IRIS dan EvaluAI: Fondasi Data Makroprudensial Bank Sentral — Mengubah Asumsi Risiko Sistemik Menjadi Bukti yang Terverifikasi
Lembaga Riset VeritasBagaimana IRIS dan EvaluAI membantu Anda menjadi Pejabat Bank Sentral yang Lebih Cemerlang
Peran Anda sebagai Pejabat di Bank Indonesia (BI) menempatkan Anda sebagai garda terdepan penjaga Stabilitas Sistem Keuangan (SSK). Tugas sentral Anda adalah melakukan pengawasan makroprudensial, memodelkan potensi guncangan ekonomi (stress test), dan memastikan kerentanan sistem perbankan dapat dikelola.
Namun, di balik kompleksitas model (Systemic Risk Modeling) yang Anda kembangkan, terdapat Trilema Bank Sentral: Ketakutan bahwa model stress test Anda didasarkan pada asumsi risiko kredit yang terlalu umum atau tidak mencerminkan realitas korporasi Indonesia, Kerepotan dalam mendapatkan data *peer group* yang kredibel untuk ribuan debitur perbankan, dan Keinginan untuk menghasilkan paper atau Laporan Kestabilan Sistem Keuangan (LKSK) yang otoritatif dan diakui secara global.
IRIS (Informasi Rasio Industri dan Sektor) dan EvaluAI oleh Lembaga Riset Veritas adalah aset data strategis yang dirancang untuk mengatasi Trilema ini, memberikan Anda data input risiko kredit mikro yang secara langsung memperkuat output dan justifikasi makroprudensial Anda.
Menghadapi Ketakutan Anda: Memperkuat Model Stress Test Makroprudensial
Ketakutan terbesar Anda adalah Risiko Sistemik yang tidak terdeteksi. Model stress test yang Anda gunakan harus memproyeksikan dampak guncangan ekonomi (misalnya, kenaikan suku bunga atau penurunan harga komoditas) terhadap kualitas aset dan solvabilitas sistem perbankan. Namun, validitas model Anda bergantung pada kualitas input risiko kredit korporasi.
Keterbatasan Data yang Melemahkan Asumsi Risiko Sistemik
Asumsi dalam pemodelan risiko makroprudensial Anda seringkali lemah atau sulit dijustifikasi karena:
- Ketiadaan Benchmark Lokal yang Bersih: Anda kesulitan mendapatkan data kinerja finansial Median yang stabil dari berbagai Subsektor di Indonesia untuk menguji kerentanan (misalnya, rasio DER korporasi Indonesia yang rentan terhadap rate hike).
- Data Mean yang Menyesatkan: Menggunakan data rata-rata (Mean) kinerja industri dapat menyesatkan karena angka tersebut rentan distorsi oleh 1-2 perusahaan raksasa (outlier), yang tidak mencerminkan risiko yang sebenarnya yang dihadapi oleh debitur perbankan BUKU 2 atau 3.
- Kesenjangan Makro-Mikro: Ada gap antara data agregat moneter dan realitas finansial debitur yang granular.
Bagaimana IRIS Menghilangkan Ketakutan Ini
IRIS adalah Input Data Primer yang menjamin validitas model Anda:
- Jaminan Data MedianBased: IRIS menyediakan Median rasio Solvabilitas DER), Likuiditas Current Ratio), dan Profitabilitas Subsektor di Indonesia sejak 2021. Anda dapat menggunakan Median ini sebagai input yang paling wajar untuk memproyeksikan dampak guncangan ekonomi pada kualitas kredit perbankan.
- Granularitas Subsektor: IRIS memungkinkan Anda mengidentifikasi sektor yang paling rentan di Indonesia (misalnya, Subsektor Perkebunan Sawit) dan menguji kerentanannya secara terpisah dalam model stress test Anda.
- Validasi Benchmark Otoritatif: Anda memiliki data finansial audited peer group korporasi yang kredibel, yang Anda butuhkan saat menjustifikasi asumsi risiko Anda kepada Gubernur BI dan Dewan Moneter.
Mengatasi Kerepotan Anda: Akselerasi Fact-Checking dan Reporting SSK
Kerepotan utama Anda adalah kecepatan fact-checking data korporasi dan reporting LKSK yang membutuhkan pembenaran peer group yang solid.
Inefisiensi dalam Penyusunan Laporan SSK
Penyusunan LKSK dan internal paper Anda seringkali lambat karena:
- Validasi Asumsi Manual: Anda harus secara manual mencari dan menghitung Median rasio bank peer dan korporasi untuk menjustifikasi asumsi Anda.
- Kebutuhan Data Lintas Sektor: Studi SSK memerlukan perbandingan data bank (Subsektor Bank) dengan debitur (Subsektor Manufaktur, Jasa). Menggabungkan data ini membutuhkan waktu.
Bagaimana EvaluAI Memulihkan Waktu Riset dan Kualitas Laporan
EvaluAI/IRIS adalah tools yang meningkatkan kecepatan dan kualitas riset SSK Anda:
- Data Peer Group Siap Input Stata/R: IRIS menyediakan data rasio spesifik Subsubsektor Bank dan debitur yang sudah bersih dan siap disitasi untuk model makroprudensial Anda. Ini menghilangkan bottleneck data gathering dan cleaning.
- Validasi Cepat Sektor: Anda dapat menggunakan EvaluAI untuk menguji risiko kredit dari setiap Subsektor utama secara instan (kurang dari 5 menit per Subsektor). Ini memberikan assurance cepat pada risiko sistemik Anda.
Keinginan Anda: Kecemerlangan Karir dan Kepemimpinan Stabilitas
Anda ingin diakui sebagai pemimpin yang menghasilkan analisis yang akurat dan meningkatkan kredibilitas Bank Sentral.
Transisi Peran: Dari Teknisi Data Makro ke Arsitek SSK Berbasis Bukti
IRIS memungkinkan Anda memimpin diskusi strategis di Komite:
- Menyediakan Bukti Kuat: Anda memimpin dengan data Median Subsektor yang stabil, memastikan bahwa semua anggota Komite mengacu pada sumber data risiko korporasi yang sama.
- Kepemimpinan Metodologi Risiko: Anda dapat menjustifikasi policy changes (misalnya, perubahan LTV atau DSR) dengan bukti empiris tentang risiko kredit di sektor riil.
Empat Ilustrasi Kritis dalam Pengalaman BI
Berikut adalah empat skenario di mana IRIS memberikan value unik yang memperkuat posisi Anda:
No. | Fokus Tugas BI & Keputusan Kritis | Solusi Kritis dengan EvaluAI/IRIS | Nilai Strategis yang Anda Bawa |
1. | Stres Test Sektor Komoditas (Pengujian Dampak Penurunan Harga) Tantangan Tanpa IRIS Memproyeksikan kenaikan NPL bank akibat penurunan 50% harga batubara tanpa data profitabilitas peer batubara lokal. | IRIS menyediakan data Median NPM dan DER Subsektor Batubara dari 2021 hingga kini. Anda memperkuat model stres test dengan bukti riil korporasi. | Anda memberikan proyeksi risiko sistemik yang kredibel. |
2. | Analisis Kerentanan Sektor Jasa (Kajian Makroprudensial) Tantangan Tanpa IRIS Membandingkan risiko utang sektor Jasa Transportasi dengan risiko sektor Properti secara agregat saja. | IRIS memisahkan Subsubsektor Transportasi Udara dari Rental Mobil dan Bank dari Asuransi. Anda menguji kerentanan secara terpisah dan spesifik. | Anda membuat LKSK yang lebih detail dan *actionable*. |
3. | Persetujuan Perizinan Bank/Asuransi Baru (Penilaian Kelayakan) Tantangan Tanpa IRIS Menilai wewajaran asumsi proyeksi finansial Bank baru tanpa data benchmark profitabilitas kompetitor BUKU 2 yang riil. | IRIS menyediakan Median ROA Subsubsektor Bank yang sama. Anda dapat menilai apakah proyeksi Bank baru terlalu optimistis atau realistis. | Anda mengambil keputusan perizinan yang didukung data *peer*. |
4. | Kajian Dampak Kebijakan Moneter (Membenarkan Kenaikan Suku Bunga) Tantangan Tanpa IRIS Anda harus membenarkan kebijakan suku bunga dengan bukti bahwa korporasi di Subsektor risiko tinggi sudah terbebani. | IRIS menyediakan data Median Solvabilitas Subsektor yang paling terpapar utang. Anda dapat menunjukkan rasio utang mereka sudah kritis sebelum kenaikan. | Anda memperkuat justifikasi kebijakan suku bunga Bank Sentral. |
Kesimpulan
Harga Rp 75 Juta per tahun untuk EvaluAI dan dan Rp 30 juta untuk IRIS adalah investasi layak untuk memastikan validitas dan keandalan pengawasan makroprudensial Anda. Ini adalah biaya yang harus dibayar untuk memiliki data finansial korporasi primer yang paling otoritatif di Indonesia, yang akan secara konsisten mendukung analisis Anda yang berdampak pada Stabilitas Sistem Keuangan (SSK). Anda membeli kepastian dan kredibilitas risiko makrolevel.
Seberapa Bagus Perusahaan Anda?
IRIS akan menjawabnya. Bukan berdasarkan opini. Tapi berdasarkan 36 data nyata dari ratusan perusahaan di Indonesia.
Selain masalah fundamental ketiadaan data house kredibel di Indonesia dan menunjukkan solusi kecepatan EvaluAI, kita harus kembali ke akar masalah: kualitas data itu sendiri.
IRIS (baca: airis) adalah singkatan dari Informasi Rasio Industri dan Sektor. Tujuan Lembaga Riset Veritas dengan IRIS adalah menyajikan data yang paling akurat untuk memberikan secara super spesifik perbandingan antara kinerja keuangan perusahaan yang Anda selidiki dengan kinerja umum negara, sektor ekonomi, subsektor ekonomi atau industri dimana perusahaan Anda tersebut berada.
Kami telah mengumpulkan dengan cermat data-data yang berasal dari tahun 2021, 2022, 2023, 2024, 2025 (khusus 2025 adalah data kuartal 2) dan seterusnya dari setiap perusahaan yang mengumumkan informasi mereka secara publik. Data-data tersebut adalah:
• Sales growth (Pertumbuhan penjualan)
• Cost growth (Pertumbuhan biaya)
• Profit growth (Pertumbuhan keuntungan)
• Operating cashflow growth (Pertumbuhan arus kas operasi)
• Capital expenditure growth (Pertumbuhan belanja modal)
• Free cashflow growth (Pertumbuhan arus kas bebas)
• Asset growth (Pertumbuhan aset)
• Liability growth (Pertumbuhan kewajiban)
• Equity growth (Pertumbuhan ekuitas)
• Gross profit margin (Margin laba kotor)
• Net profit margin (Margin laba bersih)
• Return on asset (Pengembalian aset)
• Return on equity (Pengembalian ekuitas)
• Return on invested capital (Pengembalian modal yang diinvestasikan)
• Price to book value (Rasio harga terhadap nilai buku)
• Current Ratio (Rasio lancar)
• Quick Ratio (Rasio cepat)
• Debt to Equity Ratio (Rasio utang terhadap ekuitas)
• Financial Leverage (Leverage keuangan)
• Long Term Debt/Equity (Utang jangka panjang terhadap ekuitas)
• Long Term Debt/Total Assets (Utang jangka panjang terhadap total aset)
• Net Debt/Total Equity (Utang bersih terhadap total ekuitas)
• Total Debt/Total Assets (Total utang terhadap total aset)
• Total Liabilities/Equity (Total kewajiban terhadap ekuitas)
• Days Sales Outstanding (Hari penjualan yang belum tertagih)
• Days Inventory (Hari persediaan)
• Days Payables Outstanding (Hari hutang yang belum dibayar)
• Cash Conversion Cycle (Siklus konversi kas)
• Receivables Turnover (Perputaran piutang)
• Inventory Turnover (Perputaran persediaan)
• Fixed Assets Turnover (Perputaran aset tetap)
• Asset Turnover (Perputaran aset)
• Working Capital Turnover (Perputaran modal kerja)
• Working Capital Ratio (Rasio modal kerja)
IRIS adalah jawaban kami terhadap data poverty di pasar keuangan domestik. Jika EvaluAI adalah mesin yang bergerak secepat 480x, maka IRIS adalah bahan bakar premium yang menjamin akurasi dan otoritasnya. IRIS adalah fondasi data yang membedakan kami dari solusi software generik mana pun.
(1) IRIS Bukan Sekadar Database, Tapi Metodologi
Membuat data house kredibel di Indonesia adalah tantangan besar. Data publik seringkali kacau, tidak terstandardisasi, dan rentan terhadap distorsi. Lembaga Riset Veritas menghabiskan waktu bertahun-tahun untuk membangun metodologi IRIS, bukan hanya sekadar mengumpulkan angka
a. Pilar Akurasi: Audited dan Median-Based
Kami membangun IRIS di atas dua pilar yang disukai oleh para data scientist dan analis risiko:
b. Sumber Data Terverifikasi: Setiap angka rasio dalam IRIS diturunkan dari laporan keuangan audited perusahaan publik sejak 2021. Ini memberikan otoritas yang tak terbantahkan—Anda membandingkan perusahaan Anda dengan data yang sudah melalui proses audit yang ketat.
c. Kebal Outlier (Median-Based): Kami menolak menggunakan perhitungan Rata-Rata (Mean) karena Rata-Rata mudah didistorsi oleh satu atau dua perusahaan dengan kinerja ekstrem (outlier). Kami menggunakan Median (nilai tengah) dari setiap rasio. Ini memastikan bahwa benchmark yang Anda lihat benar-benar mencerminkan performa wajar dan paling umum di sektor tersebut, memberikan dasar yang sangat solid untuk keputusan risiko.
(2) Pilar Granularitas: Klasifikasi Multi-Level yang MECE
Kesalahan terbesar analis adalah membandingkan “apel dengan jeruk” (misalnya, membandingkan e-commerce dengan bank). IRIS memecahkan masalah ini dengan struktur klasifikasi Multi-Level yang Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive (MECE)—seperti yang diajarkan oleh konsultan kelas dunia:
- Level 1: Nasional: Tolok ukur seluruh perusahaan di Indonesia.
- Level 2: Sektor: Tolok ukur industri besar (misalnya Manufaktur, Pertambangan).
- Level 3: Subsektor: Tolok ukur kategori spesifik (misalnya Pertambangan Batubara, Perawatan Tubuh, Transportasi Darat Khusus).
- Level 4: Industri/Sub-subsektor: Tolok ukur kategori yang sangat niche (misalnya Ritel Swalayan, Kimia Dasar, atau Jasa Menara Telekomunikasi).
Bagaimana Cara Veritas Menggolongkan Perusahaan
Berikut ini adalah klasifikasi perusahaan-perusahaan dalam IRIS dalam sektor, subsektor dan subsubsektornya. Anda dapat melihat bahwa klasifikasi ini disusun dengan cermat, teliti dan mencakup semua.
Klasifikasi Sektor dan Subsektor dalam Database IRIS
1. PERTAMBANGAN
├── Data Agregat Sektor Pertambangan
└── Data per Subsektor Pertambangan
├── Data Pertambangan migas
├── Data Pertambangan batubara
├── Data Pertambangan emas
└── Data Pertambangan nikel
2. PERKEBUNAN DAN HASIL PERKEBUNAN
├── Data Agregat Sektor Perkebunan dan Hasil Perkebunan
└── Data per Subsektor Perkebunan dan Hasil Perkebunan
├── Data Sawit
└── Data Pakan ternak
3. PETERNAKAN
├── Data Agregat Sektor Peternakan
└── Data per Subsektor Peternakan
├── Data Peternakan ayam
├── Data Peternakan sapi
└── Data Peternakan udang
4. MANUFAKTUR
├── Data Agregat Sektor Manufaktur
└── Data per Subsektor Manufaktur
├── Data Subsektor Manufaktur Dasar
│ ├── Data Agregat Subsektor Manufaktur Dasar
│ └── Data per Subsubsektor Manufaktur Dasar
│ ├── Data Subsubsektor Kimia Dasar
│ └── Data Subsubsektor Tekstil
├── Data Subsektor Makanan dan minuman
│ ├── Data Agregat Subsektor Makanan dan minuman
│ └── Data per Subsubsektor Makanan dan minuman
│ ├── Data Subsubsektor Makanan ringan
│ ├── Data Subsubsektor Air Minum dalam Kemasan
│ ├── Data Subsubsektor Bir
│ ├── Data Subsubsektor Susu dan olahan susu
│ └── Data Subsubsektor Terigu dan olahan terigu
├── Data Subsektor Barang konsumsi non makanan
│ ├── Data Agregat Subsektor Barang konsumsi non makanan
│ └── Data per Subsubsektor Barang konsumsi non makanan
│ ├── Data Subsubsektor Garmen
│ ├── Data Subsubsektor Kemasan
│ ├── Data Subsubsektor Obat
│ ├── Data Subsubsektor Perawatan tubuh
│ ├── Data Subsubsektor Rokok
│ ├── Data Subsubsektor Pulp dan kertas
├── Data Subsektor Barang tahan lama
│ ├── Data Agregat Subsektor Barang tahan lama
│ └── Data per Subsubsektor Barang tahan lama
│ ├── Data Subsubsektor Aneka baja
│ ├── Data Subsubsektor Ban
│ ├── Data Subsubsektor Kabel
│ ├── Data Subsubsektor Kaca
│ ├── Data Subsubsektor Karet
│ ├── Data Subsubsektor Keramik
│ ├── Data Subsubsektor Komponen otomotif
│ ├── Data Subsubsektor Laptop
│ ├── Data Subsubsektor Mebel
│ └── Data Subsubsektor Semen
└── Data Subsektor Pendukung Kesehatan
├── Data Agregat Subsektor Pendukung Kesehatan
└── Data per Subsubsektor Pendukung Kesehatan
├── Data Subsubsektor Masker
└── Data Subsubsektor Sarung tangan
4. PERDAGANGAN
├── Data Agregat Sektor Perdagangan
└── Data per Subsektor Perdagangan
└── Data Subsektor Perdagangan Besar
└── Data Agregat Subsektor Perdagangan Besar
└── Data per Subsubsektor Perdagangan Besar
├── Data Subsubsektor Perdagangan alat berat
├── Data Subsubsektor Perdagangan farmasi
├── Data Subsubsektor Perdagangan ikan
├── Data Subsubsektor Perdagangan mebel
└── Data Subsubsektor Perdagangan mobil
└── Data Subsektor Perdagangan Ritel
├── Data Agregat Subsektor Perdagangan Ritel
└── Data per Subsubsektor Perdagangan Ritel
├── Data Subsubsektor Ritel swalayan
└── Data Subsubsektor Ritel rumah tangga dan perkakas
5. MEDIA MASSA
├── Data Agregat Sektor Media Massa
└── Data per Subsektor Media Massa
├── Data Subsubsektor TV beriklan
└── Data Subsubsektor TV berbayar
6. PERJALANAN DAN HIBURAN
├── Data Agregat Sektor Perjalanan dan Hiburan
└── Data per Subsektor Perjalanan dan Hiburan
├── Data Subsubsektor Perhotelan
├── Data Subsubsektor Paket wisata
├── Data Subsubsektor Restoran
├── Data Subsubsektor Rumah produksi
└── Data Subsubsektor Bioskop
7. JASA
├── Data Agregat Sektor Jasa
└── Data per Subsektor Jasa
├── Data Subsektor Kontraktor Pertambangan
├── Data Subsektor Konstruksi
├── Data Subsektor Keuangan
│ ├── Data Agregat Subsektor Keuangan
│ └── Data per Subsubsektor Keuangan
│ ├── Data Subsubsektor Bank
│ ├── Data Subsubsektor Pembiayaan
│ ├── Data Subsubsektor Asuransi jiwa
│ └── Data Subsubsektor Asuransi umum
├── Data Subsektor Transportasi
│ ├── Data Agregat Subsektor Transportasi
│ └── Data per Subsubsektor Transportasi
│ ├── Data Subsubsektor Taksi
│ ├── Data Subsubsektor Bus
│ ├── Data Subsubsektor Truk
│ ├── Data Subsubsektor Transportasi darat khusus
│ ├── Data Subsubsektor Rental mobil
│ ├── Data Subsubsektor Antar barang
│ ├── Data Subsubsektor Forwarding
│ ├── Data Subsubsektor Pelayaran umum
│ ├── Data Subsubsektor Pelayaran khusus
│ ├── Data Subsubsektor Tanker
│ ├── Data Subsubsektor Tongkang
│ └── Data Subsubsektor Transportasi udara
├── Data Subsektor Pelayanan Kesehatan
│ ├── Data Agregat Subsektor Pelayanan Kesehatan
│ └── Data per Subsubsektor Pelayanan Kesehatan
│ ├── Data Subsubsektor Rumah Sakit
│ └── Data Subsubsektor Laboratorium
├── Data Subsektor Utilitas
│ ├── Data Agregat Subsektor Utilitas
│ └── Data per Subsubsektor Utilitas
│ ├── Data Subsubsektor Pembangkit Listrik
│ ├── Data Subsubsektor Penyedia jasa internet
│ ├── Data Subsubsektor Kabel serat optik
│ ├── Data Subsubsektor Operator telekomunikasi
│ ├── Data Subsubsektor Jasa menara telekomunikasi
│ ├── Data Subsubsektor Operator pelabuhan
│ ├── Data Subsubsektor Jalan tol
│ └── Data Subsubsektor Penyaluran gas melalui pipa
└── Data Subsektor Jasa Teknologi Informasi
├── Data Agregat Subsektor Jasa Teknologi Informasi
└── Data per Subsubsektor Jasa Teknologi Informasi
├── Data Subsubsektor Aplikasi Belanja Daring
└── Data Subsubsektor Konsultan teknologi informasi
9. PROPERTI
├── Data Sektor Properti
Perusahaan-perusahaan yang sedang Anda pelajari dapat dibandingkan dengan standar industri, subsektor dan sektor yang telah kami klasifikasikan ini. Kami telah membagi seluruh perusahaan di Indonesia ke dalam pembagian yang bersifat MECE (baca: misi). MECE adalah singkatan Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive. Ia adalah metode yang membantu kita memecah topik menjadi bagian-bagian yang terpisah (mutually exclusive) dan lengkap (collectively exhaustive).
“Mutually exclusive” berarti setiap bagian atau kategori yang kita buat harus saling terpisah, tanpa ada tumpang tindih—artinya, setiap elemen hanya boleh masuk ke satu kategori saja. Sementara itu, “collectively exhaustive” berarti bahwa pembagian tersebut mencakup semua kemungkinan aspek dari topik yang sedang dibahas, sehingga tidak ada elemen yang terlewat.
Konsep ini sangat berguna dalam analisis dan pemecahan masalah karena membantu kita memastikan bahwa seluruh topik tercakup dengan baik tanpa ada redundansi atau bagian yang tertinggal. Dengan MECE, kita dapat menyusun data secara teratur dan logis, yang pada akhirnya mendukung pengambilan keputusan yang lebih tepat dan solusi yang lebih efektif.
Misalnya, mengapa perusahaan tambang batubara dan kontraktor batubara dipisahkan kategorinya? Karena aset yang menghasilkan pendapatannya sama sekali berbeda.
Perusahaan tambang batubara memperoleh laba dari konsesi tambang yang mereka peroleh. Bisa jadi mereka tidak memiliki alat berat satupun.
Perusahaan kontraktor batubara memperoleh laba karena menyewakan atau mengoperasikan alat berat yang melayani pemegang konsesi (perusahaan tambang batubara).
Oleh karena itu perusahaan tambang batubara memperoleh untung dari penjualan batubara, sedangkan kontraktor batubara menghasilkan laba dari jasa operasi pertambangan.
Jadi, keduanya memiliki model bisnis berbeda dan sumber pendapatan dan keuntungan yang berbeda sehingga menghadapi risiko dan profil biaya yang berbeda pula.
Akibatnya tidak bijak menggolongkan keduanya dalam satu industri karena bisnisnya sama sekali berbeda.
Ketika Anda menganalisis perusahaan Pertambangan Batubara, Anda tidak lagi harus membandingkannya dengan peer dari Pertambangan Nikel—perbandingan Anda akan akurat dan tidak dapat dibantah. Sebab, dengan IRIS, Anda dapat membandingkannya dengan sesama perusahaan Pertambangan Batubara, dengan sesama perusahaan pertambangan dan bahkan dengan seluruh perusahaan di Indonesia yang mempublikasikan datanya secara publik dan audited.
Apa yang Didapatkan dengan Akses Data IRIS (Rp 30 Juta/Tahun)
Langganan IRIS saja (tanpa otomatisasi EvaluAI) adalah aset wajib bagi analis yang sudah memiliki tools pemodelan sendiri, tetapi haus akan data benchmark yang kredibel.
IRIS menyediakan lebih dari 36 Rasio dan Indikator Kritis yang mencakup setiap dimensi kesehatan finansial sebuah perusahaan:
- Kesehatan Operasional: Gross Profit Margin, Net Profit Margin, ROA, ROE, dan ROIC—semua dibandingkan secara ketat dengan Subsektor.
- Manajemen Modal Kerja: Rasio Efisiensi seperti Days Sales Outstanding (DSO), Days Inventory (DIO), Days Payable Outstanding (DPO), dan yang paling kritis, Cash Conversion Cycle (CCC). Data CCC negatif atau CCC yang sangat berbeda dari benchmark dapat menjadi sinyal alfa terbesar bagi Fund Manager.
- Risiko dan Solvabilitas: Debt to Equity Ratio (DER), Current Ratio, dan Quick Ratio, yang menyediakan tolok ukur objektif tentang batas utang yang wajar bagi industri tertentu. Semua rasio ini tersedia untuk disalin dan siap diintegrasikan ke dalam model dan template analisis in-house Anda.
(3) IRIS Adalah Solusi Akhir untuk Kredibilitas
Harga Rp 30 Juta/Tahun untuk IRIS Data House tidak hanya murah; ini adalah biaya untuk mempertahankan integritas profesional Anda.
- Menghilangkan Pain Point Auditor: IRIS menyediakan konteks yang diperlukan saat Anda perlu membenarkan angka laba klien atau menguji solvability mereka. Anda tidak lagi perlu mencari pembenaran secara ad-hoc—IRIS menyediakannya secara sistematis.
- Memperkuat Posisi Riset: Bagi Manajer Investasi, data benchmark IRIS dapat menjadi sumber utama alpha. Data ini memungkinkan mereka untuk mengidentifikasi mispricing (salah harga) pada aset (saham/obligasi) yang memiliki rasio wajar, tetapi pasar belum menyadarinya.
- Sesuai dengan Visi Pendiri: IRIS adalah perwujudan langsung dari keyakinan pendiri bahwa industri keuangan tidak seharusnya bekerja dalam kegelapan. IRIS adalah kompas yang telah lama hilang.
Dengan IRIS, Anda tidak lagi harus bergulat dengan ketiadaan data D&B ala Indonesia. Anda memiliki sumber data yang andal, tervalidasi, dan terperinci yang memampukan Anda membuat keputusan risiko yang aman dan keputusan investasi yang menguntungkan.
FAQ
- Bagaimana IRIS menjamin keaslian dan kredibilitas data yang digunakan untuk benchmark sektor? Data kami berasal dari laporan keuangan audited perusahaan publik Indonesia sejak tahun 2021. Ini bukan data survei atau asumsi. Kami melakukan pembersihan data (data cleansing) yang ketat oleh tim ahli statistik untuk memastikan hanya data yang memenuhi kriteria audit yang digunakan dalam perhitungan agregat.
- Mengapa kami menggunakan perhitungan Median dan bukan Rata-Rata (Mean) untuk data agregat sektor? Kami menggunakan Median untuk memastikan benchmark kami lebih representatif dan kebal terhadap outlier. Dalam industri keuangan, satu atau dua perusahaan dengan kinerja ekstrem dapat mendistorsi nilai Rata-Rata. Median memberikan gambaran performa bisnis yang paling umum dan wajar di sektor tersebut, sebuah metodologi yang disukai oleh konsultan kelas dunia.
- Bagaimana klasifikasi industri IRIS membedakan diri dari KBLI atau klasifikasi bursa standar? Klasifikasi IRIS lebih granular (terperinci). Kami memecah sektor menjadi Subsektor dan Sub-subsektor (multi-level) untuk menciptakan kelompok peer yang benar-benar homogen (misalnya, kami memisahkan pemilik konsesi pertambangan batubara dari kontraktor batubara). Ini memastikan perbandingan Anda sangat spesifik dan akurat, mengurangi risiko membandingkan “apel dengan jeruk.”
- Apakah IRIS menyediakan data mentah (misalnya, revenue atau total aset) atau hanya rasio yang sudah diolah?IRIS fokus pada penyediaan Rasio Keuangan dan Operasional yang telah diolah (36+ rasio) dalam format agregat sektor dan subsektor (Median, Kuartil). Kami menjual wawasan komparatif, bukan data mentah perusahaan tunggal.
- Seberapa sering data benchmark IRIS diperbarui? Data diperbarui secara bulanan untuk melacak perkembangan industri dan setiap kuartal/tahunan untuk pembaruan laporan keuangan penuh. Langganan Anda mencakup pembaruan berkelanjutan untuk memastikan Anda selalu menggunakan benchmark terkini.
- Apa yang membuat IRIS layak dihargai Rp 30.000.000 per tahun? Anda tidak membeli software, Anda membeli otoritas data. Rp 30 Juta per tahun adalah biaya untuk menggantikan proses riset dan validasi yang sangat mahal: (a) Menghilangkan Biaya Akses & Gaji: Biaya untuk mengumpulkan, membersihkan, dan mengolah data dari ribuan laporan, serta mempekerjakan data scientist untuk analisis outlier dan median, jauh melebihi Rp 30 Juta. (b) Akses Eksklusif: Anda membeli akses ke data komparatif yang tidak tersedia di sumber publik atau terminal keuangan konvensional. Data ini adalah competitive edge Anda.
- Apakah ada jaminan bahwa data IRIS akan meningkatkan akurasi analisis dan pengambilan keputusan saya? Ya. Kami menjamin bahwa dengan menggunakan benchmark sektoral IRIS, analisis keuangan Anda akan melampaui 99% pesaing Anda yang hanya menggunakan analisis horizontal dan vertikal. IRIS secara definitif memberikan konteks untuk menjawab: “Apakah angka ini bagus atau buruk untuk industri ini?” yang secara langsung mengurangi risiko kredit/investasi yang didasarkan pada asumsi yang salah.
- Bagaimana IRIS membantu Bankir atau Analis Kredit secara spesifik? Bankir dapat menggunakan IRIS untuk memvalidasi Rasio Utang dan Likuiditas calon debitur terhadap Subsektor yang tepat. Jika rasio utang perusahaan A berada di atas Kuartil 3 (75%) di subsektornya, bankir memiliki justifikasi data yang objektif untuk menyesuaikan syarat kredit atau menolak aplikasi.
- Apakah harga Rp 30 Juta per tahun berlaku untuk single user atau multi-user? Single-User.
- Apakah ada opsi berlangganan bulanan atau triwulanan? IRIS adalah aset data strategis jangka panjang. Kami hanya menawarkan langganan tahunan untuk memastikan pemanfaatan data yang berkelanjutan dan untuk mempertahankan harga terbaik (Rp 30 Juta), yang mencakup pembaruan data semesteran secara gratis.
- Dalam format apa saya dapat mengunduh data benchmark dari IRIS?Anda dapat menyalin data dalam format Excel/CSV yang siap diolah. Ini memungkinkan Anda untuk langsung mengintegrasikan data ke dalam model Excel atau software statistik Anda sendiri.
- Apakah data IRIS dapat dikutip dalam laporan resmi, proposal, atau tesis akademik? Ya, data IRIS dirancang untuk memiliki otoritas sitasi tinggi. Anda dapat mengutip IRIS sebagai sumber data benchmark terverifikasi. Kami menyediakan panduan singkat tentang cara sitasi yang benar dalam format profesional di bawah ini.
- Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk menemukan dan mengunduh data yang saya cari?? Setelah login, Anda dapat memilih Sektor, Subsektor, dan Tahun yang diinginkan, dan semua 36+ rasio akan muncul di layar. Proses pencarian dan unduh data yang spesifik biasanya memakan waktu kurang dari 1 menit.
EvaluAI dan IRIS: Mesin Otomatis bertenaga AI dan Big Data untuk Para Pemimpin Terdepan
Chandra NatadipurbaDi meja analis kredit, di ruang rapat dewan direksi, di ruang pemeriksaan dan pengadilan serta di balik keputusan investasi dan pemeriksaan miliaran atau triliunan Rupiah, ada satu pertanyaan fundamental yang tak terjawab selama bertahun-tahun: “Seberapa wajarkah performa perusahaan ini, jika dibandingkan dengan peer group yang sebenarnya di Indonesia?”
Saya, sebagai seorang bankir dan analis selama dua dekade, merasakan frustrasi itu secara mendalam. Buku panduan utama saya, Analisis Kredit untuk Account Officer, yang ditulis oleh bankir senior seperti Jopie Jusuf, justru mempertegas masalah tersebut. Ia menyatakan,
“Katakanlah kita memperoleh angka Current Ratio adalah 2 kali, perputaran dari persediaan adalah 60 hari, ROI 13%, dan seterusnya, apakah kesimpulan kita? Apakah Current Ratio 2 kali adalah bagus? Bagaimana dengan Perputaran Persediaan 60 hari? Kalau dikatakan bagus, kenapa? Dan kalau dikatakan tidak bagus juga kenapa? Masalah utama yang terkait adalah apa kriteria kita mengambil kesimpulan “bagus” atau “tidak bagus”.
Sehubungan dengan hal tersebut, dalam membaca rasio (atau sebagian besar angka keuangan lainnya) kita perlu memiliki alat pembanding yang menjadi standar ukuran. Di Amerika, mereka memiliki rasio rata-rata industri yang secara berkala diterbitkan oleh badan-badan tertentu seperti Dun & Bradstreet, Robert Morris Associates, dan lain-lain.
Dalam laporan tersebut dihitung rata-rata data keuangan (termasuk rasio-rasio) dari perusahaan-perusahaan sejenis dalam berbagai kategori aktiva. Dengan demikian, seluruh perhitungan selalu dibandingkan dengan rata-rata tersebut.
Sayangnya, kita tidak memiliki informasi tersebut di Indonesia (dan tentunya kita tidak dapat mempergunakan rasio Amerika sebagai standar).” (hlm 72 s.d. 73)
Kata-kata ini adalah pengakuan jujur terhadap blind spot terbesar industri keuangan Indonesia. Masalahnya bukan pada ketekunan analis, melainkan pada ketiadaan infrastruktur data otoritatif yang dapat memberikan konteks yang benar.
Biaya Waktu dan Biaya Risiko
Inilah realitas yang saya saksikan dan alami: setiap keputusan penting harus melewati proses due diligence yang menyakitkan. Seorang analis akan menghabiskan minimal 3 hari kerja penuh hanya untuk menyelesaikan satu analisis komprehensif.
Coba bayangkan 3 hari itu.
Pertama, dia harus melakukan input data manual dari laporan keuangan (scan PDF) ke dalam spreadsheet Excel. Ini adalah fase yang rentan terhadap human error dan typo.
Kedua, dia harus berburu data pembanding secara manual dari berbagai sumber data publik, lalu membersihkan data tersebut dari outlier yang mendistorsi.
Terakhir, dia harus menghabiskan sisa waktu hanya untuk menulis narasi—menjelaskan mengapa angka rasio ini penting dan apa artinya dalam konteks industri.
Waktu 3 hari ini adalah:
- Biaya Gaji yang Hilang: Ratusan jam kerja analitik yang seharusnya digunakan untuk sourcing bisnis strategis, terbuang hanya untuk data entry dan cleaning.
- Risiko yang Tak Terukur: Setiap keputusan kredit miliaran Rupiah yang tertunda 3 hari membawa risiko yang semakin besar, sementara Komite Kredit menuntut kecepatan.
- Kualitas Laporan yang Terkompromi: Karena kelelahan waktu, laporan seringkali hanya menggunakan analisis horizontal dan vertikal yang dangkal—tanpa dimensi penting: konteks sektoral.
Kami sadar, krisis di pasar keuangan dan korporasi seringkali bukan karena kurangnya data, melainkan karena kurangnya konteks data—persis seperti yang diutarakan Jopie Jusuf. Untuk itu, kami memutuskan: kami tidak hanya akan membuat software, kami telah membangun solusi Dun & Bradstreet ala Indonesia yang dirancang untuk kecepatan.
Solusi Dua Pilar: IRIS dan EvaluAI
Kami membangun solusi ini di atas dua pilar yang saling menguatkan, yang kami kembangkan melalui 5 tahun riset dan kurasi data yang ketat:
Pilar 1: IRIS (Informasi Rasio Industri dan Sektor) – Membangun Otoritas Data
IRIS adalah Data House premium kami dan aset terpenting Veritas. IRIS adalah jawaban langsung terhadap ketiadaan benchmark di pasar Indonesia.
Kami mengkurasi data audited publik dari ribuan perusahaan Indonesia sejak 2021. Kami tidak menjual data mentah, kami menjual kebersihan dan metodologi:
- Metode Median-Based: Kami menghitung rasio agregat menggunakan Median (bukan Rata-Rata) untuk memastikan data benchmark kami kebal terhadap outlier dan benar-benar merepresentasikan kinerja wajar sektor.
- Granularitas Sektoral ala Konsultan Kelas Dunia: Pembagian Data yang Mutually Exclusive Collectively Exhausted (MECE). Kami membagi industri hingga ke level Sub-subsektor (misalnya, Manufaktur dibagi ke Kimia Dasar, Tekstil, hingga Perawatan Tubuh) untuk memastikan bahwa perbandingan Anda sangat akurat—Anda membandingkan “apel dengan apel,” bukan dengan “jeruk.”
- Cakupan Penuh: IRIS mencakup lebih dari 36 Rasio dan Indikator Kritis (Profitabilitas, Efisiensi, Solvabilitas, Siklus Operasi) yang dibutuhkan oleh Analis Kredit dan Fund Manager.
Pilar 2: EvaluAI – Memperoleh Wawasan (Insight) dalam 5 Menit
EvaluAI adalah accelerator yang mengubah data IRIS yang mahal menjadi output yang menghasilkan uang. Kami memanfaatkan AI secara spesifik untuk memecahkan bottleneck waktu.
- Disrupsi Kecepatan (480x lebih cepat): EvaluAI memotong waktu analisis dari 3 hari menjadi 5 menit. Kami menggunakan teknologi AI-OCR untuk membaca scan laporan keuangan Anda dengan presisi, lalu secara instan membandingkannya dengan data IRIS yang relevan.
- Laporan Ala Barbara Minto yang Siap Kirim: Hasilnya bukanlah spreadsheet data mentah, melainkan Laporan Komprehensif 17 Halaman yang disusun dengan logika Piramida Barbara Minto. Laporan ini langsung menyoroti bottom line dan menyajikan insight kritis (seperti Cash Conversion Cycle negatif yang superior) yang dapat Anda copy-paste langsung ke proposal klien atau Komite Risiko.
Harga EvaluAI yang Otoritatif
Kami menyajikan EvaluAI dengan harga Rp 75.000.000 per tahun dan IRIS seharga Rp 30.000.000 per tahun. Harga ini adalah cerminan dari keyakinan kami bahwa produk ini adalah alat mitigasi risiko dan akselerasi produktivitas yang wajib dimiliki oleh top tier industri.
Mengapa Anda Harus Membayar Harga Premium Ini?
- Harga untuk Otoritas: Anda membayar untuk data yang diakui ketiadaannya oleh tokoh industri dan yang tidak dimiliki oleh tool global manapun untuk konteks Indonesia.
- Harga untuk Keamanan: Anda memastikan bahwa keputusan kredit/investasi Anda terlindungi oleh benchmark yang bersih, tervalidasi, dan objektif.
- Harga untuk Waktu: Anda mendapatkan kembali ratusan jam kerja yang dihabiskan tim Anda, memungkinkan mereka fokus pada sourcing bisnis alih-alih data cleansing. ROI dari efisiensi 480x jauh melampaui Rp 75 Juta.
Jika Anda adalah pemimpin terdepan yang lelah mengambil keputusan dalam “kegelapan” dan terbebani oleh proses 3 hari yang melelahkan, inilah saatnya untuk berinvestasi pada kebenaran data. Sebab, kami telah membangun kompas keuangan yang dibutuhkan industri untuk mengakhiri era analisis dalam kegelapan.
FAQ
- Apakah mungkin patungan 10 orang untuk berlangganan IRIS atau EvaluAI (sehingga masing-masing hanya bayar Rp 7,5 juta per tahun) untuk berlangganan 1 akun? Penggunaan akun bersama (shared access) sangat tidak direkomendasikan, meskipun secara teknis sulit bagi kami untuk melarangnya sepenuhnya. (Bahkan Netflix pun tak dapat mencegah hal ini). Pada dasarnya akun Anda adalah milik Anda, Anda bebas memperlakukan akun Anda semau Anda. Pada dasarnya, kebijakan kami menetapkan bahwa satu akun adalah hak penuh milik satu entitas pengguna.
- Alasan mengapa kami tidak merekomendasikan hal tsb adalah karena penggunaan bersama menimbulkan risiko langsung bagi Anda dan integritas data: (1) Risiko Keamanan Data: Berbagi username dan password dengan banyak pihak meningkatkan risiko kebocoran data (data leakage) yang tersimpan di akun Anda, termasuk riwayat analisis dan dokumen sensitif yang Anda unggah (jika menggunakan EvaluAI). Kerahasiaan data Anda sepenuhnya menjadi tanggung jawab Anda. (2) Integritas Metodologi: Metodologi IRIS dan EvaluAI bergantung pada pemakaian yang konsisten. Penggunaan akun oleh 10 orang dapat menyebabkan inkonsistensi dalam query dan audit trail, yang dapat mengganggu user experience dan keandalan data. Pada intinya, penggunaan akun bersama mengandung risiko tinggi terhadap keamanan data dan kualitas layanan Anda, dan sepenuhnya berada di luar tanggung jawab Lembaga Riset Veritas sebagai penyedia jasa.
- Apakah sumber data benchmark industri (IRIS) benar-benar kredibel, atau hanya data yang dikumpulkan secara acak? Data IRIS adalah aset premium yang dikurasi. Sumbernya adalah laporan keuangan audited publik di Indonesia sejak tahun fiskal 2021. Kami tidak menggunakan data sampel kecil; kami mengolah data agregat sektor dan subsektor untuk memastikan validitas dan relevansi konteks ekonomi Indonesia.
- Mengapa benchmark IRIS lebih baik daripada data pembanding yang disediakan oleh Bloomberg atau Refinitiv untuk konteks Indonesia? Produk global seperti Bloomberg sangat baik untuk data real-time dan makro. Namun, mereka seringkali tidak memiliki granularitas subsektor spesifik Indonesia. IRIS unggul karena fokus niche-nya: menyediakan 4 level benchmark (Perusahaan kemudian Subsektor kemudian Sektor kemudian Nasional) yang dikalkulasi menggunakan data keuangan Indonesia yang terstruktur dan divalidasi, memberikan perbandingan yang lebih actionable dan relevan.
- Seberapa sering data IRIS diperbarui? Data agregat IRIS diperbarui setiap semesteran atau tahunan, segera setelah laporan keuangan perusahaan publik dan data statistik industri relevan diterbitkan. Kami memastikan data benchmark Anda selalu mencerminkan kondisi industri terkini.
- Apakah EvaluAI bisa membaca laporan keuangan yang discan atau difoto (bukan file digital Excel/PDF)? Ya, EvaluAI dirancang dengan teknologi AI-OCR (Optical Character Recognition) yang sangat canggih. Anda dapat mengunggah file gambar (JPEG, PNG) atau hasil scan laporan keuangan. AI akan mengekstrak data kunci dengan akurasi tinggi, memvalidasinya, meminta Anda untuk melakukan cek dan ricek serta akan langsung memprosesnya secara otomatis.
- Bagaimana EvaluAI memastikan tidak terjadi ‘halusinasi’ dalam analisisnya seperti yang sering dialami oleh LLM umum? EvaluAI menggunakan model hybrid: Data benchmark IRIS dikunci dan divalidasi (bukan dihasilkan oleh LLM). AI hanya digunakan untuk: 1) Ekstraksi data OCR yang diverifikasi, dan 2) Penyusunan narasi ala Minto yang discripted berdasarkan hasil perbandingan 19 rasio terpenting dan terutama. Karena hasilnya didasarkan pada data terstruktur, risiko halusinasi pada data inti dapat dihilangkan.
- Mengapa harga EvaluAI Rp 75.000.000 per tahun? Bukankah Ini terlalu mahal dibandingkan software akuntansi lain? Harga Rp 75 Juta per tahun didasarkan pada nilai Business Transformation, bukan harga software ritel. Kami menghilangkan: (a) Biaya Gaji: Menggantikan 3 hari kerja analis premium (yang biayanya jauh lebih dari Rp 6 Juta/bulan) hanya dengan biaya Rp 6,25 Juta/bulan. (b) Biaya Konsultasi: Kami menyediakan wawasan benchmark yang setara dengan laporan konsultasi strategis, yang bernilai puluhan hingga ratusan juta per proyek. (c) Biaya Risiko: Kami memitigasi risiko human error dan due diligence yang buruk. Anda membayar untuk kecepatan 480x, akurasi data IRIS, dan kesiapan presentasi.
- Jika EvaluAI menghemat 3 hari kerja tim analisis saya, berapakah perkiraan Return on Investment (ROI) yang akan saya dapatkan? Mari kita hitung: Jika Anda memiliki 3 analis dengan gaji rata-rata Rp 15 Juta/bulan, total biaya gaji adalah Rp 45 Juta/bulan. Jika EvaluAI menghemat 3 hari kerja (24 jam kerja produktif) per analis untuk 4 laporan per bulan, itu adalah 36 hari kerja yang dihemat per bulan oleh tim. 36 hari x 8 jam = 288 jam waktu yang bisa dialihkan ke analisis yang lebih strategis. Dengan biaya langganan Rp 6.25 Juta/bulan, Anda hanya menghabiskan Rp 21.000 per jam yang dihemat. Angka ini menunjukkan ROI instan yang sangat besar, membuat Rp 75 Juta menjadi biaya operasional yang sangat efektif.
- Mengapa laporan yang dihasilkan harus 17 halaman? Apakah ini tidak terlalu panjang? Laporan 17 halaman dirancang dengan struktur ala Minto (Prinsip Piramida). Ini berarti halaman awal berisi Ringkasan Eksekutif yang langsung menjawab bottom line (cocok untuk Direksi/CFO), diikuti oleh detail 19 rasio. Laporan terperinci ini memastikan tidak ada detail yang terlewatkan dan laporan memiliki bobot dan otoritas yang dibutuhkan untuk komite kredit/investasi.
- Bagaimana EvaluAI menentukan ‘subsektor’ yang relevan untuk benchmark? Anda dapat menggunakan klasifikasi industri internal IRIS yang lebih granular daripada KBLI standar, untuk mencocokkan perusahaan Anda dengan kelompok peer yang paling akurat, misalnya, membedakan antara perusahaan Pertambangan Batubara (pemegang konsesi batubara yang mendapatkan uang dari harga batubara dikali kuantitas batubara terjual) dan Kontraktor Batubara (perusahaan operator alat berat yang mendapatkan uang dari harga kontrak per BCM dikali jumlah kuantitas tanah yang terkupas).
- Apa yang terjadi jika data keuangan yang saya unggah memiliki format yang sangat berbeda (misalnya, laporan bank syariah vs. konvensional)? EvaluAI dilatih untuk memahami berbagai standar pelaporan keuangan Indonesia (termasuk Syariah dan Konvensional). Model AI kami memiliki mapping internal untuk menormalisasi input ke standar rasio universal kami, memastikan perbandingan yang konsisten.
- Apakah saya harus mengunggah Laba Rugi, Neraca, dan Arus Kas? Jika tidak, apakah laporan tetap bisa dibuat? Untuk analisis 19 rasio yang lengkap, kami sangat merekomendasikan ketiga laporan tersebut. Namun, jika Anda hanya mengunggah Neraca dan Laba Rugi, EvaluAI akan tetap menghasilkan laporan, tetapi rasio likuiditas/aktivitas tertentu mungkin akan terlewatkan atau menggunakan data proxy, yang akan diindikasikan dalam laporan.
- Bagaimana jaminan keamanan dan kerahasiaan data laporan keuangan yang kami unggah? Kami menggunakan enkripsi tingkat enterprise untuk semua data yang diunggah. Laporan Anda dianonimkan dan tidak dibagikan ke pihak ketiga manapun. Data hanya digunakan oleh model AI kami untuk pemrosesan, dan sistem kami patuh pada regulasi data privasi Indonesia.
- Format file apa yang didukung untuk diunduh, dan apakah benar-benar editable? Output utama adalah PDF. Gunakan iLovePDF atau sejenisnya untuk mengubah PDF menjadi DOCX/Word, untuk memastikan Anda bisa copy-paste dan mengedit narasi serta tabel dengan mudah.
- Apakah EvaluAI memiliki riwayat analisis yang dapat diakses tim saya? Ya. Setiap akun memiliki dashboard khusus tempat Anda dapat melihat riwayat semua laporan yang pernah diunggah, tanggal pemrosesan, dan link unduhan. Ini memudahkan tim Anda melacak due diligence dan menghindari pekerjaan berulang.
- Apakah EvaluAI dan IRIS dijual sebagai paket terpisah? Ya. Keduanya adalah paket terpisah. EvaluAI seharga Rp 75 juta per tahun dan IRIS seharga Rp 30 juta per tahu. EvaluAI bisa Anda dapatkan di evaluai.bonaveritas.com sedangkan IRIS bisa Anda dapatkan di iris.bonaveritas.com. Walau demikian, seluruh sistem AI EvaluAI secara tidak langsung menggunakan data IRIS dalam backbone-nya.
Saya tertarik dengan IRIS dan EvaluAI .. tapi saya ragu untuk membeli. Ada saran?
Strategi KeputusanKeraguan Anda adalah inersia—sebuah pain yang mematikan efisiensi di tingkat enterprise. Masalah fundamental Anda bukan pada harga Rp 75 Juta atau Rp 30 Juta, tetapi pada biaya yang Anda bayar setiap minggu karena Anda beroperasi dalam kegelapan. Anda kehilangan 3 hari kerja produktif yang mahal dan mengambil keputusan risiko miliaran Rupiah yang sensitif terhadap pasar, semuanya berdasarkan asumsi. Itu adalah kerugian yang tak terukur.
Jawab keraguan Anda dengan dua cara yang memitigasi risiko:
- Tantangan Validasi Data: Alokasikan 48 jam kerja tim Anda untuk menghitung Median rasio satu Subsektor tertentu, lalu bandingkan dengan data otoritatif IRIS. Anda akan saksikan sendiri betapa IRIS sangat akurat dan menghemat waktu Anda yang berharga
- Buat laporan analisis keuangan secara manual dan ukur potensi kehilangan produktivitas 480x efisiensi Anda terhadap investasi ini. Anda akan menyadari bahwa waktu Anda dan tim Anda yang berharga sangat baik untuk hal lain (misalnya menghasilkan pendapatan lebih besar atau prestasi yang lebih cemerlang).
Risiko terbesar Anda bukanlah membeli, tetapi tetap mengambil keputusan penting dalam “kegelapan” yang mahal itu. Kunjungi laman ini untuk menguji keputusan Anda dan buat keputusan terbaik berdasarkan fakta.
Petunjuk Penggunaan IRIS (Informasi Rasio Industri dan Sektor)
Lembaga Riset Veritas
Cara Melakukan Pengambilan dan Perbandingan Data
Misalnya Anda menganalisis perusahaan PT XYZ. Perusahaan ini bergerak dalam bidang pertambangan batubara. Anda dapat membandingkan perusahaan PT XYZ ini dalam beberapa level.
Level 1: Anda dapat membandingkan data pada sesama perusahaan pertambangan batubara (perbandingan subsektor) dan sesama perusahaan pertambangan (perbandingan sektor)
Caranya:
1. Masuk di https://iris.bonaveritas.com/data dan login sesuai username dan password Anda
2. Klik “Data”
3. Di menu “Data”, klik “Pertambangan”
4. Kemudian klik “Data Agregat Sektor Pertambangan” dan tahun (misalnya “2024”) untuk mengetahui data sektor pertambangan secara keseluruhan
5. Kemudian “Data per Subsektor Pertambangan”, untuk mengetahui perincian data masing-masing subsektor pertambangan yaitu dalam hal ini pertambangan batubara.
6. Kemudian pilih “Data Pertambangan Batubara”
7. Kemudian pilih tahun, misal “2024”
8. Mesin Otomatis IRIS kami akan menampilkan data khusus Data Pertambangan Batubara
Level 2: Dibandingkan pada seluruh perusahaan di Indonesia
Caranya:
1. Masuk di https://iris.bonaveritas.com/data dan login sesuai username dan password Anda
2. Di menu “Data”, klik “Seluruh Sektor Ekonomi”
3. Kemudian klik “Data Perekonomian Nasional” dan tahun (misalnya “2024”) untuk mengetahui data sektor pertambangan secara keseluruhan
4. Mesin Otomatis IRIS kami akan menampilkan data rasio keuangan untuk seluruh perusahaan di Indonesia
Kesimpulan:
Dengan membandingkan perusahaan PT XYZ dalam berbagai level ini, Anda dapat mendalami secara cermat kinerja perusahaan-perusahaan tersebut secara benar-benar objektif.
Sumber Data
Setiap data yang disajikan di sini berasal dari perusahaan-perusahaan yang mengumumkan informasi mereka secara publik, di mana masing-masing telah diaudit oleh Kantor Akuntan Publik dan dapat dipertanggungjawabkan. Namun demikian, kemungkinan adanya salah saji, baik yang material maupun non-material, baik karena ketidaksengajaan maupun kecurangan, masih mungkin terjadi. Oleh karena itu, data ini harus digunakan dengan cermat dan penuh kehati-hatian.
Untuk menggambarkan rata-rata industri seakurat mungkin, Lembaga Riset Veritas secara arbitrer dan sengaja menghapus data-data outliers dari bahan analisis. Hal ini dilakukan karena data outliers dapat menyebabkan bias atau kecenderungan pada situasi yang tidak realistis.
Akibat algoritma pemrograman yang berlaku dalam data analysis Mesin Otomatis kami, angka nol atau nol persen dalam data ini dapat berarti: (1) data tidak tersedia atau (2) angka sebelum 1 dan sesudah minus 1.
Mengapa Median dan Makna Masing Masing Rasio serta Relevansinya
Mengapa IRIS menggunakan Median sebagai acuan, bukan Average (nilai rata-rata atau mean)? Singkatnya, karena data median menggambarkan nilai tengah dan terhindar dari pengaruh data pencilan. Anda dapat memperoleh penjelasannya lebih lengkap disini.
Apa penjelasan tentang makna masing-masing rasio dan pentingnya serta kegunaan masing-masing rasio? Anda dapat memperoleh penjelasannya disini.
Akses Sistem
- Jika anda belum memiliki user silahkan registrasi melalui link registrasi berikut ini https://iris.bonaveritas.com/checkout/iris-package atau di halaman https://iris.bonaveritas.com/register
- Setelah menyelesaikan registrasi silahkan login menggunakan email dan password yang sudah anda setting sebelumnya ke https://iris.bonaveritas.com/login
- Setelah berhasil akan terdapat 3 menu Dashboard, Data, dan Subscription
Menu Dashboard
Menu Data
Merupakan menu untuk melihat hasil analisis ratio bisnis, melalui menu ini Anda dapat melihat dari hasil analisa rasio bisnis dari berbagai bidang cara untuk melihat datanya sebagaimana telah dijelaskan di atas.
- Pilih Sektor yang ingin di lihat datanya
- Pilih Subsektor dari sektor yg sudah di pilih
- Jika subsektor memiliki subsubsektor lagi silahkan pilih subsubsektor yang sesuai denga keperluan Anda
- Pilih “tahun” untuk menampilkan data
Menu Subscription
Menu ini ada dua sub menu, pertama subscription list untuk meilihat data subscription kita dan Purchase untuk memperpanjang subscription.
- Untuk menambah subscription silahkan klik Purchase
- Pilih paket yg dikehendaki
- Klik Save maka akan diarahkan ke halaman pembayaran
- Pilih metode pembayaran
- Setelah pembayaran, layanan akan segera aktif secara real time
Petunjuk Penggunaan EvaluAI
Lembaga Riset VeritasCara Melakukan Analisis Laporan Keuangan dengan EvaluAI
Misalnya Anda menganalisis perusahaan PT UNVR (Unilever). Perusahaan ini bergerak dalam bidang manufaktur (pengolahan barang mentah/setengah jadi menjadi barang jadi), khususnya manufaktur non makanan, lebih khusus lagi subsubsektor/industri perawatan tubuh (body care). Anda dapat membandingkan perusahaan PT UNVR ini dalam beberapa level.
Level 1: Anda dapat membandingkan data pada sesama perusahaan manufaktur (perbandingan sektor), sesama perusahaan manufaktur non makanan (perbandingan subsektor) dan sesama perusahaan manufaktur non makanan perawatan tubuh (perbandingan subsubsektor)
Caranya:
1. Login ke Evaluai
Masuk di https://evaluai.bonaveritas.com/data dan login sesuai username dan password Anda
2. Masuk ke Menu Analisa Rasio Keuangan
Setelah Anda berhasil login, Klik “Analisa Rasio Keuangan”
3. Menu Create New Report
Di menu Analisa Rasio Keuangan, untuk membuat analisis baru klik “Create New Report” sedangkan untuk melihat laporan yang pernah Anda buat, centang (misalnya) Laporan Keuangan UNVR dan klik Actions.
atau
4. Masukkan Data Perusahaan Anda
Masukkan nama perusahaan (misalnya “PT UNVR Tbk”), judul laporan (misalnya “Analisis Saya pada PT UNVR 2024”) dan tahun buku yang hendak dianalisis (misalnya “2024”), kemudian klik “Simpan”.
5. Lengkapi Data Sektor dan Industri
Untuk terhubung dengan pangkala data IRIS, masukkan data Sektor, Subsektor dan Subsubsektor misalnya “Manufaktur”, lalu “Manufaktur Non Makanan” lalu “Perawatan Tubuh”, kemudian klik Continue.
6. Upload Data Laporan Keuangan Anda
Kemudian upload data perusahaan yang sedang Anda analisis, klik Upload Files
7. Attach masing masing laporan keuangan Anda
Attach file sesuai dengan jenisnya: Neraca (Aset, Liabilitas dan Ekuitas) pada Dokumen Neraca, Laba Rugi pada Laba Rugi dan Arus Kas (jika ada) pada Arus Kas. Dokumen yang diattach harus 1 halaman. Jika misalnya Neraca terdiri dari 3 halaman, harus diattach satu halaman, demi satu halaman. Kemudian klik “Tambah File”
Tanda Anda telah berhasil mengupload dokumen adalah muncul keterangan Dokumen Neraca dan besarnya ukuran file yang diupload.
Lakukan juga untuk dokumen-dokumen berikutnya: Neraca yang belum (Liabilitas, Ekuitas), Laba Rugi dan Arus Kas. Jika semua sudah terupload maka akan ada keterangan bahwa semua dokumen sudah masuk ke Mesin Otomatis EvaluAI, seperti di bawah ini:
Kemudian klik “Continue”
8. Mesin Otomatis memproses Sintesis Data
Mesin Otomatis EvaluAI akan mensintesis data, tunggu 2 s.d. 5 menit
Mesin Otomatis EvaluAI akan memberikan data-data yang telah Anda upload, periksa data Anda dan jika ada kekeliruan karena tangkapan OCR, perbaiki dalam tahap ini.
OCR, singkatan dari Optical Character Recognition, adalah teknologi yang digunakan EvaluAI yang mengonversi gambar teks menjadi format teks yang dapat dibaca dan diedit mesin. Ini mengubah dokumen fisik yang dipindai, foto, atau PDF bergambar menjadi teks digital yang dapat dicari dan disunting, menghilangkan kebutuhan entri data manual. Karena OCR adalah hasil kerja mesin dan hampir selalu akurat, disini Anda harus memeriksa kebenarannya untuk memastikan.
Kalau data sudah sesuai, klik “Continue”, tunggu 2 s.d. 5 menit dan biarkan mesin kami menjalankan keajaibannya!
9. Mesin Otomatis EvaluAI selesai menganalisis data Anda
EvaluAI telah selesai menjalankan analisis, Anda dapat membaca rangkuman di layar. Lanjutkan dengan klik Finish dan Donwload.
Laporan telah selesai dibuat dan akan masuk ke folder Anda untuk dibaca, diedit dan dicetak.
Di dalam laporan tersebut, Anda akan menemukan indikator indikator penting yang bisa Anda gunakan untuk membuat laporan Anda super profesional. Misalnya begini:
Selamat, dengan EvaluAI Anda telah mengubah kerja manual 3 hari menjadi 5 menit teromatisasi.
Apa penjelasan tentang makna masing-masing rasio dan pentingnya serta kegunaan masing-masing rasio? Anda dapat memperoleh penjelasannya disini.
Profil Lembaga Riset
Veritas
Lembaga Riset Veritas berkedudukan di kota Bandung, didirikan untuk mengatasi jurang pemisah fundamental dalam analisis bisnis di Indonesia: ketiadaan tolok ukur (benchmark) industri yang kredibel, terperinci, dan berbasis data terverifikasi.
Nama “Veritas,” yang berarti Kebenaran atau Kenyataan (dalam bahasa Latin), menegaskan misi utama lembaga ini: menyediakan truth-set data yang dapat diandalkan untuk pengambilan keputusan strategis.
Berbeda dengan lembaga riset umum yang berfokus pada survei politik atau konsumen, Lembaga Riset Veritas memosisikan diri sebagai Otoritas Data Keuangan Sektoral dan Analisis Risiko Korporat di Indonesia. Lembaga ini bukan hanya penghimpun data, tetapi arsitek metodologi yang mengolah raw data menjadi strategic insight.
1. Filosofi dan Visi Lembaga: “Mengganti Opini dengan Angka”
Veritas lahir dari keyakinan bahwa keputusan investasi dan kredit senilai triliunan Rupiah tidak boleh didasarkan pada analisis horizontal (tren perusahaan tunggal) atau opini subjektif, melainkan harus dikontekstualisasikan terhadap performa industri yang sebenarnya.
- Visi: Menjadi sumber data komparatif strategis yang paling otoritatif dan terpercaya bagi sektor keuangan dan korporasi di Indonesia.
- Misi: Mengkurasi, memvalidasi, dan menyediakan data benchmark keuangan/operasional dengan metodologi statistik kelas dunia, sehingga klien dapat mengukur kinerja secara objektif dan akurat.
- Nilai Inti: Veritas (Kebenaran), Granularitas, dan Objektivitas.
2. Produk Unggulan: IRIS & EvaluAI
Lembaga Riset Veritas mewujudkan visinya melalui dua produk utama yang saling melengkapi:
A. IRIS (Informasi Rasio Industri dan Sektor) — Aset Data Strategis
IRIS adalah inti dari otoritas Veritas. Ini adalah basis data benchmark premium yang dijual sebagai Data-as-a-Service (DaaS).
- Definisi: IRIS adalah tolok ukur performa bisnis sektor riil berdasarkan data publik audited dari ribuan perusahaan Indonesia sejak tahun 2021.
- Kekuatan Metodologi:
- Basis Data Kredibel: Data mentah dikumpulkan dari laporan keuangan terverifikasi, memberikan legitimasi yang jauh lebih tinggi daripada data survei.
- Metode Median-Based: Rasio agregat dihitung menggunakan Median (bukan Rata-Rata) untuk menghilangkan distorsi outlier dan memastikan benchmark yang disajikan benar-benar mencerminkan kinerja perusahaan yang wajar di sektor tersebut.
- Struktur Multi-Level Granular: Data disajikan dalam 4 level hirarki yang sangat rinci (Nasional, Sektor, Subsektor dan Subsubsektor). Ini adalah solusi untuk masalah klasik analisis yang membandingkan perusahaan “apel dengan jeruk.”
B. EvaluAI — Solusi Otomatisasi Analisis (480x Lebih Cepat)
EvaluAI adalah front-end bertenaga AI yang memonetisasi dan mendistribusikan data IRIS dengan kecepatan disruptif.
- Definisi: EvaluAI adalah mesin analisis laporan keuangan instan yang menghasilkan laporan due diligence komprehensif 17 halaman dalam 5 menit.
- Kekuatan Disruptive:
- Otomatisasi 480x: Mengubah pekerjaan 3 hari analis yang melelahkan menjadi laporan siap presentasi dalam hitungan menit.
- Integrasi IRIS: Output laporan secara otomatis mencantumkan perbandingan 19 Rasio Krusial perusahaan yang diunggah dengan benchmark IRIS yang relevan.
- Kualitas Laporan Ala Minto: Laporan disusun dengan logika yang ketat, memimpin dengan kesimpulan (cocok untuk Direksi), menjadikannya deliverable yang siap disajikan dan editable.
- Teknologi AI Anti-Halusinasi: AI digunakan secara spesifik dan terbatas untuk OCR (membaca scan laporan) dan penyusunan narasi berdasarkan data yang telah divalidasi dan dikunci oleh IRIS.
3. Profil Pendiri dan Tim Inti: Jaminan Keahlian
Kredibilitas Lembaga Riset Veritas sangat didukung oleh profil pendirinya, Chandra Natadipurba, yang merupakan validasi eksternal terkuat untuk harga premium:
- Latar Belakang Operasional: Pengalaman bertahun-tahun sebagai bankir analis kredit dan riset investasi memberikan pemahaman mendalam tentang pain point yang dihadapi target pasar (Bank, MI).
- Keahlian Data: Memiliki keahlian di bidang Statistik (R Studio) dan Riset Ekonomi/Keuangan selama dua dekade, menjamin metodologi IRIS tidak hanya teoretis tetapi juga teruji secara empiris.
- Kisah Turnaround: Keberhasilan membalikkan kerugian perusahaan membuktikan bahwa wawasan yang dihasilkan dari analisis data mendalam dapat menghasilkan return nyata—ini adalah bukti konsep dari EvaluAI.
4. Pasar yang Lembaga Riset Veritas layani
Veritas menggunakan anchoring harga global (Bloomberg Rp 400 Juta) untuk membenarkan harga Rp 75 juta (EvaluAI) dan Rp 30 Juta (IRIS).
- Target Pasar: Sangat tersegmentasi, berfokus pada Decision Maker di industri: Analis Kredit, CFO, Konsultan M&A, dan Fund Manager.
- Model Harga Tiered:
- IRIS (Rp 30 Juta/Tahun): Melayani pasar yang hanya membutuhkan data otoritatif untuk diolah sendiri.
- EvaluAI yang didukung IRIS (Rp 75 Juta/Tahun): Menangkap pasar yang membutuhkan efisiensi maksimum dan output siap saji. Kami menjual Transformasi Waktu.
5. Dampak dan Posisi di Industri
Lembaga Riset Veritas dan produknya IRIS & EvaluAI secara efektif mengisi kekosongan strategis di ekosistem keuangan Indonesia:
- Mengangkat Standar Analisis: Mendorong industri keuangan untuk beralih dari analisis yang subjektif menjadi analisis yang komparatif dan objektif.
- Mendukung Financial Inclusion: Memberikan akses data benchmark kualitas tinggi—yang dulunya hanya terjangkau oleh segelintir konglomerat—kepada lebih banyak institusi yang membutuhkan due diligence yang kredibel.
- Menciptakan Kategori Baru: Menjadi pelopor dalam Data-Analytics-as-a-Service (DAaaS) di Indonesia dengan value proposition kecepatan yang tak tertandingi.
Secara keseluruhan, Lembaga Riset Veritas bukanlah lembaga riset biasa; ia adalah Lembaga Inovasi Keuangan Berbasis Data yang dibangun di atas keahlian bertahun-tahun dan diwujudkan melalui produk disruptif, IRIS dan EvaluAI.
Pengalaman Lembaga Riset Veritas dalam menggunakan data sebagai alat pembuat keputusan strategis tidak hanya dalam bisnis. Pada tahun 2018-2019, Veritas memberikan jasa konsultasi pada sebuah partai politik untuk memenangkan tambahan 3 juta pemilih dalam pemilihan umum nasional. Dalam 3 pemilihan sebelumnya, partai ini terjebak di sekitar 8 juta pemilih (8,3 juta pada 2004, 8,2 juta pada 2009, dan 8,4 juta pada 2014). Veritas membantu merumuskan strategi dan menyampaikan pesan yang resonan kepada ratusan juta pikiran dan hati, dan berhasil mendapatkan 11 juta pemilih—sebuah pencapaian luar biasa untuk pemilihan ini dan tonggak sejarah bagi partai politik underdog ini. Veritas juga menggunakan data yang luas untuk memahami perilaku pemilih dan kemudian menggunakan wawasan itu untuk menyusun kampanye politik berbasis bukti.
Profil Pimpinan Lembaga Riset
Veritas
Chandra Natadipurba adalah direktur Lembaga Riset Veritas. Ia memiliki pengalaman 13 tahun di bidang keuangan (kredit, perbankan, dan investasi pasar modal). 5 tahun di bidang kebijakan ekonomi politik. 9 tahun pengalaman di dunia riset (analisis kebijakan, kampanye politik, dan evaluasi peluang investasi).
Perjalanan profesionalnya ditandai dengan komitmen terhadap pengambilan keputusan berbasis bukti, kecakapan dalam berpikir probabilistik, dan pendekatan yang cermat untuk menghindari kesalahan logika, memastikan analisis yang akurat dan penuh wawasan.
Ia senang dapat membantu cabang di Bank Muamalat tempatnya berkerja dahulu untuk mencapai break even point sesegera mungkin, membalikkan kerugian menjadi keuntungan sebuah perusahaan tambang dalam satu tahun fiskal dan terlibat dalam kampanye politik seru yang berhasil menambah 3 juta suara dalam satu pemilu nasional yang membawa tradisi baru untuk “bertarung gagasan” dan bukan “bertarung uang”.
Ia lulusan terbaik dari Fakultas Ekonomi Universita Padjadjaran Bandung. Juga lulusan terbaik program Officer Development Program Bank Muamalat Indonesia.
Mengapa Chandra membangun IRIS dan EvaluAI?
“Saya membangun EvaluAI dan IRIS karena saya tahu persis: bagaimana rasanya jadi analis yang harus menyusun laporan 3 hari — untuk pekerjaan yang bisa selesai dalam kurang dari 5 menit.”
Sebagai mantan bankir senior dan ekonom dengan pengalaman 20 tahun di industri keuangan Indonesia, ia memulai kariernya dari analis kredit, menangani ribuan laporan keuangan, sebelum naik menjadi pengambil keputusan strategis di level manajemen dan bisnis korporasi.
Selama bertahun-tahun, ia melihat sendiri betapa:
- Analis keuangan menghabiskan waktu berjam-jam hanya untuk menyusun rasio,
- Bankir dan pemilik bisnis kesulitan membandingkan kinerja dengan industri,
- Dan tidak ada satu pun alat lokal yang bisa menjawab pertanyaan:
“Apakah perusahaan ini di atas atau di bawah benchmark sektornya?”
Maka ia merancang IRIS dan EvaluAI sebagai solusi:
– IRIS — Benchmark nasional berdasarkan data audited ribuan perusahaan dari 2021 hingga kini, disusun secara MECE
– EvaluAI — AI yang mengubah laporan keuangan menjadi PDF analisis 17 halaman dalam kurang dari 5 menit, lengkap dengan perbandingan sektor dan insight siap pakai
Proyek ini bukan dibangun semalam. 7 tahun riset. 2 tahun pengembangan coding serta analisis sistem dan logika data 1 tahun uji (battle-tested) ke pengguna nyata.
“IRIS dan EvaluAI bukan sekadar tools. Mereka adalah jawaban atas 20 tahun frustrasi saya terhadap cara kita menganalisis laporan keuangan.”
Pengutipan (Sitasi) dari Artikel atau Data yang diproduksi oleh
Veritas
Cara melakukan pengutipan atau sitasi atas informasi yang ada di webiste ini adalah sbb:
1. Untuk kutipan di dalam makalah akademik atau proposal bisnis/kredit
1.1. Untuk data yang disebutkan dalam IRIS (Informasi Rasio Industri dan Sektor)
1.1.1. Untuk pengutipan dalam body text
Contoh:
… sementara pada tahun 2022, industri batubara mencatat pertumbuhan penjualan sebesar 98,2% (Natadipurba, 2024) sedangkan industri ini…
dan di daftar pustaka dapat disebutkan
Natadipurba, Chandra (2024). Informasi Rasio Industri dan Sektor. Bandung: Lembaga Riset Veritas, diakses pada 11 Januari 2025 di https://iris.bonaveritas.com/data
1.1.2. Untuk pengutipan dalam catatan kaki
Natadipurba, Chandra (2024). Informasi Rasio Industri dan Sektor. Bandung: Lembaga Riset Veritas, diakses pada 11 Januari 2025 di https://iris.bonaveritas.com/data
1.2. Untuk mengutip artikel atau tulisan yang ada dalam webiste ini adalah sbb:
1.2.1. Untuk pengutipan dalam body text
Contoh:
… Rasio yang lebih besar dari 1 menandakan bahwa perusahaan memiliki aset lancar yang cukup untuk menutupi kewajiban lancarnya, yang dianggap sebagai tanda kesehatan keuangan yang baik (Natadipurba, 2024)…
dan di daftar pustaka dapat disebutkan
Natadipurba, Chandra (2024). Memahami working capital ratio dalam analisis bisnis perusahaan. Bandung: Lembaga Riset Veritas, diakses pada 11 Januari 2025 di https://bonaveritas.com/working-capital-ratio/
2. Untuk menautkan (link) dari webiste Anda ke website ini
2.1. Untuk data IRIS, berikan tautan kepada: https://iris.bonaveritas.com/data
2.2. Untuk tautan ke artikel, berikan tautan langsung ke alamat artikel yang sedang Anda rujuk, misalnya https://bonaveritas.com/working-capital-ratio/