Dampak Work Family Conflict dan Stres Kerja Pada Kinerja Ibu Bekerja Dari Rumah Selama Pandemic Covid 19 di Bandung

Penyebaran virus covid 19 membuat para pemberi kerja memberlakukan untuk bekerja dari rumah. Pada rentang waktu Work From Home terjadi penurunan produktivitas dari beberapa sektor, tingkat perceraian di kota Bandung meningkat 38%. hal ini menimbulkan beberapa problematika berkaitan dengan kinerja.Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui gambaran serta besaran pengaruh work family conflict dan stres kerja terhadap kinerja pada ibu yang bekerja dari rumah saat pandemi covid 19 di Kota Bandung. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif dan metode verifikatif dengan pendekatan kuantitatif. Populasi pada penelitian ini adalah ibu yang bekerja dan sedang menjalani work from home di Bandung, dengan jumlah sampel sebanyak 140 orang dengan teknik sampling incidental.Berdasarkan hasil penelitian diketahui bahwa  work family conflict, stres kerja berada pada kategori cukup tinggi dan kinerja berada pada kategori baik. Work Family Conflict berpengaruh dan signifikan terhadap kinerja, sementara stres kerja tidak berpengaruh dan tidak signifikan terhadap kinerja

Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Risiko Gagal Bayar Debitur pada Lembaga Keuangan Mikro Menggunakan Regresi Logistik dan Ant Coloni Optimization (ACO)

Salah satu peranan langsung Lembaga Keuangan Mikro (LKM) terhadap industri kecil dan mikro adalah memberikan dana pinjaman berupa kredit kepada nasabah yang membutuhkan. Dalam hal ini nasabah LKM dapat mengajukan kredit dengan memenuhi persyaratan dari LKM lalu kredit didapatkan jika LKM menyetujui kesepakatan pinjaman. Dalam proses pemberian kredit yang dilakukan oleh LKM sering dihadapkan pada suatu risiko yang dikenal sebagai risiko kredit bermasalah (problem loans). Berdasarkan risiko gagal bayar tersebut, paper ini bertujuan untuk melakukan analisis faktor-faktor yang mempengaruhi risiko gagal bayar dari calon debitur. Metode yang digunakan adalah regresi logistic dan Ant Coloni Optimization (ACO).  Terdapat beberapa tahap dalam penelitian ini: (1) melakukan standarisasi data pada data faktor risiko calon debitur, (2) menetapkan asumsi model regresi logistic, (3) melakukan estimasi parameter model regresi logistik menggunakan algoritma Ant Coloni Optimization (ACO), dan (4) melakukan uji signifikansi setiap variabel. Dalam paper ini, data yang digunakan adalah data historis debitur pada LKM di Bandung, Indonesia. Hasilnya menunjukkan bahwa lima faktor yang dianalisis berpengaruh signifikan terhadap risiko gagal bayar, yaitu usia, jumlah tanggungan keluarga, nilai jaminan, besarnya kredit yang diajukan, dan jangka waktu pengembalian kredit. dengan kekuatan korelasi sebesar 93.5%. Menggunakan lima factor ini, yang digunakan untuk menentukan probabilitas gagal bayar dari calon debitur. Probabilitas risiko gagal bayar calon debitur ini, sangat berguna bagi LKM guna menentukan klasifikasi faktor kelayakan pemberian kredit berdasarkan predikat risiko calon debitur. Demikian sehingga, LKM dapat mengetahui faktor-faktor risiko gagal bayar dan mengambil keputusan pemberian kredit yang layak atau tidak layak.