Judul: Faktor-Faktor yang Memengaruhi Non Performing Loan (NPL) pada PT Bank Mandiri (Persero) Tbk
Abstrak: PT Bank Mandiri merupakan salah satu perbankan yang menyediakan fasilitas kredit kepada masyarakat. Risiko yang menjadi perhatian utama perbankan dalam kegiatan penyaluran kredit adalah risiko kegagalan pembayaran kredit atau disebut dengan Non Performing Loan (NPL). NPL merupakan salah satu indikator untuk menilai kinerja perbankan, jika persentase rasio NPL naik maka tingkat kesehatan bank tergolong rendah. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi terjadinya NPL pada PT Bank Mandiri (Persero) Tbk. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder dari laporan keuangan Bank Mandiri periode Januari 2012 sampai Desember 2017 (perkuartal) dan situs laman resmi Bank Indonesia. Alat analisis yang digunakan adalah analisis regresi berganda dengan data time series menggunakan software eviews 10SV. Secara parsial, yaitu menggunakan uji t variabel CAR, LDR dan BOPO memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap NPL sehingga semakin tinggi CAR, LDR dan BOPO maka NPL semakin meningkat. Kemudian variabel suku bunga berpengaruh negatif dan signifikan terhadap NPL sehingga semakin naik suku bunga maka NPL semakin menurun.
Keyword: BOPO, CAR, LDR, NPL, Suku Bunga Kredit

Judul: The Effect of Macroeconomics on Non-Performing Loans (NPL) of PT Bank Mandiri (Persero) Tbk
Abstrak: Rasio non-performing loan (NPL) Bank Mandiri relatif menurun stabil hingga pandemi COVID-19 pada tahun 2020 kuartal I menekan perekonomian Indonesia. Sejak saat itu, rasio NPL Bank Mandiri meningkat signifikan akibat resesi ekonomi global yang juga terjadi di Indonesia pada tahun 2020 kuartal III. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh makroekonomi meliputi produk domestik bruto, inflasi, suku bunga, dan nilai tukar terhadap non-performing loan (NPL) secara spesifik pada Bank Mandiri. Penelitian ini menggunakan data sekunder berupa data historis variabel terkait dan Vector Error Correction Model (VECM) untuk mengestimasi dinamika hubungan jangka panjang maupun jangka pendek antara variabel. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa makroekonomi meliputi variabel BIRATE, INF, dan LNPDB secara signifikan mempengaruhi NPL Bank Mandiri dalam dinamika jangka panjang, sedangkan LNKURS secara statistik signifikan dalam dinamika jangka pendek., Bank Mandiri's non-performing loan (NPL) ratio has been relatively stable until the COVID-19 pandemic in the first quarter of 2020 put pressure on the Indonesian economy. Since then, Bank Mandiri's NPL ratio has increased significantly due to the global economic recession which also occurred in Indonesia in 2020 quarter III. This study aims to analyse the influence of macroeconomics including gross domestic product, inflation, interest rates, and exchange rates on non-performing loans (NPL) specifically at Bank Mandiri. This study uses secondary data in the form of historical data of related variables and Vector Error Correction Model (VECM) to estimate the dynamics of long-term and short-term relationships between variables. The results of this study indicate that macroeconomic variables including BIRATE, INF, and LNPDB significantly affect Bank Mandiri's NPLs in the long-run dynamics, while LNKURS is statistically significant in the short-run dynamics.
Keyword: Makroekonomi, Non-Performing Loan, VECM

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: