentukan model terbaik dalam analisis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa RDI adalah faktor paling dominan yang mempengaruhi pertumbuhan aset DPLK secara positif dan signifikan di hampir semua kuantil. Pada model common effect regresi kuantil panel, variabel RDI konsisten menunjukkan pengaruh signifikan positif terhadap Rasio Pertumbuhan Aset (RPA) dengan koefisien 0,97871 di kuantil 0,8. Model ini memiliki nilai AIC -131,6973, yang lebih baik dibandingkan dengan model regresi bootstrap kuantil panel yang memiliki nilai AIC 10,5755.