ANALISIS SEGMENTASI NASABAH PEMBIAYAAN MURABAHAH JANGKA MENENGAH (Studi Kasus pada PT. BPR Syariah AMANAH UMMAH) VIEN SYAFRINA NASUTION

Traveling- all you have to do is take the first step -ibn battuta

ANALISIS SEGMENTASI NASABAH PEMBIAYAAN MURABAHAH JANGKA MENENGAH (Studi Kasus pada PT. BPR Syariah AMANAH UMMAH)

VIEN SYAFRINA NASUTION

DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2007

-Analisis Segmentasi Nasabah Pembiayaan Murabahah Jangka MenengahCopyright 2007,Skripsi Statistika Ipb, All Right Reserved. -Vien Syafrina Nasution-


PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN SUMBER INFORMASI

Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi Analisis Segmentasi Nasabah Pembiayaan Murabahah Jangka Menengah (Studi Kasus Pada PT. BPR Syariah AMANAH UMMAH). Adalah karya saya sendiri dan belum diajukan dalam bentuk apapun kepada pergururan tinggi manapun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini.

Bogor, September 2007

Vien Syafrina Nasution NIM. G14101053



RINGKASAN VIEN SYAFRINA NASUTION. Analisis Segmentasi Nasabah Pembiayaan Murabahah Jangka Menengah (Studi Kasus Pada PT. BPR Syariah AMANAH UMMAH). Dibimbing oleh I MADE SUMERTAJAYA dan M. ABDUH KHALID M. Pembiayaan merupakan kegiatan perbankan syariah yang sangat penting dan menjadi penunjang kelangsungan hidup bank syariah. Pembiayaan dengan skim Murabahah merupakan produk bank syariah yang paling banyak diberikan sehingga pengelolaan penyaluran dana yang baik pada produk tersebut sangatlah dibutuhkan. Hal ini tentu memiliki keterkaitan dengan ketepatan bank syariah dalam menentukan target nasabah potensialnya. Analisis CHAID (Chi-square Automatic Interaction Detector ) adalah metode yang dipilih untuk melihat faktor-faktor apa saja yang berpengaruh terhadap status pembayaran angsuran nasabah sehingga dapat ditentukan segmentasi nasabah untuk meminimumkan resiko keterlambatan pembayaran angsuran. Penelitian ini menggunakan status pembayaran dengan kategori tepat dan terlambat sebagai peubah respons dan 10 karakteristik nasabah sebagai peubah penjelas yang dianalisis. Dari hasil analisis CHAID, peubah banyak tanggungan, tempat usaha dan pendapatan perkapita merupakan peubahpeubah yang signifikan memisahkan peubah status pembayaran sehingga membentuk 4 segmen yang terdiri dari kelompok nasabah yang memiliki banyak tanggungan kurang dari sama dengan dua dan bertempat usaha di bukan pasar, kelompok nasabah yang memiliki banyak tanggungan lebih dari dua dengan pendapatan perkapita lebih dari Rp.8.000.000, kelompok nasabah yang memiliki banyak tanggungan kurang dari sama dengan dua dan bertempat usaha di pasar dan kelompok nasabah yang memiliki banyak tanggungan lebih dari dua dengan pendapatan perkapita kurang dari sama dengan Rp.8.000.000. Prioritas target penyaluran dana diambil berdasarkan tingkat resiko keterlambatan yang paling minimum.



ANALISIS SEGMENTASI NASABAH PEMBIAYAAN MURABAHAH JANGKA MENENGAH (Studi Kasus pada PT. BPR Syariah AMANAH UMMAH)

VIEN SYAFRINA NASUTION

Skripsi Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Sains pada Departemen Statistika

DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2007 -Analisis Segmentasi Nasabah Pembiayaan Murabahah Jangka MenengahCopyright 2007,Skripsi Statistika Ipb, All Right Reserved. -Vien Syafrina Nasution-


Saya persembahkan karya ini untuk Ayah&Mama, I love you more each day

Travelingall you have to do is take the first step -ibn battuta-



Judul Skripsi Nama NIM

: Analisis Segmentasi Nasabah Pembiayaan Murabahah Jangka Menengah (Studi Kasus Pada PT. BPR Syariah AMANAH UMMAH) : Vien Syafrina Nasution : G14101053

Menyetujui:

Pembimbing I,

Pembimbing II,

Dr. I Made Sumertajaya, M.Si. NIP. 132 085 916

Drs. M. Abduh Khalid M, M.Si. NIP. –

Mengetahui,

Dekan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Pertanian Bogor

Prof. Dr. Ir. Yonny Koesmaryono, MS NIP. 131 473 999

Tanggal Lulus

: 2 Oktober 2007



PRAKATA

Segala puji bagi Allah SWT atas segala rahmat dan karunia yang melimpah sehingga penulis dapat menyelesaikan penelitian dan penulisan skripsi ini. Shalawat serta salam untuk tauladan umat dan pembawa rahmat bagi seluruh alam,Rasulullah Muhammad SAW, kepada keluarga, sahabat serta seluruh pengikutnya sampai akhir jaman. Karya ini disusun dalam rangka menyelesaikan pendidikan program sarjana (S1) di Departemen Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor. Sungguh banyak ilmu dan pelajaran serta pengalaman berharga yang didapat oleh penulis dalam pembuatan karya ini, semangat dan cinta serta dukungan dari orang-orang sekitar dapat menciptakan kekuatan besar bagi penulis untuk menyelesaikan karya akhir ini. Pada kesempatan ini penulis menyampaikan penghargaan dan ucapan terimakasih kepada Keluarga Besar M. Asri Nasution yang tak pernah lelah untuk terus memberikan semangat kepada penulis, Bapak Dr. Ir. I Made Sumertajaya, M.Si. dan Bapak Drs. M. Abduh Khalid M, M.Si. atas bimbingan dan arahan, serta dukungan kepada penulis selama penyusunan karya ini. Penulis berharap semoga karya ini dapat bermanfaat bagi dunia ilmu pengetahuan secara umum dan dapat menjadi salah satu referensi bagi dunia perekonomian syariah di Indonesia.

Bogor, September 2007

Vien Syafrina Nasution



RIWAYAT HIDUP

Penulis dilahirkan di Bogor, 27 Agustus 1983 sebagai anak keempat dari lima bersaudara dari pasangan H. M. Asri Nasution dan Hj. Mismiatin. Penulis lulus dari SD Negeri Pengadilan II pada tahun 1995. Pada tahun 1998, penulis lulus dari SMP Negeri 1 Bogor kemudian melanjutkan pendidikan ke SMU Negeri 1 Bogor dan lulus pada tahun 2001. Pada akhir tahun 2000, penulis mengikuti Lomba jajak pendapat yang diadakan oleh Gamma Sigma Beta (GSB) Statistika IPB dan mendapat juara pertama dengan hadiah masuk tanpa tes ke Departemen Statistika, sehingga pada tahun 2001 penulis meneruskan jenjang pendidikan menjadi mahasiswa di Departemen Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam. Selama mengikuti perkuliahan, penulis pernah menjadi asisten dosen mata kuliah Statistika Inferensia untuk Diploma Informatika, Departemen Ilmu Komputer, mengikuti Praktek Lapang di Pusat Data dan Informasi (PUSDATIN) Departemen Pertanian RI dan aktif di berbagai organisasi kemahasiswaan diantaranya BEM TPB IPB 2001-2002, BEM KM IPB periode 2002-2003 dan pada periode 2004-2005 sebagai Menteri Informasi dan Komunikasi.



DAFTAR ISI Halaman DAFTAR GAMBAR ...................................................................................................

viii

DAFTAR TABEL ........................................................................................................

viii

DAFTAR LAMPIRAN.................................................................................................

ix

PENDAHULUAN Latar Belakang ..................................................................................................... Tujuan ...................................................................................................................

1 1

TINJAUAN PUSTAKA Bank Syariah ......................................................................................................... Pembiayaan ........................................................................................................... Produk-produk pembiayaan BPR Syariah ............................................................ Segmentasi ............................................................................................................ Analisis CHAID ................................................................................................... Prinsip Kerja CHAID ............................................................................................

1 1 2 3 3 3

DATA DAN METODE Data ...................................................................................................................... Metode ..................................................................................................................

4 5

HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi Nasabah ................................................................................................. Dendogram Hasil Analisis CHAID ...................................................................... Segmentasi Nasabah dan target penyaluran dana (pembiayaan) .........................

5 7 9

KESIMPULAN ............................................................................................................

10

REKOMENDASI .........................................................................................................

10

DAFTAR PUSTAKA ..................................................................................................

10

LAMPIRAN .................................................................................................................

11



DAFTAR GAMBAR

Halaman 1.

Kelompok Nasabah berdasarkan Status Pembayaran ...........................................

5

2.

Sebaran Nasabah berdasarkan Kecamatan Lokasi Usaha .....................................

5

3.

Sebaran Peubah Banyak Tanggungan, Tempat Usaha dan Pendapatan perkapita

6

4.

Dendogram hasil analisis CHAID ........................................................................

8

DAFTAR TABEL Halaman Tabel 1. Kategori Peubah respons dan Peubah-peubah penjelas .................................

5

Tabel 2. Statistik (modus) karakteristik data nasabah ..................................................

6

Tabel 3. Tabulasi silang antara peubah banyak tanggungan dengan status pembayaran

6

Tabel 4. Tabulasi silang antara peubah tempat usaha terhadap status pembayaran pada kategori banyak tanggungan ≤ 2 orang ………………………………..

7

Tabel 5. Nilai-p dan nilai uji khi-kuadrat peubah penjelas terhadap peubah respons….

7

Tabel 6. Karakteristik masing-masing segmen………………………………………… 9



DAFTAR LAMPIRAN

Halaman

1. Tabulasi silang antara peubah umur dengan status pembayaran.............................

11

2. Tabulasi silang antara peubah banyak tanggungan dengan status pembayaran ......

11

3. Tabulasi silang antara peubah status tempat dengan status pembayaran ...............

11

4. Tabulasi silang antara peubah tempat usaha dengan status pembayaran ...............

11

5. Tabulasi silang antara peubah lokasi usaha dengan status pembayaran..................

12

6. Tabulasi silang antara peubah kewajiban dengan status pembayaran .....................

12

7. Tabulasi silang antara peubah pendapatan per tahun dengan status pembayaran ...

12

8. Tabulasi silang antara peubah pendapatan perkapita dengan status pembayaran ...

12

9. Tabulasi silang antara peubah lama usaha dengan status pembayaran ...................

13

10. Tabulasi silang antara peubah tingkat pendidikan dengan status pembayaran........

13


Traveling- all you have to do is take the first step

1

-ibn battuta

PENDAHULUAN Latar Belakang Pertumbuhan drastis ekonomi syariah dalam lima tahun terakhir memberikan angin segar pada pertumbuhan perbankan syariah. Undangundang Perbankan no. 10 Tahun 1998 memberi peluang diterapkannya dual banking system dalam perbankan nasional, hal ini telah memicu pertumbuhan perbankan syariah di Indonesia. Pesatnya pertumbuhan perbankan syariah juga membuat bank syariah semakin meningkatkan penyaluran dana, salah satunya dengan skim Murabahah. Penyaluran dana dalam istilah perbankan syariah disebut dengan pembiayaan. Pembiayaan merupakan kegiatan perbankan syariah yang sangat penting dan menjadi penunjang kelangsungan hidup bank syariah, jika dikelola dengan baik. Sebaliknya pengelolaan pembiayaan yang tidak baik akan banyak menimbulkan masalah bahkan akan menyebabkan ambruknya bank syariah. Dana yang dimiliki bank baik yang berasal dari simpanan, tabungan, deposito, maupun modal selayaknya disalurkan untuk keperluan pembiayaan yang produktif yaitu dalam bentuk pembiayaan dengan memperhatikan kaidahkaidah aman, lancar dan menghasilkan. Pengelolaan penyaluran dana yang baik ini tentu memiliki keterkaitan dengan ketepatan bank syariah dalam menentukan target nasabah potensialnya, sehingga diperlukan suatu analisis terhadap karakteristik nasabah yang dapat digunakan sebagai acuan menentukan target tersebut. Beberapa penelitian terhadap data pembiayaan atau dalam istilah bank konvensional kredit telah pula dilakukan. Penelitian Arrudy (2005) dilakukan untuk mengklasifikasikan nasabah dan mengidentifikasi resiko kredit konsumtif dengan membandingkan 3 model kuantitatif, yaitu model pohon klasifikasi, regresi logistik dan analisis diskriminan dengan kesimpulan bahwa model pohon klasifikasi memiliki akurasi total yang tinggi dalam pengklasifikasian secara benar. Sedangkan pada penelitian yang dilakukan oleh Sukanda (2003) metode CHAID digunakan sebagai analisis awal untuk menganalisis tingkat keberhasilan usaha anggota koperasi simpan pinjam sebelum dilakukan analisis regresi logistik ordinal, dengan metode CHAID ini menghasilkan model dengan peubah penjelas yang lebih mudah diintrepetasikan pada model respons ordinal.

Penelitian ini menggunakan salah satu metode pohon klasifikasi yaitu analisis Chisquare Automatic Interaction Detector yang lebih dikenal dengan analisis CHAID. Analisis ini digunakan sebagai analisis akhir (final complete analysis) yang diharapkan dapat mengidentifikasi segmen-segmen nasabah potensial dalam pemberian pembiayaan oleh bank syariah sehingga dapat meminimumkan resiko keterlambatan pembayaran angsuran. Tujuan Tujuan dari penelitian ini adalah mengklasifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi ketepatan waktu dalam melunasi pembayaran angsuran sehingga dapat ditentukan segmentasi nasabah yang potensial.

TINJAUAN PUSTAKA Bank syariah Bank syariah adalah lembaga keuangan yang berfungsi sebagai penghubung atau perantara (intermediasi) antara pihak pemilik dana (surplus unit) dengan pihak yang membutuhkan dana (deficit unit), yang pelaksanaannya berdasarkan landasan syariah, tidak mengandung Maisyir (perjudian), gharar (ketidakpastian/penipuan), dan riba (bunga). Pembiayaan Pengertian pembiayaan adalah penyediaan uang atau tagihan yang dapat dipersamakan dengan itu berdasarkan persetujuan atau kesepakatan antara bank dengan nasabah, yang mewajibkan pihak nasabah untuk melunasi kewajibannya setelah jangka waktu tertentu disertai dengan pembayaran sejumlah imbalan. Jenis-jenis pembiayaan adalah sebagai berikut : 1. Berdasarkan tujuan penggunaan: a. Pembiayaan Konsumtif b. Pembiayaan Produktif i). Pembiayaan investasi, yaitu pembiayaan untuk pengadaan sarana/alat produksi. ii). Pembiayaan modal kerja, yaitu pembiayaan untuk pengadaan bahan baku atau barang yang diperdagangkan. 2. Berdasarkan jangka waktu: b. Jangka pendek (< 1 tahun) c. Jangka menengah (= 1tahun) d. Jangka panjang (> 1 tahun)



Di dalam memberikan pembiayaan, Bank Syariah perlu melakukan analisa terhadap calon nasabah. Analisa pembiayaan diperlukan agar bank memperoleh keyakinan bahwa pembiayaan yang diberikan dapat dikembalikan oleh nasabah. Pada dasarnya ada 2 (dua) aspek yang di analisa: 1. Analisa terhadap kemauan bayar disebut analisa kualitatif (Willingnes to Pay). Aspek yang dianalisa mencakup karakter (akhlak) dan komitmen nasabah. 2. Analisa terhadap kemampuan bayar disebut analisa kuantitatif (Ability to Pay). Pendekatan yang digunakan adalah untuk menentukan kemampuan bayar dan perhitungan kebutuhan modal usaha nasabah adalah dengan Pendekatan Pendapatan Bersih. (Khalid 2006)

Produk-produk pembiayaan BPR Syariah Produk pembiayaan (financing) yang dilakukan oleh BPR Syariah, berdasarkan statistik perbankan syariah Bank Indonesia, meliputi Murabahah, Salam, Istishna, Mudharabah, Musyarakah, Ijarah, dan Qard. Berikut ini penjelasan dari produk-produk tersebut: 1.

2

2. Salam Salam berarti pembelian Muslam fihi /barang (biasanya produk pertanian) oleh muslam (pembeli) yang diserahkan di kemudian hari oleh Muslam ilaih (penjual) sementara pembayaran dilakukan di muka dengan syarat-syarat tertentu. Sekilas produk Salam ini nampak seperti Ijon. Pada Ijon, barang yang dibeli tidak diukur atau ditimbang secara jelas dan spesifik dan penetapan harga dilakukan sepihak oleh tengkulak (pembeli) yang sering kali sangat dominan. Salam mensyaratkan adanya pengukuran dan spesifikasi barang yang kelas serta adanya keridhoan yang utuh antara kedua belah pihak. 3. Istishna Transaksi Istishna merupakan kontrak penjualan antara mustahni’ (pembeli akhir) dan Shani’ (supplier). Dalam kontrak ini, supplier menerima pesanan dari pembeli akhir lalu berusaha melalui orang lain untuk membuat atau membeli mashnu’ (pokok kontrak) menurut spesifikasi yang telah disepakati dan menjualnya kepada pembeli akhir’. Kedua belah pihak bersepakat atas harga serta sistem pembayaran. Apakah pembayaran dilakukan di muka, melalui cicilan, atau ditangguhkan sampai suatu waktu pada masa yang akan datang.

Murabahah 4. Mudharabah

Murabahah adalah jual beli barang pada harga asal dengan keuntungan yang disepakati. Dalam murabahah penjual harus memberitahu harga pokok yang ia beli dan menentukan suatu tingkat keuntungan sebagai tambahannya. Landasan syariah dari sistem murabahah ini adalah; i) Al-Quran “Dan Allah telah menghalalkan jual beli dan mengharamkan riba.” (Q.S: Al-Baqarah: 275) ii) Al-Hadits Dari Suhaib Ar Rumi r.a., bahwa Rasulullah saw bersabda, “Tiga hal yang didalamnya terdapat keberkatan: jual-beli secara tangguh (murabahah), muqaradhah (mudharabah), dan mencampur gandum dengan tepung untuk keperluan rumah, bukan untuk dijual. “ (H. R. Ibnu Majah). (Antonio 1999) Dalam pembiayaan murabahah proses pengadaan barang dilakukan bank dan jika diwakilkan pada nasabah,akad (kontrak) akan dilakukan setelah barang menjadi milik bank.

Mudarabah adalah kemitraan / partnership antara 2 pihak, dimana satu pihak memberikan dana kepada pihak lain untuk diinvestasikan pada usaha komersial. Pihak pemberi dana disebut sebagai Rabbul Maal (Shaahibul Maal) dan pihak yang mengelola dana tersebut disebut sebagai Mudaarib. Profit dibagikan berdasarkan rasio yang disepakati kedua belah pihak. 5. Musyarakah Bentuk kerjasama usaha / bisnis antara 2 pihak atau lebih, dimana masing-masing pihak bersepakat saling berbagi keuntungan dan kerugian (profit and loss sharing). 6. Ijarah Ijarah adalah akad antara Bank (Muajjir = yang menyewakan) dengan nasabah (Musta’jir) sebagai penyewa suatu barang milik Bank dan Bank mendapatkan imbalan jasa atas barang



3

-ibn battuta

yang disewakannya. Obyek kontrak dalam Ijarah adalah manfaat dari penggunaan aset, bukan aset itu sendiri. 7. Qard Qard dapat diartikan sebagai pinjaman lunak yang diberikan atas dasar kewajiban sosial semata, dimana si peminjam tidak dituntut untuk mengembalikan apapun kecuali modal pinjaman. Segmentasi Menurut Kotler (1997) definisi segmentasi adalah mengidentifikasi dan membentuk kelompok pembeli (nasabah) yang berbeda yang mungkin meminta produk yang sama atau dengan kata lain mengelompokan nasabah menjadi beberapa kelompok (segmen), dan nasabah-nasabah yang berada dalam satu segmen memiliki ciri-ciri atau perilaku yang relatif sama (homogen) dibandingkan dengan nasabah pada kelompok lain. Beberapa peneliti berusaha membentuk segmen dengan mengamati ciri-ciri konsumen, biasanya dengan menggunakan ciri-ciri geografis, demografis, dan psikografis.

Analisis CHAID Chi-Square Automatic Interaction Detection (CHAID) adalah suatu metode yang diperkenalkan pertama kali oleh Dr. G. V Kass pada tahun 1980. Kass mengembangkan metode eksplorasi untuk peubah penjelas dan peubah respons kategorik. Prosedur pada CHAID merupakan bagian dari teknik sebelumnya yang dikenal dengan Automatic Interaction Detection (AID), dan menggunakan statistik chi-square sebagai alat utamanya (Kunto dan Hasana 2006) Fungsi dari metode CHAID ini adalah sebagai: a) Analisis eksplorasi untuk menentukan model yang relevan yang dapat digunakan pada teknik statistika selanjutnya. b) Analisis akhir (final complete analysis) Metode CHAID digunakan untuk memprediksi suatu kategori peubah respons Y berdasarkan sekumpulan kategori peubah penjelas X. Dalam menganalisis sekumpulan data yang berukuran besar, CHAID digunakan sebagai teknik eksplorasi yang bertujuan untuk mengurangi dimensi data dan menduga peubah-peubah penjelas yang nyata terhadap peubah respons. Interaksi antar peubah juga

dapat dideteksi melalui metode ini. (Du toit et al. 1986) Menurut Gallagher, diacu dalam Kunto dan Hasana 2006, CHAID akan membedakan peubah-peubah penjelasnya menjadi tiga bentuk yang berbeda,yaitu: 1) Monotonik, kategori-kategori pada peubah ini dapat dikombinasikan atau digabungkan oleh CHAID hanya jika keduanya berdekatan satu sama lain, yaitu peubahpeubah yang kategorinya mengikuti urutan aslinya (data ordinal), contohnya: usia atau pendapatan 2) Bebas, kategori-kategori pada peubah ini dapat dikombinasikan atau digabungkan walaupun keduanya berdekatan atau tidak satu sama lain (data nominal), contohnya: pekerjaan, kelompok etnik, dan area geografis 3) Mengambang (floating), Peubah monotonik dengan kategori tambahan yang tidak jelas posisi urutan tingkatnya, yang mungkin dapat dikelompokan dengan kategori lain. Hasil dari metode CHAID digunakan untuk menyusun suatu dendogram yang berisi informasi sebagai berikut: a) Pengelompokan pengamatan, pengamatan dikelompokan ke dalam kelompokkelompok yang relatif lebih homogen dalam kaitannya dengan nilai-nilai peubah penjelas dan peubah respons. b) Asosiasi antar peubah penjelas yaitu kecenderungan nilai peubah penjelas dalam pemisahan pengamatan dengan nilai peubah penjelas yang lain. c) Interaksi antar peubah, yaitu peranan silang dua peubah penjelas dalam pemisahan pengamatan menurut peubah respons. Prinsip kerja CHAID Algoritma CHAID adalah sebagai berikut: 1. Membuat tabulasi silang antara kategori peubah penjelas dengan kategori-kategori peubah responsnya. 2. Dari tabulasi silang yang diperoleh, dicari pasangan kategori peubah bebas yang memiliki sub tabel 2 x d (d = banyaknya kategori dari peubah respons) dengan beda nyata terkecil. Cari nilai

χ

2

semua

hitung

sub tabel tersebut. Dari seluruh

χ

yang

diperoleh,

terkecil

χ

). Jika

(

2 terkecil

χ

cari

yang

2 terkecil


<

χ

2 hitung

2

α

maka


4

-ibn battuta

kedua kategori peubah penjelas

χ

memiliki

yang

2 terkecil

digabungkan menjadi

satu kategori campuran atau gabungan. 3. Pada setiap kategori gabungan yang terdiri dari tiga atau lebih kategori asal, dicari pembagian biner yang paling signifikan (memiliki angka uji yang paling besar). Dari pembagian ini dicari Jika

χ

χ

2

terbesar >

hitung

2 hitung

χ

terbesar. 2

α

maka

pembagian biner berlaku, kembali ke tahap 2. 4. Setelah diperoleh penggabungan optimal untuk setiap peubah penjelas, cari nilai-p yang terkecil dari masing-masing subtabel tersebut. Jika nilai-p terkecil < α yang telah ditetapkan maka peubah penjelas pada nilai-p tersebut adalah peubah penjelas yang paling signifikan terhadap respons. 5. Kembali ke tahap 1 untuk melakukan pembagian berdasarkan peubah yang belum terpilih Pengurangan tabel kontingensi (penggabungan kategori) pada algoritma CHAID membutuhkan suatu uji signifikansi. Jika tidak terjadi pengurangan dari tabel kontingensi asal, maka statistik uji khi-kuadrat biasa dapat digunakan. Apabila terjadi pengurangan, yaitu c kategori dari peubah asal menjadi r kategori (r < c) maka nilai-p dari khi-kuadrat yang baru dikalikan dengan pengganda Bonferroni berikut sesuai dengan tipe peubah : 1. Peubah Monotonik B=

 c − 1    r − 1

2. Peubah Bebas r −1

B=

(r − i )

c

∑ (−1) i!(r − i)! i

i =0

3. Peubah Mengambang B=

c − 2 c − 2   + r    r − 2  r −1 

Peubah penjelas yang paling signifikan dapat dilihat dari statistik uji khi-kuadrat Pearson dengan menggunakan rumus:

χ

2

2   − ( ) O E ij ij   = ∑∑  1 1 E ij   r

c

Keterangan: r = banyaknya baris c = banyaknya kolom i = indeks baris j = indeks kolom Oij = nilai sel baris ke-i kolom ke-j Eij = nilai harapan sel baris ke-i kolom ke- j i = 1,2,3, ... r j = 1,2,3, ... c

DATA DAN METODE Data Data yang dianalisis sebanyak 105 data, merupakan data nasabah pembiayaan untuk modal kerja dengan jenis akad Murabahah dari Bank Perkreditan Rakyat Syariah AMANAH UMMAH yang bertempat di Kecamatan Leuwiliang, Kabupaten Bogor. Data Nasabah berasal dari hasil wawancara petugas penghitung (Account Officer) untuk pengisian formulir aplikasi pembiayaan modal kerja pada tahun 2004 yang jatuh tempo pada tahun 2005 (Pembiayaan jangka menengah) dan data status pembayaran atau tanggal pelunasan angsuran, kesesuaian dengan tanggal jatuh tempo. Pemilihan data produk pembiayaan Murabahah karena pembiayaan dengan skim ini meliputi 97.44% dari seluruh akad yang diberikan oleh pihak Bank tersebut. Data status pembayaran digunakan sebagai peubah respons (dinotasikan dengan Y), yang terdiri dari dua kelompok yaitu kelompok nasabah yang melunasi angsuran tepat waktu dan nasabah yang terlambat melunasi angsuran. Dalam penelitian ini, nasabah tepat waktu didefinisikan sebagai nasabah yang melunasi angsuran sesuai dengan tanggal jatuh tempo, sama dengan dan atau kurang dari 48 minggu, sedangkan nasabah terlambat adalah nasabah yang tidak mampu melunasi angsuran sesuai tanggal jatuh tempo atau lebih dari 48 minggu. Peubah respons ini memiliki dua kemungkinan nilai (peubah respons biner), Y = 1 jika merupakan kelompok nasabah tepat waktu dan Y = 0 jika merupakan kelompok nasabah terlambat. Data yang berasal dari kelompok nasabah tepat waktu sebanyak 80 data (76%) dan 25 data (24%) dari kelompok nasabah terlambat



5

-ibn battuta

Metode KELOMPOK NASABAH

TEPAT TERLAMBAT 76%

Gambar 1. Kelompok Nasabah berdasarkan status pembayaran Peubah-peubah penjelas (dinotasikan dengan X) terdiri dari umur (X1), banyaknya tanggungan (X2), status tempat (X3), tempat usaha (X4). lokasi usaha (X5), besarnya kewajiban yang harus dibayarkan (X6), pendapatan per tahun (X7), pendapatan perkapita pertahun (X8), Pengalaman usaha (X9) dan Tingkat Pendidikan (X10). Tabel berikut ini menjelaskan kategori dari peubah respons dan peubah-peubah penjelas, Tabel 1. Kategori Peubah Respons dan Peubahpeubah penjelas Peubah Kategori Status • Tepat Pembayaran • Terlambat Umur • < 35 tahun • 35-45 tahun • > 45 tahun Banyak • ≤ 2 orang Tanggungan • > 2 orang Status • Kontrak Tempat • Milik Sendiri Tempat • Bukan Pasar Usaha • Pasar Lokasi usaha • Luar Leuwiliang • Leuwiliang Kewajiban • ≤ Rp. 6,200,000 • > Rp. 6,200,000 Pendapatan • ≤ Rp. 25,000,000 per tahun • > Rp. 25,000,000 Pendapatan • ≤ Rp. 8,000,000 per kapita • > Rp. 8,000,000 per tahun Pengalaman • ≤ 10 tahun usaha • > 10 tahun Tingkat • Dibawah SMA Pendidikan • SMA • Diatas SMA

HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi Nasabah Nasabah Pembiayaan Syariah Skim Murabahah yang jatuh tempo pada tahun 2005 dengan tujuan pembiayaan modal kerja yang dianalisis adalah sebanyak 105 orang. Sebaran Nasabah menurut Lokasi usaha dapat dilihat pada Gambar 2. Lokasi tersebut 92.4% berada di Kabupaten Bogor yang meliputi 12 Kecamatan yaitu Kecamatan Leuwiliang (53.3%), Cibungbulang (8.6%), Jasinga (6.7%), Dramaga (5.7%), Leuwisadeng (4.8%), Cigudeg (4.8%), Ciampea (2.9%), Nanggung (1%), Pamijahan (1.9%), Bojonggede (1%), Ciomas (1%), Ciawi (1%), dan 7.6% di Kota Bogor, hal ini disebabkan karena letak BPRS yang berada di Kecamatan Leuwiliang Kabupaten Bogor, walaupun tidak menutup kemungkinan BPRS tersebut menerima nasabah dari luar Kabupaten Bogor. Sebaran Nasabah Berdasarkan Lokasi Usaha 60 Persen Jumlah Nasabah

24%

Penelitian ini dilakukan dalam beberapa tahap, sebagai berikut: 1. Analisis Statistika deskriptif untuk menggambarkan sebaran dari karakteristik nasabah. 2. Melakukan identifikasi dan klasifikasi (pengelompokan) peubah respons berdasarkan peubah-peubah penjelas dengan metode CHAID. 3. Menentukan segmentasi nasabah melalui intrepretasi dendogram hasil analisis CHAID 4. Menentukan prioritas penyaluran dana pembiayaan berdasarkan segmentasi yang telah dibuat

50 40 30 20 10 0

i g g as aga nga ang eng ung han ah ede pea aw lan ude ng g d g Ci om am si ili m ija bu Cig Ci Ja Te ong Cia isa ang m uw ng Dr j N or u o Le euw Pa g b B L Ci Bo

KECAMATAN

Software yang digunakan untuk analisis data tersebut adalah SPSS 13.0.

Percent within all data.

Gambar 2. Sebaran nasabah berdasarkan Kecamatan Lokasi Usaha



6

-ibn battuta

Mayoritas nasabah yang dianalisis berada di kategori umur 35 – 45 tahun, berpendidikan SMA, memiliki tanggungan sebanyak lebih dari dua orang, berpendapatan lebih dari Rp. 25.000.000 per tahun, lama usaha kurang dari sama dengan 10 tahun memiliki tempat usaha di bukan pasar dengan status milik sendiri yang berada di kecamatan Leuwiliang.

Sebaran Peubah-peubah Penjelas BT<=2

Banyak Nasabah

Tabel berikut ini menjelaskan statistik (modus) karakteristik nasabah berdasarkan status pembayarannya. Kategori peubah penjelas yang paling banyak muncul di setiap peubah respons. Tabel 2. Statistik (modus) karakteristik data nasabah Peubah Modus penjelas Tepat Terlambat (kategori) Umur 35 – 45 thn > 45 thn > 2 orang Banyak ≤ 2 orang Tanggungan Status Milik Milik Tempat Sendiri Sendiri Tempat Bukan Pasar Bukan Pasar Usaha Lokasi Leuwiliang Leuwiliang Usaha Kewajiban ≤ Rp.6,200,000 ≤ Rp.6,200,000 Bayar >Rp.25,000,000 Pendapatan ≤ Rp.25,000,00 0 per tahun > Rp.8,000,000 Pendapatan ≤ Rp.8,000,000 per kapita > 10 tahun Lama Usaha ≤ 10 tahun Tingkat SMA SMA Pendidikan Beberapa contoh bentuk sebaran dari peubah penjelas terhadap peubah respons dapat dilihat pada Gambar 3 dan hasil uji khi-kuadrat peubah respons dengan peubah-peubah penjelasnya tampak peubah yang memiliki asosiasi dengan status pembayaran adalah banyak tanggungan (lampiran 2), tempat usaha (lampiran 4), dan pendapatan perkapita (lampiran 8) Meskipun antara kelompok nasabah tepat waktu dan kelompok terlambat cenderung memiliki karakteristik yang sama, namun pada beberapa peubah penjelas terdapat perbedaan bentuk sebaran untuk masingmasing kelompok sehingga peubah-peubah penjelas tersebut mungkin berpengaruh pada pengklasifikasian karakteristik nasabah

80 60 40 20 0

BT>2 Pasar Bukan Pasar <=8juta TEPAT

TERLAMBAT

Status Pembayaran

Gambar

3.

> 8juta

Sebaran Peubah Banyak Tanggungan, Tempat Usaha dan Pendapatan perkapita.

. Pada Tabel 2 dan Gambar 3 diatas belum dapat menjelaskan hubungan antara peubah penjelas dan peubah respons dengan jelas karena masih berupa analisis yang parsial sehingga tidak dapat dilihat peubah-peubah penjelas mana yang sesungguhnya berbeda nyata yang dapat mencirikan status pembayaran tersebut dan belum dapat diketahui hubungan antara peubah-peubah penjelasnya. Untuk itu diperlukan uji yang simultan, misal pada Tabel 2 Tempat usaha bukan pasar muncul sebagai kategori yang paling sering muncul di setiap kategori status pembayaran namun belum dapat dilihat apakah kategori tempat usaha ini sebenarnya dapat menjadi penciri dari suatu peubah penjelas lainnya. Untuk mengetahui hal tersebut dilakukan uji khi-kuadrat setiap peubah penjelas terhadap peubah respons, lalu dicari yang memiliki nilai χ2 terbaik. Pada Tabel 3 diperlihatkan bahwa peubah banyak tanggungan memiliki nilai χ2 = 4.958 dan nilai-p = 0.026 sebagai nilai kritis terbaik dari peubah penjelas lainnya.

Tabel 3. Tabulasi silang antara peubah tanggungan dengan pembayaran Banyak Status pembayaran tanggungan Tepat Terlambat ≤ 2 orang 46 8 > 2 orang 34 17 Total 80 25 Nilai χ2 = 4.958, Nilai-p = 0.026

banyak status Total 54 51 105

Dari peubah penjelas yang terpilih itu dilakukan uji khi-kuadrat lagi pada masingmasing kategori terhadap peubah-peubah penjelas yang lain, sehingga dibuat tabulasi



silang berlapis seperti pada Tabel 4. Pada tabulasi silang dan uji khi-kuadrat selanjutnya, peubah yang memiliki nilai kritis terbaik adalah peubah tempat usaha pada kategori banyak tanggungan ≤ 2 orang, dengan nilai χ2 = 6.541 dan nilai-p = 0.011. Tabel 4. Tabulasi silang antara peubah tempat usaha terhadap status pembayaran pada kategori banyak tanggungan ≤ 2 orang Tempat Usaha Status pembayaran Total Tepat Terlambat Bukan Pasar 37 3 40 Pasar 9 5 14 Total 46 8 54 Nilai χ2=6.541 dan Nilai-p = 0.011 Hasil dari tabulasi silang ini memberikan informasi bahwa peubah tempat usaha pada kategori banyak tanggungan kurang dari sama dengan 2 orang berbeda nyata terhadap peubah status pembayaran. Nasabah yang bertempat usaha di pasar lebih banyak yang terlambat dari pada nasabah yang tempat usahanya di area bukan pasar. Tabulasi silang berlapis dan uji khi-kuadrat ini mengeksplorasi lebih jauh adanya perbedaan dalam penentuan kategori yang paling banyak muncul (modus) pada peubah respons. Proses iterasi inilah yang menjadi bagian dari metode CHAID yang akan menghasilkan klasifikasi dari peubah-peubah yang secara nyata memiliki hubungan yang di gambarkan dengan dendogram. Dendogram Hasil Analisis CHAID Hasil analisis CHAID pada Gambar 4. berupa dendogram yang menggambarkan pengelompokan berdasarkan hubungan peubah respons dengan peubah-peubah penjelas. Nilai kritis yang ditetapkan untuk mendapatkan dendogram tersebut adalah 0.05. Dendogram tersebut menerangkan bahwa pada node teratas (0) diketahui jumlah total nasabah yang dianalisis, yang mendapat pembiayaan Murabahah jangka menengah adalah 105 nasabah, terdiri dari 80 orang (76.2%) melunasi angsuran tepat waktu dan 25 orang (23.8%) terlambat melunasi angsuran. Taraf nyata terbaik pada masing-masing tahap pemisahan dapat dilihat pada Tabel 4, pada nilai α = 0.05.

7

Tabel 5. Nilai-p dan nilai uji khi-kuadrat peubah penjelas terhadap peubah respons. Peubah Nilai-p Nilai khikuadrat Banyak 0.026 4.958 Tanggungan Tempat Usaha 0.011 6.541 Pendapatan per 0.006 7689 kapita Peubah pertama yang dipilih dalam memisahkan kategori status pembayaran adalah banyak tanggungan dengan nilai p = 0.026. Dari 54 nasabah yang tanggungannya kurang dari sama dengan dua terdapat 46 nasabah (85.2%) yang pembayarannya tepat, dan 8 orang (14.8%) status pembayarannya tidak tepat waktu. Sedangkan dari 51 nasabah yang banyak tanggungannya lebih dari dua, 34 nasabah (66.3%) berstatus tepat waktu dalam melunasi pembayaran angsuran dan 17 nasabah (33.4%) berstatus terlambat. Selanjutnya nasabah yang banyak tanggungannya kurang dari sama dengan dua dipisahkan menjadi dua kelompok berdasarkan tempat usahanya. Kelompok pertama meliputi 14 nasabah yang memiliki tempat usaha di pasar yang terdiri dari 9 nasabah (64.3%) sudah tepat dalam melakukan pembayaran dan 5 nasabah (35.7%) tidak tepat dalam membayar. Kelompok kedua meliputi 40 nasabah yang bertempat usaha di area bukan pasar, terdiri dari 37 nasabah (92.5%) sudah tepat waktu dalam melunasi pembayaran dan 3 nasabah (7.5%) terlambat dalam membayar. Kategori nasabah yang memiliki tanggungan lebih dari dua dipisahkan berdasarkan peubah tingkat pendapatan perkapita, dari 51 nasabah ada sebanyak 25 nasabah yang nilai pendapatannya perkapitanya dibawah atau sama dengan Rp. 8.000.000 dan 26 orang diatas Rp. 8.000.000. Nasabah yang memiliki pendapatan dibawah atau sama dengan Rp. 8.000.000 sebanyak 12 nasabah (48%) berstatus tepat waktu dalam melunasi pembayaran dan 13 (52%) berstatus terlambat. Pada kelompok ini cenderung terlambat Sedangkan nasabah yang pendapatan perkapitanya diatas Rp. 8.000.000 sebanyak 22 nasabah (84.6%) berstatus tepat waktu dalam melunasi pembayaran dan 4 (15.4%) berstatus terlambat. Berdasarkan dendogram hasil analisis CHAID dapat diketahui bahwa nasabah pada kategori banyak tanggungan kurang dari sama dengan dua tempat usahanya lebih banyak berada di area selain pasar sedangkan pada kategori peubah banyak



8

-ibn battuta

STATUS_PEMBAYARAN Node 0 Category TEPAT TERLAMBAT

TEPAT TERLAMBAT

Total

% 76.2 23.8

n 80 25

100 .0 105

BANYAK_TANGGUNGAN Adj. P-value=0.026, Chi-square=4.958, df=1

<= 2 orang

> 2 orang

Node 1

Node 2

Category TEPAT TERLAMBAT

% 85.2 14.8

n 46 8

Category TEPAT TERLAMBAT

% 66 .7 33 .3

n 34 17

Total

51.4

54

Total

48 .6

51

TEMPAT_USAHA Adj. P-value=0.011, Chi-square=6.541, df=1

PASAR

BUKAN PASAR

Node 3 Category

PENDAPATAN/KAPITA Adj. P-value=0.006, Chi-square=7.689, df=1

<= 8,000,000

Node 4 %

n

Category

TEPAT TERLAMBAT

64.3 35.7

9 5

Total

13.3

14

> 8,000,000

Node 5 Category

Node 6

%

n

%

n

Category

TEPAT TERLAMBAT

92.5 7.5

37 3

TEPAT TERLAMBAT

48.0 52.0

12 13

TEPAT TERLAMBAT

84.6 15.4

22 4

Total

38.1

40

Total

23.8

25

Total

24.8

26

Gambar 4. Dendogram hasil analisis CHAID


%

n


9

-ibn battuta

tanggungan lebih dari dua memiliki jumlah nasabah yang hampir sama pada masingmasing kategori pendapatan perkapita. Namun pada kategori peubah pendapatan kurang dari sama dengan Rp.8.000.000 lebih banyak nasabah yang status pembayarannya terlambat berbeda dengan kategori peubah pendapatan perkapita lebih dari Rp.8.000.000 yang berstatus tepat waktu, hal ini dapat disebabkan karena pengeluaran rumah tangga dengan banyak tanggungan lebih dari dua memerlukan biaya yang lebih besar. Pada setiap kelompok yang terbentuk dari dendogram tersebut dapat diketahui proporsi status pembayaran terlambatnya sehingga dapat diidentifikasi tingkat resiko pembayaran angsuran pembiayaan tersebut Kelompok nasabah dengan banyak tanggungan kurang dari sama dengan dua dan bertempat usaha di pasar memiliki resiko terlambat 20%. Kelompok nasabah dengan banyak tanggungan kurang dari sama dengan dua dan bertempat usaha di bukan pasar memiliki resiko terlambat 12%. Kelompok nasabah dengan banyak tanggungan lebih dari dua dan memiliki pendapatan perkapita kurang dari sama dengan Rp.8.000.000 beresiko terlambat sebesar 52% dan kelompok nasabah dengan banyak tanggungan lebih dari dua dan memiliki pendapatan perkapita lebih dari Rp.8.000.000 beresiko terlambat sebesar 16%.

Segmentasi Nasabah dan Target penyaluran dana (pembiayaan) Pihak Bank memiliki kebijakan dan prosedur sendiri dalam menentukan nasabah mana yang dapat diberikan pembiayaan, analisis yang biasa digunakan adalah analisis kualitatif yang meliputi prinsip 5 C (character, capacity, capital, collateral, dan condition). Segmentasi yang dibentuk dari analisis CHAID ini diharapkan dapat mendukung analisis kualitatif yang telah dilakukan. Segmentasi yang dapat disusun bagi nasabah pembiayaan Murabahah jangka menengah ini berdasarkan hasil analisis CHAID dibagi menjadi 4 segmen dan diurutkan berdasarkan resiko terjadinya status pembayaran terlambat yang paling kecil.

2

3

4

Banyak tanggungan > 2 dengan pendapatan perkapita > Rp. 8.000.0000. Tingkat resiko = 16% Banyak tanggungan ≤ 2 dengan tempat usaha di pasar. Tingkat resiko = 20% Banyak tanggungan > 2 dengan pendapatan perkapita ≤ Rp. 8.000.0000. Tingkat resiko = 52%

Kelompok nasabah yang memiliki tingkat resiko terkecil adalah segmen satu, secara proporsi segmen ini adalah dapat dibilang potensial namun tidak secara kriteria karena pada kenyataannya nasabah yang bertempat usaha di pasar masih merupakan target utama bagi bank karena perputaran uang yang lebih cepat. Kelompok segmen ini juga memiliki proporsi terbesar dari keseluruhan jumlah nasabah yang diteliti. Bank dapat menjadikan segmen-segmen tersebut sebagai target penyaluran dana pembiayaan dengan prioritas berdasarkan tingkat resiko yang telah ditentukan berdasarkan proporsi status pembayaran terlambat. Segmentasi yang terbentuk ini dimaksudkan untuk mempermudah pihak bank dalam menentukan seleksi awal dari nasabah. Berdasarkan hasil analisis ini prioritas target penyaluran dana dapat ditentukan, nasabah yang banyak tanggungannya kurang dari sama dengan dua dinilai memiliki biaya tanggungan lebih kecil dibandingkan dengan nasabah yang banyak tanggungannya lebih dari dua sehingga diharapkan pembayaran angsuran akan selalu tepat waktu. Tempat usaha di bukan pasar pada hasil analisis ini lebih dianggap potensial dari pada di pasar, ini mungkin terjadi karena jenis usaha yang lebih berkembang di area luar pasar walaupun pada kenyataannya pasar masih dianggap lebih potensial, hal ini tergantung dari jenis usaha yang dijalankan. Nasabah dengan banyak tanggungan lebih dari dua masih cukup potensial untuk diberikan pembiayaan dengan syarat pendapatan per kapitanya lebih dari Rp.8.000.000 karena dianggap nasabah dengan karakteristik tersebut memiliki pendapatan perbulan yang cukup untuk membiayai beban pengeluaran keluarga dengan baik sehingga dapat membayar angsuran dengan tepat waktu.

Tabel 6. Karakteristik masing-masing segmen. Segmen Karakteristik 1 Banyak tanggungan ≤ 2 dengan tempat usaha di bukan pasar. Tingkat resiko = 12%



10

-ibn battuta

KESIMPULAN

DAFTAR PUSTAKA

Uji khi-kuadrat antara peubah respons dengan peubah-peubah penjelasnya dan statistik modus belum cukup untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasi faktorfaktor yang mempengaruhi ketertiban melunasi pembayaran angsuran pada nasabah pembiayaan Murabahah jangka menengah ini karena analisis tersebut masih bersifat parsial, untuk itu diperlukan suatu uji simultan yaitu analisis CHAID yang berbasiskan uji khikuadrat. Hasil akhir dari analisis CHAID ini digunakan untuk menentukan segmen nasabah potensial yang dapat dijadikan prioritas target penyaluran dana pembiayaan tersebut. Pada kasus PT. BPR Syariah Amanah Ummah, analisis CHAID mendapatkan empat segmen yang terbentuk dan diurutkan berdasarkan tingkat resiko keterlambatan pembayaran angsuran yaitu Segmen pertama adalah kelompok nasabah yang memiliki banyak tanggungan kurang dari sama dengan dua dan bertempat usaha di bukan pasar, segmen kedua adalah nasabah yang memiliki banyak tanggungan lebih dari dua dengan pendapatan perkapita lebih dari Rp.8.000.000. Segmen ketiga adalah kelompok nasabah yang memiliki banyak tanggungan kurang dari sama dengan dua dan bertempat usaha di pasar, segmen keempat adalah nasabah yang memiliki banyak tanggungan lebih dari dua dengan pendapatan perkapita kurang dari dari Rp.8.000.000. Prioritas target penyaluran dana diambil berdasarkan tingkat resiko keterlambatan yang paling minimum.

Antonio, Muhammad Syafi’i. 1999. Bank Syariah Wacana Ulama dan Cendekiawan. Jakarta: Tazkia Institue dan Bank Indonesia

REKOMENDASI Segmen-segmen yang dibentuk dari analisis CHAID tersebut dapat digunakan sebagai analisis awal untuk mendukung analisis kualitatif yang dilakukan oleh bank. Tingkat resiko keterlambatan pembayaran angsuran dapat dijadikan pertimbangan dalam menentukan segmen prioritas namun model yang didapat dari hasil analisis ini masih terbatas hanya untuk data nasabah pembiayaan murabahah jangka menengah yang jatuh tempo di tahun 2005 sehingga diperlukan infomasi data yang lebih lengkap untuk menghasilkan model yang lebih stabil dan dapat digunakan secara umum.

Arrudy.

2005. Komparasi Model Pohon Klasifikasi CART, Diskriminan Logistik Dan Fungsi Diskriminan Fisher Dalam Mengidentifikasi Risiko Kredit Konsumtif. Tesis. Bogor: Departemen Statistika FMIPA IPB

Dewi, V. Kharisma. 2006. Perhitungan Risiko Pembiayaan dengan Metode Pendekatan Internal dan Standar. Jurnal EKSIS, vol 2 No. 1,JanuariMaret. Jakarta: PSTTI-UI Du Toit SHC, AGW Steyn & RH Stumph. 1986. Graphical Exploratory Data Analysis. New York: Springer-Verlag Khalid, M. Abduh. 2006. Pembiayaan. Bahan ajar Ekonomi Syariah 1. FEM Kotler, P. 1997. Marketing Management. Jilid 1. 9th edition. Alih Bahasa: Hendra Teguh dan Ronny A. Rusli. New Jersey: Prentice-Hall Inc. Kunto, YS dan Hasana, SN. 2006. Analisis CHAID sebagai Alat Bantu Statistika untuk Segmentasi Pasar. http://puslit.petra.ac.id/~puslit/journal s/dir.php?Department1D=MAR. Tanggal Akses: 26 Februari 2006 Mattjik AA, dan Sumertajaya, IM. 2002. Perancangan Percobaan dengan aplikasi SAS dan Minitab. Jilid 1. Edisi ke-2. Bogor: IPB PRESS Sukanda, D. Cahyati. 2003. Metode Chaid Dan Model Regresi Logistik Ordinal Untuk Menganalisis Tingkat Keberhasilan Usaha Anggota Simpan Pinjam. Tesis. Bogor: Departemen Statistika FMIPA IPB.




11


11

-ibn battuta

Lampiran 1. Tabulasi silang antara peubah umur dengan status pembayaran Umur

Status Pembayaran Terlambat Tepat ≤ 35 tahun 7 20 6.7% 19.0% 35 – 45 tahun 9 44 8.6% 41.9% > 45 tahun 9 16 8.6% 15.2% Total 25 80 23.8% 76.2% Nilai khi-kuadrat= 3.477 nilai-p= 0.176

Total 27 25.7% 53 50.5% 25 23.8% 105 100%

Lampiran 2. Tabulasi silang antara peubah banyak tanggungan dengan status pembayaran Banyak tanggungan ≤ 2 orang

Status Pembayaran Terlambat Tepat 8 46 7.6.% 43.8% > 2 orang 17 34 16.2% 32.4% Total 25 80 23.8% 76.2% Nilai khi-kuadrat= 4.958 nilai-p= 0.026

Total 54 51.4% 51 48.6% 105 100%

Lampiran 3. Tabulasi silang antara peubah status tempat dengan status pembayaran Status tempat

Status Pembayaran Terlambat Tepat Kontrak 2 3 1.9% 2.9% Milik sendiri 23 77 21.9% 73.3% Total 25 80 23.8% 76.2% Nilai khi-kuadrat= 0.759 nilai-p= 0.384

Total 5 4.8% 100 95.2% 105 100%

Lampiran 4. Tabulasi silang antara peubah tempat usaha dengan status pembayaran Tempat usaha

Status Pembayaran Terlambat Tepat Bukan pasar 15 64 14.3% 61% Pasar 10 16 9.5% 15.2% Total 25 80 23.8% 76.2% Nilai khi-kuadrat= 4.090 nilai-p= 0.043


Total 79 75.2% 26 24.8% 105 100%


12

-ibn battuta

Lampiran 5. Tabulasi silang antara peubah lokasi usaha dengan status pembayaran Lokasi usaha

Status Pembayaran Terlambat Tepat Luar Leuwiliang 11 38 10.5% 36.2 % Leuwiliang 14 42 13.3% 40% Total 25 80 23.8% 76.2% Nilai khi-kuadrat= 0.094 nilai-p= 0.759

Total 49 46.7% 56 53.3% 105 100%

Lampiran 6. Tabulasi silang antara peubah kewajiban dengan status pembayaran Kewajiban

Status Pembayaran Terlambat Tepat ≤ Rp.6.200.000 13 14 12.4% 41.9% > Rp.6.200.000 12 56 11.4% 34.3% Total 25 80 23.8% 76.2% Nilai khi-kuadrat= 0.069 nilai-p= 0.793

Total 27 54.3% 48 45.7% 105 100%

Lampiran 7. Tabulasi silang antara peubah pendapatan per tahun dengan status pembayaran Status Pembayaran Terlambat Tepat 15 36 14.3% 34.3% > Rp.25.000.000 10 44 11.4% 41.9% Total 25 80 23.8% 76.2% Nilai khi-kuadrat= 1.716 nilai-p= 0.190 Pendapatan pertahun ≤ Rp.25.000.000

Total 51 48.6% 54 51.4% 105 100%

Lampiran 8. Tabulasi silang antara peubah pendapatan perkapita dengan status pembayaran Status Pembayaran Terlambat Tepat 17 36 16.2% 34.3% > Rp. 8.000.000 8 44 7.6% 41.9% Total 25 80 23.8% 76.2% Nilai khi-kuadrat= 4.031 nilai-p= 0.045 Pendapatan perkapita ≤ Rp. 8.000.000


Total 53 50.5% 52 49.5% 105 100%


13

-ibn battuta

Lampiran 9. Tabulasi silang antara peubah lama usaha dengan status pembayaran Lama usaha

Status Pembayaran Terlambat Tepat ≤ 10 tahun 12 53 11.4% 50.5% > 10 tahun 13 27 12.4% 25.7% Total 25 80 23.8% 76.2% Nilai khi-kuadrat= 2.690 nilai-p= 0.101

Total 65 61.9% 40 38.1% 105 100%

Lampiran 10. Tabulasi silang antara peubah tingkat pendidikan dengan status pembayaran Tingkat pendidikan Dibawah SMA

Status Pembayaran Terlambat Tepat 5 20 4.8% 19.0% SMA 16 52 15.2% 49.5% Diatas SMA 4 8 3.8% 7.6% Total 25 80 23.8% 76.2% Nilai khi-kuadrat= 0.803 nilai-p= 0.669


Total 25 23.8% 68 64.8% 12 11.4% 105 100%

ANALISIS SEGMENTASI NASABAH PEMBIAYAAN MURABAHAH JANGKA MENENGAH (Studi Kasus pada PT. BPR Syariah AMANAH UMMAH) VIEN SYAFRINA NASUTION

Recommend Documents