Peramalan Pendapatan Operasional Bank Menggunakan Metode Fungsi Transfer dan Neural Network - Nayla Nayla Ma’rufah Ma’rufah; Santi Santi Puteri Rahayu Rahayu; Suhartono Suhartono Suhartono (Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS, 2013)
Abstrak— Pendapatan operasional suatu bank terdiriatas dua jenis yaitu pendapatan bunga dan pendapatan non bunga. BerdasarkanStatistik Perbankan Indonesia (SPI) pada November 2012, pendapatan bunga bankumum mencapai Rp 355.961 miliar sedangkan pendapatan non bunga mencapai Rp112.791 miliar. Dengan demikian, sebanyak 76% pendapatan operasional bank umumdiperoleh dari pendapatan bunga. Peramalan pendapatan operasional bankkhususnya pendapatan bunga, dilakukan untuk memberikan informasi yangbermanfaat tentang pendapatan operasional. Dalam penelitian ini, variabel yangdigunakan adalah biaya dana dan LDR sebagai variabel bebas serta pendapatanbunga bank sebagai variabel tak bebas. Penelitian ini menggunakan pendekatan metodefungsi transfer dan neural network untuk meramalkan pendapatan bunga bank.Hasil yang diperoleh menunjukkan dengan menggunakan pendekatan fungsi transferkedua variabel bebas berkaitan secara signifikan dengan pendapatan bunga BRIsedangkan untuk BCA hanya variabel biaya dana yang berkaitan secara signifikanterhadap pendapatan bunga. Selain itu, berdasarkan ketepatan peramalan metodefungsi transfer merupakan metode yang paling sesuai untuk meramalkan pendapatanbunga BRI sedangkan metode neural network merupakan metode yang sesuai untukmeramalkan pendapatan bunga BCA.