ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEPUTUSAN KONSUMEN MENGGUNAKAN PILIHAN JASA LEMBAGA PEMBIAYAAN (KREDIT KONSUMSI MOBIL)
OLEH RATU DEWI HILNA ANGGRAENI H14104072
DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2008
RINGKASAN RATU DEWI HILNA ANGGRAENI. Analisis Faktor-faktor Yang Mempengaruhi Keputusan Konsumen Menggunakan Pilihan Jasa Lembaga Pembiayaan (Kredit Konsumsi Mobil) (dibimbing oleh BAMBANG JUANDA). Tingkat konsumsi masyarakat terus mengalami perkembangan. Hal ini dibuktikan dengan tingkat perkembangan penyaluran kredit konsumsi yang terus mengalami peningkatan setiap periodenya. Kredit mobil merupakan salah satu jenis kredit konsumsi yang sedang berkembang di masyarakat. Data membuktikan bahwa 90 persen pembelian mobil dilakukan melalui lembaga pembiayaan. Dengan kata lain lembaga pembiayaan merupakan sarana masyarakat dalam melakukan kredit mobil. Di Indonesia terdapat dua jenis lembaga pembiayaan yang dominan yaitu bank dan non-bank. Seiring dengan meningkatnya pembelian masyarakat terhadap mobil melalui lembaga pembiayaan, maka timbul persaingan diantara kedua jenis lembaga pembiayaan tersebut. Keduanya berlomba-lomba memberikan penawaran kemudahan bagi konsumen. Konsumen tersebut merupakan rumah tangga yang memiliki karakteristik berbeda-beda. Oleh karena itu, perlu diketahui karakteristik apa saja dari rumah tangga yang berpengaruh terhadap penggunaan jasa lembaga pembiayaan dan bagaimana pengaruhnya terhadap kedua jenis lembaga pembiayaan tersebut. Dengan diketahuinya karakteristik rumah tangga dari konsumen, lembaga pembiayaan dapat menentukan dan menjalankan strategi pasar yang mengarah pada sasaran yang tepat dan terimplementasi dengan baik. Penelitian ini menggunakan data primer dan data sekunder. Data primer diperoleh dengan menggunakan instrumen kuesioner yang dibagikan kepada 50 responden di Kota dan Kabupaten Bogor, terdiri dari 33 pengguna jasa lembaga pembiayaan jenis non-bank, 17 pengguna jasa lembaga pembiayaan jenis bank. Metode pengambilan contoh data primer menggunakan metode pengambilan contoh kuota (quota sampling) yang termasuk non probability sampling. Data penelitian ini dianalisis dengan metode deskriptif dan model logistik. Dalam model logistik variabel tidak bebasnya adalah pilihan konsumen menggunakan jasa lembaga pembiayaan, dengan memberi nilai satu (1) jika konsumen menggunakan lembaga pembiayaan non-bank atau nilai nol (0) jika konsumen menggunakan lembaga pembiayaan bank. Sedangkan variabel bebasnya merupakan karakteristik rumah tangga konsumen yang terdiri dari umur (X1), pendapatan (X2), konsumsi rutin rata-rata (X3), tabungan rata-rata (X4), konsumsi tidak rutin rata-rata (X5), lama bekerja (X6), pendidikan (X7), jumlah anggota keluarga (X8), jumlah anggota keluarga bekerja (X9), dummy pekerjaan (DX10), dummy jenis kelamin (DX11), dummy tempat tinggal (DX12), dan dummy status pernikahan (DX13). Dari hasil estimasi diketahui karakteristik rumah tangga yang berpengaruh nyata terhadap peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan jenis non-bank yaitu lama bekerja, jumlah anggota keluarga, jumlah anggota keluarga bekerja, jenis kelamin dan status pernikahan. Rumah tangga dengan jumlah anggota keluarga bekerja lebih banyak akan meningkatkan peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan non-bank. Dan wakil rumah tangga berjenis kelamin laki-
laki juga akan meningkatkan peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan nonbank. Sedangkan wakil rumah tangga dengan lama masa bekerja semakin lama, rumah tangga dengan jumlah anggota keluarga semakin banyak, dan wakil rumah tangga berstatus belum menikah akan menurunkan peluang penggunaan jasa lembaga pembiayan jenis non-bank atau meningkatkan peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan jenis bank. Berdasarkan hasil dari penelitian, saran yang dapat disampaikan adalah dengan diketahuinya karakteristik rumah tangga dari konsumen, lembaga pembiayaan dapat membuat suatu strategi dalam menentukan segmen pasar agar tepat sasaran. Dan bagi konsumen untuk memilih lembaga pembiayaan yang akan digunakan, pertimbangan dapat didasarkan pada karakteristik kedua jenis lembaga pembiayaan. Lembaga pembiayaan jenis bank memiliki tingkat bunga yang relatif lebih rendah namun persyaratan relatif lebih sulit, proses relatif lebih lambat, dan Down Payment (DP) lebih tinggi. Sedangkan lembaga pembiayaan non-bank lebih menyediakan kemudahan dari segi proses, persyaratan dan keringanan DP namun memiliki tingkat bunga yang relatif lebih tinggi.
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEPUTUSAN KONSUMEN MENGGUNAKAN PILIHAN JASA LEMBAGA PEMBIAYAAN (KREDIT KONSUMSI MOBIL)
Oleh RATU DEWI HILNA ANGGRAENI H14104072
Skripsi Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Departemen Ilmu Ekonomi
DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2008
INSTITUT PERTANIAN BOGOR FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN DEPARTEMEN ILMU EKONOMI Dengan ini menyatakan bahwa skripsi yang disusun oleh, Nama Mahasiswa
: Ratu Dewi Hilna Anggraeni
Nomor Registrasi Pokok
: H14104072
Program Studi
: Ilmu Ekonomi
Judul Skripsi
: Analisis Faktor-faktor Yang Mempengaruhi Keputusan Konsumen Menggunakan Pilihan Jasa Lembaga Pembayaan (Kredit Konsumsi Mobil)
dapat diterima sebagai syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor. Menyetujui, Dosen Pembimbing
Dr. Ir. Bambang Juanda, MS NIP. 131 779 498
Mengetahui, Ketua Departemen Ilmu Ekonomi
Dr. Ir. Rina Oktaviani, MS NIP. 131 846 872 Tanggal Kelulusan :
PERNYATAAN
DENGAN INI SAYA MENYATAKAN BAHWA SKRIPSI INI ADALAH BENAR-BENAR HASIL KARYA SAYA SENDIRI YANG BELUM PERNAH DIGUNAKAN
SEBAGAI
SKRIPSI
ATAU
KARYA
ILMIAH
PADA
PERGURUAN TINGGI ATAU LEMBAGA MANAPUN.
Bogor, Agustus 2008
Ratu Dewi Hilna Anggraeni H14104072
RIWAYAT HIDUP
Ratu Dewi Hilna Anggraeni. Dilahirkan di Bogor pada hari Jumat tanggal 29 November 1985. Penulis anak pertama dari dua bersaudara, dari pasangan Bapak Tubagus Babay Hilman dan Ibu Triana Handayani. Penulis menjalani kehidupannya dari kecil hingga dewasa di kota kelahirannya, Kota Bogor, Jawa Barat. Jenjang pendidikan penulis dilalui tanpa hambatan, penulis menamatkan sekolah dasar pada SD Pertiwi Kota Bogor, kemudian melanjutkan ke SLTP Negeri 1 Bogor dan lulus pada tahun 2001. Pada tahun yang sama penulis diterima di SMA Negeri 1 Bogor dan lulus pada tahun 2004. Pada tahun 2004 penulis melanjutkan studinya ke jenjang yang lebih tinggi. Penulis diterima sebagai mahasiswa Institut Pertanian Bogor (IPB) melalui jalur Undangan Seleksi Masuk IPB (USMI) dan terdaftar sebagai mahasiswa Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen (FEM). Selama mengikuti pendidikan di bangku kuliah, penulis aktif sebagai pengurus dalam organisasi kemahasiswaan, yaitu Himpunan Profesi dan Peminat Ilmu Ekonomi dan Studi Pembangunan (HIPOTESA) pada tahun 2005 hingga 2006. Penulis juga aktif dalam berbagai kepanitiaan baik untuk tingkat departemen maupun institusi.
KATA PENGANTAR
Assalamu’alaikum Wr. Wb. Segala puji hanya untuk Allah SWT, pencipta dan pemelihara alam semesta beserta isinya. Berkat rahmat dan karunia-Nya penulis mendapat kemudahan dan kemampuan dalam setiap langkah penyusunan skripsi ini. Shalawat dan salam semoga senatiasa tercurah kepada Rasulullah SAW. Skripsi ini disusun sebagai salah satu syarat untuk mendapatkan gelar Sarjana Ekonomi pada Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi Manajemen IPB.
Adapun
judul
skripsi
ini
adalah
Analisis
Faktor-faktor
Yang
Mempengaruhi Keputusan Konsumen Menggunakan Pilihan Jasa Lembaga Pembiayaan (Kredit Konsumsi Mobil). Penulis mengucapkan terima kasih kepada berbagai pihak yang telah memberikan bantuan, perhatian, dan dorongan semangat sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini dengan baik. Untuk itu, ucapan terima kasih dan penghargaan penulis sampaikan kepada: 1. Dr. Ir. Bambang Juanda, MS selaku dosen pembimbing skripsi yang telah memberikan ilmu dan membimbing penulis dengan sabar dalam proses penyusunan skripsi ini sehingga dapat diselesaikan dengan baik. 2. Dr. Ir. M. Parulian Hutagaol, M.Sc dan Alla Asmara, S.Pt, M.Si selaku dosen penguji utama dan dosen komisi pendidikan, yang telah memberi saran-saran serta ilmu yang bermanfaat. 3. Dosen, staf penunjang dan seluruh civitas Departemen Ilmu Ekonomi atas ilmu dan bantuan yang diberikan. 4. Kedua orang tua penulis yaitu Bapak Tubagus Babay Hilman dan Ibu Triana Handayani atas doa, dukungan, dan perjuangan yang telah dicurahkan. Untuk Ade Wulan dan Eyang Kung atas dukungan, semangat, dan perhatian yang diberikan. Keluarga besar penulis yang memberikan perhatian dan semangat. Terima kasih juga kepada Agung C. Wibowo sekeluarga atas bantuan, doa dan perhatian yang diberikan. Kepada Coco, Sisil dan Bobo yang telah menjadi teman setia hingga selesainya skripsi ini.
5. Kepada bengkel dan tempat pencucian mobil yang telah memberikan kesempatan kepada penulis untuk menjadikan tempat pengumpulan data. 6. Teman-teman seperjuangan Uthyee, Hana dan Puspa. Kepada teman-teman yang mewarnai hari selama kuliah Ririn, Agita, Ratih, Fitsol, Indri, Ajenk, Islam, Fajri, Ucup, Pansus, Imeh, Fikri, Dani, Andra, Boim, Irwan, Dado, Lulu, Uunk, Io dan seluruh teman-teman angkatan 41 dan 42 Ilmu Ekonomi dan seluruh pihak yang telah membantu penulis. Untuk Giri, Ka Wawan, Teh Inun dan Ka Irfan atas semua bantuan yang berarti. Penulis menyadari bahwa dalam menyusun skripsi ini masih banyak kekurangan. Dengan kerendahan hati, penulis meminta maaf dan mengharapkan kritik dan saran yang membangun bagi perbaikan penulis. Semoga hasil dari skripsi ini dapat memberikan manfaat bagi penulis maupun semua pihak yang membutuhkan. Wassalamu’alaikum Wr. Wb. Bogor, Agustus 2008
Ratu Dewi Hilna Anggraeni H14104072
DAFTAR ISI
Halaman DAFTAR TABEL .............................................................................................. x DAFTAR GAMBAR .......................................................................................... xi DAFTAR LAMPIRAN ....................................................................................... xii I.
PENDAHULUAN 1.1
Latar Belakang .................................................................................... 1
1.2
Perumusan Masalah ............................................................................ 5
1.3
Tujuan Penelitian ............................................................................... 8
1.4
Manfaat Penelitian ............................................................................. 8
II. TINJAUAN PUSTAKA DAN KERANGKA PEMIKIRAN 2.1
Lembaga Pembiayaan ........................................................................ 9 2.1.1 Bank dan Perusahaan Pembiayaan ............................................ 11
2.2
Konsep Kredit ..................................................................................... 13 2.2.1 Pengertian Kredit ....................................................................... 13 2.2.2 Unsur-unsur Kredit .................................................................... 14 2.2.3 Jenis-jenis Kredit ....................................................................... 15 2.2.4 Fungsi Kredit ............................................................................. 17 2.2.5 Penawaran dan Permintaan Kredit ............................................ 18 2.2.6 Siklus Perkreditan ...................................................................... 21 2.2.7 Resiko Kredit ............................................................................. 22
2.3
Regresi Logistik.................................................................................. 23
2.4
Penelitian Terdahulu ........................................................................... 25
2.5
Kerangka Pemikiran ........................................................................... 29
2.6
Hipotesis Penelitian ............................................................................ 30
III. METODE PENELITIAN 3.1
Jenis dan Sumber Data ....................................................................... 33
3.2
Metode Pengambilan Contoh ............................................................. 33
3.3
Metode Estimasi dan Pengolahan Data .............................................. 35
3.4
Model Penelitian ................................................................................. 35
3.5 Pendugaan Parameter Model .............................................................. 40 3.6 Uji Taraf Nyata Parameter .................................................................. 41 3.7 Interpretasi Koefisien dan Daya Ramal Prediksi ................................ 42 3.8 Hipotesis Statistik ............................................................................... 43 VI. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Analisis Crosstabs Penggunaan Jasa Lembaga Pembiayaan Terhadap Karakteristik Rumah Tangga .............................................. 46 4.2 Karakteristik Rumah Tangga yang Mempengaruhi Peluang Penggunaan Jasa Lembaga Pembiayaan............................................. 52 V. KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan ......................................................................................... 64 5.2 Saran ................................................................................................... 65 DAFTAR PUSTAKA ......................................................................................... 67 LAMPIRAN ........................................................................................................ 69
DAFTAR TABEL
Nomor 1.1
Halaman
Besar Pembiayaan Berdasarkan Jenis Pembiayaan Pada Kurun Waktu Tahun 1999 Hingga September 2006 ........................................................
4
2.1
Variabel-variabel Kredit Konsumsi Rumah Tangga ................................. 20
2.2
Penyelesaian Masalah Adverse Selection dan Moral Hazard untuk pinjaman .................................................................................................... 23
4.1
Deskripsi Nilai Terkecil (Minimum), Nilai Terbesar (Maximum), Ratarata (Mean) dan Standar Deviasi (Std.Deviation) dari Karakteristik Rumah Tangga Responden ........................................................................ 46
4.2
Distribusi Silang Jenis Lembaga Pembiayaan dan Umur .......................... 47
4.3
Distribusi Silang Jenis Lembaga Pembiayaan dan Pendapatan Rata-rata Perbulan ..................................................................................................... 48
4.4
Distribusi Silang Jenis Lembaga Pembiayaan dan Konsumsi Rutin Rata-rata Perbulan ..................................................................................... 48
4.5
Distribusi Silang Jenis Lembaga Pembiayaan dan Tabungan Rata-rata Perbulan ..................................................................................................... 49
4.6
Distribusi Silang Jenis Lembaga Pembiayaan dan Konsumsi Tidak Rutin Rata-rata Perbulan ........................................................................... 49
4.7
Distribusi Silang Jenis Lembaga Pembiayaan dan Pendidikan ................. 50
4.8
Distribusi Silang Jenis Lembaga Pembiayaan dan Pekerjaan ................... 50
4.9
Distribusi Silang Jenis Lembaga Pembiayaan dan Lama Bekerja............. 51
4.10 Distribusi Silang Jenis Lembaga Pembiayaan dan Jumlah Anggota Keluarga..................................................................................................... 52 4.11 Hasil Estimasi Model Logit Pertama Minitab 13.0 ................................... 53 4.12 Proses Reduksi Model Logit Minitab 13.0 ................................................ 54 4.13 Hasil Estimasi Model Logit Terakhir Minitab 13.0 .................................. 55
DAFTAR GAMBAR
Nomor
Halaman
2.1 Skema Bunga ............................................................................................... 16 2.2 Keseimbangan Penawaran dan Permintaan Kredit ...................................... 18 2.3 Kerangka Pemikiran ..................................................................................... 30
DAFTAR LAMPIRAN
Nomor
Halaman
1 Kuesioner Penelitian .................................................................................... 69 2 Rekapitulasi Data Penelitian ........................................................................ 72 3 Output Case Processing Summary SPSS 13.0 ............................................. 74 4 Output Crosstabs Jenis Lembaga Pembiayaan dan Jumlah Anggota Keluarga SPSS 13.0 ..................................................................................... 74 5 Output Crosstabs Jenis Lembaga Pembiayaan dan Jumlah Anggota Keluarga Bekerja SPSS 13.0........................................................................ 74 6 Output Crosstabs Jenis Lembaga Pembiayaan dan Jenis Kelamin SPSS 13.0............................................................................................................... 74 7 Output Crosstabs Jenis Lembaga Pembiayaan dan Tempat Tinggal SPSS 13.0............................................................................................................... 75 8 Output Crosstabs Jenis Lembaga Pembiayaan dan Status Pernikahan SPSS 13.0 ..................................................................................................... 75 9 Output Regresi Logistik Minitab 13.0 (Tahap Pertama).............................. 76 10 Output Regresi Logistik Minitab 13.0 (Tahap Kedua) ................................ 77 11 Output Regresi Logistik Minitab 13.0 (Tahap Ketiga) ................................ 78 12 Output Regresi Logistik Minitab 13.0 (Tahap Keempat) ............................ 79 13 Output Regresi Logistik Minitab 13.0 (Tahap Kelima) ............................... 80 14 Output Regresi Logistik Minitab 13.0 (Tahap Keenam) ............................. 81 15 Output Regresi Logistik Minitab 13.0 (Tahap Ketujuh) .............................. 82 16 Output Regresi Logistik Minitab 13.0 (Tahap Kedelapan/ Model Terbaik) 83 17 Output Regresi Logistik Classification Table SPSS 13.0 ........................... 84 18 Output Regresi Logistik SPSS 13.0 (Untuk Uji Wald) ................................ 85 19 Output Regresi Logistik Casewise List SPSS 13.0 ...................................... 87
I. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang Tingkat konsumsi masyarakat mengalami perkembangan setiap tahunnya. Hal ini dibuktikan dengan tingkat penyaluran kredit konsumsi yang terus mengalami peningkatan. Kredit mobil merupakan salah satu jenis kredit konsumsi yang sedang berkembang di masyarakat. Data membuktikan bahwa 90 persen pembelian mobil dilakukan melalui lembaga pembiayaan (Republika Online, 2007). Dengan kata lain lembaga pembiayaan merupakan sarana masyarakat dalam melakukan kredit mobil. Di Indonesia terdapat dua jenis lembaga pembiayaan yang dominan melakukan industri jasa ini yaitu bank dan non-bank. Seiring dengan meningkatnya tingkat pembelian masyarakat terhadap mobil melalui lembaga pembiayaan, maka timbul persaingan diantara kedua jenis lembaga
pembiayaan
tersebut.
Keduanya
berlomba-lomba
memberikan
penawaran kemudahan bagi konsumen. Sisi mikroekonomi dapat dilihat dari perkembangan sektor kendaraan bermotor, saat ini Indonesia bukan hanya diklasifikasikan sebagai negara konsumen saja tetapi telah menjadi negara produsen kendaraan bermotor. Selama periode tahun 2000 hingga periode Maret 2007 lembaga keuangan sebagai induk dari lembaga pembiayaan mengalami cukup perbaikan. Keterpurukan perekonomian yang dialami Indonesia pertengahan tahun 1997 membawa dampak negatif yang mengakibatkan kurang berkembangnya sektorsektor industri di negara kita. Sektor industri keuangan merupakan sektor yang tidak terkecuali terkena dampak keterpurukan ini. Namun berdasarkan data
statistik Bank Indonesia (2007), persentase kontribusi lembaga keuangan terhadap Produk Domestik Bruto (PDB) pada harga berlaku, mengalami peningkatan ratarata 0,60 persen (tahun 2000) menjadi 0,79 persen (Maret 2007). Perkembangan
industri
otomotif
nasional,
terus
menunjukkan
pertumbuhan yang cukup signifikan. Puncaknya terjadi pada tahun 2005. Gabungan Industri Kendaraan Bermotor Indonesia (Gaikindo) mencatat penjualan mobil dengan angka tertinggi, yaitu sebesar 533.000 unit lebih. Namun, perkembangan industri mobil mengalami penurunan pada tahun 2006. Hal ini merupakan dampak kenaikan harga bahan bakar minyak (BBM) pada Oktober 2005. Kelesuan penjualan kendaraan bermotor nasional ini pun diperparah lagi dengan tingginya nilai suku bunga bank. Akibatnya, pada tahun 2006, Gaikindo hanya mencatat penjualan mobil sekitar 318.904 unit. Sedangkan AISI mencatat penjualan sebesar 4.427.342 unit lebih. Memasuki tahun 2007, industri kendaraan bermotor mulai membaik. Hal ini dibuktikan dengan pencapaian penjualan sepeda motor hingga kuartal pertama 2007 yang mencapai angka 1.370.276 unit, dan penjualan mobil sebesar 119.855 unit (Republika Online, 2007). Namun kenaikan BBM pada Juni 2008 belum berpengaruh banyak terhadap perkembangan sektor otomotif dan sebagian pelaku sektor otomotif tetap optimis terhadap tingkat penjualan. Tingginya penjualan mobil ini, tidak lepas dari peranan lembaga pembiayaan karena masyarakat mampu membeli dan memiliki kendaraan bermotor dengan berbagai kemudahan yang ditawarkan. Besarnya angka pembelian mobil melalui lembaga pembiayaan ini, makin diperkuat dengan hasil riset yang dilakukan ACNielsen pada tahun 2005. Dari riset yang dilakukan
ACNielsen kepada pemilik mobil di seluruh dunia melalui internet, ditemukan fakta, sekitar 80-92 persen masyarakat yang membeli kendaraan baru menggunakan jasa lembaga pembiayaan. Dan Indonesia, merupakan salah satu dari tiga negara terbesar yang menggunakan jasa lembaga pembiayaan untuk pembelian mobil. Peranan lembaga pembiayaan (bank dan non-bank), jelas makin mempercepat masyarakat untuk mendapatkan mobil. Tercatat, hampir seluruh lembaga keuangan menawarkan jasa kredit kendaraan bermotor (KKB) maupun kredit pemilikan mobil (KPM). Industri perbankan, hampir semuanya meluncurkan produk KKB atau KPM. Bank Danamon misalnya meluncurkan PrimAuto, Permata Bank meluncurkan KPM Permata, Bank Bukopin dengan Kredit Mobil Bukopin, Bank Bumiputera dengan KKB Top 142, BCA dengan KKB-nya, dan masih banyak lagi seperti Bank Niaga, Bank Mandiri dan Bank BNI. Demikian pula dengan lembaga keuangan non-bank, seperti Astra Credit Company (ACC), Wahana Oto Multiartha (WOM) Finance, Astra Sedayu Finance, Adira Dinamika Multi Finance (Adira), Federal International Finance (FIF), Bussan Auto Finance (BAF), Toyota Astra (TA) Finance dan lainnya. Terdapat puluhan hingga ratusan lembaga pembiayaan
menyalurkan
kredit kepemilikan kendaraan bermotor. Perusahaan sekelas Astra International mulai mengembangkan sejumlah anak perusahaannya untuk membidik segmen masyarakat yang membutuhkan kredit kendaraan bermotor, seperti FIF (untuk sepeda motor), ACC, Astra Sedayu Finance, Toyota Astra Finance (untuk mobil). Dengan semakin meningkatnya lembaga pembiayaan di Indonesia maka tingkat
persaingan antara lembaga pembiayaan baik dari non-bank dan non-bank, bank dan non-Bank, maupun bank dan non bank akan semakin tinggi. Dalam kurun waktu tahun 2001 hingga April 2008, pembiayaan konsumen sebagai
produk
unggulan
lembaga
keuangan
mengalami
pertumbuhan
dibandingkan jenis jenis pembiayaan lainnya. Tabel 1.1 menunjukkan besarnya pembiayaan berdasarkan jenis pembiayaan dalam kurun waktu 2001 hingga April 2008. Tabel 1.1 Jenis Pembiayaan Anjak Piutang Kartu Kredit Pembiayaan Konsumen Sewa Guna Usaha Pembiayaan lainnya Total Pembiayaan
Besar pembiayaan berdasarkan jenis pembiayaan pada kurun waktu tahun 2001 hingga April 2008 (miliar rupiah) 2001 3,28
2002 3,18
2003 3,18
2004 2,54
2005 1,41
2006 1,28
2007 2,20
April 2008 2,20
0,80
1,15
0,81
1,53
1,76
1,48
1,40
1,37
12,36
16,59 22,67
35,96
45,39
57,30
67,60
72,01
14,13
12,58 11,59
14,48
19,10
32,60
36,50
38,72
0,79
0,39
0,28
0,10
0,10
0
33,94 38,33
54,90
67,65
92,70
107,70
114,30
0,28 30,85
0,44
Sumber : Statistik BI dalam Economic Review Journal, 2008
Di Indonesia, terdapat 132 lembaga pembiayaan yang aktif melakukan kegiatan usaha dari 230 perusahaan pembiayaan yang memperoleh ijin dari Departemen Keuangan. Sedangkan jumlah lembaga pembiayaan non-bank untuk kredit kendaraan bermotor mencapai 72 perusahaan. Berdasarkan segi asset terdapat sepuluh besar perusahaan pembiayaan keuangan yang menguasai 62 persen asset dibandingkan dengan 132 perusahaan pembiayaan lainnya. Hal ini menunjukkan adanya persaingan dalam industri pembiayaan baik bank maupun non-bank.
Kemudahan dalam memperoleh pembiayaan untuk pembelian kendaraan dari lembaga pembiayaan menjadi salah satu penyebab utama peningkatan penjualan kendaraan di Indonesia. Lembaga pembiayaan baik dari bank dan nonbank semakin agresif dalam memberikan kredit untuk kepemilikan kendaraan. Dengan semakin mudahnya persyaratan kredit tersebut, semakin banyak orang yang tertarik untuk membeli kendaraan dengan sistem kredit ini. Namun kemudahan kredit ini, menimbulkan resiko kredit yang semakin besar bagi lembaga pembiayaan. Banyaknya kemudahan yang ditawarkan membuat masyarakat semakin cermat memilih jasa lembaga pembiayaan yang akan digunakan. Disamping tingkat bunga, Down Payment (DP), persyaratan, service, dan hal lainnya, karakterisrik rumah tangga konsumen juga akan berpengaruh terhadap keputusan pemilihan lembaga pembiayaan mana yang akan digunakan. Penelitian ini memusatkan perhatian pada kredit mobil, dengan melihat bahwa peningkatan kredit konsumsi kendaraan bermotor juga disumbangkan oleh kredit mobil.
1.2. Perumusan Masalah Adanya keberagaman pilihan jasa yang ditawarkan lembaga pembiayaan mendorong masyarakat (rumah tangga) sebagai konsumen semakin cermat menentukan pilihan. Rumah tangga sebagai konsumen pada dasarnya mengikuti hipotesis life cycle-permanent income hypothesis (LCPIH) yang beranggapan bahwa perilaku rumah tangga atau konsumen akan berupaya memaksimumkan tingkat kepuasannya (utility) dengan dihadapkan pada kendala anggaran pada waktu yang dihadapinya yaitu melalui jalur kredit (Hadad et al., 2004). Bagi
rumah tangga yang mengalami kendala anggaran dari tingkat pendapatannya untuk memiliki mobil, rumah tangga tersebut dapat melalui jalur kredit untuk memilikinya, sesuai dengan hipotesis life cycle-permanent income hypothesis (LCPIH). Teori tersebut dikemukakan oleh Friedman (1957), menurutnya perilaku konsumen seseorang ingin memperoleh kepuasan yang maksimum dengan mengkomsumsi barang sesuai dengan anggarannya. Kepuasan maksimum akan tercapai saat kemiringan kuva indiferen sama dengan budget line. Fenomena
yang
terjadi
adalah
lembaga
pembiayaan
semakin
meningkatkan strategi pasarnya dengan menawarkan berbagai kemudahan membeli mobil dengan jalur kredit. Hal ini dapat dilihat pada peningkatan jumlah angka penjualan kredit mobil yang dicatat Gabungan Industri Kendaraan Bermotor Indonesia (Gaikindo) pada kuartal pertama 2007 yaitu mencapai 119.855 unit, dimana mengalami peningkatan dibandingkan tahun 2006. Dan hingga bulan April 2008 mencatat angka penjualan kredit mobil mencapai angka 35.340 unit, sedangkan periode yang sama tahun sebelumnya hanya mencapai angka 22.577 unit. Penelitian dengan cakupan besar yaitu kredit untuk pemilikan rumah, pembiayaan konsumen, dan kartu kredit sudah banyak dilakukan. Penelitian ini ingin meneliti pada cakupan yang lebih sempit yaitu hanya pada kredit konsumsi untuk mobil. Penyaluran kredit mobil atau kredit mobil dilakukan oleh beberapa lembaga keuangan seperti lembaga pembiayaan bank dan lembaga pembiayaan non-bank (perusahaan pembiayaan atau multifinance). Beberapa multifinance memperoleh dana yang digunakan untuk membiayai likuiditasnya dari bank, pinjaman ini berupa kredit konsumsi bank untuk disalurkan kembali kepada
rumah tangga. Hal ini menjadi lahan usaha bagi lembaga pembiayaan non-bank untuk menyalurkan dana yang telah diperoleh kepada rumah tangga, untuk menghasilkan profit. Lembaga
pembiayaan
menjadikan
alasan
keuntungan
sehingga
memberikan kemudahan bagi rumah tangga untuk mendapatkan mobil melalui jalur kredit. Persaingan usaha juga memberikan peluang untuk memberi kemudahan penyaluran kredit, sebab dana yang diperoleh perusahan pembiayaan merupakan dana pinjaman dari bank yang juga dikenakan bunga, sebagai opportunity cost dari dana yang dipinjamkan. Pada tahun 2007 permintaan pembelian kendaraan bermotor melalui lembaga pembiayaan mencapai 90 persen (Republika Online, 2007). Hal ini disebabkan, kemudahan yang diberikan lembaga pembiayaan (bank maupun nonbank) dalam penyaluran kredit kepemilikan kendaraan bermotor (KKB) atau Kredit Pemilikan Mobil (KPM). Dan diperkirakan sekitar 80-90 persen masyarakat yang ingin memiliki kendaraan baru melakukannya melalui KPM, dikarenakan tidak semua masyarakat bisa membeli secara tunai. Hal ini merujuk pada hipotesis awal dimana rumah tangga akan memaksimumkan kepuasan dengan kendala anggaran yang dihadapinya. Dari beberapa penjelasan diatas dapat disimpulkan pentingnya bank menentukan stategi pasar di dalam melakukan alokasi dana melalui penyaluran kredit kepada lembaga pembiayaan yang melakukan kegiatan pembiayaan kredit mobil. Hal tersebut dapat dilakukan dengan mengenal dan mengetahui karakteristik dari rumah tangga yang merupakan pengguna dari kredit pembiayaan mobil baik melalui lembaga pembiayaan bank maupun non-bank. Diharapkan
dengan mengetahui karakteristik tersebut strategi yang dijalankan dapat mengarah pada sasaran yang tepat dan terimplementasi dengan baik.
1.3. Tujuan Penelitian Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah : 1.
Menganalisis distribusi penggunaan jasa lembaga pembiayaan berdasarkan karakteristik rumah tangga.
2.
Menganalisis karakteristik rumah tangga yang mempengaruhi konsumen dalam menggunakan jasa lembaga pembiayaan (bank atau non-bank).
1.4. Manfaat Penelitian Penulis berharap hasil penelitian ini dapat memberikan manfaat bagi penulis khususnya ataupun untuk kalangan umum. Manfaat yang diharapkan dari hasil penelitian antara lain : 1.
Memberikan pemahaman yang semakin dalam kepada penulis seputar lembaga pembiayaan.
2.
Memberikan masukan bagi institusi atau lembaga pembiayaan (bank maupun non-bank) di masa datang.
3.
Memberikan masukan bagi pemerintah untuk memperhatikan perkembangan lembaga pembiayaan.
II. TINJAUAN PUSTAKA DAN KERANGKA PEMIKIRAN
2.1 Lembaga Pembiayaan Jenis usaha pembiayaan (multifinance) terdiri dari sewa guna usaha, modal ventura, perdagangan surat berharga, anjak piutang, usaha kartu kredit dan pembiayaan konsumen melalui SK Menteri Keuangan No.84/PMK.012/2006 Bab II Pasal 2 tentang kegiatan usaha perusahaan pembiayaan. Menurut Keputusan Menteri Keuangan No.84/PMK.012/2006, lembaga pembiayaan (multifinance) adalah badan usaha yang melakukan pembiayan dalam bentuk penyediaan dana atau barang modal dengan tidak menarik dana secara langsung dari masyarakat. Lembaga pembiayaan dapat dilakukan oleh bank, lembaga keuangan bukan bank dan perusahaan pembiayaan. Perusahaan pembiayaan adalah badan usaha diluar bank dan lembaga keuangan bukan bank yang khusus didirikan untuk melakukan kegiatan yang termasuk dalam bidang usaha lembaga pembiayaan. Perusahaan pembiayaan melakukan kegiatan yang meliputi: a.
Sewa Guna Usaha Sewa guna usaha (leasing) adalah kegiatan pembiayaan dalam bentuk penyediaan barang modal baik secara sewa guna usaha dengan hak opsi (finance lease) maupun sewa guna usaha tanpa hak opsi (operating lease) untuk digunakan oleh penyewa guna usaha (lessee) selama jangka waktu tertentu berdasarkan pembayaran secara angsuran. Finance lease adalah kegiatan sewa guna usaha dimana penyewa guna usaha pada akhir masa kontrak mempunyai hak opsi untuk membeli objek sewa guna usaha berdasarkan nilai sisa yang disepakati bersama. Operating lease adalah
kegiatan sewa guna usaha dimana penyewa usaha tidak mempunyai opsi untuk membeli objek sewa guna. Sepanjang perjanjian sewa guna usaha masih berlaku, hak milik atas barang modal objek transaksi sewa guna usaha berada pada perusahaan sewa guna usaha. b.
Modal Ventura Perusahaan modal ventura (venture capital company) adalah badan usaha yang melakukan kegiatan pembiayaan dalam bentuk penyertaan modal ke dalam suatu perusahaan pasangan usaha (investee company) untuk jangka waktu tertentu. Penyertaan modal dalam setiap perusahaan pasangan usaha bersifat sementara dan tidak dapat melebihi jangka waktu sepuluh tahun.
c.
Perdagangan Surat Berharga Perusahaan perdagangan surat berharga (securities company) adalah badan usaha yang melakukan kegiatan perdagangan surat berharga.
d.
Anjak Piutang Perusahaan anjak piutang (factoring company) adalah badan usaha yang melakukan kegiatan pembiayaan dalam bentuk pembelian atau pengalihan serta pengurusan piutang atau tagihan jangka pendek suatu perusahaan dari transaksi perdagangan dalam atau luar negeri.
e.
Usaha Kartu Kredit Perusahaan kartu kredit (credit card company) adalah badan usaha yang melakukan kegiatan pembiayaan untuk membeli barang dan jasa dengan menggunakan kartu kredit. Pemegang kartu kredit adalah nasabah yang mendapat pembiayaan dari perusahaan kartu kredit.
f.
Pembiayaan Konsumen Perusahaan pembiayaan konsumen (consumer finance company) adalah badan usaha yang melakukan kegiatan pembiayaan untuk pengadaan barang berdasarkan kebutuhan konsumen dengan sistem pembayaran angsuran atau berkala oleh konsumen. Perusahaan pembiayaan dapat melakukan lebih dari satu kegiatan
pembiayaan. Perusahaan pembiayaan dapat berbentuk Perseroan Terbatas (PT) atau koperasi. Perusahaan pembiayaan dilarang menarik dana secara langsung dari masyarakat dalam bentuk giro, deposito, tabungan dan Surat Sanggup Bayar (Promissory Note). Perusahaan pembiayaan hanya dapat menerbitkan Surat Sanggup Bayar sebagai jaminan atas hutang kepada bank yang menjadi krediturnya. 2.1.1 Bank dan Perusahaan Pembiayaan Menurut UU No. 10 tahun 1998 tentang Perbankan, dijelaskan bahwa bank merupakan badan usaha yang menghimpun dana dari masyarakat dalam bentuk simpanan dan menyalurkan kepada masyarakat dalam bentuk kredit dan atau dalam bentuk lain dalam rangka meningkatkan taraf hidup rakyat. Perbankan Indonesia menganut dual banking system, yaitu mengenal bank umum konvensional dan bank umum syariah. Bank umum yang konvensional mengenal suku bunga dalam kegiatan operasionalnya. Bank umum syariah sendiri adalah bank yang dijalankan dengan sistem Islam, sehingga mengharamkan suku bunga dalam kegiatan operasional mereka. Bank menghimpun dana dari masyarakat dengan memberikan persentase tertentu dalam bentuk suku bunga yang dihitung berdasarkan jumlah dana yang mereka simpan, dan kemudian ditambahkan ke
dalam
dana mereka. Suku bunga juga diberlakukan oleh bank untuk semua
pinjaman dana yang dilakukan oleh masyarakat dalam bentuk persentase tertentu yang ditambahkan ke dalam dana yang dipinjam oleh masyarakat dalam periode waktu yang disepakati dengan pihak bank. Mishkin (2001) menjelaskan perusahaan pembiayaan atau multifinance dalam memperoleh dana, dilakukan dengan menerbitkan surat berharga (saham) dan obligasi atau meminjam dari bank, dan digunakan dalam proses memberikan pinjaman (sering dalam jumlah kecil) untuk memenuhi kebutuhan konsumen dan bisnis. Ada tiga tipe dari perusahaan pembiayaan, yaitu (1) sales finance companies yang dimiliki oleh perusahaan ritel atau manufaktur dan memberikan pinjaman kepada konsumen untuk membeli barang dari perusahaan tersebut, (2) costumer finance company memberikan pinjaman kepada konsumen untuk membeli barang seperti furniture atau alat-alat rumah, untuk meningkatkan kegunaan rumah, atau untuk membantu membiayai pinjaman kecil, dan (3) business finance companies menyediakan kredit dalam bentuk khusus untuk bisnis dengan membuat pinjaman. Perusahaan pembiayaan berbeda dengan bank dalam penghimpunan dana, bank menghimpun dana dari masyarakat sedangkan perusahaan pembiayaan mendapatkan dana dari penerbitan obligasi atau pinjaman dari bank sebelum disalurkan ke konsumen. Perusahaan pembiayaan dapat dikatakan adalah pihak kedua sebelum menyalurkan kredit dari bank ke masyarakat. Dalam hal ini perusahaan pembiayaan sebagai debitur dan bank sebagai kreditur, kemudian perusahan pembiayaan menjadi kreditur saat menyalurkan kredit kepada konsumen.
Perusahaan pembiayaan mendapatkan keuntungan dari perbedaan atau marjin suku bunga, antara suku bunga pinjaman bank dan suku bunga pembiayaan perusahaan. Di Indonesia perusahaan pembiayaan tergolong baru dibandingkan negara maju, namun industri ini menunjukan perkembangan yang pesat (Dewi, 2005). Perusahaan pembiayaan berdiri pada tahun 1974 dengan dilandasi oleh Surat Keputusan Bersama (SKB) tiga menteri (Menteri Keuangan, Menteri Industri dan Menteri Perdagangan), pada tahun 1988 melalui surat Keputusan Presiden (Keppres) No. 61/1998, yang ditindaklanjuti dengan SK Menteri Keuangan No. 1251/KMK.013/1988, jenis bisnis pembiayaan diperluas menjadi leasing (sewa guna usaha), factoring (anjak piutang), costumer finance (pembiayaan konsumen), modal ventura dan kartu kredit.
2.2 Konsep Kredit 2.2.1 Pengertian Kredit Pengertian kredit dijelaskan dengan beberapa literatur. Kredit berasal dari bahasa latin (Yunani) yaitu credere yang artinya kepercayaan akan kebenaran. Apabila dikaitkan dengan kegiatan usaha, kredit berarti suatu kegiatan yang memberikan nilai ekonomi (economic value) kepada seseorang atau badan usaha berlandaskan kepercayaan saat itu bahwa nilai ekonomi yang sama akan kesepakatan yang telah disetujui antar kreditur (bank) dan debitur. Menurut Undang-Undang No. 7 tahun 1992 tentang perbankan, kredit adalah penyediaan uang atau tagihan yang dapat dipersamakan dengan itu, berdasarkan persetujuan atau kesepakatan pinjam-meminjam antar bank dengan pihak lain yang mewajibkan pihak peminjam untuk melunasi utangnya setelah jangka waktu
tertentu dengan jumlah bunga, imbalan atau pembagian hasil keuntungan. Setelah dilakukan revisi Undang-Undang No.7 tahun 1992 dengan Undang-Undang No.10 tahun 1998 tentang perbankan, dalam Undang-Undang No.10 tahun 1998 tentang perbankan disebutkan bahwa kredit adalah penyediaan uang atau tagihan yang dapat dipersamakan dengan itu berdasarkan persetujuan atau kesepakatan pinjam-meminjam antar pihak bank dengan pihak lain yang mewajibkan pihak peminjam melunasi utangnya setelah jangka waktu tertentu dengan pemberian bunga. Dalam ensiklopedi umum, kredit dijelaskan sebagai sistem keuangan untuk memudahkan pemindahan modal dari pemilik kepada pemakai dengan harapan memperoleh keuntungan. Kredit diberikan berdasarkan kepercayaan orang lain yang memberikannya terhadap kecakapan dan kejujuran si peminjam. Bunga menurut Sudrajat (2006) adalah penentuan besarnya kelebihan dari pinjaman modal yang diterima oleh pemberi pinjaman dengan persyaratan periode waktu tertentu. Bunga mangandung tiga unsur sebagai berikut : 1.
Kelebihan atau surplus yang melebihi dari modal yang dipinjamkan.
2.
Ketentuan besarnya surplus tergantung periode waktu.
3.
Persetujuan terhadap syarat-syarat pembayaran kelebihan telah ditentukan.
2.2.2 Unsur-unsur Kredit Menurut Muljono (2001), terdapat unsur-unsur kredit antara lain : a.
Waktu yang menyatakan bahwa ada jarak antara saat persetujuan pemberian kredit dan pelunasannya.
b.
Kepercayaan yang melandasi pemberian kredit oleh pihak kreditur kepada debitur, bahwa setelah jangka waktu tertentu debitur akan mengembalikan sesuai dengan kesepakatan yang telah disetujui oleh kedua belah pihak.
c.
Penyerahan yang menyatakan bahwa pihak kreditur menyerahkan nilai ekonomi kepada debitur yang harus dikembalikan setelah jatuh tempo.
d.
Risiko yang menyatakan bahwa pihak kreditur menyerahkan adanya risiko yang mungkin timbul sepanjang jarak antara saat memberikan dan pelunasannya.
e.
Persetujuan dan perjanjian yang menyatakan bahwa antara kreditur dan debitur terdapat suatu persetujuan dan dibuktikan dengan suatu perjanjian.
2.2.3 Jenis-jenis Kredit Produk bank dari sisi aktiva adalah perkreditan. Kredit-kredit yang termasuk produk bank diantaranya dalam Dendawijaya (2001) adalah sebagai berikut: 1.
Kredit modal kerja, yaitu kredit yang diberikan kepada nasabah kredit (debitor) untuk membiayai kebutuhan modal kerja perusahaan debitur.
2.
Kredit investasi, yaitu yang diberikan kepada nasabah kredit (debitor) untuk membiayai pembelian barang modal (investasi)
3.
Kredit konsumsi, yaitu fasilitas kredit yang diberikan bank kepada debitor untuk keperluan pembelian barang-barang konsumsi yang diperlukan debitor. Berdasarkan tujuan penggunaannya, Kaslan (1970) dalam Risdwianto
(2004) membagi kredit menjadi dua jenis yaitu : a.
Kredit konsumtif, yaitu kredit yang digunakan untuk membiayai pembelian barang-barang atau jasa-jasa yang dapat memberikan kepuasan langsung kepada konsumen. Jenis kredit ini digunakan untuk membiayai hal-hal yang bersifat konsumtif misalnya kredit perumahan, kredit pembiayaan serta kredit untuk membeli makanan dan pakaian. Secara tidak langsung kredit konsumtif
akan memberikan efek produktif dengan cara meningkatkan produksi dari barang atau jasa yang dibeli oleh peminjam. b.
Kredit produktif, yaitu kredit yang digunakan untuk tujuan-tujuan yang produktif. Kredit ini dipakai untuk membeli barang-barang modal tetap. Sedangkan kredit modal kerja digunakan untuk membiayai kebutuhan modal lancar yang biasanya habis dalam satu kali atau beberapa kali proses produksi. Menurut Djinarto (2000) dalam Risdwianto (2004) jangka waktu kredit
dapat dibagi menjadi tiga, yaitu : a.
Kredit jangka pendek, merupakan kredit yang waktu pembayarannya maksimal satu tahun. Kredit ini digunakan untuk membiayai kebutuhan modal kerja.
b.
Kredit
jangka
menengah,
merupakan
kredit
yang
jangka
waktu
pembayarannya antara satu sampai tiga tahun. Kredit ini biasanya digunakan untuk membeli mesin, pabrik, perumahan, dan alat-alat keperluan investasi. Nasabah : parsial
Bank : parsial
Proyek/Usaha Keuntungan %bunga x pinjaman Keuntungan-pengembalian ke bank
Gambar 2.1 Skema Bunga Sumber : Djinarto dalam Risdwianto (2004)
2.2.4 Fungsi Kredit Rachmat dan Maya (2000) dalam Risdwianto (2004) menyatakan fungsi kredit pada dasarnya merupakan pemenuhan jasa untuk melayani kebutuhan masyarakat untuk mendorong dan melancarkan proses perdagangan, melancarkan dan mendorong produksi, jasa-jasa, dan konsumsi. Jika dijabarkan dengan lebih terinci fungsi dari kredit adalah sebagai berikut : 1.
Kredit digunakan untuk memajukan arus tukar menukar barang-barang dan jasa.
2.
Kredit dapat digunakan untuk mengubah dana yang tidak produktif menjadi dana yang produktif.
3.
Kredit sebagai alat pengendalian harga. Peningkatan jumlah uang yang beredar pada masyarakat dapat dilakukan dengan mempermudah dan mempermurah pemberian kredit kepada masyarakat.
4.
Kredit dapat mengaktifkan dan meningkatkan utilitas dari potensi-potensi ekonomi yang ada. Kredit bermasalah atau Non Performing Loan (NPL) timbul karena
kegagalan pihak debitor dalam memenuhi kewajibannya untuk membayar sisa pembayaran (cicilan) pokok kredit besar bunga yang telah disepakati kedua belah pihak dalam perjanjian kredit (Dendawijaya, 2001). Kolektibilitas kredit berdasarkan ketentuan yang dibuat BI, pertama adalah kredit lancar yaitu kredit yang tidak mengalami penundaan pengembalian pokok pinjaman dan pembayaran bunga. Kedua adalah kredit kurang lancar, kredit yang pengembalian pokok pinjaman dan pembayaran bunganya telah mengalami penundaan selama tiga bulan dari waktu yang diperjanjikan. Ketiga, kredit diragukan yaitu kredit yang
pengembalian pokok pinjaman dan pembayaran bunganya telah mengalami penundaan selama enam bulan atau dua kali dari jadwal yang telah diperjanjikan. Kemudian keempat adalah kredit macet, kredit yang pengembalian pokok pinjaman dan pengembalian bunganya telah mengalami penundaan lebih dari satu tahun sejak jatuh tempo menurut jadwal yang telah diperjanjikan. 2.2.5 Penawaran dan Permintaan Kredit Penawaran dan permintaan kredit dapat dijelaskan melalui gambar dan model. Pada sumbu tegak menggambarkan harga menggambarkan harga dari kredit yaitu suku bunga, Boediono (1985) menjelaskan bahwa suku bunga merupakan biaya dari memegang uang khususnya merupakan biaya imbangan. Sehingga dalam grafik, sumbu tegak menggambarkan suku bunga dalam persen dan sumbu datar menggambarkan kuantitas kredit dalam mata uang berlaku. Keseimbangan penawaran dan permintaan kredit terjadi pada titik E, dimana penawaran sebesar Sc dan permintaan sebesar Dc. Dengan suku bunga sebesar r0 persen dan kredit sebesar L0 unit mata uang ( Gambar 2.2) Suku Bunga Kredit (r) % Sc
r0
E
Dc L0
Kuantitas Kredit (L)
Gambar 2.2 Keseimbangan Penawaran dan Permintaan Kredit Sumber : Akbar (2007)
Rachmawati (2005) menyatakan penurunan kredit akibat faktor-faktor permintaan merupakan sesuatu yang terjadi ketika perekonomian suatu bangsa mengalami kelesuan (resesi). Dari sisi makro perusahaan, masalah struktural seperti penyesuaian untuk mengurangi rasio utang terhadap modal (debt-equity ratio) yang meningkat akibat krisis merupakan penyebab turunnya permintaan kredit. Adanya ketidakpastian (uncertain) dam iklim berusaha (business confidence) yang rendah juga merupakan penyebab rendahnya keinginan untuk melakukan investasi sehingga permintaan kredit juga mengalami penurunan. Penurunan kredit dari sisi penawaran disebabkan oleh turunnya keinginan bank untuk memberikan pinjaman. Faktor-faktor yang dapat menyebabkan menurunnya keinginan perbankan untuk memberikan kredit dapat bersumber dari faktor internal maupun eksternal. Faktor internal berupa rendahnya kualitas aset perbankan, tingginya NPL, dan anjloknya modal perbankan akibat depresiasi serta negative interest margin akan menurunkan kemampuan bank untuk memberi kredit. Faktor eksternal berupa menurunnya kelayakan kredit (creditsworthiness) dari debitur akibat melemahnya kondisi keuangan perusahaan, sehingga bank akan mengalami kesulitan untuk membedakan tingkat kelayakan kredit dari debitur. Intinya adalah asymetric information yang menyebabkan bank mengurangi volume kredit mereka. Keengganan bank untuk menyalurkan kredit seringkali tidak diikuti dengan kenaikan suku bunga (price credit rationing), melainkan diikuti oleh pengurangan kredit secara kuantitas (non-price credit rationing).
Tabel 2.1
Variabel-variabel Kredit Konsumsi Rumah Tangga
Karakteristik Kepala Rumah Tangga
Deskripsi
Umur Umur Kuadrat Pekerjaan : berusaha tanpa buruh
Tahun Tahun 1= berusaha tanpa buruh, 0= lainnya 1= berusaha tanpa buruh, 0= lainnya 1= PNS, 0= lainnya 1= pegawai BUMN, 0= lainnya
Pekerjaan : berusaha dengan buruh Pekerjaan : Pegawai Negeri Sipil Pekerjaan : swasta/BUMN Karakteristik Rumah Tangga
Deskripsi
Pendapatan dari berusaha Perubahan networth : networth berkurang
Ribuan rupiah, pertahun 1= networth berkurang, 0= lainnya 1= networth tetap/bertambah sedikit, 0= lainnya 1= networth bertambah sedang, 0= lainnya 1= networth bertambah tinggi, 0= lainnya Orang Orang
Perubahan networth : networth tetap atau bertambah dengan pertambahan yang sedikit Perubahan networth : networth bertambah dengan pertambahan sedang Perubahan networth : networth bertambah dengan pertambahan tinggi Jumlah anggota keluarga Jumlah anggota keluarga yang bekerja Karakteristik Lokasi Tempat Tinggal Rumah Tangga
Deskripsi
Perkotaan
1= perkotaan, 0= pedesaan 1= P. Sumatera, 0= lainnya 1= P. Jawa, 0= lainnya 1= luar P. Jawa & Sumatera, 0= lainnya Persen Ribuan rupiah per tahun
Pulau Sumatera Pulau Jawa Pulau Lainnya Rasio konsentrasi perbankan PDRB per kapita Sumber : Hadad et al. (2004)
Hadad et al. (2004) menjelaskan permintaan kredit konsumsi rumah tangga dalam model panel di tingkat propinsi sebagai berikut ln KKit = f (IRCit , ln CRIit , ln Yi(t-1) , GROPOPit , URit , Dt )
(1)
ln KKit = f (IRCit , ln CRIit , ln Yi(t-1) , RNPLi(t-1), URit )
(2)
dimana : KK
= kredit konsumsi rupiah dan valuta asing (konstan 1996)
IRC
= rata-rata suku bunga kredit konsumsi (dalam persen)
CRI
= jumlah kantor bank (terdiri atas : kp, /kc, /kcp, dalam unit)
Y
= PDRB (tahun sebelumnya) (dalam rupiah, konstan tahun 1996)
GROPOP
= pertumbuhan penduduk (dalam persen)
UR
= tingkat pengangguran (dalam persen)
RNPL
= rasio non performing loan (dalam persen)
D
= dummy propinsi (untuk intersep propinsi)
I
= propinsi
T
= tahun Tabel 2.1 menjelaskan variabel-variabel yang digunakan dalam meneliti
penawaran dan permintaan kredit konsumsi. Permintaan kredit konsumsi rumah tangga, Hadad et al. (2004) menggunakan variabel-variabel pada level mikro yang mewakili pendapatan, demografi, dan karakteristik perbankan di suatu daerah. 2.2.6 Siklus Perkreditan Siklus perkreditan (Dendawijaya, 2001) dimulai sejak pengajuan permohonan kredit hingga akhirnya disetujui. Tahap-tahap dalam pemberian kredit meliputi : (1) Permohonan kredit ; (2) Analisis kredit; (3) Persetujuan kredit; (4) Perjanjian kredit; (5) Pencairan kredit; (6) Pengawasan kredit; dan
(7) a. Kredit bermasalah, b.Tambahan kredit, c. Pelunasan kredit. Tahap di atas merupakan proses standar yang dilakukan lembaga keuangan dalam menyalurkan kredit. Setelah tahap keenam yaitu pengawasan kredit akan ditentukan golongan kredit tersebut, apakah bermasalah atau tidak. Jika tidak maka kredit akan ditambahkan atau dilunasi. 2.2.7 Resiko Kredit Resiko sangat erat berkaitan dengan usaha untuk memaksimalkan hasil yang didapat dari setiap kegiatan. Resiko ini dapat berupa keuntungan maupun kerugian. Dalam penelitian ini difokuskan kepada resiko kredit. Penyaluran kredit meski dijalankan sesuai prosedur masih memiliki resiko. Resiko dalam penyaluran kredit yang biasa terjadi adalah ketidaksimetrisan informasi (asymetric information) antara pemilik dana (kreditur) dan peminjam dana (debitur). Mishkin (2001) menggolongkan asymetric information dalam dua hal yaitu adserve selection dan moral hazard, kedua hal tersebut merupakan kesalahan penyaluran dan penggunaan kredit yang akan merugikan kreditur dikemudian hari, jika tidak memberikan kredit secara hati-hati (prudent). Menurut Mishkin (2001), asymetric information merupakan aspek penting dalam pasar keuangan. Adserve selection adalah masalah penyaluran kredit sebelum transaksi dilakukan. Masalah ini timbul karena pihak kreditur tidak akan melakukan penyaringan calon debitur secara baik dan benar. Pada umumnya calon debitur akan melakukan segala cara menutupi riwayat keuangan yang buruk. Membuat kreditur melihat sisi terluar dari debitur yang sudah dipoles, namun belum tentu baik didalam. Ini membuat debitur yang tidak baik dengan riwayat keuangan yang buruk akan mudah memperoleh dana,
namun akan sulit saat pengembalian. Perilaku yang dilakukan oleh debitur ini tentu akan merugikan kreditur. Tabel 2.2
Penyelesaian Masalah Adverse Selection dan Moral Hazard Untuk Pinjaman Adverse Selection
1. Membuat informasi yang rahasia
Moral Hazard 1.
dan selektif 2. Peraturan pemerintah
kewajiban debitur) 2. Monitoring and enforcement of
3. Intermediasi Keuangan 4. Jaminan dan kekayaan bersih
Kekayaan bersih (asset dikurangi
restriction 3.
Intermediasi keuangan
Sumber : Mishkin (2004)
Masalah lain dalam asymetric information adalah moral hazard. Masalah penyaluran kredit setelah kontrak terkait dengan penggunaan dana pinjaman oleh debitur. Debitur melakukan tindakan-tindakan yang tidak sesuai kontrak yang penuh dengan resiko yang akan membahayakan keuangan debitur, kemudian menimbulkan kerugian pada pihak kreditur. Hal ini terjadi karena debitur merasa bahwa akan menanggung kerugian terbesar atas tindakannya adalah kreditur. Penyelesaian masalah adverse selection dan moral hazard dalam pasar keuangan dalam Mishkin (2001) dapat dilakukan dalam tabel 2.3
2.3 Regresi Logistik Regresi Logistik adalah model regresi atau analisis data yang dapat menjelaskan hubungan antara peubah respon (dependent variable) yang bersifat kualitatif. Dalam survei, peubah kualitatif mempunyai skala pengukuran nominal atau ordinal. Nilai-nilai peubah respon kualitatif ini terbatas (limited dependent
variable), bahkan sering hanya bernilai dua kemungkinan saja. Peubah kualitatif yang hanya memiliki dua kemungkinan nilai disebut peubah biner (Juanda, 2007). Kuncoro (2004) dalam Jalil (2007) memaparkan kelebihan metode regresi logistik dibandingkan dengan teknik lain yaitu: 1.
Regresi logistik tidak memiliki asumsi normalitas atas variabel bebas yang digunakan dalam model, artinya variabel bebas tidak harus memiliki distribusi normal, linier maupun memiliki varians yang memiliki varians yang sama dalam tiap grup.
2.
Variabel bebas dalam regresi logistik bisa campuran dari variabel kontinu, diskrit dan dikotomis.
3.
Regresi logistik sangat bermanfaat digunakan apabila distribusi respon atas variabel tak bebas diharapkan non linier dengan satu atau lebih variabel bebas. Tujuan dari model logit adalah menentukan peluang bahwa indivudu
dengan karakteristik-karakteristik tertentu akan memilih suatu pilihan tertentu dari beberapa alternatif yang tersedia. Model logit dalam penelitian ini, mencerminkan dua alternatif bagi pengguna jasa lembaga pembiayaan yaitu menggunakan jasa lembaga pembiayaan jenis non-bank atau menggunakan jasa lembaga pembiayaan jenis bank. Untuk mentransformasikan alternatif pilihan dari bentuk kualitatif ke kuantitatif dengan menggunakan dua kemungkinan nilai, pilihan alternatif dijadikan menjadi dua buah nilai yaitu 0 dan 1 (Juanda, 2007). Model regresi logistik dengan p buah peubah bebas dapat digambarkan dengan menghitung peluangnya (Juanda, 2007) : Yi (xi) = Pi (xi) =
1 [ 1 + e –g( xi ) ]
(3)
Dimana g(xi) atau logit dari model tersebut adalah Pi (xi) g(xi) = ln 1 - Pi (xi) = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βp Xp
(4) (5)
Nilai Pi pada persamaan (4) dinotasikan berdasarkan Yi bernilai 1 dan 0 dan menyebar menurut sebaran (distribusi) Bernouli (Juanda, 2007) sehingga didapat : P (Yi = 1) = Pi
(6)
P (Y = 0) = (1 - Pi)
(7)
dan bentuk umum model dapat dituliskan seperti pada persamaan (4).
2.4 Penelitian Terdahulu Penelitian mengenai jasa lembaga pembiayaan baik bank mupun non-bank belum pernah dilakukan. Menurut Hadad et al. (2004), penelitian mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan rumah tangga untuk melakukan pinjaman (demand of credit) dan keputusan pihak bank dalam menyalurkan kredit belum banyak dilakukan di Indonesia. Hadad et al. (2004) dalam penelitiannya menyimpulkan rumah tangga memiliki kredit semakin besar dengan semakin meningkatnya umur kepala rumah tangga. Hal yang sama juga berlaku dengan semakin banyaknya anggota keluarga yang bekerja atau berusaha. Probabilitas rumah tangga yang bekerja sebagai PNS, swasta/BUMN atau berusaha lebih besar. Dengan menggunakan contoh sebanyak 3600 rumah tangga dari 3750 rumah tangga yang disurvei dalam Survei Khusus Tabungan dan Investasi Rumah Tangga (SKTIR) tahun 2003 dari BPS.
Pada perkembangannnya, studi-studi empiris mengenai permintaan kredit konsumsi dilakukan dengan mengamati data yang lebih terperinci (mikro) antara lain sebagai berikut : 1.
Kelompok yang mewakili pendapatan, kekayaan, dan karakteristik kestabilan pendapatan rumah tangga.
2.
Kelompok yang mewakili demografi.
3.
Kelompok variabel yang mewakili karakteristik perbankan di daerah itu.
Dengan menggunakan data yang lebih mikro, maka faktor-faktor yang berpengaruh dalam menentukan besarnya permintaan kredit konsumsi level unit analisis yang lebih rendah dapat teridentifikasi. Beberapa
penelitian
empiris
mengenai
kredit
konsumsi
dengan
menggunakan data yang bersifat lebih mikro tersebut antara lain telah dilakukan oleh Cox dan Japelli tahun 2003, Duca dan Rosental tahun 1993, Crook tahun 2001, Barnes dan Young tahun 2003 untuk kasus Amerika Serikat. Magri (2002) dan Brown et al. (2003) melakukan penelitian yang sama untuk kasus negara yang berbeda yaitu masing-masing Italia dan Inggris (Hadad et al., 2004). Cox dan Japelli (1993) menggunakan variabel boneka laten yang hanya dapat diobservasi jika permintaan kredit konsumsi positif dan rumah tangga tidak memiliki kendala kredit. Sedangkan variabel independen dalam model Cox dan Japelli (1993) adalah usia, tingkat pendidikan, pekerjaan, pendapatan daerah (area income), status pekerjaan, dan status tempat tinggal (urban/rural status). Hasilnya, probabilitas untuk menjadi tidak terkendala kredit meningkat seiring dengan meningkatnya usia dan berhubungan positif dengan pendapatan permanen juga kekayaan bersih.
Magri (2002) dalam Hadad et al. (2004) menggunakan data Survei Kekayaan dan Pendapatan di Italia, meneliti mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi partisipasi rumah tangga di pasar kredit dan mencoba untuk memisahkan pengaruh permintaan dan penawaran kredit model ekonometrikanya, Magri menggolongkan usia, kekayaan bersih, kapasitas pendapatan (earning capacity), pendidikan, dan tingkat suku bunga sebagai variabel-variabel yang dapat mempengaruhi permintaan maupun penawaran kredit konsumsi di Italia. Hasil penelitian Magri menunjukkan bahwa permintaan kredit oleh rumah tangga di Italia meningkat seiring dengan meningkatnya usia. Disposable income juga memiliki pengaruh positif terhadap permintaan maupun penawaran kredit. Namun, variabel net wealth atau kekayaan bersih tidak begitu signifikan dalam menjelaskan permintaan terhadap kredit. Faktor lainnya yang penting dalam menjelaskan permintaan dan penawaran kredit adalah pendidikan yang dianggap sebagai variabel proxy pendapatan di masa yang akan datang, yang berhubungan positif. Variabel-variabel disajikan dalam fungsi linear yang terdiri dari tiga persamaan, dengan model empiris yang digunakan adalah three-equation generalized Tobit scheme. Penelitian lain yang dilakukan oleh Cox dan Japelli tahun 1993, Duca dan Rosental tahun 1993, Crook tahun 2001, Barnes dan Young tahun 2003 dan Magri tahun 2002 dengan menganalisis tingkat mikro yang sama yaitu rumah tangga menggunkan variabel yang kurang lebih sama. Mengenai permintaan kredit konsumsi rumah tangga, penelitian yang telah dilakukan banyak menggunakan salah satu dari dua metodologi ekonometrika (Crook, 2003). Pada salah satu metodologi untuk persamaan permintaan di
estimasi setelah dua persamaan seleksi estimasi. Tingkat permintaan rumah tangga diobservasi, jika permintaan rumah tangga itu positif dan tidak menghadapi kendala kredit. Seseorang terkendala kredit bila terjadi ekses permintaan kredit, dimana permintaan untuk kredit (D*) melebihi jumlah yang dipinjamkan oleh kreditur (S*) (Cox dan Japelli, 1993). Model umum yang digunakan : D* = X0 β0 + ε0
(8)
Dimana ε0 adalah komponen acak (random component). D* diobservasi hanya jika permintaan untuk kredit adalah positif dan rumah tangga tidak terkendala kredit. Hayashi (1982) menggunakan data cross section untuk menghitung data dari Survey of Financial Characteristic of Consumer yang dibuat oleh Board of Governers of the Federal Reserve System. Data yang digunakan adalah tabungan kontraktural yang disepakati dan kredit rumah (hipotik), pendapatan disposibel, total nilai pasar keuangan dan aset fisik, tingkat tabungan, ukuran konsumsi (pendapatan disposibel-tabungan), jumlah net-liquid asset, nilai pasar rumah, threshold value, umur kepala keluarga, dan jumlah anggota keluarga. Hayashi memperlihatkan efek kendala kredit pada pengeluaran konsumsi menggunakan data cross section. Persamaan reduced form menggunakan model tobit untuk konsumsi diestimasi pada rumah tangga dengan tingkat tabungan yang tinggi. Rumah tangga dengan tingkat tabungan yang tinggi tidak terkendala kredit dan rumah tangga dengan tingkat tabungan rendah tidak bisa mengkonsumsi sebanyak yang diinginkan karena kendala pinjaman.
Perbedaan penelitian ini dengan penelitian terdahulu adalah penelitian ini memfokuskan penelitian pada kredit mobil melalui lembaga pembiyaan bank ataupun non-bank, dengan menggunakan data yang dikumpulkan lewat kuesioner. Variabel bebas yang digunakan, terdapat dalam kuesioner merujuk pada penelitian-penelitian terdahulu, namun tidak memasukkan variabel yang mewakili karakteristik perbankan. Perbedaan lain, penelitian ini mengetahui faktor-faktor permintaan kredit mobil dari rumah tangga, baik yang disalurkan oleh lembaga pembiayaan bank ataupun non-bank. Penelitian ini menggunakan data primer yang diperoleh langsung melalui penyebaran kuesioner.
2.5 Kerangka Pemikiran Rumah tangga dengan karakteristik dapat mempengaruhi permintaan kredit mobil, dimana pembelian mobil yang didominasi oleh pembelian secara kredit. Penelitian ini menggunakan data primer untuk melihat pengaruh karakteristik rumah tangga tersebut. Pengumpulan data melalui kuesioner, pengambilan contoh secara nonprobability sampling yaitu dengan teknik pengambilan contoh quota sampling. Sebelumnya akan dilihat karakteristik rumah tangga tersebut dengan analisis deskriptif, kemudian diteliti pengaruhnya terhadap pilihan konsumen terhadap penggunaan jasa kedua jenis lembaga pembiayaan. Dengan diketahuinya karakterik tersebut, akan membuat suatu mekanisme penyaluran kredit yang prudent. Hal tersebut dapat mencegah adanya asymetric information rumah tangga dan nonperforming loan, agar perekonomian tidak terganggu. Kerangka pemikiran penelitian ini digambarkan pada Gambar 2.3
Perkembangan tingkat konsumsi masyarakat
Peningkatan jumlah kredit konsumsi masyarakat terhadap mobil
Persaingan Lembaga Pembiayaan penyedia jasa kredit mobil
-
-
LEMBAGA PEMBIAYAAN BANK Bunga lebih rendah DP lebih tinggi Persyaratan relatif lebih sulit Proses relatif lambat Pemilihan penggunaan asuransi relatif lebih banyak Ruang lingkup bisnis luas
-
-
LEMBAGA PEMBIAYAAN NON-BANK Bunga lebih tinggi DP lebih rendah Persyaratan relatif mudah Proses relatif cepat Pemilihan penggunaan asuransi relatif sedikit Ruang lingkup bisnis spesifik
Pengumpulan Data Penyebaran Kuisioner
Pengambilan contoh NonProbability Sampling Quota Sampling
Karakteristik rumah tangga mempengaruhi pemilihan jasa Lembaga Pembiayaan
Gambar 2.3. Kerangka Pemikiran
Analisis Deskriptif
Model Logit
Estimasi maximum likelihood Minitab 13.0 dan SPSS 13.0
2.6 Hipotesis Penelitian Berdasarkan teori, konsep dan penelitian yang terdahulu diperoleh kesimpulan sementara untuk sebagai berikut : 1.
Semakin bertambahnya usia akan meningkatkan peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan jenis non-bank.
2.
Semakin meningkatnya pendapatan akan meningkatkan peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan non-bank.
3.
Semakin meningkatnya tingkat konsumsi rutin rata-rata per bulan akan menurunkan peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan non-bank.
4.
Semakin meningkatnya tingkat tabungan rata-rata per bulan akan menurunkan peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan non-bank.
5.
Semakin meningkatnya tingkat konsumsi tidak rutin rata-rata per bulan akan meningkatkan peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan non-bank.
6.
Semakin
bertambahnya
lama
bekerja
akan
meningkatkan
peluang
penggunaan jasa lembaga pembiayaan non-bank. 7.
Semakin bertambahnya lama pendidikan akan meningkatkan peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan non-bank.
8.
Semakin bertambahnya jumlah anggota keluarga akan menurunkan peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan non-bank.
9.
Semakin bertambahnya jumlah anggota keluarga bekerja akan meningkatkan peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan non-bank.
10. Pekerjaan berpendapatan tetap akan meningkatkan peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan non-bank dibandingkan pekerjaan berpendapatan tidak tetap .
11. Seseorang berjenis kelamin laki-laki akan meningkatkan peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan non-bank dibandingkan berjenis kelamin perempuan. 12. Seseorang bertempat tinggal di Kota Bogor akan meningkatkan peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan non-bank dibandingkan bertempat tinggal di Kabupaten Bogor . 13. Seseorang berstatus menikah akan meningkatkan peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan non-bank dibandingkan berstatus tidak atau belum menikah.
III. METODE PENELITIAN
3.1 Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan untuk penelitian ini adalah data primer dan data sekunder. Data primer diperoleh dengan menggunakan kuesioner seperti yang terlampir pada Lampiran 1. Kuesioner yang digunakan dalam pengumpulan data adalah kuesioner yang memberikan kebebasan kepada responden untuk menjawab, dengan jawaban yang bisa pendek dan panjang. Kuesioner dibagikan langsung kepada 50 responden, yang terdiri dari 33 pengguna jasa lembaga pembiayaan jenis non-bank, 17 pengguna jasa lembaga pembiayaan jenis bank. Penyebaran kuesioner dilakukan pada bulan Maret 2008. Data sekunder diperoleh dari Bank Indonesia, Badan Pusat Statistik, dan Gabungan Industri Kendaraan Bermotor Indonesia (Gaikindo). Responden yang diteliti dibatasi dari usia, yaitu 24 hingga 57 tahun, dengan berbagai status pekerjaan. Responden ditanyakan seputar pembelian mobil, apakah melalui jasa lembaga pembiayaan jenis non-bank atau lembaga pembiayaan jenis bank. Kemudian responden akan diberikan pertanyaan lain yang mewakili karakteristik pendapatan (finansial) dan demografi di Kota Bogor dan Kabupaten Bogor untuk memperoleh data tingkat mikro yaitu rumah tangga.
3.2 Metode Pengambilan Contoh Metode
pengambilan
contoh
data
primer
untuk
penelitian
ini
menggunakan metode pengambilan contoh kuota (quota sampling) yang termasuk non probability sampling (non acak). Metode non probability sampling (non acak)
memiliki arti bahwa dalam metode ini responden akan berpeluang tidak sama untuk dijadikan sampel, sehingga hanya responden yang masuk kategori yang akan menjadi sampel dalam penelitian ini. Penelitian ini tidak menggunakan sampling frame dikarenakan tidak adanya informasi yang dapat diberikan dari lembaga pembiayaan manapun mengenai data konsumennya karena bersifat private. Sedangkan metode pengambilan contoh kuota (quota sampling) berarti penelitian ini mengklasifikasikan populasi berdasarkan kriteria-kriteria tertentu, menentukan proporsi masing-masing kelas, lalu menetapkan kuota untuk masingmasing interviewer. Dalam penelitian ini jumlah contoh yang diambil sebanyak 50 responden, yang terdiri dari 33 pengguna jasa lembaga pembiayaan jenis non-bank dan 17 pengguna jasa lembaga pembiayaan jenis bank. Dari hasil penyebaran kuesioner, responden pengguna jasa lembaga pembiayaan lebih banyak jumlahnya atau lebih representatif. Kuesioner digunakan untuk tanya jawab dengan responden. Responden ditemui di dealer-dealer yang menyediakan tempat pemeliharaan (service) mobil, ataupun tempat-tempat pencucian mobil. Hal tersebut menjadi pertimbangan karena responden memiliki waktu yang cukup luang untuk melakukan tanya jawab mengenai kuesioner. Penyebaran kuesioner tidak dapat dilakukan tempat-tempat lembaga pembiayaan karena tidak adanya perizinan. Setiap responden yang ditemui mewakili satu rumah tangga. Responden akan dibedakan dalam dua klasifikasi, rumah tangga yang menggunakan jasa lembaga pembiayaan jenis non-bank dan yang menggunakan jasa lembaga pembiayaan jenis bank.
3.3 Metode Estimasi dan Pengolahan Data Metode estimasi yang digunakan untuk data-data yang telah didapatkan dalam penelitian ini menggunakan metode analisis deskriptif dan model logistik. Analisis deskriptif yaitu untuk menganalisis karakteristik rumah tangga dan tabulasi silang (crosstabs) karakteristik tersebut dengan penggunaan lembaga pembiayaan yang menggunakan software SPSS 13.0. Dan untuk mengestimasi karakteristik rumah tangga terhadap peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan bank atau non-bank, digunakan analisis metode regresi logistik dengan menggunakan software Minitab 13.0 dan SPSS 13.0. Variabel yang diamati (variabel eksogen) atau variabel bebas (independent) dalam penelitian ini adalah karakteristik rumah tangga pengguna jasa lembaga pembiayaan yaitu variabel demografi seperti jenis kelamin, tempat tinggal, usia, status pernikahan, pendidikan terakhir, pekerjaan, lama bekerja, jumlah anggota keluarga, dan jumlah anggota keluarga yang bekerja. Variabel lain yang juga diamati adalah variabel finansial seperti total pendapatan, total konsumsi rutin, total tabungan, dan jumlah konsumsi tidak rutin. Sedangkan variabel yang diamati (variabel endogen) atau variabel tak bebas (dependent) adalah jenis lembaga pembiayaan, apakah menggunakan lembaga pembiayaan jenis non-bank ataukah lembaga pembiayaan jenis bank.
3.4 Model Penelitian Dalam penelitian ini proses regresi dilakukan dengan meregresikan variabel-variabel bebas (independent) yang merupakan karakteristik rumah tangga yang berpengaruh terhadap peluang pemilihan jasa lembaga pembiayaan (variabel
tak bebas/dependent). Variabel tak bebas (Y) atau variabel yang dipengaruhi adalah pilihan konsumen atau rumah tangga dalam menggunakan jasa lembaga pembiayaan, sedangkan variabel bebas (X) atau variabel yang mempengaruhi adalah karakteristik rumah tangga konsumen. Model regresi logistik ganda dalam penelitian ini adalah : 1 Yi (xi) = Pi (xi) = [ 1 + e –g( xi ) ]
(9)
dengan g(xi) atau logit dari model tersebut adalah : g(xi) = ln
Pi (xi) 1 - Pi (xi)
= β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5 + β6X6 + β7X7 + β8X8+β9X9 + β10DX10 + β11DX11 + β12DX12 + β13DX13
(10)
Adapun definisinya: β0
= Intersept
β1,... β14 = Parameter Y
=
1, Pengguna jasa lembaga pembiayaan non-bank 0, Pengguna jasa lembaga pembiayaan bank
X1
= Usia (Tahun)
X2
= Pendapatan (Rupiah per bulan)
X3
= Konsumsi Rutin Rata-Rata Per Bulan (Rupiah)
X4
= Tabungan Rata-Rata Per Bulan (Rupiah)
X5
= Konsumsi Tidak Rutin Rata-Rata Per Bulan (Rupiah)
X6
= Lama Bekerja (Tahun)
X7
= Pendidikan (Tahun), SD = 6 tahun, SMP = 9 tahun, SMA = 12 tahun, D3 = 15 tahun, S1 = 16 tahun, S2 = 18 tahun, dan S3 = 22 tahun.
X8
= Jumlah Anggota Keluarga (Orang)
X9
= Jumlah Anggota Keluarga Bekerja (Orang)
DX10
= Dummy Pekerjaan, 1, Pekerjaan Berpendapatan Tetap (PNS, TNI/Polri, BUMN, Swasta) 0,Pekerjaan Berpendapatan Tidak Tetap (Wirausaha/Pedagang, Profesional)
DX11
= Dummy Jenis Kelamin, 1, Laki-Laki 0, Perempuan
DX12
= Dummy Tempat Tinggal, 1, Tinggal di Kota Bogor 0, Tinggal di Kabupaten Bogor
DX13
= Dummy Status Pernikahan, 1, Belum Menikah 0, Menikah Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data individual
atau ungroup data (Gujarati, 2003), dengan menggunakan variabel-variabel yang dibutuhkan ke dalam regesi. Variabel bebasnya (independent) bersifat diskrit, sehingga variabel yang menggunakan skala nominal harus diubah menjadi design variable (variabel dummy/boneka). Variabel-variabel bebas (independent) yang digunakan dalam penelitian ini dapat digambarkan sebagai berikut : 1.
Usia, menggambarkan tingkat usia/umur responden yang terkait dengan pengguna jasa lembaga pembiayaan.
2.
Pendapatan rata-rata per bulan, menggambarkan pendapatan tiap individu responden yang menjadi anggaran untuk dikonsumsi dalam mencapai tingkat kepuasan tertinggi. Total pendapatan rata-rata per bulan merupakan perdapatan per bulannya yang didapat, diluar pendapatan sampingn atau pendapatan lainnya. Dan bagi rumah tangga yang memiliki pendapatan yang tidak tetap setiap bulannya diambil pendapatan terakhir yang diperoleh rumah tangga tersebut.
3.
Konsumsi rutin rata-rata per bulan, menggambarkan jumlah uang yang dihabiskan dari pendapatan untuk mencapai kepuasan rata-rata setiap bulannya. Konsumsi rutin rata-rata ini semakin besar maka rumah tangga semakin terkendala anggaran, sehingga jika rumah tangga ingin melakukan pembelian mobil maka akan menggunakan jalur kredit, dalam hal ini yaitu menggunakan jasa lembaga pembiayaan. Konsumsi rutin rata-rata ini merupakan konsumsi untuk kebutuhan rumah tangga diantaranya kebutuhan pangan, kebutuhan untuk anak, dan kebutuhan untuk membayar tagihantagihan rumah (listrik, air, dan telepon).
4.
Tabungan rata-rata per bulan, menggambarkan jumlah uang yang disisihkan dari pendapatan yang disimpan sebagai simpanan pribadi di rumah atau tabungan di bank. Tabungan merupakan bagian dari pendapatan yang dapat mengurangi pendapatan, tabungan juga dapat memperlihatkan pendapatan dan kekayaan di masa yang akan datang.
5.
Konsumsi tidak rutin rata-rata per bulan, sama halnya seperti konsumsi rutin rata-rata per bulan yaitu bagian yang menghabiskan pendapatan rumah tangga. Perbedaannya, konsumsi tidak rutin disini adalah konsumsi untuk kebutuhan lain diluar kebutuhan rutin rumah tangga, seperti pembayaran angsuran kredit, kebutuhan telepon seluler, kebutuhan investasi, dan kebutuhan tidak terduga lainnya yang akan memberikan kepuasan tertinggi bagi rumah tangga.
6.
Lama bekerja, merupakan jumlah tahun bekerja yang dijalani oleh rumah tangga pada pekerjaan saat mengajukan kredit. Lama bekerja ini diperlukan mengingat kebutuhan dan keberanian rumah tangga untuk mengajukan
pembelian mobil secara kredit, dimana rumah tangga yang baru menjalani pekerjaan selama satu tahun akan memilih jasa pembiayaan bank dengan tingkat bunga yang lebih rendah dibandingkan sudah bekerja selama sepuluh tahun. Hal tersebut terkait dengan stabilitas pendapatan tingkat kemapanan. 7.
Pendidikan, pendidikan merupakan jumlah tahun responden menjalankan pendidikan. Pendidikan dimulai dari SMP (Sekolah Menengah Pertama) hingga pendidikan dokter (strata tiga). Pendidikan menggambarkan tingkat kematangan dan kemapanan rumah tangga dalam pengambilan keputusan untuk menggunakan jasa salah satu jenis lembaga pembiayaan.
8.
Jumlah anggota keluarga, dapat menggambarkan banyaknya tanggungan suatu rumah tangga dengan tingkat pendapatan tertentu. Dengan semakin banyaknya anggota keluarga maka akan semakin memberatkan anggaran rumah tangga karena beban konsumsi akan bertambah.
9.
Jumlah anggota keluarga yang bekerja, dapat menggambarkan suatu rumah tangga memiliki sumber pendapatan lain. Sehingga semakin besar jumlah anggota keluarga bekerja semakin tidak terkendala anggaran. Sedangkan variabel dummy dalam penelitian ini sebagai berikut :
1.
Dummy pekerjaan, menggambarkan pada golongan pekerjaan mana yang mempengaruhi peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan. Variabel dummy di sini membedakan dua jenis golongan pekerjaan, golongan pekerjaan dengan pendapatan tetap per bulan yaitu Pegawai Negeri Sipil (PNS), Tentara Nasional indonesia/ Polisi Republik Indonesia (TNI/Polri). Pegawai BUMN, dan Pegawai Swasta. Golongan ini memiliki nilai satu (1) untuk dummy pekerjaan. Golongan pekerjaan yang lain adalah golongan
pekerjaan dengan pendapatan tidak tetap per bulannya sehingga diambil nilai rata-ratanya, yaitu pekerjaan wirausaha/pedagang, profesional. Golongan kedua ini memiliki nilai nol (0) untuk dummy pekerjaan. 2.
Dummy jenis kelamin, menggambarkan peluang yang diberikan oleh laki-laki dan perempuan dalam peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan. Lakilaki memiliki nilai satu (1) dan perempuan memiliki nilai nol (0).
3.
Dummy tempat tinggal, menggambarkan peluang yang diberikan oleh responden yang bertempat tinggal di Kota Bogor dan Kabupaten Bogor dalam peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan. Nilai satu (1) diberikan kepada rumah tangga yang tinggal di Kota Bogor, dan nilai nol (0) diberikan kepada rumah tangga yang tinggal di Kabupaten Bogor.
4.
Dummy status pernikahan, menggambarkan responden dengan status manakah yang berpengaruh terhadap peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan. Responden dengan status belum menikah diberikan nilai satu (1), sedangkan responden dengan status menikah diberikan nilai nol (0).
3.5 Pendugaan Parameter Model Model regresi logistik merupakan suatu tehnik analisis satistika yang digunakan untuk menganalisis data yang peubah responnya berupa data berskala biner (Juanda, 2007). Peubah atau variabel bebas dapat berupa data berskala kontinu maupun kategorik. Dan regresi logistik dilakukan melalui tahapan reduksi peubah atau variabel. Variabel bebas (independent) dalam penelitian ini berjumlah 13 dengan 4 variabel dummy yaitu pekerjaan, jenis kelamin, tempat tinggal, dan status
pernikahan. Sedangkan variabel tak bebas (dependent) memiliki 2 nilai yaitu satu (1) untuk lembaga pembiayaan jenis non-bank dan nol (0) untuk lembaga pembiayaan jenis bank. Dengan asumsi penduga parameter peubah bebas menyebar normal (Freeman, 1987), maka model regresi logistik dengan p buah peubah bebas peluangnya adalah sebagai berikut : P (Y=1 | X = xp) =
e (α+β1X1+...+βpXp) 1 - e (α+β1X1+...+βpXp)
(11)
Model regresi yang digunakan untuk mendapatkan koefisien regresi logistik pada penelitian ini adalah dengan metode kemungkinan maksimum (maximum likelihood). Fungsi kemungkinan yang ingin dimaksimumkan adalah dengan memaksimumkan probabilitas dari data yang telah diobservasi. Fungsi likelihood merupakan fungsi kepekatan peluang bersama yang diubah menjadi bentuk logaritma, dengan tujuan untuk mempermudah di dalam pendugaan parameternya. Sehingga dibuatlah fungsi likelihood (likelihood function). Fungsi ini memperlihatkan probabilitas dari data yang diamati sebagai fungsi dalam parameter tidak diketahui (Hosmer dan Lemeshow, 1989). Tujuan dalam maximum likelihood adalah untuk memaksimumkan likelihood function atau log likelihood function, yaitu untuk mendapatkan nilai parameter sedemikian rupa sehingga probabilitas untuk mendapatkan nilai Y maksimum.
3.6 Uji Taraf Nyata Parameter Untuk menguji apakah model logit tersebut secara keseluruhan dapat menjelaskan keputusan pilihan kualitatif (Y), maka digunakan analisis statistik uji G atau uji nisbah kemungkinan (Juanda, 2007). Hipotesis yang digunakan adalah : H0 = β1 = β2 = .............= βp = 0
H1 = minimal ada βi ≠ 0 (i=1, 2,...,p) Dan G = -2 ln (L0 – Lp) Hipotesis nol ditolak apabila G>χ2p,α L0 adalah nilai fungsi kemungkinan maksimum yang hanya mengandung konstanta. Sedangkan Lp adalah nilai fungsi kemungkinan dengan p buah peubah bebas. Statistik G mengikuti sebaran chi-square dengan derajat bebas p. Untuk menguji koefisien βi secara sendiri-sendiri, maka digunakan statistik uji Wald yaitu : Wi =
(12)
βi S [βi]
Dengan βi adalah penduga bagi koefisien βi dan S [βi] adalah dugaan galat baku bagi βi. Hipotesis nol tentang koefisien regresi sama dengan nol akan ditolak apabila |W| > Zα/2.
3.7 Interpretasi Koefisien dan Daya Ramal Prediksi Koefesien model logit dapat dinyatakan sebagai βi = g(x+1) – g(x). Parameter βi (slope) menyatakan perubahan dalam fungsi logit g(x) untuk perubahan satu unit peubah bebas X (variabel independent), dan disebut log odds. Log odds ini merupakan beda antara dua penduga yang dihitung pada dua nilai (misal x=a dan x=b) yang dinotasikan sebagai : Ln [ψ(a,b)] = g(x=a) - g(x=b) = βi (a-b)
(13)
Dan penduga rasio-odds adalah : Ψ = [π(1)/1-π(1)] / [π(0)/1-π(0)] Ln (ψ) = g(1) – g (0) Ln (ψ) = βi
(14)
Rasio odds ψ=1 dapat diartikan bahwa x=1 akan mempunyai peluang atau kecenderungan yang sama dengan x=0 untuk menghasilkan Y=1. Apabila 1<ψ<~ maka X=1 mempunyai peluang atau kecenderungan yang lebih besar daripada X=0 untuk menghasilkan Y=1. Untuk mendapatkan nilai ramalan atau nilai prediksi model dapat dilakukan dengan menggunakan hasil casewise list. Hasil daya ramal prediksi model, menggunakan kriteria pemotongan dengan nilai peluang 0,5. Karena variabel tak bebas Y dalam model logit mengambil nilai 0 dan 1, maka jika nilai prediksi lebih besar dari 0,5 dibulatkan menjadi satu, dan jika kurang dari 0,5 dibulatkan menjadi nol. Banyaknya kasus yang tidak terklasifikasi dengan tepat akan ditunjukan oleh output casewise list. Pengukuran konvensional menggunakan R-squared (R2), bukan sesuatu yang paling menjelaskan di model regresi dimana variabel tak bebasnya adalah dummy atau binary. Oleh karena itu selanjutnya digunakan pseudo R square, yaitu menggunakan nilai negelkerke R square. Jenis lainnya disebut count R2 (percentage correct). Count R2 = Jumlah prediksi yang tepat Jumlah total contoh
(15)
Jumlah prediksi yang tepat ditampilkan pada lampiran dari output casewise list SPSS 13.0 yang tidak memiliki tanda (**). Sedangkan jumlah total contoh merupakan jumlah responden yang mewakili rumah tangga.
3.8 Hipotesis Statistik Hipotesis statistik yang akan diuji dalam penelitian ini adalah :
1. H0 : β1 = 0 (umur tidak berpengaruh terhadap peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan non-bank) H1 : β1 > 0 (umur berpengaruh positif terhadap peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan non-bank) 2. H0 : β2 = 0 (pendapatan tidak berpengaruh terhadap peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan non-bank) H1 : β2 > 0 (pendapatan berpengaruh positif terhadap peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan non-bank) 3. H0 : β3 = 0 (konsumsi rutin rata-rata per bulan tidak berpengaruh terhadap peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan non-bank) H1 : β3 < 0 (konsumsi rutin rata-rata per bulan berpengaruh negatif terhadap peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan non-bank) 4. H0 : β4 = 0 (tabungan rata-rata per bulan tidak berpengaruh terhadap peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan non-bank) H1 : β4 < 0 (tabungan rata-rata per bulan berpengaruh negatif terhadap peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan non-bank) 5. H0 : β5 = 0 (konsumsi tidak rutin rata-rata per bulan tidak berpengaruh terhadap peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan nonbank) H1 : β5 > 0 (konsumsi tidak rutin rata-rata per bulan berpengaruh positif terhadap peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan nonbank) 6. H0 : β6 = 0 (lama bekerja tidak berpengaruh terhadap peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan non-bank) H1 : β6 < 0 (lama bekerja berpengaruh negatif terhadap peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan non-bank) 7. H0 : β7 = 0 (lama pendidikan tidak berpengaruh terhadap peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan non-bank) H1 : β7 > 0 (lama pendidikan berpengaruh positif terhadap peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan non-bank)
8. H0 : β8 = 0 (jumlah anggota keluarga tidak berpengaruh terhadap peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan non-bank) H1 : β8 < 0 (jumlah anggota keluarga berpengaruh negatif terhadap peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan non-bank) 9. H0 : β9 = 0 (jumlah anggota keluarga bekerja tidak berpengaruh terhadap peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan non-bank) H1 : β9 > 0 (jumlah anggota keluarga bekerja berpengaruh positif terhadap peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan non-bank) 10. H0 : β10 = 0 (pekerjaan berpendapatan tetap tidak berpengaruh terhadap peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan non-bank) H1 : β10 > 0 (pekerjaan berpendapatan tetap berpengaruh positif terhadap peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan non-bank) 11. H0 : β11 = 0 (jenis kelamin laki-laki tidak berpengaruh terhadap peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan non-bank) H1 : β11 > 0 (jenis kelamin laki-laki berpengaruh positif terhadap peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan non-bank) 12. H0 : β12 = 0 (bertempat tinggal di Kota Bogor tidak berpengaruh terhadap peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan non-bank) H1 : β12 > 0 (bertempat tinggal di Kota Bogor berpengaruh positif terhadap peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan non-bank) 13. H0 : β13 = 0 (status pernikahan menikah tidak berpengaruh terhadap peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan non-bank) H1 : β13 > 0 (status pernikahan menikah berpengaruh positif terhadap peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan non-bank) Menurut Juanda (2007), kriteria uji hipotesis adalah jika nilai probability > α, maka terima H0 (kesalahannya melebihi taraf nyata jika diterima H1). Sedangkan jika nilai probability < α, maka terima H1 (kesalahannya kurang dari taraf nyata jika diterima H1).
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1
Analisis Crosstabs Penggunaan Jasa Lembaga Pembiayaan Terhadap Karakteristik Rumah Tangga Penelitian mengenai penggunaan jasa lembaga pembiayaan menggunakan
contoh sebanyak 50 responden yang mewakili karakteristik rumah tangga pengguna kedua jenis lembaga pembiayaan dalam melakukan kredit mobil. Lingkup wilayah penelitian ini adalah Kota Bogor dengan persentase 78 persen atau 39 responden dan Kabupaten Bogor dengan persentase 22 persen atau 11 responden. Penentuan kuantitas ini berdasarkan jumlah kuesioner yang disebar. Hasil menunjukan pengguna jasa lembaga pembiayaan jenis non-bank lebih banyak dibandingkan jenis bank. Tabel 4.1
Deskripsi Nilai Terkecil (Minimum), Nilai Terbesar (Maximum), Rata-rata (Mean) dan Standar Deviasi (Std.Deviation) dari Karakteristik Rumah Tangga Responden Variables
N
Minimum
Maximum
Mean
Std. Deviation
Usia Pendapatan Konsumsi Rutin Rata-rata Per bulan Tabungan Rata-rata Per bulan Konsumsi Tidak Rutin Rata-rata Per bulan Lama Bekerja Pendidikan Jumlah Anggota Keluarga Jumlah Anggota Keluarga Bekerja Pekerjaan Jenis Kelamin Tempat Tinggal Status Pernikahan Valid N (listwise)
50 50 50 50
24,00 1000000,00 500000,00 0,00
57,00 40000000,00 25000000,00 12000000,00
36,94 7519000,00 3803800,00 1516800,00
7,52251 7016692,12431 4049367,87206 2033099,26276
50
0,00
10000000,00
1528360,00
1750015,27410
50 50 50 50 50 50 50 50 50
1,00 12,00 1,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00
30,00 22,00 6,00 4,00 1,00 1,00 1,00 1,00
11,92 16,00 3,02 1,50 0,86 0,92 0,78 0,22
7,01846 1,48461 1,36262 0,70711 0,35051 0,27405 0,41845 0,41845
Data primer diambil melalui tanya jawab dan pengisian kuesioner oleh responden (Lampiran 1). Responen dalam penelitian ini diasumsikan sebagai wakil dari rumah tangga. Sebelum turun lapang dilakukan pre-survey, dimana peneliti menyebarkan dua buah kuesioner kepada pemakai jasa lembaga
pembiayaan. Hal ini dilakukan untuk validitas kuesioner. Berdasarkan 50 sampel yang diambil terdapat 33 rumah tangga pengguna jasa lembaga pembiayaan nonbank (66 persen) dan 17 rumah tangga pengguna jasa lembaga pembiayaan bank (34 persen). Dalam penelitian ini, analisis crosstabs (distribusi silang) dilakukan untuk menampilkan hubungan tabulasi silang antara karakteristik rumah tangga dengan jenis lembaga pembiayaan yang digunakan. Dari hasil keluaran case procesing summary SPSS 13.0 menunjukan bahwa seluruh 50 data diproses (tidak ada data yang hilang atau missing). Lampiran 3 menampilkan ketepatan keseluruhan data yang telah diproses dengan tingkat ketepatan (valid) sebesar 100 persen. Tabel 4.2 Jenis Lembaga Pembiayaan
Distribusi Silang Jenis Lembaga Pembiayaan dan Umur
21-30 tahun n % Bank 2 11,8 Non-bank 10 30,3 Total 12 24 χ2 hitung = 4,694 ; Nilai p = 0,196
Umur 31-40 tahun 41-50 tahun n % n % 10 58,8 5 29,4 15 45,5 5 15,2 25 50 10 20
Total 51-60 tahun n % 0 0 3 9,1 3 6
n 17 33 50
% 100 100 100
Rumah tangga pengguna kedua jenis jasa lembaga pembiayaan memiliki rata-rata umur sebesar 36,94 (≈ 37) tahun (Tabel 4.1), dengan sebaran yang cukup bervariasi (Tabel 4.2). Rumah tangga pengguna jasa lembaga pembiayaan nonbank yang diwakili responden berumur 31 hingga 40 tahun berjumlah 15 rumah tangga dari 33 rumah tangga. Dengan responden yang mewakili rumah tangga berjenis kelamin laki-laki sebanyak 31 orang dan perempuan sebanyak 2 orang untuk pengguna jenis lembaga pembiayaan non-bank (Lampiran 6).
Tabel 4.3 Jenis Lembaga Pembiayaan
Distribusi Silang Jenis Lembaga Pembiayaan dan Pendapatan Ratarata Perbulan Pendapatan Rata-rata Perbulan
Rp2.500.000Rp5.000.000
n % n Bank 2 11,8 6 Non-bank 4 12,1 16 Total 6 12 22 2 χ hitung = 5,797 ; Nilai p = 0,215
% 35,3 48,5 22
Rp5.000.001Rp7.500.000
n
% 4 4 8
23,5 12,1 16
Total
Rp7.500.001Rp10.000.000
n
% 0 5 5
0 15,2 10
>Rp10.000.000
n
% 5 4 9
29,4 12,1 18
n 17 33 50
% 100 100 100
Pendapatan rata-rata perbulan responden yang mewakili rumah tangga digambarkan pada Tabel 4.3. Kuantitas terbanyak pengguna jasa lembaga pembiayaan jenis non-bank rata-rata rumah tangga memiliki pendapatan perbulan sebesar Rp 2.500.000 hingga Rp 5.000.000 dengan jumlah 16 rumah tangga. Sedangkan kuantitas terbanyak pengguna jasa lembaga pembiayaan jenis bank dengan jumlah 6 rumah tangga dari 17 rumah tangga rata-rata memiliki pendapatan perbulan antara Rp 2.500.000 hingga Rp 5.000.000. Hal ini menunjukan sebagian besar rumah tangga memilih untuk melakukan kredit, dengan kemungkinan dapat meringankan pengeluaran perbulannya. Nilai rata-rata pendapatan rata-rata perbulan seluruh rumah tangga yaitu sebesar Rp 7.519.000 (Tabel 4.1). Tabel 4.4 Jenis Lembaga Pembiayaan
Distribusi Silang Jenis Lembaga Pembiayaan dan Konsumsi Rutin Rata-rata Perbulan Konsumsi Rutin Rata-rata Perbulan
n
Rp1.000.000Rp2.000.000
% n Bank 2 11,8 1 Non-bank 3 9,1 11 Total 5 10 12 2 χ hitung = 7,782 ; Nilai p = 0,100
% 5,9 33,3 24
Rp2.000.001Rp3.000.000
n 7 7 14
% 41,2 21,2 28
Rp3.000.001Rp4.000.000
n 1 6 7
% 5,9 18,2 14
Total >Rp4.000.000
n 6 6 12
% 35,3 18,2 24
n 17 33 50
% 100 100 100
Tabel 4.4 menampilkan pengeluaran seluruh responden berupa konsumsi rutin rata-rata perbulan. Dari 50 responden yang mewakili rumah tangga
pengguna jasa kedua jenis lembaga pembiayaan jumlah terbanyak dengan jumlah 14 rumah tangga konsumsi rutin rata-rata perbulan berkisar antara Rp 2.000.000. Sedangkan bagi pengguna jasa lembaga pembiayaan non-bank jumlah terbanyak adalah rumah tangga dengan konsumsi rutin Rp 1.000.000 hingga Rp 2.000.000. Tabel 4.5 Jenis Lembaga Pembiayaan
Distribusi Silang Jenis Lembaga Pembiayaan dan Tabungan Ratarata Perbulan Tabungan Rata-rata Perbulan
Rp500.000Rp1.500.000
n % n Bank 2 11,8 12 Non-bank 13 39,4 10 Total 15 30 22 2 χ hitung = 8,907 ; Nilai p = 0,063
% 70,6 30,3 44
Rp1.500.001Rp2.500.000
n 1 5 5
% 5,9 15,2 10
Total
Rp2.500.001Rp3.500.000
n
% 0 2 2
>Rp3.500.000
n
0 6,1 4
2 3 5
% 11,8 9,1 10
n 17 33 50
% 100 100 100
Tidak seluruh responden yang mewakili rumah tangga menyisihkan sebagian pendapatannya untuk memiliki tabungan perbulannya. Untuk pengguna jasa lembaga pembiayaan bank, dari 17 rumah tangga sebanyak 12 rumah tangga memiliki tabungan rata-rata perbulan sebesar Rp 500.000 hingga Rp 1.500.000. Sedangkan untuk pengguna jasa lembaga pembiayaan non-bank, dari 33 rumah tangga ada 13 rumah tangga memiliki tabungan rata-rata perbulan hanya sebesar kurang dari Rp 500.000. Hal ini menunjukan sebagian besar pendapatan rumah tangga yang menggunakan jasa lembaga pembiayaan sebagian besar terkonsumsi oleh pengeluaran-pengeluaran rumah tangga. Tabel 4.6 Jenis Lembaga Pembiayaan
Distribusi Silang Jenis Lembaga Pembiayaan dan Konsumsi Tidak Rutin Rata-rata Perbulan Konsumsi Tidak Rutin Rata-rata Perbulan
Rp800.000Rp1.500.000
n % n Bank 3 17,6 7 Non-bank 17 51,5 6 Total 20 40 13 χ2 hitung = 8,946 ; Nilai p = 0,062
% 41,2 18,2 26
Rp1.500.001Rp2.300.000
n 3 8 11
% 17,6 24,2 22
Rp2.300.001Rp3.000.000
n 1 1 2
% 5,9 3 4
Total >Rp3.000.000
n 3 1 4
% 17,6 3 8
n 17 33 50
% 100 100 100
Rata-rata konsumsi rutin 50 rumah tangga per bulannya adalah Rp 3.803.800, sedangkan untuk konsumsi tidak rutin perbulannya mempunyai nilai rata-rata sebesar Rp 1.516.800 (Tabel 4.1). Dengan jumlah terbanyak untuk konsumsi tidak rutin bagi pengguna jasa lembaga pembiayaan non-bank berada pada rumah tangga dengan besar kurang dari Rp 800.000 sebanyak 17 rumah tangga dari 33 rumah tangga, dan untuk pengguna jasa lembaga pembiayaan bank berada pada rumah tangga dengan besar konsumsi tidak rutin Rp 800.000 hingga Rp 1.500.000 sebanyak 7 rumah tangga dari 17 rumah tangga. Tabel 4.7
Distribusi Silang Jenis Lembaga Pembiayaan dan Pendidikan
Jenis Lembaga Pembiayaan
Pendidikan SMA
D3
n % n Bank 0 0 3 Non -bank 3 9,1 1 Total 3 6 4 χ2 hitung = 6,423 ; Nilai p = 0,170
Total
S1
% 17,6 3 8
n 13 22 35
S2
% 76,5 66,7 70
n 1 6 7
S3
% 5,9 18,2 14
n
% 0 1 1
0 3 2
n 17 33 50
% 100 100 100
Sebagian besar responden yang mewakili rumah tangga baik pengguna lembaga pembiayaan bank maupun non-bank berpendidikan Strata Satu (S1). Dengan komposisi 13 rumah tangga dari 17 rumah tangga pengguna jasa lembaga pembiayaan bank dan 22 rumah tangga dari 33 rumah tangga pengguna jasa lembaga pembiayaan non-bank (Tabel 4.7). Tabel 4.8 Jenis Lembaga Pembiayaan
Distribusi Silang Jenis Lembaga Pembiayaan dan Pekerjaan Pekerjaan PNS dan TNI/Polri
Pegawai Swasta
n % n Bank 0 0 8 Non-bank 6 18,2 15 Total 6 12 23 2 χ hitung = 7,906 ; Nilai p = 0,095
% 47,1 45,5 46
BUMN
n 8 6 14
% 47,1 18,2 28
Wirausaha/ Pedagang
n 1 4 5
% 5,9 12,1 10
Total Profesional
n
% 0 2 2
0 6,1 4
n 17 33 50
% 100 100 100
Mata pencaharian responden sangat beragam. Responden yang mewakili rumah tangga pengguna jasa lembaga pembiayaan bank, dengan jumlah sama
yaitu masing-masing 8 rumah tangga untuk pekerjaan pegawai swasta dan pegawai BUMN. Sedangkan bagi rumah tangga pengguna jasa lembaga pembiayaan non-bank jumlah terbanyak yaitu 15 rumah tangga yaitu rumah tangga dengan wakil responden berpekerjaan sebagai pegawai swasta (Tabel 4.8). Domisili sebagian besar responden adalah berada di Kota Bogor dengan jumlah 15 rumah tangga pengguna jasa lembaga pembiayaan bank dan 24 rumah tangga pengguna jasa lembaga pembiayaan non-bank (Lampiran 7). Lama bekerja responden sangat bervariasi baik untuk pengguna jasa lembaga pembiayaan bank maupun non-bank. Dengan jumlah 10 dari 17 rumah tangga, pengguna jasa lembaga pembiayaan bank memiliki lama bekerja antara 13 hingga 18 tahun, sedangkan 13 dari 33 rumah tangga pengguna jasa lembaga pembiayaan non-bank memiliki lama bekerja antara 7 hingga 12 tahun (Tabel 4.9). Tabel 4.9 Jenis Lembaga Pembiayaan
Distribusi Silang Jenis Lembaga Pembiayaan dan Lama Bekerja Total
Lama Bekerja 0-6 tahun
n
7-12 tahun
% n % Bank 1 5,9 5 29,4 Non-bank 11 33,3 13 39,4 Total 12 24 18 36 2 χ hitung = 14,119 ; Nilai p = 0,007
13-18 tahun
n 10 4 14
% 58,8 12,1 28
19-24 tahun
n 1 2 3
% 5,9 6,1 6
25-30 tahun
n
% 0 3 3
0 9,1 6
n 17 33 50
% 100 100 100
Lima belas dari 17 rumah tangga pengguna jasa lembaga pembiayaan bank telah berstatus menikah, dan 24 dari 33 rumah tangga pengguna jasa lembaga pembiayaan non-bank telah berstatus menikah pula (Lampiran 8). Hal ini dapat terlihat pada Tabel 4.10 yang menampilkan hubungan silang jenis lembaga pembiayaan dengan jumlah anggota keluarga rumah tangga. Dengan jumlah 11 rumah tangga atau dengan persentase terbesar dari seluruh pengguna jasa lembaga pembiayaan bank yang berjumlah 17 responden, rumah tangga memiliki 3 hingga 4 orang anggota keluarga. sedangkan untuk pengguna jasa lembaga pembiayaan
non-bank jumlah terbanyak yaitu sebanyak 16 rumah tangga hanya memiliki 1 hingga 2 orang. Hal ini menunjukan sebagian besar pengguna jasa lembaga pembiayaan non-bank memiliki beban tanggungan lebih kecil dibandingkan pengguna jasa lembaga pembiayaan bank. Tabel 4.10 Jenis Lembaga Pembiayaan
Distribusi Silang Jenis Lembaga Pembiayaan dan Jumlah Anggota Keluarga Jumlah Anggota Keluarga
1-2 orang n % Bank 2 11,8 Non-bank 16 48,5 Total 18 36 2 χ hitung = 6,987 ; Nilai p = 0,030
3-4 orang n % 11 64,7 14 42,4 25 50
Total 5-6 orang n % 4 23,5 3 9,1 7 14
n 17 33 50
% 100 100 100
Dari 50 rumah tangga yang diteliti sebagian besar rumah tangga hanya memiliki 1 orang anggota keluarga yang bekerja dengan masing-masing jumlah 12 rumah tangga dan 18 rumah tangga untuk pengguna jasa lembaga pembiayaan bank dan non-bank (Lampiran 5).
4.2 Karakteristik Rumah Tangga yang Mempengaruhi Peluang Penggunaan Jasa Lembaga Pembiayaan Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah model logit. Model ini bersifat binary dan dalam penelitian ini model logit digunakan untuk menganalisis peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan berdasarkan pengaruh karakteristik rumah tangga. Variabel tidak bebas yang digunakan memiliki dua nilai yaitu nilai satu (1) untuk jenis lembaga pembiayaan jenis non-bank dan nilai nol (0) untuk jenis lembaga pembiayaan jenis bank. Variabel bebasnya merupakan faktor-faktor yang mempengaruhi peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan yang terdiri dari karakteristik rumah tangga pengguna jasa lembaga pembiayaan. Karakteristik
rumah tangga ini terdiri sembilan variabel bersifat diskrit dan empat variabel boneka (dummy). Variabel tersebut terdiri dari umur (X1), pendapatan (X2), konsumsi rutin rata-rata (X3), tabungan rata-rata (X4), konsumsi tidak rutin ratarata (X5), lama bekerja (X6), pendidikan (X7), jumlah anggota keluarga (X8), jumlah anggota keluarga bekerja (X9), dummy pekerjaan (DX10), dummy jenis kelamin (DX11), dummy tempat tinggal (DX12), dan dummy status pernikahan (DX13). Tabel 4.11
Hasil Estimasi Model Logit Pertama Minitab 13.0
Variabel
Umur Pendapatan KonsumsiRutin Tabungan KonsumsiTdkRutin LamaBekerja Pendidikan JmlhAnggKel JmlhAnggKelBkrja Pekerjaan JnsKelamin TmptTinggal StatusPernikahan Log-Likelihood G (Chi Square) P-value (Probability) Count R-squared
Coef.
Prob.
0,6977 6,0672E-07 -7,432E-07 3,3472E-08 -1,106E-06 -0,7516 -0,5699 -2,0307 2,619 -3,005 4,461 -0,772 -3,564
-16,282 31,539 0,003 88,0
0,046* 0,389 0,334 0,968 0,208 0,028* 0,274 0,025* 0,129 0,454 0,104 0,569 0,161
Odds Ratio 2,01 1,00 1,00 1,00 1,00 0,47 0,57 0,13 13,72 0,05 86,55 0,46 0,03
Concordant Discordant Ties Total
Confidence Interval(CI) α = 5% Lower Upper 1,01 3,99 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,24 0,92 0,20 1,57 0,02 0,77 0,47 402,41 0,00 129,99 0,40 18861,31 0,03 6,60 0,00 4,13
91,8% 8,0% 0,2% 100,0%
Ket : *signifikan pada α = 10 %
Untuk dapat menentukan variabel-variabel yang mempengaruhi peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan maka dilakukan regresi dengan menggunakan software Minitab 13.0 dan SPSS 13.0. Untuk mendapatkan model yang terbaik, maka dilakukan tahap-tahap reduksi. Proses reduksi ini dilakukan dengan menghilangkan satu per satu variabel yang paling tidak berpengaruh nyata atau tidak signifikan pada tingkat kepercayaan. Untuk dapat menentukan
pengaruh nyata variabel, cara yang dilakukan yaitu dengan membandingkan nilai probability yang telah dihasilkan output Minitab 13.0 dengan taraf nyata (α). Tingkat kepercayaan yang digunakan dalam penelitian ini adalah 90 persen sehingga taraf nyatanya adalah 10 persen (α = 10%). Variabel dapat dikatakan signifikan apabila nilai probability lebih kecil dari taraf nyata. Pada estimasi awal diperoleh dengan memasukan seluruh variabel yang berjumlah 13 yaitu 9 variabel bersifat diskrit dan 4 variabel boneka (dummy). Pada estimasi awal ini terdapat 3 variabel yang berpengaruh nyata pada taraf nyata 10 persen. Hal ini berarti terdapat 3 variabel dari 13 variabel yang memiliki nilai probability lebih kecil dari taraf nyata 10 persen yaitu variabel X1, X6 dan X8. Sehingga karakteristik yang berpengaruh nyata pada model logit pertama antara lain umur, lama bekerja dan jumlah anggota keluarga (Tabel 4.11). Tabel 4.12 Variabel
Proses Reduksi Model Logit Minitab 13.0 (Berdasarkan Nilai Probability) Ke-1
Ke-2
Umur 0,046* 0,043* Pendapatan 0,389 0,155 KonsumsiRutin 0,334 0,233 Tabungan 0,968 KonsumsiTdkRutin 0,208 0,115 LamaBekerja 0,028* 0,028* Pendidikan 0,274 0,272 JmlhAnggKel 0,025* 0,020* JmlhAnggKelBkrja 0,129 0,101 Pekerjaan 0,454 0,455 JnsKelamin 0,104 0,102 TmptTinggal 0,569 0,563 StatusPernikahan 0,161 0,155 Ket : *signifikan pada α = 10 %
Ke-3
Tahap Ke-4 Ke-5
Ke-6
Ke-7
0,048* 0,196 0,260
0,056* 0,122 0,233
0,096* 0,093* 0,223
0,202 0,239
0,112 0,510
Ke-8
0,118
0,130 0,027* 0,328 0,018* 0,064* 0,435 0,082*
0,159 0,031* 0,269 0,010* 0,018*
0,111 0,046*
0,294 0,077*
0,052*
0,063*
0,008* 0,012*
0,007* 0,012*
0,009* 0,008*
0,009* 0,007*
0,041*
0,052*
0,078*
0,042*
0,032*
0,128
0,105
0,058*
0,067*
0,082*
0,096*
Pada estimasi model logit pertama ini didapatkan nilai statistik uji G (Chi Square) sebesar 31,539. Nilai p-value (probability) 0,003 signifikan atau lebih kecil dari taraf nyata 10 persen. Sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi logistik pertama ini secara keseluruhan dapat menjelaskan atau memprediksi
peluang rumah tangga dalam menggunakan jasa lembaga pembiayaan jenis nonbank (Y=1). Selanjutnya untuk mendapatkan model terbaik, dilakukan reduksi variabel yang tidak signifikan berdasarkan nilai probability yang paling besar sesuai dengan
metode
kemungkinan.
Tabel
4.12
memperlihatkan
tahap-tahap
pereduksian variabel melalui tujuh tahap dan pada tahap akhir diperoleh model terbaik. Variabel yang direduksi pada tahap pertama adalah variabel tabungan rata-rata (X4), tahap kedua adalah dummy tempat tinggal (DX12), tahap ketiga adalah dummy pekerjaan (DX10), tahap keempat adalah pendidikan (X7), tahap kelima adalah konsumsi rutin rata-rata (X3), tahap keenam adalah konsumsi tidak rutin rata-rata (X5), dan variabel yang direduksi pada tahap terakhir adalah pendapatan (X2). Tabel 4.13
Hasil Estimasi Model Logit Terakhir Minitab 13.0 (Model Terbaik)
Variabel
Coef.
Prob.
Umur LamaBekerja JmlhAnggKel JmlhAnggKelBkrja JnsKelamin StatusPernikahan Konstanta Log-Likelihood
0,6977 -0,7516 -2,0307 2,619 4,461 -3,564 -7,205
0,118 0,063* 0,009* 0,007* 0,032* 0,096* 0,171
G (Chi Square) P-value (Probability) Count R-squared Ket : *signifikan pada α = 10 %
Odds Ratio 1,37 0,61 0,16 34,64 98,08 0,02
CI (α=5%) Lower Upper 0,92 2,03 0,36 1,03 0,04 0,63 2,62 458,29 1,48 6510,72 0,00 2,04
-19,317
Concordant
25,470
Discordant
0,000279 86,0
Ties Total
CI (α=10%) Lower Upper 0,98 1,90 0,39 0,95 0,05 0,51 3,97 302,94 2,90 3317,96 3,45x10-4 0,95 89,1% 10,7% 0,2% 100,0%
Tahap kedelapan menghasilkan model terbaik dimana terdapat lima dari enam variabel signifikan pada taraf 10 persen berdasarkan nilai probability (Tabel 4.12). Variabel yang tidak signifikan atau tidak berpengaruh nyata adalah variabel umur, namun apabila variabel umur ini direduksi maka akan membuat satu variabel yang semula signifikan menjadi tidak signifikan. Variabel bebas ini
adalah variabel status pernikahan. Hal ini mengindikasikan adanya korelasi yang kuat antara variabel umur dengan variabel status pernikahan. Semakin bertambahnya umur seseorang relatif semakin berpeluang memiliki status pernah atau pernah menikah. Dari Tabel 4.13 terlihat bahwa statistik uji G (chi square) pada model terbaik ini memiliki nilai lebih besar dari pada nilai chi square tabel dan tingkat signifikansi dibawah taraf nyata, sehingga dapat disimpulkan paling sedikit terdapat satu koefisien parameter tidak sama dengan nol atau nyata mempengaruhi peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan jenis non-bank. Model terbaik ini memiliki nilai log-likelihood sebesar -19,317. Nilai tersebut cukup besar sehingga dapat disimpulkan secara bersama-sama koefisen signifikan secara statistik, sehingga persamaan dapat memasukan semua variabel bebas. Nilai concordant sebesar 89,1 persen memberikan kesimpulan bahwa 89,1 persen pengamatan dengan kategori rumah tangga pengguna jasa lembaga pembiayaan non-bank (Y=1) mempunyai peluang lebih besar pada kategori rumah tangga pengguna jasa lembaga pembiayaan bank (Y=0). Sedangkan nilai discordant sebesar 10,7 persen, dapat disimpulkan bahwa 10,7 persen pengamatan dengan kategori rumah tangga pengguna jasa lembaga pembiayaan bank (Y=0) mempunyai peluang lebih besar pada kategori rumah tangga pengguna jasa lembaga pembiayaan non-bank (Y=1). Nilai ties merupakan persentase pengamatan dengan peluang pada kategori rumah tangga pengguna jasa lembaga pembiayaan non-bank sama dengan peluang pada kategori rumah tangga pengguna jasa lembaga pembiayaan bank. Ukuran ringkas asosiasi yaitu Somer’s D, Goodman-Kruska Gamma dan Kendall’s Tau-a
model terakhir ini yaitu memiliki nilai berturut-turut 0,78 ; 0,79 ; 0,36. Ketiga nilai tersebut memiliki nilai yang mendekati nilai 1, maka dapat disimpulkan model ini memiliki daya prediksi yang baik (Lampiran 16). Count R-squared sebesar 86,0 dihasilkan oleh output Classification Table SPSS 13.0, hal ini menggambarkan bahwa 86 persen pengamatan aktual (Y=0 atau Y=1) diprediksi benar, dengan komposisi 76,5 persen pengamatan aktual (Y=0) diprediksi benar dan 90,9 persen pengamatan aktual (Y=1) diprediksi benar (Lampiran 17). Tabel 4.13 merupakan output estimasi model logit keenam atau hasil reduksi terakhir dimana terdapat lima variabel bebas yang signifikan. Dan karakteristik rumah tangga yang menjadi variabel bebas dan berpengaruh nyata terhadap peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan jenis non-bank yaitu lama bekerja, jumlah anggota keluarga, jumlah anggota keluarga bekerja, dummy jenis kelamin dan dummy status pernikahan. Seluruh variabel dalam model ini berpengaruh nyata terhadap peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan jenis non-bank. Seperti yang dapat dilihat pada tabel 4.13 dimana variabel yang diberi tanda (*) masing-masing variabel memiliki nilai probability kurang dari 0,10. Untuk melihat apakah koefisien dari masing-masing variabel cukup berperan dalam peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan jenis non-bank dapat dilihat dari uji Wald. Hasil output SPSS 13.0 untuk model terakhir ini menunjukan bahwa varibel-variabel tersebut memiliki nilai Wald yang lebih besar dari nilai Zα/2 = 1,645, sehingga dapat disimpulkan tolak H0 yang berarti koefisien tersebut tidak sama dengan nol atau memiliki nilai yang dapat mempengaruhi variabel tidak bebasnya (Lampiran 18).
Karakteristik rumah tangga umur tidak berpengaruh nyata terhadap peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan jenis non-bank pada taraf α=10 persen. Dengan nilai probability sebesar 0,118 pada karakteristik umur lebih kecil daripada taraf nyata (α) 10 persen sehingga dapat disimpulkan terima H0, artinya umur tidak berpengaruh terhadap peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan non-bank. Nilai koefisien dari karakteristik rumah tangga ini sebesar 0,6977. Walaupun karakteristik umur tidak berpengaruh nyata namun ada kecenderungan semakin bertambah umur seseorang maka peluang menggunakan jasa lembaga pembiayaan non-bank akan semakin meningkat, ceteris paribus. Bertambahnya umur seseorang mencerminkan semakin tingginya tingkat kemapanan seseorang. Kemapanan berkaitan dengan pendapatan atau gaji, sedangkan besarnya gaji seseorang dipengaruhi oleh beberapa faktor diantaranya umur. Nilai Rasio Odds (Odds Ratio) sebesar 1,37 mempunyai arti bahwa dalam memilih jasa lembaga pembiayaan jenis non-bank rumah tangga dengan umur yang lebih tua memiliki kemungkinan 37 kali dari kemungkinan rumah tangga dengan umur yang lebih muda. Selanjutnya karakteristik rumah tangga pertama yang mempunyai pengaruh nyata terhadap peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan jenis non‐bank menurut hasil estimasi terakhir adalah lama bekerja. Nilai probability sebesar 0,063 lebih kecil dari α (0,10) sehingga dapat disimpulkan tolak H0, artinya lama bekerja berpengaruh positif terhadap peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan non‐bank. Sedangkan nilai koefisien dari karakteristik rumah tangga ini sebesar ‐0,502. Nilai koefisien variabel lama bekerja tidak sesuai dengan hipotesis untuk variabel ini dikarenakan adanya hubungan multikolinear dengan variabel bebas lain yaitu variabel umur. Hubungan multikolinear ini mengakibatkan adanya hubungan yang kuat
antara kedua variabel sehingga hasil dari estimasi berbeda dengan hipotesis awal. Namun untuk variabel lama bekerja mempunyai kecenderungan semakin lama massa bekerja seseorang akan meningkatkan peluang penggunaan jasa lembaga pembiayan non‐bank, ceteris paribus. Seseorang yang memiliki massa bekerja semakin lama cenderung memiliki tingkat golongan pekerjaan yang semakin tinggi sehingga berpengaruh terhadap pendapatan yang diperoleh dari mata pencahariannya. Tingkat suku bunga yang ditawarkan oleh lembaga pembiayaan menjadi pertimbangan urutan kesekian setelah kemudahan yang akan didapatkan. Nilai Rasio Odds (Odds Ratio) sebesar 0,606 mempunyai arti bahwa peluang atau kemungkinan rumah tangga dengan masa bekerja lebih lama untuk memilih jasa lembaga pembiayaan jenis non‐bank 0,606 kali dari kemungkinan rumah tangga dengan masa bekerja baru beberapa tahun. Karakteristik rumah tangga yang juga signifikan adalah jumlah anggota keluarga dengan nilai probability sebesar 0,009 lebih kecil dari α (0,10) sehingga dapat disimpulkan tolak H0, artinya jumlah anggota keluarga berpengaruh negatif terhadap peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan non‐bank. Koefisien karakteristik rumah tangga ini nilai ‐1,863. Jumlah anggota keluarga yang semakin banyak akan menurunkan peluang penggunaan jasa lembaga keuangan jenis non‐bank, ceteris paribus. Rata‐rata
biaya rumah tangga yang cenderung lebih tinggi pada rumah tangga yang memiliki jumlah anggota rumah tangga lebih besar (Chotib, 2004). Banyaknya jumlah anggota keluarga maka akan meningkatkan beban tanggungan bagi rumah tangga tersebut yang akan berpengaruh terhadap pengeluaran rumah tangga sehingga rumah tangga cenderung akan lebih cermat dalam pemilihan jasa lembaga pembiayaan terutama mengenai tingkat bunga yang ditawarkan. Oleh karena itu rumah tangga dengan jumlah anggota keluarga lebih banyak akan cenderung memilih lembaga pembiayaan jenis bank dengan tingkat bunga yang relatif lebih rendah. Nilai Rasio Odds (Odds Ratio) untuk
karakteristik rumah tangga jumlah anggota keluarga sebesar 0,155 mempunyai arti bahwa peluang atau kemungkinan rumah tangga dengan jumlah anggota keluarga lebih banyak dalam memilih jasa lembaga pembiayaan jenis non‐bank 0,155 kali dari kemungkinan rumah tangga dengan jumlah anggota keluarga lebih sedikit. Karakteristik rumah tangga selanjutnya yang mempunyai pengaruh nyata terhadap peluang penggunaan jasa lembaga keuangan jenis non‐bank adalah jumlah anggota keluarga bekerja dengan nilai probability sebesar 0,007 lebih kecil dari α (0,10) sehingga dapat disimpulkan tolak H0, artinya jumlah anggota keluarga yang bekerja berpengaruh positif terhadap peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan non‐bank. Dengan koefisien 3,545 dengan tanda positif. Artinya adalah semakin banyak jumlah anggota keluarga yang bekerja, ceteris paribus, maka akan meningkatkan peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan jenis non‐bank. Dengan adanya anggota keluarga yang bekerja dalam sebuah rumah tangga maka akan meningkatkan pendapatan yang masuk ke dalam rumah tangga tersebut. Dengan kata lain seseorang yang aktif bekerja dapat mengurangi tingkat kemiskinannya (Gonzales, 2004). Selanjutnya dengan adanya pemasukan yang lebih tinggi, sebuah rumah tangga akan menempatkan tingkat bunga setelah faktor lain yang sekiranya memudahkan rumah tangga dalam pengajuan kredit mobil dan dalam hal ini lembaga pembiayaan jenis non‐bank lebih menawarkan kemudahan ini. Karakteristik rumah tangga jumlah anggota keluarga bekerja memiliki nilai Rasio Odds (Odds Ratio) sebesar 34,637 mempunyai arti bahwa rumah tangga dengan jumlah anggota keluarga bekerja lebih banyak untuk memilih jasa lembaga pembiayaan jenis non‐bank memiliki peluang atau kemungkinan 34,637 kali dari kemungkinan rumah tangga dengan jumlah anggota keluarga bekerja lebih sedikit. Diantara dua variabel dummy yang berpengaruh nyata pada model logit terakhir ini, dummy jenis kelamin merupakan dummy yang memiliki tanda positif dengan nilai
probability sebesar 0,032 lebih kecil dari α (0,10) sehingga dapat disimpulkan tolak H0, artinya jenis kelamin laki‐laki berpengaruh positif terhadap peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan non‐bank. Nilai koefisien dari dummy jenis kelamin 4,586. Rumah tangga yang diwakili responden berjenis kelamin laki‐laki akan berpengaruh positif peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan non‐bank, ceteris paribus. Hal ini disebabkan karena rumah tangga yang diwakili responden laki‐laki merupakan kepala rumah tangga yang relatif lebih mengutamakan keamanan yang ditawarkan lembaga pembiayaan jenis non‐bank. Disamping itu kemudahan persyaratan atau kepraktisan juga ditawarkan oleh lembaga pembiayaan jenis non‐bank, maka responden berjenis kelamin laki‐laki akan cenderung memilih lembaga pembiayaan jenis non‐bank. Nilai Rasio Odds (Odds Ratio) sebesar 98,081 mempunyai arti bahwa peluang atau kemungkinan rumah tangga yang diwakili responden berjenis kelamin laki‐laki untuk memilih jasa lembaga pembiayaan jenis non‐bank 98,081 kali dari kemungkinan rumah tangga yang diwakili responden berjenis kelamin perempuan. Variabel dummy kedua yang berpengaruh nyata terhadap peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan jenis non‐bank adalah dummy status pernikahan. Dengan nilai probability sebesar 0,096 lebih kecil dari α (0,10) sehingga dapat disimpulkan tolak H0, artinya status pernikahan menikah berpengaruh positif terhadap peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan non‐bank. Nilai koefisien dari karakteristik rumah tangga ini sebesar ‐4,010. Rumah tangga dengan status pernikahan belum menikah akan menurunkan peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan non‐bank, ceteris paribus. Pernyataan di atas dapat disebabkan seseorang dengan status yang belum menikah belum memiliki berbagai kepentingan, seperti contoh urusan keluarga, sehingga pertimbangan memilih lembaga pembiayaan berdasarkan persyaratan tidak menjadi masalah yang berarti karena waktu yang dimiliki relatif lebih luang untuk
memenuhi berbagai persyaratan, dan dalam hal ini lembaga pembiayaan jenis bank. Sedangkan seseorang yang telah berstatus menikah akan lebih banyak mempunyai berbagai jenis kepentingan salah satunya urusan rumah tangga dan keluarga. Nilai Rasio Odds (Odds Ratio) untuk karakteristik rumah tangga dummy status pernikahan sebesar 0,018 mempunyai arti bahwa peluang atau kemungkinan rumah tangga yang diwakili responden dengan berstatus belum menikah dalam memilih jasa lembaga pembiayaan jenis non‐bank 0,018 kali dari kemungkinan rumah tangga yang diwakili responden dengan berstatus menikah.
Model logit terakhir dimana setelah mereduksi tujuh variabel merupakan model terbaik yang digunakan dalam penelitian ini. Daya ramal prediksi dari model ini dapat dilihat pada Output Classification Table SPSS 13.0 (Lampiran 17). Dari hasil estimasi menunjukan penggolongan rumah tangga yang memiliki nilai variabel
tak bebasnya satu (Y=1), memiliki tingkat ketepatan prediksi
sebesar 90,9 persen, atau sebanyak 30 dari 33 rumah tangga secara tepat diprediksi menggunakan jasa lembaga pembiayaan non-bank. Sementara 3 rumah tangga diprediksi menggunakan jasa lembaga pembiayaan bank. Sedangkan untuk variabel tak bebasnya dengan nilai nol (Y=0) memiliki tingkat ketepatan prediksi sebesar 76,5 persen, atau sebanyak 13 dari 17 rumah tangga menggunakan jasa lembaga pembiayaan bank. Lalu sebanyak 4 rumah tangga diprediksi menggunakan jasa lembaga pembiayaan non-bank. Output casewise list SPSS 13.0 pada Lampiran 17 memprediksi rumah tangga yang tepat yang terprediksi yaitu sebesar 86,0 persen dan persentase tersisa merupakan rumah tangga yang tidak terklasifikasi secara tepat.
V. KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan Berdasarkan hasil penelitian, kesimpulan yang dapat diberikan yaitu : 1. Sebagian besar wakil rumah tangga pengguna jasa lembaga pembiayaan baik bank maupun non-bank berada pada usia 31 hingga 40 tahun, sehingga dapat dikatakan sebagian besar pengguna jasa lembaga pembiayaan berada pada usia produktif. Sedangkan untuk tingkat pendapatan, pengguna kedua jenis lembaga pembiayaan sebagian besar dapat dikatakan telah mapan dengan memiliki selang pendapatan antara Rp 2.500.000,00 hingga Rp 5.000.000,00. Selanjutnya pengguna kedua jenis lembaga pembiayaan sebagian besar wakil rumah tangga rata-rata berpendidikan Strata Satu (S1) sehingga dapat dikatakan telah memiliki cukup pengetahuan dalam menentukan pilihan jasa lembaga pembiayaan. 2. Karakteristik yang dominan lainnya adalah sebagian besar pengguna jasa lembaga pembiayaan baik jenis bank maupun non-bank memiliki pekerjaan dengan penghasilan tetap dan sebagian besar berprofesi sebagai pegawai swasta, hal ini mengindikasikan bahwa rumah tangga cenderung memiliki tingkat kesejahteraan yang telah stabil. Sebaran terbanyak untuk lama masa bekerja bagi pengguna jasa lembaga pembiayaan bank yaitu 13 hingga 18 tahun, sedangkan jenis non-bank yaitu 7 hingga 12 tahun. Dan yang terakhir untuk pengguna jasa lembaga pembiayaan jenis bank sebagian besar rumah tangga memiliki jumlah anggota keluarga yang lebih banyak yaitu 3 hingga 4 orang sedangkan jenis non-bank beban tanggungan rumah tangga lebih sedikit dengan jumlah anggota keluarga sebanyak 1 hingga 2 orang.
3. Karakteristik rumah tangga yang berpengaruh nyata terhadap peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan jenis non-bank yaitu lama bekerja, jumlah anggota keluarga, jumlah anggota keluarga bekerja, dummy jenis kelamin, dan dummy status pernikahan. Rumah tangga dengan jumlah anggota keluarga bekerja yang semakin banyak dan wakil rumah tangga berjenis kelamin laki-laki akan meningkatkan peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan non-bank, sedangkan rumah tangga dengan lama masa bekerja yang semakin lama, jumlah anggota keluarga semakin banyak, dan wakil rumah tangga berstatus belum menikah akan menurunkan peluang penggunaan jasa lembaga pembiayan non-bank atau akan menaikan peluang penggunaan jasa lembaga pembiayan bank.
5.2 Saran Saran yang dapat disampaikan berdasarkan hasil penelitian ini, antara lain: 1. Dengan diketahuinya karakteristik rumah tangga dari konsumen, lembaga pembiayaan dapat membuat suatu strategi dalam menentukan segmen pasar agar tepat sasaran. Segmen pasar lembaga pembiayaan jenis bank dapat difokuskan kepada konsumen yang memiliki lama masa bekerja yang semakin lama, jumlah anggota keluarga konsumen, atau konsumen berstatus belum menikah. Sedangkan fokus segmen pasar lembaga pembiayaan jenis non-bank lebih kepada konsumen dengan jumlah anggota keluarga bekerja yang lebih banyak dan kepada konsumen yang lebih mengutamakan kemudahan seperti kaum laki-laki.
2. Konsumen yaitu masyarakat harus lebih cermat dalam menentukan lembaga pembiayaan mana yang akan digunakan. Dalam memilih lembaga pembiayaan, pertimbangan dapat didasarkan pada karakteristik kedua jenis lembaga pembiayaan. Lembaga pembiayaan jenis bank memiliki tingkat bunga yang relatif lebih rendah namun persyaratan relatif lebih sulit, proses relatif lebih lambat, dan Down Payment (DP) lebih tinggi. Sedangkan lembaga pembiayaan non-bank lebih menyediakan kemudahan dari segi proses, persyaratan dan keringanan DP namun memiliki tingkat bunga yang relatif lebih tinggi. 3. Ruang lingkup penelitian ini adalah mengukur peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan dilihat dari karakteristik rumah tangga. Penelitian lebih lanjut dapat dilakukan dengan memperbesar atau menambah faktor lain selain karakteristik rumah tangga sebagai subjek penelitian yang dapat mempengaruhi peluang penggunaan jasa lembaga pembiayaan.
DAFTAR PUSTAKA
Akbar, M.G. 2007. Analisis Pengaruh Karakteristik Rumah Tangga Terhadap Peluang Permintaan Kredit Sepeda Motor [skripsi]. Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor. Bank Indonesia. 2008. Besar Pembiayaan Berdasarkan Jenis Pembiayaan. [BI Online]. http://www.bi.go.id.economic+review+jurnal.htm [1 Juli 2008] Boediono. 1985. Ekonomi Moneter, Edisi Ketiga. BPFE UGM, Yogyakarta. Chotib. 2004. Dampak Karakteristik Rumah Tangga, Lokasi, Sanitasi, Polusi dan Aksesibilitas Terhadap Biaya Kesehatan Rumah Tangga: Pendekatan Hedonic Price Pada Analisis Data Susenas 2004. Lembaga Demografi Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia, Jakarta. Cox, D. Dan T. Jappeli.1993. “The Effect of Borrowing Constraints on Consumer Liabilities”. Journal of Money, Credit, and Banking, 25 : 197-213. Crook. J. 2003. The Demand and Supply for Household Debt : A Cross Country Comparison, First Draft. Credit Research Center, University of Edinbrugh, Edinbrugh. Dendawijaya, L. 2001. Manajemen Perbankan. Ghalia Indonesia, Jakarta Dewi, Y.S. 2005. Tren Industri Pembiayaan di Indonesia. Economic Review Journal. September 2005 : 1-7 Freeman, D.H. 1987. Applied Categorical Data Analysis. Mercel Dekker. New York. Friedman, Milton. 1957. “The Permanent Income Hypothesis:Comment”. Amerivan Economic Review, 48, pp.990-91. Gonzales, E.M, 2004. Mengelola dan Membentuk Dana Pribadi. Lembaga Penelitian, Pendidikan dan Penerangan Ekonomi dan Sosial. Jakarta Gujarati , D.N. 2003. Basic Econometric, 4th Edition. McGraw-Hill. Jakarta Hadad, M.D., W. Santoso, A. Alisjahbana. 2004. “Model dan Estimasi Permintaan dan Penawaran Kredit Konsumsi RumahTangga di Indonesia”. Research Paper Bank Indonesia. Hayashi, F. 1982. “The Effect of Liquidity Constranits on Consumption : A Cross Sectional Analysis”. NBER Working Paper, Cambrige. Hosmer, D.W dan S. Lemeshow. 1989. Applied Logistic Regression. John Wiley&Sons. Inc. New York
Jalil, N.A. 2007. Analisis Preferensi Dosen Terhadap Kartu Kredit [skripsi]. Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor. Juanda, B. 2007. Modul Kuliah Bahan UTS Ekonometrika I [Diktat Kuliah] . 2007. Modul Kuliah Bahan UAS Ekonometrika I [Diktat Kuliah] Mishkin, F.S. 2001. The Economics of Money, Banking, and Financial Markets, Sixth Edition. Addison Wesley, Amerika Serikat Muljono, T.P. 2001. Manajemen Perkreditan Bagi Bank Komersil. BPFEYogyakarta, Yogyakarta. Nabila, W. 2006. Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Likuidasi Bank Tahun 1997 Indonesia [skripsi]. Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor, Bogor. Rachmawati, M. 2005. Analisis Pengaruh Jangka Pendek dan Jangka Panjang Penawaran Kredit Perbankan Pasca Krisis Ekonomi di Indonesia [skripsi]. Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor, Bogor. Risdwianto, B. 2004. Analisis Faktor-faktor Yang Mempengaruhi Volume Penyaluran Kredit Bank Rakyat Indonesia [skripsi]. Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor, Bogor. Sudrajat, A. 2006. Menyamakan Persepsi Tentang Akad dan Produk Syariah BMT [Presentasi] Sya. 2007. “Seandainya Tak Ada Lembaga Pembiayaan Otomotif” [Republika Online]. http://www.republika.co.id/koran/suplemen/otomotif.htm [7 Juni 2007] Walpole. R.E. 1995. Pengantar Statistika. Ir Bambang Sumantri [alih bahasa]. Jakarta : Gramedia Pustaka Utama.
LAMPIRAN
Lampiran 1. Kuesioner Penelitian
KUESIONER PENELITIAN Terima kasih atas partisipasi Anda menjadi salah satu peserta survey dan secara sukarela mengisi kuesioner ini. Nama saya Ratu Dewi Hilna.A (NRP H14104072), mahasiswi Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor, pada saat ini sedang mengadakan penelitian mengenai Analisis Faktor-faktor Yang Mempengaruhi Keputusan Konsumen Menggunakan Pilihan Jasa Lembaga Pembiayaan (Kredit Konsumsi Mobil). Kami sangat menghargai kejujuran Anda dalam mengisi kuesioner ini. Kami menjamin kerahasiaan Anda yang terkait dengan kuesioner, dan hasil survey ini semata-mata akan digunakan untuk tujuan penelitian dan pendidikan, bukan untuk tujuan komersil.
B3
Pendidikan terakhir
....................... ( SD / SMP / SMA /D3 / S1 / S2 / S3 )
B4
Pekerjaan utama
a. Pegawai Negeri b. Pegawai Swasta
B5
Lama bekerja
f. Profesional (dokter, pengacara) ........................ tahun
B6
Berapa pendapatan ratarata Anda per bulan
Rp ......................................... ,-
B7
BIODATA RESPONDEN
A3
Seandainya Anda akan melakukan kredit mobil, jenis Lembaga Pembiayaan mana yang akan Anda gunakan jasanya? (mintalah lampiran karakteristik untuk kedua jenis Lembaga Keuangan kpd surveyer bila diperlukan).
B.
a. Ya (lanjut ke pertanyaan A2) a. Lembaga Pembiayaan Bank
b. Tidak (lanjut ke pertanyaan A3) b. LembagaPembiayaan Non-Bank (Leasing/Finance)
a. Lembaga Pembiayaan Bank
b. Lembaga Pembiayaan NonBank (Leasing/Finance)
B1
Usia
..................... tahun
B2
Status Pernikahan
a. Belum menikah b. Menikah
B8
B9
B10
Karakteristik
c. Duda/Janda
g. Pencari Jasa/ Honorer h. Pensiunan
e. Wirausaha/ pedagang
c. BUMN
Nama : (boleh tidak diisi) L/P Alamat : Kota Bogor Kabupaten Bogor Anda diminta untuk memberi tanda X untuk menjawab pertanyaan dibawah ini.
A. Screening A1 Apakah Anda pengguna jasa Lembaga Pembiayaan? A2 Jenis Lembaga Pembiayaan apakah yang Anda gunakan?
d. TNI/ POLRI
Berapa konsumsi rutin rata-rata Anda dlm satu bulan (kebutuhan pangan, kebutuhan anak, listrik, air, telepon) Berapa rata-rata tingkat tabungan Anda dalam satu bulan Berapa konsumsi tidak rutin rata-rata Anda dalam satu bulan (pembayaran angsuran kredit, kebutuhan telepon selular, kebutuhan investasi, dan kebutuhan tidak terduga lainnya yang memberikan kepuasan tertinggi bagi Anda) Jumlah anggota keluarga
.......................... % atau (Persentase dari pendapatan)
i. Lainnya ................
Rp.................................. ,-
......................... % atau Rp ................................ ,(Persentase dari pendapatan).
.......................... % atau (Persentase dari pendapatan)
Rp ............................... ,-
.................................... orang
B11
Jumlah anggota keluarga yang bekerja
B12
Kira-kira berapa jarak tempat tinggal Anda dengan Lembaga Pembiayaan yang Anda gunakan jasanya? (bagi Anda yang bukan pengguna jasa Lembaga Pembiayaan ambilah salah satu contoh Lembaga Pembiayaan yang akan Anda
................................... orang .................................... km
a. Tidak
percayakan pelayanannya apabila Anda melakukan kredit mobil). B13
Dengan jarak yang telah Anda jawab untuk pertanyaan B13, menurut Anda bagaimana jarak tempat tinggal Anda dengan Lembaga Pembiayaan yang Anda gunakan jasanya?
a. Jauh
b. Dekat
C5
(lanjut ke pertanyaan C6)
................................................................................................................................................. .................................................................................................................................. C6
C7
(Pertanyaan C1 hingga C10, dimisalkan Anda adalah pengguna jasa Lembaga Pembiayaan)
C1
Apakah yang menjadi pertimbangan Anda dalam memutuskan pembelian mobil secara kredit dari pada cash?
a. Menjadi terasa lebih ringan
c. Adanya kebutuhan uang tunai dalam jumlah besar di waktu dekat
b. Pengalihan alokasi pendapatan ke pengeluaran lain
d. Lain-lain, sebutkan ............................. ............................................................
C2
Dari mana Anda mengetahui informasi tentang Lembaga Pembiayaan (Bank atau Non-Bank) yang Anda gunakan jasanya?
a. Televisi
e. Pameran
b. Surat kabar/majalah
f. Radio
c. Teman/tetangga/saudara
g. Dealer
d. Pamflet
h. Lain-lain, sebutkan ........................
C3
Apa yang menjadi pertimbangan Anda dalam memilih Lembaga Pembiayaan apabila Anda ingin melakukan kredit mobil? (jawaban boleh lebih dari satu)
a.
Jarak dekat dengan tempat tinggal
f. Mekanisme penggunaan asuransi
b.
Down Payment (DP) ringan
g. Nama baik Perusahaan tersebut
c.
Tingkat bunga yang lebih rendah
h. Rekomendasi kerabat
d.
Persyaratan mudah
i. Lain-lain, sebutkan .....................
e.
Proses cepat
C4
Apakah anda sempat menunda pembelian mobil secara kredit?
(lanjut ke pertanyaan C5)
Apakah yang menyebabkan Anda melakukan penundaan pembelian mobil secara kredit?
Sebelum memutuskan untuk melakukan pembelian dengan kredit, apakah Anda membandingkan DP pada setiap Lembaga Pembiayaan?
a. Tidak
C. Preferensi
b. Ya
b. Ya
Apakah Anda juga membandingkan cicilan perbulan yang Anda harus bayarkan pada setiap Lembaga Pembiayaan?
a. Tidak
b. Ya
Alasan ................................................................................................................................................. .......................................................................................................................... C8
Apakah Anda terpengaruh dengan promosi ataupun paket (contoh DP ringan, rendahnya suku bunga, lamanya waktu kredit, diskon, dan kemudahan lainnya) yang ditawarkan Lembaga Pembiayaan pada keputusan pemilihan Lembaga Pembiayaan mana yg akan Anda gunakan?
a. Tidak C9
b. Ya
Jika anda akan membeli mobil secara kredit dan sebelum mengambil keputusan disuruh memilih, berdasarkan pilihan dibawah ini, pilihan mana yang akan Anda pilih?
a. DP ringan, namun bunga tinggi
c. DP dan bunga tinggi, namun persyaratan mudah dan proses cepat
b. DP tinggi, namun bunga ringan
d. Tidak memperhatikan DP,bunga,service
C10
Menurut Anda apa yang menjadi keunggulan Lembaga Pembiayaan/ Leasing/Finance yang Anda gunakan jasanya? (mohon diisi)
................................................................................................................................................. ........................................................................................................................................... Bagaimana pendapat Anda menyikapi pendapat dibawah ini (pilihan beri tanda √) No. 1.
Pendapat Lembaga
Pembiayaan
Non-bank
Kurang Setuju (perusahaan
Setuju
2. 3. 4.
5. 6.
7. 8.
Multifinance) lebih banyak diminati masyarakat. Tingkat bunga kredit mobil Lembaga Pembiayaan Bank lebih rendah dibandingkan Lembaga Pembiayan NonBank (perusahaan Multifinance). Down Payment (DP) kredit mobil Lembaga Pembiayaan Bank lebih besar dibandingkan Lembaga Pembiayaan Non-Bank (perusahaan Multifinance). Persyaratan yang diajukan oleh Lembaga Pembiayaan Bank relatif lebih sulit atau kompleks dibandingkan Lembaga Pembiayaan Non-Bank (perusahaan Multifinance). Proses memperoleh mobil pada Lembaga Pembiayaan Non-Bank (perusahaan Multifinance) lebih cepat dibandingkan Lembaga Pembiayaan Bank. Adanya kewajiban konsumen menjadi pemegang polis asuransi oleh Lembaga Pembiayaan bagi mobil yang dikreditkan memberikan manfaat terutama penanggulangan kecelakaan. Adanya kebebasan konsumen dalam pemilihan jenis asuransi (All Risk atau Total Lost Only) yang ditawarkan, meningkatkan tingkat kepuasaan konsumen. Saya merasa tingkat bunga pada Lembaga Pembiayaan baik Bank maupun Non-Bank masih terjangkau oleh masyarakat.
“Terimakasih Atas Pertisipasi Anda” Saran untuk Lembaga Pembiayaan : ............................................................................................................................................... ............................................................................................................................................... ............................................................................................................................................... ................................................................................................................
Lampiran 2. Rekapitulasi Data Penelitian Obs
Jenis Lembaga Pembiayaan
Usia
Pendapatan
Konsumsi rutin
Tabungan
Konsumsi tdk rutin
Lama bekerja
(Thn)
(Rp)
(Rp)
(Rp)
(Rp)
(Thn)
600.000
500.000
300.000
8
Pendidikan terakhir
Jumlah Anggota Keluarga
Jumlah Anggota Keluarga yg Bekerja
Pekerjaan
Jenis Kelamin
Tempat Tinggal
Status pernikahan
S1
2
1
Pegawai Swasta
Laki-laki
Kota Bogor
Menikah
1
Non bank
37
1.400.000
2
Non bank
33
20.000.000
10.000.000
5.000.000
5.000.000
11
SMA
5
2
Wirausaha/Pedagang
Laki-laki
Kab. Bogor
Menikah
3
Non bank
44
5.000.000
3.000.000
-
2.000.000
20
S2
4
2
Pegawai Swasta
Laki-laki
Kota Bogor
Menikah
4
Non bank
37
7.000.000
3.150.000
1.750.000
2.100.000
10
S1
2
2
Pegawai Swasta
Laki-laki
Kota Bogor
Menikah
5
Non bank
57
40.000.000
25.000.000
12.000.000
6.000.000
30
S2
5
3
Profesional
Laki-laki
Kota Bogor
Menikah
6
Non bank
29
3.000.000
1.800.000
-
1.200.000
3
S1
3
1
Pegawai Swasta
Laki-laki
Kab. Bogor
Menikah
7
Non bank
24
2.500.000
625.000
250.000
1.250.000
2
S1
1
1
Pegawai Swasta
Laki-laki
Kab. Bogor
Blm menikah
8
Non bank
28
5.000.000
3.500.000
750.000
750.000
3
S2
1
1
Wirausaha/Pedagang
Laki-laki
Kota Bogor
Blm menikah
9
Non bank
53
5.000.000
3.500.000
750.000
750.000
27
S3
2
1
Pegawai Negeri
Laki-laki
Kab. Bogor
Menikah
10
Non bank
30
3.000.000
1.200.000
250.000
500.000
4
S1
1
1
TNI/POLRI
Laki-laki
Kota Bogor
Blm menikah
11
Non bank
42
12.000.000
3.000.000
2.000.000
2.000.000
18
S1
2
2
Pegawai Swasta
Laki-laki
Kota Bogor
Menikah
12
Non bank
54
10.000.000
2.000.000
1.500.000
1.500.000
30
S2
3
3
Pegawai Negeri
Laki-laki
Kota Bogor
Menikah
13
Non bank
50
8.000.000
1.500.000
1.500.000
1.500.000
24
S1
3
3
TNI/POLRI
Perempuan
Kota Bogor
Menikah
14
Non bank
34
3.700.000
1.700.000
300.000
600.000
9
S1
2
2
BUMN
Laki-laki
Kota Bogor
Menikah
15
Non bank
40
5.000.000
2.500.000
-
2.500.000
15
S1
2
1
BUMN
Laki-laki
Kab. Bogor
Menikah
16
Non bank
34
10.000.000
5.000.000
3.000.000
2.000.000
10
S2
3
1
Pegawai Swasta
Laki-laki
Kota Bogor
Menikah
17
Non bank
29
4.000.000
2.000.000
800.000
400.000
4
S1
1
1
Wirausaha/Pedagang
Laki-laki
Kota Bogor
Blm menikah
18
Non bank
25
7.000.000
3.000.000
4.000.000
1.500.000
3
S1
1
1
Pegawai Swasta
Laki-laki
Kota Bogor
Blm menikah
19
Non bank
46
15.000.000
5.000.000
2.500.000
2.000.000
12
S1
4
2
Wirausaha/Pedagang
Laki-laki
Kota Bogor
Menikah
20 21
Non bank Non bank
40 38
10.000.000 10.000.000
5.000.000
2.500.000
2.000.000
15 5
S1 S1
3 4
1 2
Pegawai Swasta Profesional
Laki-laki Laki-laki
Kota Bogor Kota Bogor
Menikah Menikah
4.000.000
3.000.000
-
22
Non bank
32
1.800.000
1.500.000
300.000
150.000
12
SMA
4
1
TNI/POLRI
Laki-laki
Kota Bogor
Menikah
23
Non bank
30
2.300.000
1.000.000
300.000
200.000
9
SMA
3
1
TNI/POLRI
Laki-laki
Kota Bogor
Menikah
24
Non bank
30
2.500.000
2.500.000
-
-
6
S1
3
2
Pegawai Swasta
Laki-laki
Kab. Bogor
Menikah
25
Non bank
25
4.250.000
3.400.000
425.000
425.000
1
S1
1
1
Pegawai Swasta
Laki-laki
Kota Bogor
Blm menikah
26
Non bank
37
5.000.000
2.500.000
500.000
-
12
S1
2
2
BUMN
Laki-laki
Kab. Bogor
Menikah
27
Non bank
33
2.400.000
1.200.000
480.000
480.000
6
D3
2
1
Pegawai Swasta
Laki-laki
Kota Bogor
Blm menikah
28
Non bank
36
2.900.000
2.175.000
435.000
203.000
7
S1
4
2
Pegawai Swasta
Laki-laki
Kab. Bogor
Menikah
29
Non bank
35
3.700.000
740.000
1.850.000
1.110.000
7
S1
5
4
Pegawai Swasta
Perempuan
Kab. Bogor
Blm menikah
30
Non bank
41
7.500.000
5.000.000
750.000
1.750.000
15
S2
4
1
BUMN
Laki-laki
Kota Bogor
Menikah
31
Non bank
37
5.000.000
3.250.000
1.000.000
750.000
11
S1
3
1
BUMN
Laki-laki
Kota Bogor
Menikah
32
Non bank
25
5.500.000
1.000.000
1.500.000
500.000
1
S1
1
1
Pegawai Swasta
Laki-laki
Kota Bogor
Blm menikah
33
Non bank
34
3.700.000
1.700.000
300.000
600.000
9
S1
2
2
BUMN
Laki-laki
Kota Bogor
Menikah
Obs
Jenis
Usia
Pendapatan
Konsumsi
Tabungan
Konsumsi
Lama
Pendidikan
tdk rutin
bekerja
terakhir
Lembaga
rutin
Pembiayaan (Thn)
(Rp)
Jumlah
Jumlah
Anggota
Anggota
Keluarga
Keluarga yg Bekerja
(Thn)
Pekerjaan
Jenis
Tempat
Status
Kelamin
Tinggal
pernikahan
(Rp)
(Rp)
(Rp)
500.000
500.000
300.000
15
S1
4
2
Pegawai Swasta
Laki-laki
Kota Bogor
Menikah
34
Bank
39
1.000.000
35
Bank
41
12.000.000
7.200.000
2.400.000
2.400.000
17
D3
4
1
Pegawai Swasta
Laki-laki
Kota Bogor
Menikah
36
Bank
42
16.000.000
12.800.000
-
3.200.000
11
S1
5
1
Pegawai Swasta
Laki-laki
Kota Bogor
Menikah
37
Bank
38
25.000.000
10.000.000
5.000.000
10.000.000
18
S1
3
1
Wirausaha/Pedagang
Laki-laki
Kota Bogor
Menikah
38
Bank
27
1.000.000
600.000
200.000
200.000
4
S1
1
1
Pegawai Swasta
Laki-laki
Kab. Bogor
Blm menikah
39
Bank
35
7.500.000
4.500.000
750.000
2.250.000
10
S1
4
1
Pegawai Swasta
Laki-laki
Kota Bogor
Menikah
40
Bank
41
4.000.000
2.500.000
1.000.000
-
17
S1
5
2
Pegawai Swasta
Laki-laki
Kota Bogor
Menikah
41
Bank
38
20.000.000
8.000.000
6.000.000
1.000.000
18
S1
6
1
Pegawai Swasta
Laki-laki
Kota Bogor
Menikah
42
Bank
40
4.500.000
2.250.000
900.000
1.350.000
16
S1
3
1
BUMN
Laki-laki
Kota Bogor
Menikah
43
Bank
30
5.000.000
2.500.000
1.250.000
1.250.000
8
S1
1
1
Pegawai Swasta
Laki-laki
Kota Bogor
Blm menikah
44
Bank
40
6.000.000
3.000.000
1.200.000
1.800.000
15
S1
3
2
BUMN
Perempuan
Kota Bogor
Menikah
45
Bank
50
15.000.000
9.000.000
1.500.000
4.500.000
20
S2
4
1
BUMN
Laki-laki
Kota Bogor
Menikah
46
Bank
36
5.000.000
2.500.000
1.250.000
1.250.000
15
S1
4
2
BUMN
Laki-laki
Kab. Bogor
Menikah
47
Bank
36
5.000.000
2.000.000
500.000
1.000.000
12
D3
5
1
BUMN
Laki-laki
Kota Bogor
Menikah
48
Bank
38
5.500.000
4.000.000
1.000.000
1.100.000
15
D3
3
1
BUMN
Laki-laki
Kota Bogor
Menikah
49
Bank
36
4.000.000
2.800.000
1.200.000
800.000
11
S1
4
1
BUMN
Laki-laki
Kota Bogor
Menikah
50
Bank
41
6.300.000
3.000.000
1.000.000
2.000.000
15
S1
4
2
BUMN
Perempuan
Kota Bogor
Menikah
Lampiran 3. Output Case Processing Summary SPSS 13.0 Cases
Variabel
Valid
Missing
Total
Jenis Lembaga Pembiayaan * Usia
N 50
Percent 100,0%
N 0
Percent ,0%
N 50
Percent 100,0%
Jenis Lembaga Pembiayaan * Pendapatan
50
100,0%
0
,0%
50
100,0%
50
100,0%
0
,0%
50
100,0%
50
100,0%
0
,0%
50
100,0%
50
100,0%
0
,0%
50
100,0%
50
100,0%
0
,0%
50
100,0%
50
100,0%
0
,0%
50
100,0%
50
100,0%
0
,0%
50
100,0%
50
100,0%
0
,0%
50
100,0%
Jenis Lembaga Pembiayaan * Konsumsi Rutin Ratarata Perbulan Jenis Lembaga Pembiayaan * Tabungan Rata-rata Perbulan Jenis Lembaga Pembiayaan * Konsumsi Tidak Rutin Rata-rata Perbulan Jenis Lembaga Pembiayaan * Lama Bekerja Jenis Lembaga Pembiayaan * Pendidikan Jenis Lembaga Pembiayaan * Jumlah anggota Keluarga Jenis Lembaga Pembiayaan * Jumlah Anggota Keluarga Bekerja Jenis Lembaga Pembiayaan * Pekerjaan
50
100,0%
0
,0%
50
100,0%
Jenis Lembaga Pembiayaan * Jenis Kelamin
50
100,0%
0
,0%
50
100,0%
Jenis Lembaga Pembiayaan * Tempat Tinggal
50
100,0%
0
,0%
50
100,0%
Jenis Lembaga Pembiayaan * Status Pernikahan
50
100,0%
0
,0%
50
100,0%
Jenis Lembaga Pembiayaan * Jarak Lemaga Pembiayaan dgn Tempat Tinggal
50
100,0%
0
,0%
50
100,0%
Lampiran 4.
Output Crosstabs Jenis Lembaga Pembiayaan dan Jumlah Anggota Keluarga SPSS 13.0 Jumlah Anggota Keluarga
Jenis Lembaga Pembiayaan
Total 1-2 orang
3-4 orang
Bank Non -bank Total
Lampiran 5.
2 16 18
2 orang 12 18 30
17 33 50
3 orang 5 11 16
Total > 4 orang
0 3 3
0 1 1
17 33 50
Output Crosstabs Jenis Lembaga Pembiayaan dan Jenis Kelamin SPSS 13.0 Jenis Kelamin
Jenis Lembaga Pembiayaan
Total Laki-laki
Bank Non -bank Total
4 3 7
Jumlah Anggota Keluarga Yang Bekerja 1 orang
Lampiran 6.
11 14 25
Output Crosstabs Jenis Lembaga Pembiayaan dan Jumlah Anggota Keluarga Yang Bekerja SPSS 13.0
Jenis Lembaga Pembiayaan Bank Non -bank Total
5-6 orang
Perempuan 15 31 46
2 2 4
17 33 50
Lampiran 7.
Output Crosstabs Jenis Lembaga Pembiayaan dan Tempat Tinggal SPSS 13.0 Tempat Tinggal
Jenis Lembaga Pembiayaan
Total Kota Bogor
Kabupaten
Bank Non -bank Total
Lampiran 8. Jenis Lembaga Pembiayaan
15 24 39
17 33 50
Output Crosstabs Jenis Lembaga Pembiayaan dan Status Pernikahan SPSS 13.0 Status Pernikahan Total Belum menikah
Bank Non -bank Total
2 9 11
Menikah 2 9 11
15 24 39
17 33 50
Lampiran 9. Output Regresi Logistik Minitab 13.0 (Tahap Pertama) Binary Logistic Regression: Jenis LP versus Umur; Pndptan; ... Link Function:
Logit
Response Information Variable Jenis LP
Value 1 0 Total
Count 33 17 50
(Event)
Logistic Regression Table Predictor Constant Umur Pndptan KonsRuti Tabungan KonsTdkR LamaKrja Pendidik JmlhAngg JmlhAngg Pekerjaa JnsKelam TmptTngg StatusPe
Coef -3,489 0,6977 6,0672E-07 -7,432E-07 3,3472E-08 -1,106E-06 -0,7516 -0,5699 -2,0307 2,619 -3,005 4,461 -0,772 -3,564
SE Coef 8,697 0,3503 7,0405E-07 7,6862E-07 8,3768E-07 8,7745E-07 0,3426 0,5210 0,9057 1,724 4,016 2,747 1,357 2,542
Z -0,40 1,99 0,86 -0,97 0,04 -1,26 -2,19 -1,09 -2,24 1,52 -0,75 1,62 -0,57 -1,40
P 0,688 0,046 0,389 0,334 0,968 0,208 0,028 0,274 0,025 0,129 0,454 0,104 0,569 0,161
Odds Ratio
95% CI Lower Upper
2,01 1,00 1,00 1,00 1,00 0,47 0,57 0,13 13,72 0,05 86,55 0,46 0,03
1,01 3,99 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,24 0,92 0,20 1,57 0,02 0,77 0,47 402,41 0,00 129,99 0,40 18861,31 0,03 6,60 0,00 4,13
Log-Likelihood = -16,282 Test that all slopes are zero: G = 31,539; DF = 13; P-Value = 0,003 Measures of Association: (Between the Response Variable and Predicted Probabilities) Pairs Concordant Discordant Ties Total
Number 515 45 1 561
Percent 91,8% 8,0% 0,2% 100,0%
Summary Measures Somers' D Goodman-Kruskal Gamma Kendall's Tau-a
0,84 0,84 0,38
Lampiran 10. Output Regresi Logistik Minitab 13.0 (Tahap Kedua) Binary Logistic Regression: Jenis LP versus Umur; Pndptan; ... Link Function:
Logit
Response Information Variable Jenis LP
Value 1 0 Total
Count 33 17 50
(Event)
Logistic Regression Table Predictor Coef SE Coef Constant -3,473 8,695 Umur 0,6948 0,3431 Pndptan 6,2866E-07 4,4166E-07 KonsRuti -7,604E-07 6,3736E-07 KonsTdkR -1,126E-06 7,1475E-07 LamaKrja -0,7500 0,3403 Pendidik -0,5670 0,5165 JmlhAngg -2,0403 0,8751 JmlhAngg 2,643 1,611 Pekerjaa -3,008 4,027 JnsKelam 4,473 2,731 TmptTngg -0,758 1,310 StatusPe -3,578 2,518
Z -0,40 2,03 1,42 -1,19 -1,58 -2,20 -1,10 -2,33 1,64 -0,75 1,64 -0,58 -1,42
P 0,690 0,043 0,155 0,233 0,115 0,028 0,272 0,020 0,101 0,455 0,102 0,563 0,155
Odds Ratio
95% CI Lower Upper
2,00 1,00 1,00 1,00 0,47 0,57 0,13 14,06 0,05 87,58 0,47 0,03
1,02 3,92 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,24 0,92 0,21 1,56 0,02 0,72 0,60 330,80 0,00 132,33 0,41 18501,86 0,04 6,11 0,00 3,88
Log-Likelihood = -16,283 Test that all slopes are zero: G = 31,537; DF = 12; P-Value = 0,002 Measures of Association: (Between the Response Variable and Predicted Probabilities) Pairs Concordant Discordant Ties Total
Number 516 44 1 561
Percent 92,0% 7,8% 0,2% 100,0%
Summary Measures Somers' D Goodman-Kruskal Gamma Kendall's Tau-a
0,84 0,84 0,39
Lampiran 11. Output Regresi Logistik Minitab 13.0 (Tahap Ketiga) Binary Logistic Regression: Jenis LP versus Umur; Pndptan; ... Link Function:
Logit
Response Information Variable Jenis LP
Value 1 0 Total
Count 33 17 50
(Event)
Logistic Regression Table Predictor Coef SE Coef Constant -5,034 8,146 Umur 0,6762 0,3418 Pndptan 6,0226E-07 4,6568E-07 KonsRuti -7,507E-07 6,6637E-07 KonsTdkR -1,086E-06 7,1761E-07 LamaKrja -0,7539 0,3402 Pendidik -0,4629 0,4736 JmlhAngg -2,0879 0,8793 JmlhAngg 2,921 1,578 Pekerjaa -3,262 4,174 JnsKelam 4,676 2,685 StatusPe -3,759 2,472
Z -0,62 1,98 1,29 -1,13 -1,51 -2,22 -0,98 -2,37 1,85 -0,78 1,74 -1,52
P 0,537 0,048 0,196 0,260 0,130 0,027 0,328 0,018 0,064 0,435 0,082 0,128
Odds Ratio
95% CI Lower Upper
1,97 1,00 1,00 1,00 0,47 0,63 0,12 18,56 0,04 107,30 0,02
1,01 3,84 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,24 0,92 0,25 1,59 0,02 0,69 0,84 409,21 0,00 136,93 0,56 20720,61 0,00 2,96
Log-Likelihood = -16,457 Test that all slopes are zero: G = 31,189; DF = 11; P-Value = 0,001 Measures of Association: (Between the Response Variable and Predicted Probabilities) Pairs Concordant Discordant Ties Total
Number 517 44 0 561
Percent 92,2% 7,8% 0,0% 100,0%
Summary Measures Somers' D Goodman-Kruskal Gamma Kendall's Tau-a
0,84 0,84 0,39
Lampiran 12. Output Regresi Logistik Minitab 13.0 (Tahap Keempat) Binary Logistic Regression: Jenis LP versus Umur; Pndptan; ... Link Function:
Logit
Response Information Variable Jenis LP
Value 1 0 Total
Count 33 17 50
(Event)
Logistic Regression Table Predictor Coef SE Coef Constant -7,654 7,582 Umur 0,6314 0,3301 Pndptan 6,8277E-07 4,4122E-07 KonsRuti -7,660E-07 6,4252E-07 KonsTdkR -9,631E-07 6,8310E-07 LamaKrja -0,7296 0,3378 Pendidik -0,4884 0,4417 JmlhAngg -2,2897 0,8852 JmlhAngg 3,465 1,468 JnsKelam 5,334 2,607 StatusPe -4,074 2,513
Z -1,01 1,91 1,55 -1,19 -1,41 -2,16 -1,11 -2,59 2,36 2,05 -1,62
P 0,313 0,056 0,122 0,233 0,159 0,031 0,269 0,010 0,018 0,041 0,105
Odds Ratio
95% CI Lower Upper
1,88 1,00 1,00 1,00 0,48 0,61 0,10 31,98 207,21 0,02
0,98 3,59 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,25 0,93 0,26 1,46 0,02 0,57 1,80 568,07 1,25 34302,57 0,00 2,34
Log-Likelihood = -16,960 Test that all slopes are zero: G = 30,184; DF = 10; P-Value = 0,001 Goodness-of-Fit Tests Measures of Association: (Between the Response Variable and Predicted Probabilities) Pairs Concordant Discordant Ties Total
Number 519 42 0 561
Percent 92,5% 7,5% 0,0% 100,0%
Summary Measures Somers' D Goodman-Kruskal Gamma Kendall's Tau-a
0,85 0,85 0,39
Lampiran 13. Output Regresi Logistik Minitab 13.0 (Tahap Kelima) Binary Logistic Regression: Jenis LP versus Umur; Pndptan; ... Link Function:
Logit
Response Information Variable Jenis LP
Value 1 0 Total
Count 33 17 50
(Event)
Logistic Regression Table Predictor Coef SE Coef Constant -9,966 7,399 Umur 0,4606 0,2768 Pndptan 6,5547E-07 3,9007E-07 KonsRuti -7,109E-07 5,8312E-07 KonsTdkR -8,940E-07 5,6095E-07 LamaKrja -0,6848 0,3433 JmlhAngg -1,9708 0,7403 JmlhAngg 3,274 1,302 JnsKelam 4,779 2,463 StatusPe -4,729 2,499
Z -1,35 1,66 1,68 -1,22 -1,59 -1,99 -2,66 2,51 1,94 -1,89
P 0,178 0,096 0,093 0,223 0,111 0,046 0,008 0,012 0,052 0,058
Odds Ratio
95% CI Lower Upper
1,58 1,00 1,00 1,00 0,50 0,14 26,40 118,94 0,01
0,92 2,73 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,26 0,99 0,03 0,59 2,06 339,01 0,95 14842,13 0,00 1,18
Log-Likelihood = -17,627 Test that all slopes are zero: G = 28,850; DF = 9; P-Value = 0,001
Measures of Association: (Between the Response Variable and Predicted Probabilities) Pairs Concordant Discordant Ties Total
Number 516 45 0 561
Percent 92,0% 8,0% 0,0% 100,0%
Summary Measures Somers' D Goodman-Kruskal Gamma Kendall's Tau-a
0,84 0,84 0,38
Lampiran 14. Output Regresi Logistik Minitab 13.0 (Tahap Keenam) Binary Logistic Regression: Jenis LP versus Umur; Pndptan; ... Link Function:
Logit
Response Information Variable Jenis LP
Value 1 0 Total
Count 33 17 50
(Event)
Logistic Regression Table Predictor Coef SE Coef Constant -4,925 5,778 Umur 0,2553 0,2001 Pndptan 2,4166E-07 2,0507E-07 KonsTdkR -7,000E-07 6,6707E-07 LamaKrja -0,4589 0,2598 JmlhAngg -1,9935 0,7383 JmlhAngg 3,449 1,370 JnsKelam 3,935 2,231 StatusPe -4,175 2,283
Z -0,85 1,28 1,18 -1,05 -1,77 -2,70 2,52 1,76 -1,83
P 0,394 0,202 0,239 0,294 0,077 0,007 0,012 0,078 0,067
Odds Ratio
95% CI Lower Upper
1,29 1,00 1,00 0,63 0,14 31,48 51,14 0,02
0,87 1,00 1,00 0,38 0,03 2,15 0,65 0,00
1,91 1,00 1,00 1,05 0,58 461,80 4051,62 1,35
Log-Likelihood = -18,421 Test that all slopes are zero: G = 27,262; DF = 8; P-Value = 0,001 Measures of Association: (Between the Response Variable and Predicted Probabilities) Pairs Concordant Discordant Ties Total
Number 508 51 2 561
Percent 90,6% 9,1% 0,4% 100,0%
Summary Measures Somers' D Goodman-Kruskal Gamma Kendall's Tau-a
0,81 0,82 0,37
Lampiran 15. Output Regresi Logistik Minitab 13.0 (Tahap Ketujuh) Binary Logistic Regression: Jenis LP versus Umur; Pndptan; ... Link Function:
Logit
Response Information Variable Jenis LP
Value 1 0 Total
Count 33 17 50
(Event)
Logistic Regression Table Predictor Coef SE Coef Constant -6,778 5,344 Umur 0,3142 0,1979 Pndptan 4,7087E-08 7,1548E-08 LamaKrja -0,5247 0,2695 JmlhAngg -1,9827 0,7592 JmlhAngg 3,592 1,345 JnsKelam 4,432 2,177 StatusPe -4,255 2,448
Z -1,27 1,59 0,66 -1,95 -2,61 2,67 2,04 -1,74
P 0,205 0,112 0,510 0,052 0,009 0,008 0,042 0,082
Odds Ratio
95% CI Lower Upper
1,37 1,00 0,59 0,14 36,31 84,09 0,01
0,93 1,00 0,35 0,03 2,60 1,18 0,00
2,02 1,00 1,00 0,61 507,07 5994,66 1,72
Log-Likelihood = -19,089 Test that all slopes are zero: G = 25,925; DF = 7; P-Value = 0,001 Measures of Association: (Between the Response Variable and Predicted Probabilities) Pairs Concordant Discordant Ties Total
Number 504 56 1 561
Percent 89,8% 10,0% 0,2% 100,0%
Summary Measures Somers' D Goodman-Kruskal Gamma Kendall's Tau-a
0,80 0,80 0,37
Lampiran 16. Output Regresi Logistik Minitab 13.0 (Tahap Kedelapan/ Model Terbaik) Binary Logistic Regression: Jenis LP versus Umur; LamaKrja; ... Link Function:
Logit
Response Information Variable Jenis LP
Value 1 0 Total
Count 33 17 50
(Event)
Logistic Regression Table Predictor Constant Umur LamaKrja JmlhAngg JmlhAngg JnsKelam StatusPe
Coef -7,205 0,3136 -0,5016 -1,8627 3,545 4,586 -4,010
SE Coef 5,264 0,2004 0,2703 0,7182 1,318 2,141 2,409
Z -1,37 1,56 -1,86 -2,59 2,69 2,14 -1,66
P 0,171 0,118 0,063 0,009 0,007 0,032 0,096
Odds Ratio
95% CI Lower Upper
1,37 0,61 0,16 34,64 98,08 0,02
0,92 0,36 0,04 2,62 1,48 0,00
2,03 1,03 0,63 458,29 6510,72 2,04
Log-Likelihood = -19,317 Test that all slopes are zero: G = 25,470; DF = 6; P-Value = 0,000
Measures of Association: (Between the Response Variable and Predicted Probabilities) Pairs Concordant Discordant Ties Total
Number 500 60 1 561
Percent 89,1% 10,7% 0,2% 100,0%
Summary Measures Somers' D Goodman-Kruskal Gamma Kendall's Tau-a
0,78 0,79 0,36
Lampiran 17. Output Regresi Logistik Classification Table SPSS 13.0 Classification Tablea Predicted
Step 1
Observed Lembaga Pembiayaan
Step 2
Overall Percentage Lembaga Pembiayaan
Step 3
Overall Percentage Lembaga Pembiayaan
Step 4
Overall Percentage Lembaga Pembiayaan
Step 5
Overall Percentage Lembaga Pembiayaan
Step 6
Overall Percentage Lembaga Pembiayaan
Step 7
Overall Percentage Lembaga Pembiayaan
Step 8
Overall Percentage Lembaga Pembiayaan Overall Percentage
a. The cut value is ,500
Bank Non-Bank
Lembaga Pembiayaan Bank Non-Bank 14 3 3 30
Bank Non-Bank
14 3
3 30
Bank Non-Bank
13 4
4 29
Bank Non-Bank
13 4
4 29
Bank Non-Bank
13 3
4 30
Bank Non-Bank
13 3
4 30
Bank Non-Bank
13 2
4 31
Bank Non-Bank
13 3
4 30
Percentage Correct 82,4 90,9 88,0 82,4 90,9 88,0 76,5 87,9 84,0 76,5 87,9 84,0 76,5 90,9 86,0 76,5 90,9 86,0 76,5 93,9 88,0 76,5 90,9 86,0
Lampiran 18. Output Regresi Logistik SPSS 13.0 (Untuk Uji Wald) Variables in the Equation
B Step 1(a)
Umur
,698
S.E. ,350
Wald 3,966
Pendapatan
,000
,000
KonsumsiRutin
,000
,000
Tabungan
,000
KonsumsiTdkRutin LamaBekerja Pendidikan JmlhAnggKel JmlhAnggKelBkrja Pekerjaan JnsKelamin TmptTinggal
Step 2(a)
Sig. ,046
Exp(B) 2,009
,743
1
,389
1,000
,935
1
,334
1,000
,000
,002
1
,968
1,000
,000
,000
1,588
1
,208
1,000
-,752
,343
4,814
1
,028
,472
-,570
,521
1,196
1
,274
,566
-2,031
,906
5,026
1
,025
,131 13,718
2,619
1,724
2,307
1
,129
-3,005
4,017
,560
1
,454
,050
4,461
2,747
2,637
1
,104
86,554
-,772
1,357
,324
1
,569
,462
-3,564
2,542
1,965
1
,161
,028
Constant
-3,489
8,697
,161
1
,688
,031
Umur
,695
,343
4,101
1
,043
2,003
Pendapatan
,000
,000
2,026
1
,155
1,000
KonsumsiRutin
,000
,000
1,423
1
,233
1,000
KonsumsiTdkRutin
,000
,000
2,482
1
,115
1,000
LamaBekerja
-,750
,340
4,856
1
,028
,472
Pendidikan
-,567
,516
1,205
1
,272
,567
-2,040
,875
5,436
1
,020
,130
JmlhAnggKelBkrja
2,643
1,611
2,691
1
,101
14,059
-3,008
4,027
,558
1
,455
,049
JnsKelamin
4,473
2,731
2,682
1
,102
87,576
TmptTinggal
-,758
1,310
,335
1
,563
,469
StatusPernikahan
-3,578
2,518
2,020
1
,155
,028
Constant
-3,473
8,695
,160
1
,690
,031
Umur
,676
,342
3,915
1
,048
1,966
Pendapatan
,000
,000
1,673
1
,196
1,000
KonsumsiRutin
,000
,000
1,269
1
,260
1,000
Pekerjaan
KonsumsiTdkRutin
,000
,000
2,291
1
,130
1,000
LamaBekerja
-,754
,340
4,911
1
,027
,471
Pendidikan
-,463
,474
,955
1
,328
,629
-2,088
,879
5,638
1
,018
,124
2,921
1,578
3,425
1
,064
18,557
-3,262
4,174
,611
1
,435
,038
4,676
2,685
3,032
1
,082
107,302
StatusPernikahan
-3,759
2,472
2,312
1
,128
,023
Constant
JmlhAnggKel JmlhAnggKelBkrja Pekerjaan JnsKelamin
Step 4(a)
1
StatusPernikahan
JmlhAnggKel
Step 3(a)
df
-5,034
8,147
,382
1
,537
,007
Umur
,631
,330
3,658
1
,056
1,880
Pendapatan
,000
,000
2,395
1
,122
1,000
KonsumsiRutin
,000
,000
1,421
1
,233
1,000
KonsumsiTdkRutin
,000
,000
1,988
1
,159
1,000
LamaBekerja Pendidikan
Step 6(a)
1
,031
,482
,442
1,223
1
,269
,614
,885
6,690
1
,010
,101
JmlhAnggKelBkrja
3,465
1,468
5,573
1
,018
31,983
JnsKelamin
5,334
2,607
4,187
1
,041
207,208
StatusPernikahan
-4,074
2,513
2,628
1
,105
,017
Constant
-7,654
7,582
1,019
1
,313
,000
Umur
,461
,277
2,768
1
,096
1,585
Pendapatan
,000
,000
2,824
1
,093
1,000
KonsumsiRutin
,000
,000
1,486
1
,223
1,000
KonsumsiTdkRutin
,000
,000
2,540
1
,111
1,000
LamaBekerja
-,685
,343
3,979
1
,046
,504
JmlhAnggKel
-1,971
,740
7,088
1
,008
,139
JmlhAnggKelBkrja
3,274
1,302
6,319
1
,012
26,405
JnsKelamin
4,779
2,463
3,766
1
,052
118,945
StatusPernikahan
-4,729
2,499
3,582
1
,058
,009
Constant
-9,966
7,399
1,814
1
,178
,000
Umur
,255
,200
1,629
1
,202
1,291
Pendapatan
,000
,000
1,389
1
,239
1,000
KonsumsiTdkRutin
,000
,000
1,101
1
,294
1,000
LamaBekerja
-,459
,260
3,121
1
,077
,632
JmlhAnggKel
-1,993
,738
7,291
1
,007
,136
3,449
1,370
6,337
1
,012
31,482
JnsKelamin
Step 8(a)
4,665
-,488
JmlhAnggKelBkrja
Step 7(a)
,338
-2,290
JmlhAnggKel
Step 5(a)
-,730
3,935
2,231
3,111
1
,078
51,141
StatusPernikahan
-4,175
2,283
3,345
1
,067
,015
Constant
-4,925
5,778
,727
1
,394
,007
Umur
,314
,198
2,520
1
,112
1,369
Pendapatan
,000
,000
,433
1
,510
1,000
LamaBekerja
-,525
,269
3,791
1
,052
,592
JmlhAnggKel
-1,983
,759
6,820
1
,009
,138
JmlhAnggKelBkrja
3,592
1,345
7,130
1
,008
36,307
JnsKelamin
4,432
2,177
4,145
1
,042
84,088
StatusPernikahan
-4,255
2,448
3,021
1
,082
,014
Constant
-6,778
5,344
1,609
1
,205
,001
,314
,200
2,448
1
,118
1,368
LamaBekerja
-,502
,270
3,444
1
,063
,606
JmlhAnggKel
-1,863
,718
6,727
1
,009
,155
JmlhAnggKelBkrja
3,545
1,318
7,238
1
,007
34,637
JnsKelamin
4,586
2,141
4,590
1
,032
98,081
-4,010
2,409
2,770
1
,096
,018
,171
,001
Umur
StatusPernikahan Constant
-7,205 5,264 1,874 1 a Variable(s) entered on step 1: Umur, Pendapatan, KonsumsiRutin, Tabungan, KonsumsiTdkRutin, LamaBekerja, Pendidikan, JmlhAnggKel, JmlhAnggKelBkrja, Pekerjaan, JnsKelamin, TmptTinggal, StatusPernikahan.
Lampiran 19. Output Regresi Logistik Casewise List SPSS 13.0 Casewise List
Observed
Temporary Variable
Case 1
Selected Status(a) S
Lembaga Pembiayaan N
2
S
N**
,497
3
S
N
,687
4
S
N
5
S
6
S
7 8
Predicted ,992
Predicted Group N
Resid ,008
ZResid ,091
B
,503
1,006
N
,313
,675
,999
N
,001
,026
N
,822
N
,178
,466
N
,949
N
,051
,231
S
N
,829
N
,171
,455
S
N
,911
N
,089
,312
9
S
N
,569
N
,431
,871
10
S
N
,921
N
,079
,293
11
S
N
,993
N
,007
,087
12
S
N
,987
N
,013
,116
13
S
N
,815
N
,185
,477
14
S
N
,999
N
,001
,032
15
S
N
,902
N
,098
,330
16
S
N
,728
N
,272
,612
17
S
N
,895
N
,105
,343
18
S
N
,800
N
,200
,500
19
S
N
,996
N
,004
,066
20
S
N
,588
N
,412
,837
21
S
N
,998
N
,002
,040
22
S
N**
,075
B
,925
3,508
23
S
N
,557
N
,443
,891
24
S
N
,995
N
,005
,071
25
S
N
,916
N
,084
,303
26
S
N
,998
N
,002
,042
27
S
N
,629
N
,371
,768
28
S
N
,992
N
,008
,091
29
S
N
,753
N
,247
,573
30
S
N**
,233
B
,767
1,815
31
S
N
,806
N
,194
,491
32
S
N
,916
N
,084
,303
33
S
N
,999
N
,001
,032
34
S
B**
,849
N
-,849
-2,369
35
S
B
,100
B
-,100
-,334
36
S
B
,324
B
-,324
-,692
37
S
B
,145
B
-,145
-,412
38
S
B**
,820
N
-,820
-2,131
39
S
B
,362
B
-,362
-,754
40
S
B
,374
B
-,374
-,774
41
S
B
,001
B
-,001
-,025
42
S
B
,464
B
-,464
-,930
43
S
B**
,610
N
-,610
-1,251
44
S
B
,335
B
-,335
-,710
45
S
B
,293
B
-,293
-,644
46
S
B**
,687
N
-,687
-1,480
47
S
B
,042
B
-,042
-,210
48
S
B
,433
B
-,433
-,873
49
S
B
,320
B
-,320
-,686
-,097
-,327
50
S B ,097 B a S = Selected, U = Unselected cases, and ** = Misclassified cases.
