ANALISIS SISTEM KELAYAKAN KREDIT PT. BANK X DALAM MEMINIMALKAN RISIKO
Oleh GITRI WIDIANTI H24104047
DEPARTEMEN MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2008
ANALISIS SISTEM KELAYAKAN KREDIT PT. BANK X DALAM MEMINIMALKAN RISIKO
SKRIPSI Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar SARJANA EKONOMI pada Departemen Manajemen Fakultas Ekonomi dan Manajemen Institut Pertanian Bogor
Oleh GITRI WIDIANTI H24104047
DEPARTEMEN MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2008
INSTITUT PERTANIAN BOGOR FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN DEPARTEMEN MANAJEMEN
ANALISIS SISTEM KELAYAKAN KREDIT PT. BANK X DALAM MEMINIMALKAN RISIKO SKRIPSI Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar SARJANA EKONOMI Pada Departemen Manajemen Fakultas Ekonomi dan Manajemen Institut Pertanian Bogor
Oleh GITRI WIDIANTI H24104047 Menyetujui,
Juli 2008
Dr. Ir. Abdul Kohar Irwanto, M. Sc Dosen Pembimbing
Mengetahui,
Dr. Ir. Jono M. Munandar, M. Sc Ketua Departemen
Tanggal Ujian : 30 Juni 2008
Tanggal Lulus :
ABSTRAK
Gitri Widianti. H24104047. Analisis Sistem Kelayakan Kredit dalam Meminimalkan Resiko PT. Bank X, Tbk. Di bawah bimbingan Abdul Kohar Irwanto.
PT. Bank X, Tbk adalah bank umum swasta nasional yang memiliki fokus utama dan misi dalam pengembangan sektor koperasi dan usaha kecil yang salah satunya adalah sektor budidaya pertanian. Budidaya pertanian yang merupakan sektor baru dalam perkreditan Bank X pastinya tidak akan lepas dari kemungkinan resiko gagal bayar, sehingga perlu dilakukannya analisa kelayakan kredit yang tepat serta pengawasan ketat dalam penyaluran dan saat kredit berlangsung. Berdasarkan hal tersebut maka penelitian ini bertujuan (1) Menganalisis sistem kelayakan kredit yang dilakukan Bank X untuk mengantisipasi resiko kredit dalam sektor budidaya pertanian, (2) Menganalisis hubungan dari setiap parameter kontrol terhadap kualitas pengembalian kredit dari debitur, (3) Menganalisis model persamaan hubungan parameter yang signifikan dan layak dengan nilai prediksi yang tinggi, (4) Menganalisis prediksi kemungkinan pengembalian kredit pada tahun berikutnya. Data-data yang digunakan dalam penelitian ini sebagian besar merupakan data sekunder yang berupa data debitur bank, informasi perusahaan, ketentuan BI, literatur yang digunakan, internet, dan lain sebagainya. Data primer dalam penelitian ini berupa wawancara pihak manajemen divisi resiko dan kredit. Analisis menggunakan regresi logistik dengan alat pengolahan SPSS versi 15 dan penggunaan program Visual Basic dalam perhitungan perkiraan kelancaran kredit dan analisis data debitur. Dalam meminimalkan resiko gagal bayar sektor UKM ini Internal Credit Risk Rate (ICRR) berfungsi sebagai pengganti proposal kredit sehingga hasil perhitungan dari sistem ini sangat berpengaruh terhadap penerimaan pengajuan kredit pada sektor tersebut. Analisa sistem kredit ini mempertimbangkan 23 variabel penilaian terhadap debitur sebagai parameter kelayakan kredit. Berdasarkan analisa regresi logistik diketahui bahwa beberapa variabel ternyata tidak signifikan terhadap kualitas pengembalian kredit dan memiliki ketepatan prediksi lancar macet sebesar 95,3%. Menurut metode Backward Wald dari regresi logistik, 9 variabel pembentuk model regresi yang signifikan dan layak berdasarkan ujinya dengan ketepatan prediksi sebesar 92,9% yaitu variabel rasio untung, mutasi kredit, pengalaman manajemen, pengalaman kredit dengan Bank X, pengalaman kredit dengan bank lain, pengalaman usaha, prospek usaha, ketergantungan terhadap pelanggan, dan jenis penggunaan. Menurut metode regresi logistik Likelihood Ratio, terdapat 17 variabel pembentuk model yang signifikan berdasarkan ujinya dengan ketepatan prediksi awal sebesar 95.3%, variabel tersebut yaitu rasio untung, informasi keuangan, mutasi kredit, pengalaman manajemen, reputasi manajemen, pengalaman kredit di BankX, pengalaman kredit di bank lain, pengalaman usaha, reputasi usaha, prospek usaha, pesaing, ketergantungan terhadap pelanggan, wilayah pemasaran, jenis produk, jangka waktu fasilitas, jenis guna, dan posisi klaim. Kedua metode tersebut kemudian dimasukkan kedalam program visual basic sehingga menghasilkan perkiraan pengembalian kredit calon debitur berupa metode Wald sebesar 463 (91%) debitur diperkirakan lancar dan 43 (9%) debitur diperkirakan macet serta menurut Likelihood ratio sebesar 442 (90%) calon debitur diperkirakan lancar dan 51 (10%) calon debitur diperkirakan macet dalam pengembalian kreditnya.
RIWAYAT HIDUP
Penulis dilahirkan pada tanggal 26 Maret 1987 di DKI Jakarta. Penulis yang bernama lengkap Gitri Widianti adalah anak pertama dari pasangan Bapak Sugeng Riantoko dan Ibu Gita Kumala. Penulis memulai pendidikan dasar di Sekolah Dasar Negeri Bintaro 05 Pagi, Jakarta Selatan tahun 1992 dan lulus tahun 1998. Pada tahun 1998 penulis melanjutkan pendidikan di Sekolah Lanjutan Tingkat Pertama Negeri 178 Jakarta, tamat pada tahun 2001. Penulis menamatkan pendidikan menengah atas pada Sekolah Menengah Atas Negeri 29 Jakarta, pada tahun 2004. Kemudian pada tahun 2004 penulis melanjutkan studi di Institut Pertanian Bogor melalui jalur USMI di Departemen Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Manajemen (FEM) IPB. Selama studi penulis aktif berorganisasi dan kepanitiaan kampus, antara lain Badan Eksekutif Mahasiswa Fakultas Ekonomi dan Manajemen (BEM FEM) sebagai staff Departemen Olahraga & Budaya pada periode 2005-2006. Penulis aktif pada kepanitiaankepanitaan di kampus, antara lain: 2nd Banking Goes To Campus, Dies Natalis FEM 2005-2006, Panitia Malam Keakraban Manajemen 2006, Sportakuler OB BEM FEM, dan Ketua Turnamen Invitasi Basket BEM, dan lain-lain.
KATA PENGANTAR
Puji dan syukur penulis panjatkan atas kehadirat Allah SWT yang telah memberikan
limpahan
rahmat
dan
anugrah
sehingga
penulis
mampu
menyelesaikan penyusunan skripsi yang berjudul ”Analisis Sistem Kelayakan Kredit PT. Bank X dalam Meminimalkan Resiko”. Penyusunan skripsi ini bertujuan untuk menganalisis kesesuaian sistem kelayakan kredit PT. Bank X. Tbk dengan keadaan dan kondisi saat ini. Skripsi ini juga bertujuan untuk menganalisis variabel yang signifikan mempengaruhi penilaian kelayakan kredit kepada debiturnya, sehingga dapat digunakan sebagai referensi untuk melihat kelayakan kredit di tahun berikutnya. Dalam proses penelitian ini banyak pelajaran yang penulis dapatkan (pengalaman, ilmu, dan pengembangan diri) sehingga penulis sadar bahwa seluruh proses penulisan skripsi ini tidak lepas dari bantuan, saran, dukungan, dan kritik dari berbagai pihak. Oleh sebab itu pada kesempatan ini penulis ingin menyampaikan terima kasih sebesar-besarnya kepada: 1. Bp. Dr. Ir. Abdul Kohar Irwanto, M. Sc. selaku dosen pembimbing skripsi yang telah membimbing penulis dengan gayanya yang spontan dan bersemangat, serta penuh ide-ide baru yang dituangkannya menjadi saran untuk penulis dalam proses penyusunan skripsi ini. 2. Dr. Ir. M. Syamsun, M. Sc dan Wita Juwita E. STP, MM. yang bersedia meluangkan waktunya menjadi penguji sidang dan memberikan bimbingan serta saran dalam penulisan skripsi ini. 3. Bp. Ir. Pramono Djoko Fewidarto, M. Sc selaku dosen pembimbing akademik yang banyak membantu penulis dalam menyelesaikan kuliah. 4. Staff tata usaha Departemen Manajemen yang telah memfasilitasi keperluan kuliah dan birokrasi yang harus diselesaikan penulis. 5. Keluarga tercinta : ayah, mama, dan adik-adik yang senantiasa memberikan doa, kasih sayang, semangat, serta makna dalam hidup penulis. 6. Rizqy Pranaputra dengan kedewasaannya, banyak memberikan pendapat berupa saran dan kritik objektif serta wawasan yang memberi inspirasi dan semangat penulis untuk menjadi lebih baik.
i
7. Godelieve, inc (Dyne yang sabar dan tertata; Ila yang centil dan mengundang tawa ; Mia yang alim dan pelupa ; Nit2 yang toa dan BiBu ; Marucil yang paling kecil dan sangat dewasa) yang menjadi sahabat baik dan turut memberikan warna dalam kehidupan penulis. 8. Teman-teman satu atap Bolqiners awal – akhir (Acil, Arin, Yossi, Listy, Edoth, Intan, Dupal, Gumay, Tami, Michel, Weni). 9. Seluruh teman-teman Manajemen 41 yang selama empat tahun ini sudah bersama dan membantu penulis dalam banyak hal. 10. Teman-teman BEM FEM 2005-2006 umumnya dan departemen Olah Raga Budaya (Bokep, ritvan, Boim, Mira, Islam) khususnya yang dengan rasa kekeluargaan, saling mendukung dan membantu dalam setiap hal atau kegiatan yang penuh arti bagi penulis. 11. Anggota GPS yang membantu penulis dengan sabar dalam membuat program komputer Visual Basic. Semoga penulisan hasil penelitian ini mampu memberikan manfaat kepada semua pihak yang membacanya.
Bogor, Juli 2008
Penulis
ii
DAFTAR ISI Halaman ABSTRAK RIWAYAT HIDUP KATA PENGANTAR....................................................................................... i DAFTAR TABEL............................................................................................. iv DAFTAR GAMBAR........................................................................................ v DAFTAR LAMPIRAN.................................................................................... vi I. PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang .................................................................................1 1.2. Perumusan Masalah ......................................................................... 4 1.3. Tujuan Penelitian ............................................................................. 5 1.4. Kegunaan Penelitian......................................................................... 5 1.5. Batasan Penelitian............................................................................ 6 II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Kredit............................................................................................... 7 2.1.1. Pengertian Kredit................................................................. 7 2.1.2. Jenis dan Faktor Kredit........................................................ 8 2.1.3. Tujuan dan Fungsi Kredit.................................................... 10 2.1.4. Analisa Kredit...................................................................... 10 2.2 Resiko.............................................................................................. 13 2.2.1. Pengertian Resiko ................................................................ 13 2.2.2. Klasifikasi Resiko ................................................................ 13 2.3 Resiko Kredit .................................................................................. 14 2.3.1 Definisi Resiko Kredit .......................................................... 14 2.3.2 Dimensi Resiko Kredit ......................................................... 14 2.3.3 Bentuk Resiko Kredit.............................................................15 2.4 Manajemen Resiko...........................................................................18 2.4.1. Definisi Manajemen Resiko..................................................18 2.4.2. Manajemen Resiko Kredit.................................................... 18 2.4.3. Pemeringkatan Resiko.......................................................... 19 2.5 Pemberian Kredit UMKM............................................................... 20 2.5.1. Pengertian UMKM............................................................... 20 2.5.2. Karakteristik UMKM........................................................... 20 2.5.3. Permasalahan UMKM.......................................................... 21 2.6 Pendekatan Sistem........................................................................... 21 2.6.1. Pengertian Sistem................................................................. 21 2.6.2. Sistem dalam Kelayakan Kredit........................................... 22 2.7 Hasil Penelitian Terdahulu............................................................. 22 III.METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran......................................................................... 23 3.1.1 Kerangka Pemikiran Konseptual .......................................... 23
iii
3.1.2 Tahap Penelitian.................................................................... 27 3.2. Penentuan Lokasi Penelitian ............................................................ 27 3.3. Penentuan Data dan Sumber Data ................................................... 28 3.4 Metode Pengolahan dan Analisis Data ............................................ 28 3.5. Rencana Pengembangan Model Program Komputer ....................... 32 IV. GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN 4.1 . Sejarah Bank X................................................................... ............ 33 4.2 . Visi dan Misi Bank X......................................................... ............ 34 4.3 . Organisasi Perusahaan........................................................... ......... 35 4.4 . Produk dan Kantor cabang.................................................... .......... 35 4.5 . Prestasi Bank X.................................................................. ............. 37 V. HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1. Sistem Kredit bank X................................................................... 5.2. Hubungan Parameter Perkiraan dengan Kolektibilitas................... 5.2.1 Parameter Perkiraan Kelancaran Kredit............................... 5.2.2 Kelancaran Pengembalian Kredit......................................... 5.2.3 Hubungan Variabel Penilaian dengan Kolektibilitas........... 5.2.4 Uji Validasi Persamaan 23 Variabel..................................... 5.3. Persamaan Sistem Kelayakan Kredit............................................... 5.4. Perkiraan Pengembalian Kredit Baru.............................................. 5.5. Implikasi Manajerial........................................................................
40 44 44 67 69 72 74 83 85
KESIMPULAN DAN SARAN................................................................. 90 1. Kesimpulan.......................................................................................... 90 2. Saran.................................................................................................... 90 DAFTAR PUSTAKA................................................................................ 92 LAMPIRAN............................................................................................... 93
iv
DAFTAR TABEL
No.
Halaman
1. Kredit Perbankan Januari 2007-2008 ........................................................... 2 2. Suku Bunga Kredit Bank Umum................................................................... 2 3. Hubungan Parameter Penilaian dengan Kolektibilitas.................................. 69 4. Klasifikasi Kenyataan dan Perkiraan Pengembalian Kredit.......................... 71 5. Uji Signifikasi Persamaan dengan Omnibus Test......................................... 72 6. Klasifikasi Kenyataan dan Perkiraan Pengembalian Kredit......................... 73 7. Omnibus Test dari Backward stepwise........................................................ 75 8. Variabel Pembangun Persamaan Setelah Reduksi……………………….. 76 9. Uji Variabel Pembangun Persamaan........................................................... 78 10. Nilai Signifikasi Persamaan dari Omnibus Test......................................... 79 11. Klasifikasi Pemetaan Kesalahan Perkiraan Persamaan Wald..................... 79 12. Pereduksian Variabel Berdasarkan Signifikasi........................................... 80 13. Hubungan 17 Variabel yang Signifikan terhadap Persamaan.................... 81 14. Kofisien Persamaan Omnibus Test............................................................. 83 15. Klasifikasi Pemetaan Kesalahan Perkiraan Persamaan LR........................ 83
v
DAFTAR GAMBAR No.
Halaman
3. Perkembangan BI Rate................................................................................. 3 4. Proporsi SE UKM Berdasarkan Jumlah Unit Usaha 2006........................... 4 5. Dimensi Risiko : Kuantitas dan Kualitas...................................................... 15 6. 5C (Weston & Brigham,1998)…………………………………………….. 17 7. Empat tahap dalam manajemen risiko.......................................................... 18 8. Pengelompokkan sektor kredit..................................................................... 23 9. Kerangka pikiran penelitian...........................................................................26 10. Tahapan penelitian........................................................................................ 27 11. Persentase Penilaian Informasi Keuangan.................................................... 45 12. Persentase Penilaian Rasio Utang................................................................ 45 13. Persentase Penilaian Rasio Untung............................................................. 46 14. Persentase Penilaian Rasio Likuiditas......................................................... 46 15. Persentase Aktivitas Rekening Debitur......................................................... 47 16. Persentase Data Mutasi Kredit Calon Debitur...............................................48 17. Persentase Penilaian Pengalaman Manajemen…………………………….. 50 18. Persentase Penilaian Reputasi Manajemen................................................... 51 19. Persentase Trackrecord Kredit dengan Bank X........................................ 52 20. Persentase Trackrecord Kredit di bank Lain................................................ 53 21. Persentase Debitur dari Pengalaman Usahanya........................................... 54 22. Persentase Debitur dari Reputasi Usahanya................................................ 55 23. Proporsi Debitur dari Prospek Usahanya...................................................... 56 24. Proporsi Debitur dari Jumlah Pesaing Usahanya......................................... 57 25. Usaha Debitur Terhadap Peraturan Pemerintah........................................... 58 26. Proporsi Debitur dari Pelanggannya............................................................ 59 27. Proporsi Debitur dari Pemasoknya............................................................... 61 28. Proporsi Debitur dari Wilayah Pemasarannya............................................. 62 29. Proporsi Debitur dari Hasil Produksinya.................................................... 63 30. Proporsi Debitur dari Jangka Waktu Kredit................................................ 64 31. Proporsi Debitur dari Penggunaan Dana..................................................... 65 32. Proporsi Debitur dari Jenis Agunan............................................................ 66 33. Proporsi Debitur dari Posisi Klaim Agunan............................................... 67 34. Proporsi Debitur berdasarkan kolektibilitasnya........................................... 68 35. Perkiraan Pengembalian Kredit dari Persamaan Wald…………………... 84 36. Prediksi Kelayakan Kredit Berdasarkan Likelyhood Ratio......................... 85 37. Tampilan VB Data Debitur.......................................................................... 86 38. Tampilan VB Hasil Prediksi Keseluruhan................................................... 86 39. Tampilan VB Analisa Data.......................................................................... 87 40. Tampilan VB Perbandingan Prediksi yang Beda......................................... 87 41. Tampilan VB Perbandingan Kelayakan Kredit............................................ 88
vi
DAFTAR LAMPIRAN
No.
Halaman
1. Klasifikasi Resiko menurut Djohanputro (2004) .......................................... 94 2. Alur Sistem Internal Perusahaan dalam Pengawasan Kredit ........................ 95 3. Causal Loop penelitian ................................................................................. 96 4. Daftar Data – Data Penelitian ....................................................................... 97 5. Tampilan Visual Basic .................................................................................. 98 6. Daftar istilah.................................................................................................. 100 7. Alur Pikir Peneliti ......................................................................................... 101 8. Tampilan ICRR ............................................................................................. 102 9. Perhitungan SPSS ......................................................................................... 103 10. Bahasa Pemrograman Visual Basic............................................................. . 112
vii
I.
1.1.
PENDAHULUAN
Latar Belakang Penelitian Seiring dengan berkembangnya teknologi dan ilmu pengetahuan, tingkat ketidakpastian dalam dunia bisnis semakin tinggi dan cenderung fluktuatif. Keadaan tersebut pasti akan berpengaruh pada situasi lingkungan eksternal dan internal perusahaan yang mempengaruhi daya tahan perusahaan. Oleh sebab itu perlu adanya peningkatan kebutuhan praktek tata kelola perusahaan yang sehat (good corporate governance), yang salah satunya melalui penerapan manajemen risiko yang tepat. Demikian juga dengan kegiatan perbankan yang mempunyai beberapa risiko usaha yang akan timbul seperti risiko keuangan, eksternalitas, operasional, dan risiko strategis (Djohanputro,2004). Semua jenis risiko ini pada akhirnya mempengaruhi rugi laba bank secara langsung maupun tidak langsung. Oleh sebab itu risiko merupakan perkara besar bagi dunia perbankan, sehingga harus dapat dikelola dengan baik, benar, dan tepat. Kegiatan utama bank adalah menghimpun dan menyalurkan dananya kembali dalam bentuk kredit kepada masyarakat. Hampir semua kegiatan perekonomian masyarakat membutuhkan bank dengan fasilitas kreditnya. Oleh sebab itu, saat ini proporsi pendapatan terbesar bank berasal dari pendapatan bunga kredit yang disalurkan. Namun dalam merealisasikan kegiatannya, kredit selalu dihubungkan dengan risk and return, dimana kegiatan yang diharapkan akan mempunyai hasil yang besar, biasanya mempunyai risiko yang tinggi. Saat ini fungsi intermediasi bank mengalami peningkatan. Tahun 2007 tren penyaluran kredit mencapai jumlah sekitar Rp. 957 triliun (tumbuh sebesar 21,5%) dibandingkan dengan tahun sebelumnya. Terlihat juga pada bulan Januari 2008, walaupun terjadi penurunan kredit jika dibandingkan dengan Januari 2007 namun rasio penyaluran kredit (loan to deposit ratio/LDR) tetap meningkat dari 69,2% menjadi 70,1%. Hal
2
tersebut dapat dilihat pada Tabel 1. berikut : Tabel 1. Kredit Perbankan Januari 2007-2008, Sumber: BI KREDIT PERBANKAN JANUARI 2007 – 2008 Januari 2007
Januari 2008
Perubahan
Kredit
Rp1.045,7 triliun
Rp1.031,1 triliun
-1,4%
Dana Pihak Ketiga
Rp1.510,7 triliun
Rp1.471,2 triliun
-2,65%
LDR
69,2%
70,1%
+0,9%
Peningkatan tren penyaluran kredit juga dipengaruhi oleh penurunan BI rate dan suku bunga kredit. Akhir Desember 2006 secara rata–rata tertimbang, suku bunga kredit modal kerja dan kredit investasi turun menjadi 15,1% dari 15,4% di bulan November 2006, dan terus menurun pada tahun 2007. Penurunan suku bunga kredit pada tahun 2007 dapat dilihat pada Tabel 2. berikut : Tabel 2. Suku bunga kredit bank umum, Sumber : Bank Indonesia SUKU BUNGA KREDIT BANK UMUM 2007 (% PER TAHUN) Bulan
Modal Kerja
Investasi
Konsumsi
Jan
14,90
14,85
17,64
Feb
14,71
14,71
17,51
Mar
14,49
14,53
17,38
Apr
14,30
14,38
17,24
Mei
14,06
14,16
17,09
Jun
13,88
13,99
16,91
Jul
13,71
13,82
16,68
Agt
13,66
13,75
16,70
Sep
13,31
13,45
16,47
Okt
13,16
13,28
16,33
Nov
13,16
13,19
16,39
Des
13,00
13,01
16,13
3
Perkembangan BI Rate 9 8,8 8,6 8,4 8,2 8 7,8 7,6 7,4 Mar
Mei
Jul
Sep
Nov
Jan
Mar
Gambar 1. Perkembangan BI Rate 2007 Sumber : BI Dengan melihat keadaan pertumbuhan perkreditan yang cenderung meningkat tersebut maka sebuah bank harus memiliki sistem manajemen risiko (Risk Management System/RMS) yang tepat khususnya bidang kredit seperti yang di umumkan oleh Bank For International Settlement (BIS) tentang The New Basel Capital Accord (Basel II). Bank Indonesia sendiri telah mengeluarkan Peraturan Bank Indonesia No.5/8/PBI/2003 tanggal 19 Mei 2003 dan Surat Edaran No.5/21/DPNP tanggal 29 September 2003 tentang Penerapan Manajemen Risiko Bagi Bank Umum. Peranan RMS tersebut sangat penting untuk menjalankan ekonomi bisnis bank, terutama dalam pemberian kredit. Besarnya volume kredit yang disalurkan dan kualitasnya akan menentukan risiko kredit bagi bank itu sendiri. Pendekatan analisis RMS kredit seperti ini akan dapat membantu
bank
dalam
memprediksi
kualitas
debitur
untuk
memperkirakan kelancaran kredit dari para debiturnya. Dalam hal ini Bank X ,Tbk sebagai bank umum nasional berkewajiban untuk melaksanakan ketentuan tersebut dengan menerapkan sistem manajemen risiko kredit dengan menggunakan Internal Credit Risk Rating (ICRR) dan Electronic Consumer Loan System (ECLS). Kedua sistem ini dapat dikatakan sebagai alat ”early warning system” Bank X dalam memprediksi risiko, namun dalam penerapannya sistem tersebut masih harus diperiksa kembali ketepatan prediksinya terutama untuk penggunaannya pada sektor kredit yang baru diklasifikasi seperti sektor budidaya pertanian.
4
1.2.
Perumusan Masalah Sejak krisis ekonomi di tahun yang lalu UKM mampu menjadi alternatif usaha sehingga turut andil dalam perekonomian bangsa. Saat itu, UKM mampu menjadi penyeimbang ekonomi dengan menyediakan lapangan pekerjaan yang menyerap banyak tenaga kerja dengan standar kualifikasi yang relatif lebih mudah dibandingkan dengan perusahaan besar. Sejak saat itu juga perkembangan UKM di Indonesia meningkat sehingga mencapai 48.929.636 unit pada tahun 2006. Persebaran UKM paling banyak didominasi di sektor pertanian (53,57%) sedangkan sektor lain seperti perdagangan menempati urutan dibawahnya (27,19%), industri pengolahan (6,58%), jasa-jasa (6,06%), dan pengangkutan & transportasi (5,52%). Secara lengkap sebarannya dapat dilihat pada Gambar 2 berikut ini: Proporsi Sektor UKM tahun 2006
jasa-jasa industri pengolahan
pengangkutan & transportasi
sektor pertanian
perdagangan
Gambar 2. Proporsi Usaha UKM yang menjadi debitur Bank X 2006. Melihat dominasi tersebut maka dalam penyaluran kredit pada sektor ini, bank harus memiliki sistem yang dapat memfasilitasi debitur sehingga mempermudah proses peminjaman. Sejalan dengan hal tersebut bank juga harus memiliki sistem analisa kredit yang tepat pada sektor usaha tersebut. Dalam membangun RMS kreditnya, Bank X telah menggunakan sistem ICRR untuk sektor UKM sejak tahun 2003. Sistem ICRR adalah suatu sistem yang digunakan untuk menganalisis kelayakan kredit dan potensi risiko macet setiap debitur berdasarkan kualitas debitur tersebut.
5
ICRR berfungsi sebagai filter awal sebelum kredit diberikan kepada calon debitur. Output ICRR dengan plafon kredit dibawah Rp 500 juta digunakan sebagai analisa kredit dan pengganti proposal kredit, maka otomatis keputusan kredit sangat tergantung dari komponen pembangun ICRR. Saat ini besarnya bobot komponen pembangun ICRR digunakan untuk seluruh sektor dan belum di periksa ketepatan prediksinya, sedangkan setiap sektor tersebut memiliki karakteristik komponen yang berbeda-beda. Berdasarkan hal tersebut maka perumusan masalah mencakupi: 1. Bagaimana sistem kelayakan kredit yang dilakukan Bank X untuk mengantisipasi risiko pada sektor budidaya pertanian? 2. Bagaimana hubungan dari setiap parameter kontrol dalam sistem ICRR terhadap kualitas pengembalian kredit dari debitur? 3. Bagaimana model persamaan
yang menggambarkan hubungan
parameter yang signifikan dan layak serta memberikan nilai prediksi yang tinggi? 4. Bagaimana prediksi kemungkinan pengembalian kredit pada tahun berikutnya? 1.3.
Tujuan Penelitian Adapun tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Menganalisis sistem kelayakan kredit yang dilakukan Bank X untuk mengantisipasi risiko kredit dalam sektor budidaya pertanian. 2. Menganalisis hubungan dari setiap parameter kontrol terhadap kualitas pengembalian kredit dari debitur. 3. Menganalisis model persamaan hubungan parameter yang signifikan dan layak dengan nilai prediksi yang tinggi. 4. Menganalisis prediksi kemungkinan pengembalian kredit pada tahun berikutnya.
1.4.
Kegunaan Penelitian Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi masukan, referensi dan solusi bagi manajemen Bank X , Tbk dalam meninjau kembali tingkat keefektifan sistem model manajemen risiko kredit yang sudah ditetapkan
6
perusahaan agar dapat digunakan untuk antisipasi kemungkinan risiko yang akan terjadi. Bagi penulis penelitian ini berguna untuk menerapkan teori-teori yang pernah dipelajari untuk mengkaji berbagai fakta yang terjadi di perusahaan khususnya perbankan dalam bidang risiko kredit. Bagi pembaca penelitian ini dapat digunakan untuk menambah pengetahuan tentang risiko kredit dan manajemen perbankan serta dapat dijadikan sebagai salah satu bahan referensi untuk penelitian lebih lanjut. 1.5.
Batasan Penelitian Penelitian ini difokuskan kepada perhitungan RMS kredit yang telah ditetapkan Bank X. Penelitian ini dilakukan di Bank X ,Tbk yang terdapat di Jakarta, khususnya pada divisi manajemen risiko kredit. Bank ini telah mengelompokkan data debiturnya menurut plafon jumlah pinjamannya, dimana setiap plafon kemudian dikelompokkan kembali menjadi beberapa sektor usaha yang sesuai dengan acuan yang ditetapkan oleh sektor ekonomi Bank Indonesia. Penelitian ini membatasi permasalahan pada analisis RMS pada plafon dibawah 500 juta dengan sektor usaha budidaya pertanian yang telah diklasifikasi.
II.
2.1.
TINJAUAN PUSTAKA
Kredit 2.1.1. Pengertian Kredit Dalam arti yang luas kredit diartikan sebagai kepercayaan. Menurut Moh. Tjoekam dalam Tangkilisan (2003) kata “kredit” berasal dari bahasa Latin yaitu credere yang berarti percaya atau to believe atau to trust. Sedangkan menurut Thomas Suyatno (1993 : 12), istilah “kredit” berasal dari bahasa Yunani yaitu credere juga yang berarti kepercayaan (truth atau faith). Maksud dari percaya dari si pemberi kredit adalah ia percaya kepada si penerima kredit bahwa kredit yang disalurkannya pasti akan dikembalikan sesuai dengan perjanjian. Sedangkan bagi si penerima, kredit merupakan penerimaan kepercayaan sehingga mempunyai kewajiban untuk membayar sesuai dengan jangka waktu. Dasar pemikiran persetujuan pemberian kredit (seperti kalimat diatas) oleh suatu lembaga keuangan atau bank kepada seseorang atau badan usaha berlandaskan kepercayaan. Seseorang atau suatu badan atau lembaga keuangan yang memberikan kredit percaya bahwa penerima kredit dimasa mendatang akan sanggup memenuhi segala sesuatu yang telah dijanjikan baik berupa barang, uang ataupun jasa. Oleh sebab itu, karakter pemohon kredit merupakan faktor yang dipertimbangkan oleh pemberi kredit dalam pengambilan keputusan kredit (Djinarto, 2000). Ada beberapa pengertian kredit secara universal menurut undang-undang perbankan Indonesia, yaitu diantaranya: “Menurut Undang-undang Perbankan No. 7 / 1992, kredit adalah penyediaan uang atau tagihan yang dapat dipersamakan dengan itu berdasarkan persetujuan atau kesepakatan pinjam-meminjam antara bank dengan pihak lain yang mewajibkan pihak peminjam untuk melunasi utangnya setelah jangka waktu tertentu dengan jumlah
8
bunga, imbalan atau pembagian hasil keuntungan. Dari pengertian kredit diatas dapatlah dijelaskan bahwa kredit adalah pemberian pinjaman (kredit) dalam jangka waktu tertentu yang telah ditetapkan.
Debitur
menyelesaikan
pinjamannya
kepada
perusahaan dengan cara mengembalikan uang pinjaman dan membawa sewa modalnya berdasarkan ketentuan yang berlaku. Semua hal tersebut yang berkaitan dengan kredit harus dapat dikelola dengan baik sehingga meminimalkan risiko yang mungkin akan terjadi. Pengelolaan kredit tersebut dapat dikenal dengan istilah manajemen kredit. Dengan kata lain dapat disimpulkan
bahwa
pengertian
manajemen
kredit
adalah
bagaimana mengelola pemberian kredit mulai dari kredit tersebut diberikan sampai dengan kredit tersebut lunas. 2.1.2. Jenis Kredit Menurut Kasmir (2004), jenis kredit yang di salurkan oleh bank dapat dilihat dari berbagai segi yaitu : 1. Segi Kegunaan a. Kredit Investasi : Kredit yang digunakan untuk keperluan perlusan usaha atau membangun proyek / pabrik baru dengan masa pemakaian relatif lama dan untuk kegunaan kegiatan utama suatu perusahaan. b. Kredit Modal Kerja : Kredit yang digunakan untuk keperluan meningkatkan produksi dalam operasionalnya. Kredit modal kerja merupakan kredit pendukung kredit investasi yang sudah ada. 2. Segi Tujuan Kredit a. Kredit Produktif: Kredit produktif digunakan untuk peningkatan usaha, produksi, atau investasi. Kredit ini diberikan untuk menghasilkan barang atau jasa. b. Kredit
Konsumtif:
Kredit
yang
digunakan
untuk
dikonsumsi atau dipakai secara pribadi. Dalam kredit ini tidak ada penambahan barang atau jasa yang dihasilkan.
9
c. Kredit Perdagangan : Kredit yang digunakan untuk kegiatan perdagangan dan biasanya untuk membeli barang dagangan yang pembayarannya diharapkan dari hasil penjualan barang dagangan tersebut. Kredit ini sering diberikan kepada supplier atau agen perdagangan yang akan membeli barang dagangan dalam jumlah tertentu. 3. Segi Jangka Waktu a. Kredit jangka pendek: Kredit yang memberikan jangka waktu maksimum satu tahun, biasanya digunakan untuk keperluan modal kerja dan musiman. b. Kredit jangka menengah: Kredit yang jangka waktu kreditnya antara 1 tahun sampai dengan 3 tahun. Beberapa Bank mengklasifikasikan kredit ini menjadi kredit jangka panjang. c. Kredit jangka panjang : Kredit yang masa pengembaliannya diatas 3 tahun atau 5 tahun. Digunakan untuk investasi jangka panjang seperti perkebunan karet, manufaktur, kredit perumahan. 4. Segi Jaminan a. Kredit dengan jaminan; Kredit diberikan dengan jaminan tertentu, dapat berupa barang berwujud atau tidak berwujud. Artinya setiap kredit yang di keluarkan akan dilindungi senilai dengan jaminan yang diberikan calon debitur. Jaminan yang dimaksud diatas dapat berupa barang, surat berharga, orang atau perusahaan, asuransi, dan lain – lain. b. Kredit tanpa jaminan : Kredit ini diberikan tanpa jaminan barang atau benda tertentu. Kredit jenis ini diberikan dengan melihat prospek usaha, karakter, serta loyalitas calon debitur selama berhubungan dengan bank. Biasanya kredit ini sudah diperhitungkan tidak akan merugikan
10
kreditur jika ternyata debitur tidak mampu mengembalikan pinjamannya. 5. Segi Sektor Usaha Setiap sektor usaha memiliki karakteristik yang berbeda – beda, oleh sebab itu pemberian fasilitas kredit pun berbeda-beda pula. Jenis kredit yang dilihat dari sektor usaha yaitu : a. Kredit pertanian b. Kredit peternakan c. Kredit industri d. Kredit pertambangan e. Kredit pendidikan f. Kredit profesi g. Kredit perumahan h. Kredit sektor usaha lain 2.1.3.
Tujuan Kredit Tujuan pemberian kredit tidak akan terlepas dari misi suatu Bank didirikan. Tujuan utama pemberian suatu kredit antara lain: 1) Mencari keuntungan ; Keuntungan terutama dalam bentuk bunga yang penting untuk kelangsungan hidup bank. 2) Membantu usaha debitur ; Membantu debitur yang memerlukan dana investasi atau modal. 3) Membantu pemerintah ; Semakin banyak kredit yang disalurkan bank berarti ada peningkatan pembangunan di berbagai sektor.
2.1.4.
Analisa Kredit Menurut Sutan Remy.S. dalam Tangkilisan (2003) bank dalam memberikan kredit harus berdasarkan analisis pemberian kredit yang memadai, agar kredit yang diberikan tidak menjadi kredit macet. Bila kredit yang diberikan bank mengalami kemacetan, maka kemampuan bank untuk memenuhi kewajiban terhadap para penyimpan dananya akan menurun. Menurut Siamat dalam Muljono (2001), analisa kredit adalah proses menganalisa dan menilai prospek calon debitur guna
11
memperoleh indikasi kemungkinan terjadinya default (kegagalan debitur membayar kembali kredit yang diterimanya) oleh calon debitur. Menurut Muljono (2001), langkah yang tepat untuk mengambil keputusan masalah-masalah yang dihadapi dalam proses pemberian kredit adalah melakukan teknik analisa pemberian kredit. Sebelum melaksanakan kegiatan menganalisa kredit, Menurut Muljono (2001) ada beberapa langkah yang harus dilakukan yaitu: 1. Pemilihan pendekatan yang akan dipakai dalam melaksanakan analisa kredit. Pendekatan yang dimaksud yaitu : a. Pendekatan jaminan (collateral approach) Kredit akan diberikan apabila jaminan yang diberikan cukup memadai baik ditinjau dari nilai ekonomis maupun yuridis. Jadi dalam analisa ini yang dipentingkan adalah faktor pengaman dari uang (kredit) yang akan dilepaskan oleh bank kepada calon debiturnya. b. Pendekatan karakter (character approach) Proses pemberian kredit didasarkan atas kepercayaan reputasi karakter bisnis calon debiturnya. c. Pendekatan kemampuan pelunasan atas kredit yang diberikan (repayment approach) Intinya pada pendekatan ini bank mendasarkan diri pada kemampuan pelunasan utang dari debitur, dan tidak mendasarkan dari karakternya ataupun feasibility dari proyeknya tersebut. Penilaian kemampuan pelunasan tersebut tidak terbatas pada sumber-sumber dana yang diciptakan oleh kegiatan usaha debitur untuk melunasi kreditnya. Sumber dana untuk pelunasan kredit dapat diambil juga dari sumber dana pihak ketiga lainnya atau dari likuidasi barang-barang jaminan yang diserahkan oleh pihak debitur, jadi kemampuan pelunasan benar-benar telah
12
diperhitungkan
oleh
bank.
Dalam
pendekatan
ini
kepentingan bank sebagai business body lebih di utamakan, persoalan debitur akan bangkrut habis-habisan tidak menjadi masalah asal kredit yang diberikan dapat dilunasi. d. Pendekatan tingkat keterlaksanaan proyek usaha calon debitur (feasibility approach). Melaksanakan studi kelayakan bisnis (feasibility study) dimana bank harus menelaah dan menilai sejauh mana usaha bisnis calon debitur dapat melunasi kewajibannya. Dalam pendekatan ini pihak bank sudah tidak memusatkan kepentingannya seratus persen kepada dirinya sendiri, namun
bank sudah
membagi
risiko dengan
calon
debiturnya. Bank tidak lagi mengandalkan jaminan tapi semata-mata mengandalkan pada kelayakan keterlaksanaan dari proyek yang dibiayai dengan kredit tersebut. Jadi secara otomatis Bank sudah ikut melaksanakan fungsi moneternya secara tidak langsung dalam mengembangkan suatu jenis sektor perekonomian. Pendekatan ini sudah banyak digunakan oleh bank-bank komersil karena semakin ketatnya persaingan dengan bank-bank itu sendiri sehingga orientasi pemberian kredit berubah dari ”Bank-oriented” menjadi ”Customer-oriented”. e. Pendekatan
bank
pembangunan
(development
bank
approach). Dalam pemberian kredit bank melakukan misi ganda yaitu mencari laba “business body” sekaligus aktif sebagai bank pembangunan “agent of development”. Sehingga kegiatan pemberian kredit dalam pendekatan ini akan berupa: Identifikasi dan pengembangan proyek yang dianggap berpotensi secara ekonomis. Pengembangan kewiraswastaan dari para pengelolanya. Pengorganisasian proyek tersebut dari awal sampai
13
kreditnya dilunasi. 2. Proses pengumpulan informasi yang lengkap yang akan diperlukan dalam kegiatan suatu analisa kredit. 3. Penerapan titik kritis suatu proyek. Critical point tiap proyek berbeda-beda, karena itu seorang credit analist harus berwawasan bisnis yang luas. 2.2.
Risiko 2.2.1. Pengertian Risiko Menurut Djohanputro (2004), risiko adalah suatu keadaan dimana terdapatnya ketidakpastian dan tingkat ketidakpastiannya dapat diukur secara kuantitatif jika memiliki informasi atau data pendukung mengenai kemungkinan kejadian. Risiko merupakan ukuran kuantitas atau ukuran empiris yang dapat mengukur kemungkinan nilai dari suatu kejadian dengan fluktuasinya. Tampubolon (2005) mendefinisikan risiko sebagai suatu rentang (continuum) yang dapat bergerak kearah ancaman dengan dampak negatif, yaitu tidak tercapainya tujuan. Risiko juga dapat bergerak
kearah
ancaman
dengan
dampak
positif
yaitu
tercapainnya tujuan yang ditetapkan disertai dengan berbagai tingkat kemungkinan terjadinya ancaman maupun peluang tersebut. 2.2.2. Klasifikasi Risiko Djohanputro (2004) mengklasifikasikan risiko korporat menjadi 4 kategori yaitu : 1. Risiko Keuangan adalah fluktuasi target keuangan/ukuran moneter perusahaan karena gejolak variabel makro. Risiko keuangan terdiri atas risiko likuiditas, risiko kredit, risiko permodalan, risiko pasar. Risiko pasar terdiri atas risiko suku bunga, risiko nilai tukar, risiko komoditas, dan risiko ekuitas. 2. Risiko Operasional adalah potensi penyimpangan dari hasil yang diharapkan karena tidak berfungsinya suatu sistem. Risiko operasional dibagi menjadi lima kategori risiko, yaitu risiko
14
produktivitas, risiko teknologi, risiko inovasi, risiko sistem, dan risiko proses. 3. Risiko Strategis adalah risiko yang dapat mempengaruhi exposure korporat dan exposure strategis (terutama exposure keuangan). Risiko strategis kemudian dibagi menjadi tiga jenis risiko yaitu risiko usaha, risiko transaksi strategis, risiko hubungan investor. 4. Risiko Eksternalitas adalah potensi penyimpangan hasil pada exposure korporat dan strategis. Risiko eksternalitas dapat dibagi menjadi empat jenis risiko yaitu risiko reputasi, risiko lingkungan, risiko sosial, dan risiko hukum. Dari penjelasan tersebut dapat digambarkan klasifikasi risiko secara lengkap pada Lampiran 1. 2.3.
Risiko Kredit 2.3.1. Definisi Risiko Kredit Lam dalam Efendi, R (2007) mendefinisikan risiko kredit sebagai kerugian ekonomis yang diderita akibat gagal bayar peminjam atau pihak mitra dalam kesepakatan. Gagal bayar tidak selalu berarti kebangkrutan pihak lain secara hukum tapi juga kegagalan untuk memenuhi kewajiban kontraktual tepat waktu, akibat ketidakmampuan atau keengganan. Menurut Tampubolon (2004) risiko kredit adalah exposure yang timbul sebagai akibat kegagalan pihak lawan (Counterparty) memenuhi kewajibannya. Risiko kredit juga didefinisikan sebagai exposure yang ada atau potensial mengancam penghasilan dan modal perusahaan, yang timbul karena kegagalan debitur (obligor) untuk memenuhi syarat yang tertuang dalam kontrak perjanjian. 2.3.2. Dimensi Risiko Kredit Menurut Djohanputro (2004), besarnya risiko kredit terdiri dari dua faktor : besarnya exposure kredit dan kualitas exposure kredit. Semakin besar pinjaman, semakin besar juga tingkat
15
exposure kredit. Semakin rendah kualitas jaminan, maka semakin rendah kualitas kredit, semakin tinggi risiko kredit. Pada Gambar 3 dapat dilihat bagan dimensi risiko kuantitas dan risiko kualitas : Exposure Kredit
Kuantitas Risiko
Probabilitas Gagal Bayar
Dimensi risiko Kredit
Kualitas jaminan Kualitas risiko Kredit
Probabilitas Likuidasi Jaminan
Gambar 3. Dimensi Risiko : Kuantitas dan Kualitas Kuantitas dan kualitas risiko kredit tercermin dalam kerangka risiko kredit. Penyebab gagal bayar pada risiko kredit yaitu kebangkrutan debitur dan kesulitan keuangan yang dihadapi debitur. Apabila debitur berada pada ambang batas kriteria kesehatan tidak terpenuhi maka memiliki potensi gagal bayar dan menurunkan peringkat debitur. Penurunan peringkat debitur disebabkan penurunan kinerja debitur. Kelemahan kontrak kredit menyebabkan pelanggaran kontrak kredit dan berpotensi dalam meningkatkan risiko kredit. 2.3.3. Bentuk Risiko Kredit Tiga bentuk risiko kredit menurut Djohanputro (2004) yaitu : 1. Risiko Gagal Bayar Untuk
mengukurnya,
perusahaan
dapat
melakukan
pemeringkatan (rating). Setiap perusahaan memiliki model pemeringkatan yang berbeda–beda. Namun umumnya terdapat lima faktor yang sering digunakan yaitu 5C ( menurut Weston dan Brigham). Gambar 4 memberikan penjelasan singkat tentang dinilai dari setiap C dari 5C.
16
1. Character, berkaitan dengan perilaku calon debitur atau pembeli secara kredit mengenai keinginan untuk membayar dan memenuhi kewajiban. Perusahaan menggunakan data masa lalu mengenai track record calon debitur. Karakter dapat
dikaitkan
dengan
pelanggaran
moral
yaitu
kecendrungan seseorang dengan sengaja menyimpangkan wewenang dan kemampuan untuk kepentingan pribadi dengan
mengorbankan
kepentingan
orang
lain
dan
menggunakan kemampuan atau kekayaan orang lain. 2. Capacity, menunjukkan kemampuan calon debitur atau pembeli secara kredit untuk membayar pinjaman. Potensi pembayaran kewajiban debitur dapat dilihat dari laporan keuangan historis dan kinerja berupa proforma arus kas, neraca, dan laba rugi. Rasio lancar, rasio kas dan rasio efisiensi dapat menunjukkan kemampuan pemenuhan kewajiban. 3. Capital, ditunjukkan oleh perbandingan antara pinjaman dan modal sendiri (ekuitas). 4. Collateral, merupakan piranti pengaman pinjaman yang terakhir. Jaminan akan dieksekusi apabila debitur atau pembeli secara kredit menyatakan tidak dapat membayar dan pinjaman tidak mungkin di restrukturisasi. Perusahaan kreditur perlu memperhatikan prinsip kehati – hatian dalam menerapkan kredit karena faktor status hukum jaminan, nilai jaminan terhadap kewajiban, kemudahan likuidasi jaminan. 5. Condition, mengacu pada kondisi eksternal perusahaan yang mempengaruhi kelangsungan perusahaan. Kondisi perusahaan berupa kondisi makro (ekonomi, politik, selera konsumen,
dan
lingkungan)
dan
intervensi
pihak
berkepentingan (stakeholders). Penjelasan tersebut diatas digambarkan oleh Gambar 4 berikut ini:
17
Catatan masa lalu
Character
Kemampuan membayar
Moral hazard Rasio lancar, kas, efisiensi Capacity Tren kinerja keuangan Rasio pinjaman / equitas
Capital
Nilai jaminan Status hukum jaminan
Collateral
Kemudahan likuidasi pinjaman Kondisi makro Condition Intervensi pihak berkepentingan
Gambar 4. 5C (Weston & Brigham,1998) 2. Risiko Exposure Risiko exposure merupakan risiko yang melekat pada besarnya kredit yang menghadapi risiko gagal bayar. Lima status kredit yang berimplikasi pada berbedanya eksposur yaitu: a. Revocable, jika perusahaan mengidentifikasi adanya risiko gagal bayar dari lawan bisnis, maka pembatalan perlu segera di lakukan. b. Irrevocable, ialah kesepakatan yang transaksinya tidak dapat dibatalkan, kecuali ada kesepakatan kedua pihak. c. Status transaksi dan kredit dalam kondisi ketidakpastian, d. Status Settled, status terselesaikan terjadi apabila uang pembayaran telah masuk ke rekening perusahaan. e. Status Failed (gagal), saat ditetapkan bahwa lawan bisnis dinyatakan gagal bayar. 3. Recovery
yaitu
sejauh
mana
perusahaan
dapat
tetap
18
mengupayakan supaya nilai kredit yang gagal bayar bisa diperoleh. 2.4.
Manajemen Risiko 2.4.1. Definisi Manajemen Risiko Tampubolon (2004) mendefinisikan manajemen risiko sebagai paradigma baru berupa tata kelola organisasi yang tidak bersifat statis agar mampu menghadapi risiko usaha yang terus berkembang sejalan dengan peubahan yang terjadi. Secara lebih spesifik, Bank Indonesia mendefinisikan manajemen risiko sebagai system rangkaian prosedur dan metodologi yang digunakan untuk mengidentifikasi, mengukur, memantau, dan mengendalikan risiko yang timbul dari kegiatan usaha bank. Definisi ini lebih menekankan pada mekanisme dari manajemen risiko itu sendiri. 2.4.2. Manajemen Risiko Kredit Menurut Umar dalam Djohanputro (2004), empat tahap dalam mengendalikan risiko dapat dilihat pada bagan berikut: 1. Kesadaran Terhadap Risiko Menilai: Mengaudit Mengukur
2.Menetapkan prioritas
4. Merencanakan: Kemungkinan bencana Alternatif pilihan
3. Mencegah: Meminimalkan Risiko Memindahkan Risiko Menyebarkan Risiko
Gambar 5. Empat tahap dalam manajemen risiko Keempat tahap tersebut adalah : 1. Tahap pertama adalah menyadari adanya risiko. 2. Tahap kedua adalah menetapkan risiko yang memiliki prioritas
tinggi melalui pengidentifikasian bahaya berisiko besar. Identifikasi dan Evaluasi risiko meliputi tiga tingkatan kegiatan: a. Identifikasi risiko
19
Menurut Tampubolon (2004) proses pengidentifikasi dan penilaian risiko yang umumnya dilakukan oleh bank yaitu: 1) Self-Assessment, bank melakukan penilaian sendiri kegiatan usahanya. 2) Risk Mapping, berbagai proses dalam satuan kerja dibuatkan peta risikonya. 3) Key Risk Indicators yaitu data statistik yang akan menyajikan gambaran mengenai potensi risiko bank. 4) Scorecards bank akan menerjemahkan matriks hasil penilaian secara kualitatif menjadi kuantitatif. Thresholds/limits yaitu batas bawah/atas yang dikaitkan dengan key risk indicator, yang apabila didekati/ dilampaui akan memberikan peringatan tentang kemungkinan adanya masalah. b. Evaluasi risiko Dua faktor penentu diterima ditolaknya suatu permohonan yaitu dampak kerugian dan frekuensi kejadian. c. Pengawasan risiko Perusahaan akan memastikan obyek pertanggungan dalam keadaan stabil dan tidak ada peningkatan risiko. 3. Tahap ketiga, mencegah
terjadinya risiko dengan cara
peminimalan risiko disetiap aspek organisasi perusahaan. 4. Tahap keempat, merencanakan antisipasi risiko terburuk yang
mungkin terjadi. 5. Tahap menilai dilakukan saat pengidentifikasian risiko dan
evaluasi risiko sehingga risiko dapat dicegah dan diantisipasi. 2.4.3. Pemeringkatan Risiko Kredit Kredit yang diberikan bank setiap saat dapat menjadi masalah namun kemungkinan tersebut akan kecil jika bank menerapkan kebijakan pemberian kredit yang sehat. Langkah awalnya adalah menciptakan model pemeringkatan kredit sebagai sarana untuk menetapkan kemungkinan terjadinya default. Cara
20
tersebut menungkinkan bank untuk memastikan bahwa porofolio kredit bank tidak terkonsentrasi pada kredit berkualitas buruk yang memiliki kemungkinan default yang tinggi. 2.5.
Pemberian Kredit UMKM 2.5.1. Pengertian UMKM Menurut BPS yang masuk kategori usaha mikro adalah jika jumlah karyawannya kurang dari 5 orang, termasuk kategori usaha kecil adalah jika jumlah karyawan 5-19 orang, dan yang termasuk kategori usaha menengah adalah jika jumlah karyawan 20-99 orang. Menurut Undang-Undang kriteria UMKM yaitu : a. Usaha Mikro Menurut Keputusan Mentri Keuangan No. 40/KMK. 06/2003, usaha mikro adalah usaha produktif milik keluarga atau perorangan WNI dan memiliki hasil penjualan mencapai angka Rp.100 juta pertahun, dengan pengajuan kredit ke bank maksimal Rp.50 juta. b. Usaha Kecil Menurut Undang-Undang No.9 Tahun 1995, usaha kecil adalah usaha produktif yang berskala kecil dan memenuhi kriteria kekayaan bersih paling besar Rp.200 juta atau memiliki hasil penjualan mencapai Rp. 1 miliar pertahun dan menerima kredit antara Rp. 50-500 juta. c. Usaha Menengah Menurut Inpres no.10 tahun 1998, usaha menengah adalah usaha produktif yang memenuhi kriteria kekayaan usaha bersih diatas Rp. 200 juta – Rp.10 miliar serta dapat menerima kredit dari bank antara Rp. 500 juta – Rp.5 miliar. 2.5.2. Karakteristik UMKM Menurut Gadeke dan Tootelian dalam Tangkilisan (2003) karakteristik UKM yaitu : 1. UKM dimiliki oleh individu atau keluarga. Selain pemilik usaha mereka juga bertindak sebagai pengelola usaha tersebut.
21
2. Operasinya terbatas pada lingkungan atau kumpulan modal. 3. Wilayah operasi terbatas pada lingkungan sekitar, meskipun pemasaran dapat melampaui wilayah lokalnya. 4. Ukuran perusahaan kecil dalam hal jumlah pekerja, atau satuan lainnya yang signifikan. 2.5.3. Permasalahan UMKM Menurut Tangkilisan (2003) masalah utama bagi sebagian besar pengusaha kecil yaitu pemenuhan modal awal untuk memulai siklus kegiatan ekonomi. Karena itu pemberian kredit dengan tujuan peningkatan produksi yang diikuti peningkatan pemasaran dan penciptaan surplus dapat menjadi tabungan sebagai awal dari pembentukan modal secara mandiri. Pelayanan kredit pada intinya harus menciptakan surplus usaha yang dikelola secara tertib dan terbuka yang berprinsip: a. Acceptable, mudah diterima dan didayagunakan b. Accountable, terbuka dan dapat dipertanggungjawabkan. c. Profitable, memberikan pendapatan dan mendidik masyarakat untuk mengelola kegiatan secara ekonomis. d. Sustainable, hasilnya dapat dilestarikan masyarakat sendiri. e. Replicable, pengelolaan dana dan pelestarian hasil dapat dilakukan
dan
dikembangkan
oleh
masyarakat
dalam
lingkungan yang lebih luas. Selain itu, masalah yang dihadapi UMKM menurut yaitu masalah pemasaran, teknologi, dan manajemen keuangan. Hal ini menunjukkan bahwa pangsa pasar yang dijangkau para penguasaha kecil belum meluas, teknologi yang digunakan masih sederhana, manajemen keuangan tidak menggunakan pencatatan keuangan dan hanya menggunakan perhitungan sederhana. 2.6.
Pendekatan Sistem dalam Kelayakan Kredit 2.6.1. Pengertian Sistem Sistem adalah sehimpunan unsur yang melakukan sesuatu kegiatan untuk menyusun skema atau tata cara melakukan sesuatu
22
kegiatan pemrosesan untuk mencapai tujuan dan hal ini dilakukan dengan cara mengolah data, energi, dan atau barang dalam jangka waktu tertentu guna menghasilkan informasi, energi, dan atau barang (benda). 2.6.2. Sistem dalam Kelayakan Kredit Merupakan sekumpulan orang, seperangkat pedoman dan alat perlengkapan pengolah data untuk memilih, menyimpan, mengolah dan mengambil kembali data (mengolah data dan bahan) agar dapat menjalankan kegiatan seoptimal mungkin sehingga kemungkinan risiko dalam kelayakan kredit yang akan terjadi dapat diantisipasi atau diminimalisir. 2.7.
Hasil Penelitian Terdahulu Iqbal (2007) melakukan penelitian mengenai analisis risiko kredit pembiayaan syariah dengan menggunakan metode Creditrisk+ pada BMT Prima Dinar Cabang Tawangmangu, kabupaten Karang Anyar, Jawa Tengah. Metode kredit Creditrisk+ (MCR+) dapat dijadikan alat perhitungan alternative dalam mengestimasi risiko pembiayaan. Hasil perhitungan dengan metode MCR+ portofolio dapat menjadi informasi yang berguna sebagai evaluasi apakah risiko pembiayaan mampu ditanggung oleh keadaan keuangan perusahaan dan sebagai estimasi potensi kerugian yang akan dihadapi periode berikutnya. Efendi (2007) meneliti penerapan metode MCR+ dalam pengkuran risiko kredit pada perusahaan pembiayaan kendaraan bermotor (studi kasus PT. PQR Finance). MCR+ sesuai untuk mengukur risiko kredit pada perusahaan pembiayaan tersebut serta cukup efektif dan praktis dalam penerapannya karena hanya memerlukan data internal berupa jumlah unit kendaraan, jumlah exposure, kolektabilitas, dan recovery rate. Tahapantahapan MCR+ yaitu pengumpulan data debitur, penyusunan band, penyusunan exposure default perband, pemgukuran recovery rate, pengukuran severity loss, pengukuran economic capital, back testing, pengujian validitas.
III.
3.1.
METODOLOGI PENELITIAN
Kerangka Pemikiran 3.1.1. Kerangka Pemikiran Konseptual Bank X umumnya mendapatkan keuntungan berasal dari kredit. Melihat keadaan yang demikian maka Bank X harus memiliki manajemen risiko kredit yang baik dan tepat. Manajemen risiko kredit yang baik tidak mungkin tidak didukung oleh sistem model manajemen risiko yang tepat dan berkelanjutan. Proses manajemen risiko yang berkelanjutan ini sangat membantu Bank X dalam memahami, mengelola, dan mengkomunikasikan risiko. Dalam sistem ICRR yang digunakan, Bank X
telah
mengkelompokkan debitur kreditnya menurut tingkat plafon pinjaman. Setiap kelompok plafon tersebut kemudian dikelompokkan kembali menurut sektor usaha dimana disetiap sektor tersebut terdapat subsektor yang lebih spesifik seperti pada Gambar 6 berikut : Risk Management Group (RMG)
Operational Risk
Credit Risk
Market risk
Berdasarkan Plafon kredit
Dibawah 500 juta
500 juta – 2.5 milyar
Diatas 2.5 milyar
Klasifikasi sektor
Lainnya
Industri
Perdagangan
Peternakan
Perkebunan
Gambar 6. Pengelompokkan Sektor Kredit (Sumber: Bank X).
24
Seiring
dengan
perkembangan
waktu,
pengelompokkan
tersebut saat ini semakin berkembang menjadi lebih beragam dan spesifik. Oleh sebab itu perlu dilakukannya pemeriksaan ulang tingkat validitas sistem kelayakan kredit yang dimiliki dari setiap sektor termasuk sektor baru yaitu budidaya pertanian. Sektor budidaya pertanian merupakan kumpulan dari data debitur dengan plafon dibawah 500 juta yang belum terkelompokkan ke dalam sektor lain yang telah ada. Walaupun begitu, sektor ini telah menggunakan sistem model perhitungan risiko gagal bayar kredit (analisa kredit) yang sama dengan sektor lainnya. Dengan kondisi demikian maka sangat penting bagi Bank X untuk melakukan pengecekan secara berkala ketepatan sistem analisa kreditnya agar dapat melakukan perhitungan atau estimasi tingkat risiko yang lebih lanjut. Penelitian ini dimulai dengan cleansing data debitur tahun 2004-2006. Cleansing data merupakan proses input data-data historis yang telah ada atau data-data penilaian debitur pada ICRR dicocokkan dengan data penilaian debitur. Data yang telah di cleansing disiapkan menjadi data input SPSS dengan kolektibilitas sebagai variabel bebas y, dan rating tiap borrower dan facility grade sebagai variabel bebas x. Tiap variabel tersebut dikodekan menjadi 0 (lancar) dan 1 (macet). Tiap variabel x dilihat keterkaitanya dengan variabel y atau dalam hal ini kolektibilitasnya. Hasilnya akan terlihat apakah tiap variabel memiliki hubungan yang nyata atau kurang nyata terhadap variabel y tersebut. Untuk melihat seberapa nyata hubungan variabel x dengan y maka data input tersebut diolah kembali dengan menggunakan regresi logistik. Output pengolahan tersebut akan berupa suatu persamaan matematis, model tersebut kemudian diuji kembali untuk melihat signifikannya. Model matematis yang telah diuji menunjukkan seberapa besar atau penting pengaruh variabel penilaian terhadap
25
prediksi kemungkinan kelancaran debitur dalam mengembalikan pinjamannya. Persamaan matematis tersebut dirumuskan ke dalam program visual basic sebagai model perhitungan. Dalam program tersebut akan dimasukkan input berupa nilai setiap variabel penilaian debitur pada tahun selanjutnya beserta kolektibilitasnya jika ada (untuk tahun berikutnya). Output dari sistem ini memperlihatkan kemungkinan macet atau lancar dari setiap debitur yang kemudian akan dibandingkan dengan data kolektibilitasnya. Hasilnya akan terlihat bahwa model ini dapat digunakan atau tidak pada tahun berikutnya dan persentase tingkat validasinya. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada skema kerangka pikiran penelitian pada Gambar 7 berikut ini:
26
Plafon <500 jt, sektor budidaya pertanian
Data kolektibilitas Debitur Proses Cleansing data
Data kolektibilitas + penilaian debitur
Pengaruh nilai tiap variabel dengan kolektibilitas
Regresi logistik
Data Historis Penilaian debitur
Model matematis
Valid ?
Ya
Tidak Perkiraan Kelancaran kredit Tahun berikutnya
Model layak dan signifikan Reduksi Variabel Gambar 7. Kerangka Pemikiran Penelitian
Uji G, Uji Wald,
27
3.1.2. Tahapan Penelitian Penelitian studi kasus perusahaan dilakukan dengan beberapa tahap penting untuk mendukung keakuratan data dan penjelasan lebih lanjut tentang sistem model manajemen risiko kredit untuk kebutuhan kelanjutan proses penelitian. Penelitian (wawancara dengan kepala divisi, manajer ,Staff Ahli Divisi risiko)
Perumusan Masalah (konsultasi penelitian, studi pustaka dan penjelasan studi kasus)
Tujuan Penelitian
Pengambilan Data (Data sekunder perusahaan dan data pendukung lain)
Konsultasi
Pengolahan dan Interpretasi hasil
Gambar 8. Tahapan penelitian
3.2.
Penentuan Lokasi Penelitian Lokasi penelitian dipilih berdasarkan kebutuhan peneliti untuk melihat bagaimana penggunaan sistem kelayakan kredit yang telah diterapkan dengan baik oleh suatu bank sehingga dapat meminimalkan risiko kreditnya. Mengingat saat ini manajemen risiko telah dirasakan penting dan memiliki banyak manfaat. Dengan pertimbangan tersebut maka penelitian dilaksanakan di PT. Bank X, Tbk Jakarta Pusat yang merupakan kantor pusat
28
Bank X. Diharapkan peneliti dapat mengkaji secara objektif hal-hal yang berkaitan dengan sistem kelayakan kredit dalam upaya meminimalkan risiko khususnya risiko kredit pada bank tersebut 3.3.
Penentuan Data dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari data primer dan data sekunder. Data primer diperoleh melalui pengamatan langsung di lokasi penelitian, wawancara dengan staf ahli (seperti : staf dan kepala urusan risiko pada Bank X pusat) yang terkait bidang penelitian. Pengamatan dilakukan langsung ditempat penelitian tepatnya pada Divisi Manajemen Risiko Kredit. Data sekunder diperoleh dari data internal perusahaan dan studi kepustakaan (buku-buku dan literatur-literatur yang relevan). Data yang diambil juga dapat berupa data–data sekunder dari perusahaan yang bersangkutan, yang dapat berupa laporan–laporan yang masuk ke perusahaan tersebut, buku – buku, koran, jurnal, dan lain sebagainya.
3.4.
Metode Pengolahan dan Analisis Data Terdapat beberapa proses yang harus dilakukan dalam pengolahan data, namun proses tersebut dapat dikategorikan menjadi kuantitatif dan kualitatif. Proses yang bersifat kuantitatif seperti perhitungan secara regresi logistik, uji wald, uji G dilakukan dengan bantuan program komputer SPSS Versi 13. Berbeda dengan hal tersebut proses yang bersifat kualitatif menggunakan analisa deskriptif. Proses – proses tersebut dapat dikemukakan secara lengkap seperti dibawah ini : 1. Regresi Logistik Secara umum analisis regresi logistik merupakan suatu teknik pengolahan data untuk menerangkan peluang kejadian tertentu dari kategori peubah respon. Analisis regresi juga dapat dikatakan sebagai kajian hubungan pengaruh peubah penjelas (X) terhadap peubah respon (Y) melalui model persamaan matematis tertentu.
29
Menurut Hosmer dan Lamesow (1989), Regresi Logistik merupakan teknik analisis data yang dapat menjelaskan hubungan antara peubah respon yang memiliki dua kategori dengan satu atau lebih peubah penjelas berskala kontinu atau kategori. Oleh sebab itu, menurut Greene 1990, apabila peubah respon dalam analisis regresi berupa peubah kategorik dan berskala biner (dicotomous/binary) maka model yang cocok untuk menggambarkan hubungan tersebut adalah model Regresi Logistik. Menurut Hosmer dan Lemeshow (1989), peubah respon Y yang berkala biner dapat ditulis dengan dua nilai yaitu: Y=1 jika kejadian sukses dan Y=0 jika kejadian gagal, sehingga mengikuti sebaran bernoulli dengan fungsi sebaran peluang :
f ( Y y i ) i
yi
(1 i ) 1 y i …..........................
....(1) dimana yi = {0,1} dan πi adalah peluang kejadian ke-i bernilai Y=1. Secara umum model pada regresi adalah
yi = E( Y | xi ) + ε i , -∞ ≤ E( Y | x i ) ≤ +∞......................................(2) dengan εi merupakan komponen acak. Menurut Liang dan McCullagh (1993), dalam model regresi biner persamaannya sebagai berikut: E (Y | xi ) = πi dengan Var (Y | xi ) = πi (1- πi ), sehingga model responnya menjadi yi = πi + ε i. Asumsi yang mendasari model – model regresi biner adalah peubah respon biner yi merupakan peubah yang saling bebas antara satu dengan lainnya. Untuk galat ε i hanya menghasilkan dua nilai yaitu, ε i = 1- π i jika yi = 1 dengan peluang πi dan εi = - πi, jika yi = 0 dengan peluang 1 - πi sehingga ε i menyebar binom dengan nilai tengah dan ragam sebagai berikut (Hosmer dan Lemeshow, 1989): E
(ε i
)
=
(1-πi)πi
0...............................................................(3)
+
(-πi)(1-πi )
=
30
Var
(ε ) i
=
(1-πi)2
πi
+
(-πi )2
(1-πi)
=
(πi)(1-
πi)............................................(4) Model peluang regresi logistik dengan p faktor (peubah penjelas) adalah:
E ( Y x ) ( x )
exp( 0 1 x 1 ... p x p ) 1 exp( 0 1 x 1 ... p x p )
...
.....(5) Transformasi logit dari π(x) adalah:
( x ) g ( x ) ln ............................................................... 1 ( x ) ....(6) Dimana komponen g(x) yang merupakan bagian komponen sistematik tersebut, dapat dituliskan dalam fungsi linier dari peubah penjelas :
g ( x ) 0 1 x1 2 x 2 ... p x p .......................................... .....(7) Jika terhadap p peubah bebas dengan peubah ke-j merupakan peubah kategori dengan k nilai, maka diperlukan peubah boneka sebanyak k-1. Maka model transformasi logitnya menjadi: k j 1
g ( x ) 0 1 x 1 ... ju D u 1
ju
p x p ..................
....(8) Dimana: xj
= peubah bebas ke-j dengan tingkatan kj
kj-1
= peubah boneka
Bju
= Kefisien peubah boneka
U
= 1,2,..., kj-1
2. Uji G Pengujian dilakukan terhadap parameter-parameter model sebagai upaya untuk memeriksa kebaikan model. Uji kebaikan model merupakan suatu pemeriksaan apakah nilai yang diduga
31
dengan peubah di dalam model lebih baik atau akurat dibandingkan dengan model tanpa peubah tersebut (Hosmer dan Lemeshow, 1989). Ini berarti pengujian hipotesis statistik dalam menentukan
apakah
peubah-peubah
bebas
dalam
model
mempunyai hubungan nyata dengan peubah responnya. Menurut Hosmer dan Lemeshow (1989), untuk mengetahui peran seluruh peubah-peubah penjelas dalam model secara bersamaan dapat digunakan uji nisbah kemungkinan yaitu uji G. Statistik ujinya berdasarkan hipotesis: H0 = β1 = β2 = … = βp = 0 H1 = paling sedikit ada satu βj ≠0 (j = 1,2,…,p) Sedangkan rumus umum untuk uji-G:
L G 2 ln 0 ....................................................................... L k .....(9) Dengan kriteria uji: < 2p ,a , terima H0 G=
≥2p ,a , tolak H0
dengan L0 = fungsi kemungkinan tanpa peubah penjelas dan Lk = fungsi kemungkinan dengan peubah penjelas. Statistik G mengikuti sebaran khi-kuadrat dengan derajat bebas p. 3. Uji Wald Sedangkan untuk uji nyata parameter secara parsial dapat digunakan uji-Wald. Statistik uji-Wald adalah:
j Wj …………………………………………………… s( j ) (10) Hipotesis: H0 = βj = 0 dan H1 = βj ≠0 dengan kriteria uji:
32
< Z/ 2 , terima H0 |W| = ≥Z / 2 , tolak H0
ˆ merupakan penduga βj dan s( ˆ) adalah dugaan dengan j j ˆ galat baku dari j . Statistik uji Wald mengikuti sebaran normal baku. 4. Metode Kualitatif Menurut Sugiyono (2005), metode penelitian kualitatif adalah metode penelitian yang sering digunakan untuk meneliti pada kondisi obyek yang alamiah (sebagai lawannya adalah eksperimen) dimana peneliti adalah sebagai instrumen kunci, teknik pengumpulan data dilakukan secara gabungan, analisis data bersifat induktif, dan hasil penelitian kualitatif lebih menekankan pada makna dari pada generalisasi. Penelitian ini menggunakan metode ini karena dari metode ini akan diperoleh informasi yang lengkap dan mendalam sehingga diharapkan tujuan dari penelitian akan tercapai. Metode kualitatif digunakan untuk mengetahui proses kegiatan manajemen yang diterapkan, menganalisis dari data yang telah diolah, dan mengetahui pengelolaan sistem kelayakan kredit Bank X. 3.5.
Rencana pengembangan Model Program Komputer 3.5.1. Visual Basic Manurut Krisna D. Octovhiana dalam IlmuKomputer.com, Visual Basic adalah salah satu bahasa pemrograman komputer. Bahasa pemrograman yaitu perintah-perintah yang dimengerti oleh komputer untuk melakukan tugas-tugas tertentu. Data dan hasil yang telah didapatkan kemudian akan direpresentasikan dengan menggunakan program komputer Visual Basic. Visual Basic pada dasarnya merupakan salah satu Development Tool yaitu alat bantu untuk membuat berbagai
33
macam program komputer, khususnya yang menggunakan sistem operasi Windows. Visual Basic adalah salah satu bahasa pemrograman komputer yang mendukung object (Object Oriented Programming = OOP). 3.5.2. Pemrograman Berbasis Obyek Dalam pemrograman berbasis obyek (OOP), terdapat tiga istilah yang mesti dipahami yaitu object, property, method dan event sebagai berikut : Object
: Komponen di dalam sebuah program
Property : Karakteristik yang dimiliki object Method
: Aksi yang dapat dilakukan oleh object
Event
: Kejadian yang dapat dialami oleh object
Visual Basic juga bersifat event driven progamming. Artinya dapat diselipkan kode program pada event yang dimiliki suatu obyek. Program akan memberikan “reaksi” sesuai dengan kode-kode program yang dibuat untuk suatu event pada object tertentu.
IV.
4.1.
GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN
Sejarah Bank X Bank X adalah bank umum swasta nasional yang didirikan pada tanggal 10 Juli 1970 dan memiliki fokus dan komitmen yang berbeda dengan bank umum lainnya pada saat itu. Pada awalnya Bank X didirikan sebagai bank berbadan hukum Koperasi, yang berkedudukan hukum di Jakarta, berdasarkan Akta Pendirian tertanggal 21 April 1970 dan disahkan sebagai badan hukum berdasarkan Surat Keputusan Direktur Jenderal Koperasi No.013/DirJen/Kop/70 tanggal 10 Juli 1970 tentang Pengesahan Koperasi Sebagai Badan Hukum. Pada kurun waktu antara tahun 1986 sampai dengan 1987, Bank X melakukan penggabungan usaha (merger) dengan beberapa bank berbadan hukum koperasi yang berdomisili dibeberapa daerah, yaitu Bank Koperasi Sulawesi Selatan, Bank Koperasi Propinsi Jawa Barat, Bank Umum Koperasi Kalimantan Selatan, dan Bank Umum Koperasi Kahuripan Pusat Surabaya. Penggabungan usaha tersebut telah memperoleh persetujuan dari Menteri Keuangan. Untuk menegaskan keberadaannya sebagai bank umum, pada tahun 1989 Bank X melakukan perubahan nama dari semula “X” menjadi “Bank X” dan telah disahkan oleh Departemen Koperasi dan didaftarkan dalam Buku Daftar Umum Direktorat Jenderal Bina Lembaga Koperasi No. 8251 F tanggal 8 Maret 1990. Pada tahun 1993, Bank X mengubah status badan hukumnya, yang semula berbadan hukum Koperasi menjadi berbadan hukum Perseroan Terbatas dengan nama PT. Bank X, berdasarkan Akta Pendirian No.126 tanggal 25 Pebruari 1993 yang diperbaiki dengan Akta Pembetulan No.118 tanggal 28 Mei 1993. Bank X memasukan seluruh aktiva dan pasiva yang tercatat dalam neraca Bank X sampai dengan tanggal 31 Desember 1992 sebagai setoran modal dari para pendiri Bank X. Akta Pendirian tersebut telah disahkan oleh Menteri Kehakiman Republik
34
Indonesia dan telah didaftarkan di Kepaniteraan Pengadilan Negeri Jakarta Selatan, serta telah diumumkan dalam Berita Negara Republik Indonesia No. 64 tanggal 10 Agustus 1993, Tambahan No.3633. Bank X memperoleh ijin sebagai bank devisa, berdasarkan Surat Keputusan Direksi Bank Indonesia tertanggal 2 Desember 1996 No.29/135/KEP/D yang berlaku efektif sejak 1 Januari 1997. 4.2.
Visi dan Misi Bank X Fokus utama Bank X ini adalah segmen UMKMK, dan saat ini terus mengembangkan diri dengan masuk ke segmen Komersial dan Konsumer. Fokus ini terlihat dari penjabaran misi Bank X untuk mencapai visi utamanya yaitu menjadi bank yang terpercaya dalam pelayanan jasa keuangan. Dalam kegiatan opersional bisnisnya Bank X memiliki misi yang dilihat dari dua segi aspek lingkungan, yaitu ekternal dan internal perusahaan. Dari segi eksternal, Bank X memiliki misi “customer oriented” dan “agent of development”, sedangkan dari segi internal, Bank X memiliki misi sebagai“business body”. Adapun misi Bank X yaitu: 1. “Customer- Oriented” (orientasi debitur) Dalam mengutamakan debitur sebagai konsumennya Bank X memiliki misi memberikan pelayanan yang terbaik kepada debitur. 2. “Agent of development” Bank X sebagai bank pembangunan membantu pemerintah dengan berperan dalam pengembangan koperasi dan usaha kecil. 3. “Business body” Untuk internalnya Bank X memiliki misi yaitu meningkatkan nilai tambah investasi pemegang saham dan kesejahteraan karyawannya. Sejalan dengan misinya tersebut maka untuk meningkatkan pelayanannya pada sektor koperasi dan usaha kecil, Bank X pada tahun 1997 membangun jaringan micro-banking yang diberi nama Swamitra . Swamitra merupakan program kemitraan antara Bank X dengan lembaga keuangan mikro dan koperasi. Swamitra ini terus berkembang sehingga saat ini Swamitra telah beroperasi sebanyak 453 kemitraan yang tersebar ke pelosok Indonesia.
35
Adapun Prinsip-prinsip Bank X adalah sumber daya manusia yang tepat dan berkualitas adalah aset utama perusahaan, menghargai peran individu dan mengembangkan kerjasama, bekerja secara disiplin, profesional dan menjunjung integritas, motivasi dan kompetensi yang tinggi akan menghasilkan kinerja yang optimal, proses pembelajaran yang baik akan meningkatkan daya saing individu dan organisasi, proses kerja yang prima akan menghasilkan produk dan layanan yang terbaik, terhadap kinerja terbaik layak diberikan penghargaan terbaik. Filosofi Bank X adalah menjadi bagian dari aset nasional, memberikan nilai tambah bagi stakeholder, memberikan layanan terbaik bagi nasabah. Nilai-nilai dasar Bank X adalah fokus pada nasabah, integritas, disiplin, kompetensi dan kerjasama. 4.3.
Organisasi Perusahaan Saat ini Bank X melakukan kegiatan usaha melalui beberapa Direktorat dan Kelompok bisnis. Direktorat yang bertanggung jawab atas bisnis terdiri dari tiga direktorat yaitu Direktorat Usaha Mikro, Kecil, Menengah dan Koperasi; Direktorat Komersial dan Direktorat Konsumer. Disamping ketiga Direktorat tersebut, Bank X juga memiliki tiga Direktorat penunjang yaitu Direktorat Manajemen Risiko, Kepatuhan dan Pengembangan SDM; Direktorat Keuangan dan Perencanaan serta Direktorat Pelayanan dan Distribusi. Organisasi perusahaan yang terdapat di Bank X yaitu : 1
Board of Commissioners ( BOC ) yang terdiri dari komisaris utama, 2 komisaris, dan 3 komisaris independen.
2
Board of Director ( BOD ) yang terdiri dari Direktur Utama, Direktur Keuangan & Perencanaan, Direktur Pelayanan & Distribusi, Direktur Manajemen Risiko, Kepatuhan & Pengembangan SDM, Direktur Konsumer, Direktur Komersial, Direktur Usaha Mikro, Kecil, Menengah & Koperasi.
4.4.
Produk dan Kantor cabang Seiring dengan meningkatnya permintaan dan persaingan dalam pelayanan debitur, maka sistem pelayanan Bank X merambah ke segmen
36
komersial dan konsumer. Saat ini segmen pilar bisnis Bank X tersebut dapat dilayani dengan sistem konvensional dan syariah yang terhubung secara real time on-line di 22 provinsi seluruh Indonesia. Adapun kantor yang dimiliki Bank X yaitu: a. 1 kantor pusat yang terdapat di Jakarta Pusat. b. 40 kantor cabang (termasuk lima cabang syariah). c. 82 kantor cabang pembantu (termasuk dua KCP syariah). d. 120 kantor kas dan 35 payment points . e. 295 ATM. f. Bank X bekerjasama dengan Koperasi mendirikan 489 unit Swamitra yang berlokasi di seluruh wilayah Indonesia. Dari segi penghimpunan dan penyaluran dana, Bank X memiliki produk yang berupa: a. Simpanan Produk simpanan yang ditawarkan yaitu Giro X, Giro Smarta, SiAga Dollar, Tabungan SiAga X, Tabungan Rencana X, Manfaat Pendidikan, Manfaat Multiguna, Deposito Rupiah Umum, Deposito Rupiah Merdeka, Deposito Dollar, dan Deposito On Call b. Kredit Konsumer : kredit mobil X, KPR X, kredit serba guna. c. Kredit Usaha Mikro dan Kecil Kredit ini meliputi Skim Pelayanan Pembiayaan Pertanian (SP-3), Kredit kepada KUKM dengan Pola Dana Penjaminan, Kredit Ketahanan Pangan, Kredit Ketahanan Pangan Khusus Tanaman Tebu, Kredit Ketahanan Pangan Tebu Rakyat, Kredit Pundi, Kredit Sudara, Kredit K3A, Multiguna K3A, Oto K3A, Griya K3A, Skim UKM Rekanan, Skim Hiswana Migas, Skim Alat Berat, Skim Pembiayaan Gula, Kredit Pengadaan Beras kepada Rekanan Perum Bulog, dan Kredit Pemilikan Kendaraan untuk Usaha (KPKU). d. Kredit Komersial: kredit modal kerja, kredit investasi, kredit sindikasi. e. Mikro banking, dalam hal ini adalah swamitra. f. Trade Finance Services g. Kartu Debit X Visa
37
h. E-banking melalui sms banking, internet banking, dan phone banking i. X Prioritas, X Cash Management (XCM), dan X Custody j. Wali Amanat dan Modul Penerimaan Negara (MPN) k. Jasa Bank lainnya, Arranger, dan Keagenan 4.5.
Prestasi Bank X Dengan dukungan jaringan bank koresponden dan kantor yang tersebar, sistem pengelolaan dana yang optimal, teknologi informasi yang handal, sumber daya manusia yang kompeten dan praktek tata kelola perusahaan yang baik, maka Bank X terus berkembang. Tidak hanya itu, Bank X juga melangkah maju sebagai Bank yang kredibel dengan produk yang beragam serta mutu layanan dengan standar yang tinggi tidak hanya dalam segmen UKM namun segmen lain yang menjadi pilar bisnisnya. Sebagai wujud prestasinya tersebut Bank X memiliki beberapa penghargaan dari tahun ke tahun seperti : Tahun 2000 1. Peringkat ke 2 untuk kategori “Highest Return on Equity” dan “Largest Return on Asset” dari 500 bank di kawasan Asia Pasifik versi Majalah Asiaweek edisi 15 September 2000. 2. Infobank Award untuk Kinerja keuangan dengan predikat “Sangat Bagus” dari Majalah Infobank. Tahun 2001 1. Infobank Award untuk Kinerja keuangan dengan predikat “Sangat Bagus” dari Majalah Infobank. Tahun 2002 1. Infobank Award untuk kinerja keuangan dengan predikat “Sangat Bagus” dari Majalah Infobank. 2. Penghargaan untuk pelayanan prima berupa “Banking Service Excellence Awards” dari Majalah Infobank dan Marketing Research Indonesia (MRI). 3. Sertifikat Sistem MP3 On-line untuk pemenuhan standar financial transaction sebagai pengakuan keandalan teknologi Bank X dari Direktorat Jenderal Pajak – Departemen Keuangan RI.
38
4. Penghargaan sebagai “Collecting Agent Host to Host Terbaik III Tahun 2002” dari Telkom. Tahun 2003 1. Infobank Award untuk kinerja keuangan dengan predikat “Sangat Bagus” dari Majalah Infobank. 2. Penghargaan sebagai bank terbaik 2003 untuk kategori bank umum dengan aset di atas Rp 10-50 triliun dari majalah Investor. 3. Lima besar bank umum swasta nasional devisa teraman versi majalah Pilar Bisnis edisi Mei 2003. 4. Kapital Banking Award 2003 sebagai “The Excellent Bank in Collecting Customer’s Fund Category Absolute Growth in Rupiah” dari Majalah Kapital. 5. Penghargaan sebagai “Mitra Terpercaya Tahun 2003 Kategori Bank Umum Swasta Nasional Devisa” dari Asosiasi Dana Pensiun Indonesia (ADPI), bulan Oktober 2003. 6. Penghargaan sebagai “Collecting Agent Host to Host Terbaik Tahun 2003” dari Telkom. 7. Penghargaan untuk pelayanan prima berupa “Banking Service Excellence Awards” untuk tahun 2003 dari Majalah Infobank dan Marketing Research Indonesia (MRI). Tahun 2004 1. InfoBank Golden Trophy 2004 untuk kinerja keuangan bank dengan predikat “Sangat Bagus” 1999–2003. 2. Penghargaan sebagai Lembaga Keuangan Peduli Masyarakat Pesisir dari Departemen Kelautan dan Perikanan RI. 3. Penghargaan sebagai bank pelaksana Kredit Ketahanan Pangan (KKP) Terbaik II tahun 2004 dari Departemen Pertanian RI. 4. Islamic Banking Award 2004 untuk 3 kategori yaitu Amazing Achievement Award kategori The Most Efficient; Outstanding Achievement Award kategori The Most Profitable dan Outstanding Achievement.
39
5. Award kategori the Highest Financing Intermediary dari Karim Business
Consulting
(KBC)
bekerjasama
dengan
Pusat
Pengembangan Manajemen (PPM) dan Majalah Manajemen. 6. Islamic Banking Quality Award 2004 untuk kategori The Best Office Equipment dan The Most Comfortable Office dari Majalah Ekonomi dan Bisnis Syariah Modal bekerjasama dengan Karim Business Consulting (KBC). Tahun 2005 1. Infobank Award untuk Kinerja keuangan dengan predikat “Sangat Bagus” dari Majalah Infobank. 2. InfoBank Golden Trophy untuk kinerja keuangan bank dengan predikat “Sangat Bagus” dari tahun 2000 sampai dengan 2004 dari majalah InfoBank. 3. Islamic International Banking Product Award untuk Bank X Syariah Kategori “The Fastest Growth of Funding” dari Karim Business Consulting, Singapore 2005. Tahun 2006 1. InfoBank Award: Penghargaan untuk kinerja keuangan bank dengan predikat “Sangat Bagus” dari majalah InfoBank. 2. InfoBank Golden Trophy : Penghargaan untuk kinerja keuangan bank dengan predikat “Sangat Bagus” dari tahun 2001 sampai dengan 2005 dari majalah InfoBank. 3. Banking Service Excellence Award : Penghargaan untuk service Bank X sebagai 6th Best Overall Performance dari majalah InfoBank dan Marketing Research Indonesia (MRI). 4. Indonesia Property Award 2006 : Penghargaan sebagai The Rising Star for Consumer Loan (KPR dan KPA) dari majalah Property & Bank dan harian Bisnis Indonesia. 5. Investor Syariah Award 2006 : Penghargaan sebagai bank unit usaha syariah kategori aset di atas Rp 100–500 miliar dari majalah Investor.
V.
5.1.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem Kredit bank X Hampir semua kegiatan perekonomian masyarakat membutuhkan bank dengan fasilitas kreditnya. Oleh sebab itu, saat ini proporsi pendapatan terbesar bank berasal dari pendapatan bunga kredit yang disalurkan, begitu pula dengan Bank X. Namun, dalam merealisasikan kegiatan penyaluran kreditnya ini, bank selalu dihadapkan dengan resiko kredit. Dalam meminimalkan resiko kredit yang akan dihadapi maka dalam penyaluran kreditnya, Bank X memiliki dua sistem perhitungan nilai kelayakan debitur sebelum menerima kredit. Output dari sistem ini pula digunakan oleh komite persetujuan kredit Bank X sebagai bahan pertimbangan apakah pengajuan kredit diterima atau ditolak. Kedua sistem ini adalah Internal Credit Risk Rating (ICRR) dan Electronic Consumer Loan System (ECLS). ECLS pada prinsipnya hampir sama dengan sistem ICRR, perbedaannya hanya terletak pada proses pengerjaannya. Pada sistem ini segmennya bersifat produk masal (mass product) dan sifatnya konsumtif. Berbeda dengan hal tersebut ICRR memiliki segmen yang berupa kredit UKM (umumnya berupa kredit usaha / produktif). Sistem ICRR sendiri adalah suatu sistem berbasis web yang digunakan Bank X untuk menganalisis kelayakan kredit setiap debitur berdasarkan kualitas debitur tersebut. Selain itu, ICRR berfungsi sebagai filter awal sebelum kredit diberikan kepada calon debitur. Output ICRR dengan plafon kredit dibawah Rp 500 juta digunakan sebagai analisa kredit dan pengganti proposal kredit. Plafon selain dibawah Rp.500 juta, Output ICRR digunakan hanya untuk pendamping proposal kredit yang dibuat secara manual. Dengan berfungsinya ICRR (plafon dibawah Rp 500 juta) sebagai proposal kredit tersebut, maka otomatis keputusan kredit sangat tergantung
41
dari komponen pembangun ICRR. Hal ini juga termasuk mekanisme perhitungan untuk masing-masing parameter yang telah dirumuskan, sehingga ICRR dengan plafon dibawah Rp 500 juta ini menjadi sangat vital dalam menentukan kualitas pengembalian kredit yang akan diberikan. Parameter yang digunakan dalam perhitungan kemungkinan kelancaran kredit adalah variabel yang digunakan Bank X dalam memperhitungkan kelayakan kredit debiturnya pada sistem ICRR. Variabel ini dirumuskan oleh pakar dan Top Management Bank X berdasarkan pengembangan dari konsep 5C Weston dan Brigham dalam mengantisipasi resiko gagal bayar debitur akan kreditnya. Variabel dalam konsep 5C ini yaitu : 1. Character, Bank X menilai perilaku calon debitur mengenai keinginan untuk membayar dan memenuhi kewajibannya. Dalam hal ini Bank X menggunakan data histories mengenai track record calon debitur, cross checking dengan data Bank Indonesia dan pengecekan data calon debitur dengan lingkungan sekitarnya. 2. Capacity, Bank X menilai laporan keuangan histories dan kinerja calon debitur yang berupa performa arus kas, neraca, dan laba rugi untuk memperkiraan potensi pembayaran kewajiban debiturnya. Performa keuangan yang dapat menunjukkan kemampuan pemenuhan kewajiban ini berupa rasio lancar, rasio kas dan rasio efisiensi. 3. Capital, Bank X memperhitungkan perbandingan antara pinjaman dan modal sendiri (ekuitas) debiturnya. Hal ini disebabkan karena apabila kredit pada debitur tersebut macet dan debitur memiliki modal dan aset sendiri yang bernilai cukup besar dibandingkan kreditnya,maka debitur tidak akan mudah meninggalkan aset atau modal sendiri tersebut. 4. Collateral, Bank X memperhitungkan jaminan yang diberikan sebab jaminan merupakan piranti pengaman pinjaman yang terakhir. Bank X akan
42
mengeksekusi jaminan apabila debitur atau pembeli secara kredit menyatakan tidak dapat membayar dan pinjaman tidak mungkin di restrukturisasi. Dalam hal ini pula Bank X memperhatikan prinsip kehati – hatian dalam menerapkan kredit karena faktor status hukum jaminan, nilai jaminan terhadap kewajiban, kemudahan likuidasi jaminan. 4. Condition, Bank X dalam hal ini mempertimbangkan kondisi eksternal perusahaan debitur yang mempengaruhi kelangsungan usahanya. Kondisi perusahaan berupa kondisi makro (ekonomi, politik, selera konsumen, dan lingkungan) dan intervensi pihak berkepentingan (stakeholders). Konsep 5C ini kemudian dikemas Bank X menjadi variabel sistem kelayakan kredit dalam program ICRR bentuk website yang hanya dapat diakses oleh para acount officernya. Output dari sistem ICRR ini berupa penilaian atas tiga aspek yaitu ikhtisar keuangan, borrower grade dan facility grade yang kemudian digunakan Bank X sebagai pengganti proposal kredit untuk sektor UKM (seperti yang telah dijelaskan diatas). Output ikhtisar keuangan ini merupakan kondisi keuangan debitur yang di benchmark pada sektor usaha sejenis. Output ini kemudian digunakan sebagai input dalam perhitungan borrower grade dan facility grade. Tahap Pertama adalah penentuan borrower grade ( Langkah 1-4 ). Pada tahap ini dilakukan penilaian atas kelayakan pemberian kredit dan kemungkinan adanya kegagalan (default) dari debitur. Pertimbangan utama dalam melakukan analisa terhadap debitur untuk menentukan rating adalah sebagai berikut : 1. Informasi Keuangan Beberapa rasio keuangan yang utama diperoleh dari laporan keuangan.yang (paling tidak) berdasarkan data histories 2 atau 3 tahun sebelumnya, kecenderungan (trend) dan perubahan rasio dapat dianalisa. Selain itu, kualitas dan realibilitas (kewajaran) dari laporan keuangan harus diteliti. Hal ini penting terutama untuk kredit usaha
43
kecil
menengah
(UKM),
karena
umumnya
kondisi
finansial
berkarakteristik non audited, sehingga kondisi finansial terkadang tidak wajar. 2. Aktivitas Transaksi Keuangan Dengan tingkat kesulitan dan ketidakakuratan dari posisi finansial pada kredit UKM, maka perlu untuk menilai aktivitas rekening bank sebagai kriteria pendukung dalam melakukan evaluasi performa bisnis debitur. 3. Performa dan Kualitas Manajemen Analisa fokus pada perkembangan usaha, pengalaman dan kompetensi manajemen serta reputasi dan pengalaman calon debitur di dalam menjalankan usahanya. Namun, harus diperhatikan bahwa faktor ini menyangkut sejumlah penilaian dan tergantung dari pengalaman seorang analis. 4. Lingkungan Bisnis secara Makro Analisa bisnis juga memegang peranan penting dalam menentukan rating. Hal yang dianalisa dalam hal ini adalah prospek dan karakteristik bisnis dimana debitur berada, contoh : menganalisa jenis produk,
karakteristik
dari
pelanggan
dan
supplier,
peraturan
pemerintah, dan lain-lain. Tahap selanjutnya yaitu penentuan facility grade (Langkah 5 – 7). Secara umum hal-hal penting yang dinilai adalah sebagai berikut : 5. Fasilitas Kredit Jatuh tempo (jangka waktu) dan tujuan (kegunaan) fasilitas kredit sangat penting untuk dipertimbangkan dalam melakukan penilaian atas suatu fasilitas. Hal ini penting karena kedua faktor tersebut digunakan dalam menghitung alokasi modal untuk resiko kredit. Dampaknya dapat mengakibatkan penurunan rating, jika risiko yang dihadapi meningkat (bertambah). 6. Kecukupan Agunan 7. Jaminan dari Pihak Ketiga Hal terakhir yang dipertimbangkan adalah jaminan dari pihak ketiga. Hal ini dapat mempengaruhi fasility grade karena secara efektif
44
mentransfer risiko kepada pihak pemberi garansi atau sebagai alternatif, menggunakan rating dari pemberi garansi (apabila ada). 5.2.
Hubungan
Parameter
Perkiraan
Kelancaran
Kredit
dengan
Kolektibilitas Parameter Perkiraan Kelancaran Kredit Parameter yang digunakan dalam penelitian ini untuk menghitung kemungkinan kelancaran kredit adalah variabel yang digunakan Bank X dalam memperhitungkan kelayakan kredit debiturnya pada sistem ICRR. Parameter yang digunakan yaitu : 1. Ketersediaan dan Kualitas Informasi Keuangan a. Informasi Keuangan Menentukan keakuratan informasi keuangan yang didapatkan, karena mempengaruhi rasio keuangan dan penilaian. Pedoman penilaian informasi keuangan yang digunakan yaitu: 1. Laporan Keuangan Sangat Akurat (telah diaudit) berdasarkan Laporan Praktik Standar Akuntansi Keuangan (PSAK) dengan Opini Wajar Tanpa Pengecualian (WTP). 2. Laporan Keuangan Akurat (telah diaudit) berdasarkan Laporan Praktik Standar Akuntansi dengan Opini Wajar Dengan Pengecualian (WDP). 3. Dapat Diterima– interim, akurat, dan didukung oleh wawancara manajemen dan transaksi bank/mutasi rekening. 4. Tidak Handal (telah diaudit) dengan dampak material yang signifikan terhadap keuangan. Adapun besarnya persentase penilaian informasi keuangan berdasarkan empat kriteria (1-4) penilaian diatas dapat dilihat pada Gambar 9. Berdasarkan penilaian dan proses analisa yang dilakukan oleh Bank X terhadap ketersediaan dan kualitas informasi keuangan yang dimiliki oleh calon debitur, maka akan didapati bahwa rata-rata calon debitur memiliki informasi keuangan yang dapat diterima. Proporsi debitur yang memiliki
45
informasi keuangan yang dapat diterima (nilai 3 pada Gambar 9) pada tahun I sebesar 93.56% dan 89.86% pada tahun berikutnya serta tidak adanya debitur yang memiliki laporan keuangan yang tidak handal (nilai 4 pada Gambar 9) sehingga nilai 4 tidak muncul pada gambar.
Gambar 9. Persentase Penilaian Informasi Keuangan b. Rasio Hutang Merupakan rasio antara kewajiban dengan Aset atau kewajiban dengan modal. Semakin kecil rasio (nilai rasio 1-5) pada Gambar 10 maka kualitas kredit akan semakin baik sehingga resiko kreditnya juga kecil. Berdasarkan data hasil penilaian analis kredit Bank X diketahui bahwa sebanyak 61,69 % debitur dan 50,71% calon debitur memiliki rasio hutang yang kecil dibawah 1.6 (bernilai 1 pada gambar). Adapun hasil penilaian tersebut dapat dilihat lebih lengkap dalam output VB pada Gambar 10 berikut ini.
Gambar 10. Persentase Penilaian Rasio Utang c. Rasio Keuntungan Merupakan rasio perbandingan antara keuntungan bersih dengan penjualan. Semakin besar rasio (nilai 1-5) pada Gambar 11 maka
46
kualitas kredit debitur akan semakin baik sehingga dapat menurunkan kemungkinan resiko yang akan dialami oleh bank. Output VB pada Gambar 11 berikut ini menunjukkan bahwa proporsi debitur terbesar memiliki rasio keuntungan antara 1,6 - 2,5 (nilai 2 pada Gambar 11) dengan prosentase debitur sebesar 32,25 43,73%. Secara keseluruhan maka dapat disimpulkan bahwa ratarata debitur tersebut memiliki rasio keuntungan yang tidak besar.
Gambar 11. Persentase Penilaian Rasio Untung d. Rasio likuiditas Merupakan perbandingan antara harta lancar dengan hutang lancar. Semakin besar rasio likuiditas (nilai 1-5) pada Gambar 12 maka harta lancar debitur akan semakin besar sehingga diharapkan bahwa kemampuan membayar debitur juga akan tinggi dan akan menurunkan resiko gagal bayar. Berdasarkan hasil penilaian analis Bank X diketahui bahwa proporsi terbesar debitur dan calon debitur memiliki rasio likuiditas cukup baik yaitu dibawah 1.6 (nilai 1). Secara lengkap hasil penilaian analis Bank X dapat dilihat pada Gambar 12 berikut ini.
Gambar 12. Persentase Penilaian Rasio Likuiditas
47
2. Aktivitas Rekening Bank Aktivitas rekening calon debitur dilihat melalui penilaian mengenai rata-rata rekening bulanan dan aktivitas (mutasi kredit). a. Rata-rata rekening bulanan penting untuk dipertimbangkan dalam melakukan penilaian. Keuangan debitur, seperti kinerja penjualan, berhubungan erat dengan hal tersebut. Jika pertumbuhan penjualan meningkat, maka saldo rata-rata bulanan akan meningkat juga. Pedoman penilaian mengenai rata-rata rekening bulanan yaitu : 1. Baik : saldo rata-rata bulanan meningkat dalam kurun waktu 3 bulan terakhir dan didukung oleh pertumbuhan penjualan. 2. Sedang : saldo rata-rata bulanan stabil dalam kurun waktu 3 bulan terakhir dan pertumbuhan penjualan cukup stabil. 3. Kurang : saldo rata-rata bulanan menurun dalam kurun 3 (tiga) bulan disertai oleh penurunan pertumbuhan penjualan atau tidak ada informasi. Berdasarkan proses dan hasil analisa Bank X , didapatkan bahwa kebanyakan debitur dari tahun ke tahun (proporsi 60-70%) memiliki saldo rata–rata bulanan yang stabil dalam kurun 3 bulan (kategori sedang dengan nilai 2 pada Gambar 13). Besarnya persentase penilaian aktivitas rekening berdasarkan kriteria penilaian diatas dapat dilihat pada Gambar 13.
Gambar 13. Persentase Aktivitas Rekening Debitur b. Mutasi Kredit Merupakan aktivitas keuangan debitur dalam bentuk giro dan atau tabungan dimana yang dilihat dalam mutasi rekening ini adalah mutasi pada sisi kredit atau seberapa sering dan seberapa besar
48
debitur melakukan setoran uang ke dalam rekeningnya. Faktor ini tergantung pada jenis bisnis yang dijalankan. Untuk beberapa industri, turnover mutasi kredit yang tinggi termasuk hal yang normal, sementara untuk industri lainnya tidak. Sebagai contoh, perusahaan konstruksi pada umumnya mengalami turnover mutasi kredit yang rendah dan karena itu tidak dapat dibandingkan dengan bisnis lain, seperti toko eceran yang mempunyai turnover mutasi kredit yang tinggi. Pedoman penilaian terhadap mutasi kredit dapat dilihat sebagai berikut : 1. Baik: turnover mutasi kredit tinggi, >75%. 2. Sedang: turnover mutasi kredit stabil, antara 50-75%. 3. Kurang:turnover mutasi kredit rendah <50% (tidak ada informasi). Mutasi kredit akan berpengaruh terhadap kualitas kredit. Semakin baik mutasi kreditnya maka peluang bahwa kredit debitur akan lancar semakin besar. Berdasarkan hasil analisa Bank X mengenai penilaian mutasi kredit debitur dapat dilihat bahwa rata-rata debitur dan calon debitur memiliki turnover mutasi kredit yang stabil (nilai 2 pada Gambar 14), sehingga kualitas debitur cukup baik. Proporsi penilaian mutasi kredit secara keseluruhan dapat dilihat pada Gambar 14.
Gambar 14. Persentase Data Mutasi Kredit Calon Debitur 3. Kualitas Manajemen dan Kinerja Manajemen Evaluasi terhadap manajemen penting dilakukan karena setiap transaksi dilakukan oleh manajemen dan tergantung pada kemampuan serta kesungguhannya untuk menjalankan bisnis dengan baik,
49
menghasilkan
arus
kas
yang
positif
dan
memenuhi
semua
kewajibannya sebagaimana yang telah disepakati. Parameter yang digunakan dalam penilaian kualitas manajemen yaitu : a. Pengalaman manajemen Faktor utama
yang harus dipertimbangkan dalam analisa
pengalaman manajemen yaitu : Sejarah
perusahaan
dilakukan
dengan
melihat
apakah
keberhasilan tersebut diperoleh dari hasil manajemen, tidak ada pengaruh manajemen atau tercapai karena unsur lain. Jenis dan lamanya pengalaman perusahaan dan manajemen utama. Hubungan dengan bisnis keluarga, evaluasi pengalaman yang relevan dari pemilik perusahaan. Hubungan manajemen utama. Ini untuk mengetahui karakter manajemen. Misalnya : apakah dikelola oleh orang-orang yang berkualitas dan berpengalaman tanpa memperhatikan apakah mereka mempunyai hubungan kekerabatan atau tidak. Berikut adalah pedoman penilaian pengalaman manajemen: 1. Manajemen utama/pemilik mempunyai pengalaman >5 tahun dan kompeten dalam bidang yang relevan. Sejarah manajemen utama menunjukkan bahwa mereka mempunyai pengalaman yang relevan, sehingga memberikan nilai tambah bagi kinerja bisnis perusahaan. Sebagai contoh, manajemen berhasil menjalankan perusahaan dengan baik selama krisis dan masih berjalan dalam kondisi prima. Untuk bisnis keluarga, manajemen utama (biasanya dijalankan oleh keluarga) adalah orang-orang yang profesional dengan latar belakang yang tepat, sehingga kompeten dalam usaha tersebut. 2. Manajemen utama/pemilik mempunyai pengalaman antara 2-5 tahun dan kompetensi yang relevan dalam usaha terkait. Sejarah
manajemen
dapat
diterima
bila
menunjukkan
kemampuan untuk membawa perusahaan melewati krisis.
50
Untuk bisnis keluarga, beberapa orang dalam manajemen utama mempunyai latar belakang pendidikan dan kompetensi yang tepat. 3. Manajemen utama mempunyai pengalaman dan kompetensi terbatas (<2 tahun) dalam usaha yg bersangkutan dan sejarah manajemen utama kurang baik dalam sektor industri. Sebagian besar
dari
manajemen
utama
mempunyai
hubungan
kekerabatan dengan latar belakang pendidikan atau kompetensi yang tidak tepat, sehingga mengancam kesinambungan bisnis. Berdasarkan hasil analisa yang dilakukan Bank X terhadap debiturnya yang tertera pada Gambar 15, maka rata-rata manajemen perusahaan debitur memiliki pengalaman lebih dari 5 tahun (nilai 1 pada Gambar 15). Adapun besarnya proporsi penilaian terhadap pengalaman manajemen perusahaan debitur dapat dilihat pada Gambar 15.
Gambar 15, Persentase Penilaian Pengalaman Manajemen b. Reputasi Manajemen Hal ini berdasarkan penilaian analis untuk memutuskan perilaku pribadi mana yang mungkin berdampak negatif terhadap bisnis. Adapun pedoman penilaian mengenai reputasi sebagai berikut : 1. Opini positif dari pelanggan, pemasok, pelanggan, dan rekanan lainnya. Reputasi yang baik sekali selama kurun waktu tiga tahun terakhir. Mereka menunjukkan kinerja manajemen yang baik. 2. Opini campuran : sejumlah informasi atau tanda minor negatif selama kurun waktu dua tahun terakhir dari pelanggan,
51
pemasok,
dan
rekanan
lainnya.
Tetapi,
dampak
dari
pemberitaan negatif ini minim terhadap kinerja bisnis. 3. Opini negatif: sengketa-sengketa besar berkesinambungan selama kurun waktu dua tahun terakhir, baik dengan pelanggan, pemasok, dan rekanan lainnya
yang dapat mengganggu
kesinambungan bisnis. Berdasarkan hasil penilaian yang dilakukan oleh analis Bank X sebagian besar debiturnya memiliki reputasi manajemen yang baik dalam waktu tiga tahun terakir dengan opini positif dari pelanggan dan rekanan lainnya (nilai 1 pada Gambar 16). Adapun proporsi debitur yang sesuai dengan penilaian reputasi manajemennya dapat dilihat pada Gambar 16.
Gambar 16. Persentase Penilaian Reputasi Manajemen c. Pengalaman kredit dengan Bank X Pengalaman kredit dengan Bank X dinilai dari apakah calon debitur tersebut pernah meminjam di Bank X, kemudian telah track record pembayarannya apakah terdapat masalah. Pembayaran apapun memerlukan analisa yang lebih mendalam dan menurunkan penilaian jika dampaknya signifikan. Adapun pedoman penilaian mengenai pengalaman kredit dengan Bank X yaitu: 1. Baik:
Peminjam
tidak
pernah
mengalami
tunggakan
pembayaran kredit. 2. Sedang: Peminjam beberapa kali mengalami tunggakan pembayaran kredit, misalnya untuk beberapa minggu. Atau peminjam berada di bawah kolektibilitas BI (kategori 2/Dalam
52
Perhatian
Khusus).
Atau
peminjam
menstruktur
ulang
pinjamannya. 3. Kurang: Sering terjadi tunggakan kredit (dalam proses restruktur) dan peminjam masuk ke dalam kategori NPL (3-5). 4. Tidak ada informasi: Peminjam baru tanpa track record pinjaman. Proporsi penilaian analis atas track record pengalaman kredit dengan Bank X terhadap calon debitur dapat dilihat pada Gambar 17. Gambar tersebut menginterpretasikan proporsi terbesar debitur yang merupakan peminjam baru tanpa track record pinjaman (nilai 4 pada Gambar 17). Proporsi terbesar kedua, debitur memiliki track record
baik
dengan
tidak
pernah
mengalami
tunggakan
pembayaran kredit (nilai 1 pada Gambar 17).
Gambar 17. Persentase Trackrecord Kredit dengan Bank X d. Pengalaman kredit dengan Bank Lain / Non Bank Pengecekan silang dengan bank lain dapat bermanfaat. Analis dapat memeriksa ada tidaknya catatan pinjaman pada bank lain. Jawaban yang diperoleh dari bank lain harus ditafsirkan dengan hati-hati karena bank terkait mungkin enggan untuk memberikan informasi. Adapun pedoman penilaian pengalaman kredit dengan Bank Lain / Non Bank sebagai berikut : 1. Baik:
Peminjam
tidak
pernah
mengalami
tunggakan
pembayaran kredit. 2. Sedang: Peminjam beberapa kali mengalami tunggakan pembayaran kredit, misalnya untuk beberapa minggu. Atau
53
peminjam berada di bawah kolektibilitas BI (kategori 2/Dalam Perhatian
Khusus).
Atau
peminjam
menstruktur
ulang
pinjamannya. 3. Kurang: Sering terjadi tunggakan (dalam proses restruktur) dan peminjam termasuk ke dalam kategori NPL (3-5). 4. Tidak Ada Informasi: merupakan peminjam baru tanpa track record pinjaman. Dari hasil penilaian analis Bank X atas track record pengalaman kredit debitur dengan bank lain, maka didapatkan proporsi terbesar sebanyak 60% debitur dan 51,03% calon debitur dikategorikan baik dengan tidak pernah mengalami tunggakan pembayaran kredit bank lain (nilai 1 pada Gambar 18). Adapun proporsi jumlah debitur berdasarkan penilaian trackrecord pengembalian kredit bank lain dapat dilihat pada Gambar 18.
Gambar 18, Persentase Trackrecord Kredit di Bank Lain e. Pengalaman / Kompetensi Usaha Analisa penilaian ditujukan kepada usaha debitur dan bukan pribadi personalnya.
Usaha ini lebih kepada jenis usaha yang
dijalaninya. Berapa lama usaha tersebut telah berjalan, apakah usaha tersebut dapat membukukan keuntungan, bagaimana kondisi usaha ketika ada gejolak (misalnya krisis ekonomi) dsb. Adapun pedoman penilaian Bank X terhadap pengalaman usaha calon debitur yaitu sebagai berikut : 1. Baik - Usaha telah dijalankan minimal selama 5 tahun walaupun oleh manajemen yang berbeda, mampu beradaptasi
54
dengan kondisi makro dan dari pengalaman dapat diandalkan untuk mencapai keuntungan. 2. Sedang - Usaha telah dijalankan antara 2-5 tahun walaupun oleh manajemen yang berbeda, terkadang tidak mampu menghadapi kondisi makro dan cenderung berfluktuatif. 3. Kurang - Usaha cenderung menurun dan baru berjalan kurang dari 2 tahun. Dari data hasil analisa Bank X maka dapat digambarkan bahwa calon debitur rata-rata sudah memiliki pengalaman usaha yang telah dijalankan minimal 5 tahun dengan proporsi 92% debitur dan 88% calon debitur (nilai 1 pada Gambar 19). Proporsi jumlah debitur berdasarkan pengalaman usaha secara lengkap dapat dilihat pada Gambar 19.
Gambar 19. Persentase Debitur dari Pengalaman Usahanya f. Reputasi Usaha Reputasi usaha lebih mengarah kepada “gaung” usaha tersebut dimata masyarakat umum, pelaku bisnis dan pemerintah. Hal ini dinilai dari seberapa besar ketergantungan masyarakat terhadap usaha tersebut; bagaimana pengaruh keberadaan usaha tersebut terhadap lingkungan sekitar; bagaimana kondisi perusahaan ketika terjadi krisis; bagaimana opini masyarakat atas keberadaan usaha tersebut, apakah baik (usaha dibidang tersebut bagus dan menjanjikan), negatif
(pesimis) atau campuran.
Pedoman
penilaian terhadap reputasi perusahaan yaitu sebagai berikut:
55
1. Baik-Usaha
diterima
keberadaannya
oleh
pasar/
diharapkan.
dibutuhkan
Konsumen
dan
mempunyai
ketergantungan yang tinggi terhadap usaha tersebut dan usaha tidak terpengaruh kondisi lingkungan makro. 2. Sedang–Usaha relatif diterima, di sisi lain pesimistik. Adanya pro dan kontra atas usaha dimaksud,
beberapa konsumen
sangat tergantung dari usaha tersebut dan sebagian orang menyebutnya sebagai usaha yang bagus. 3. Kurang–Kehadiran usaha tersebut banyak ditolak oleh berbagai pihak. Dari hasil analisa penilaian Bank X maka dapat terlihat bahwa usaha debitur rata-rata memiliki reputasi usaha yang diterima, dibutuhkan, dan diharapkan keberadaannya (nilai 1 pada Gambar 20). Adapun prosentase debitur berdasarkan pedoman penilaian tersebut dapat dilihat pada Gambar 20.
Gambar 20. Debitur Berdasarkan Reputasi Usaha g. Prospek Usaha Dalam hal ini penilaian dilakukan dengan mengamati prospek bisnis
yang
mungkin
dapat
mempengaruhi
kinerja
dan
kesinambungan bisnis calon debitur. Pengamatan dapat dilakukan berdasarkan data yang diperoleh dari penelitian industri, surat kabar, majalah, survei pasar, atau informasi langsung dari peminjam. Analis dapat juga menggunakan data yang berasal dari arsip penelitian internal Bank X atau track record pinjaman. Pedoman penilaian terhadap prospek usaha yaitu sebagai berikut :
56
1. Baik: Usaha akan dapat berkembang/ tumbuh. Tingkat pertumbuhan usaha yang menjanjikan – tingkat pertumbuhan lebih dari 10% dalam kurun waktu tiga tahun terakhir. 2. Sedang : pertumbuhan usaha akan stabil. 3. Kurang:
Pertumbuhan
usaha
akan
menurun.
Tingkat
pertumbuhan kurang dari 1% dalam kurun waktu 3 tahun terakhir dan terus jatuh. Data hasil analisa Bank X menyebutkan bahwa usaha debitur ratarata atau 94% debitur memiliki prospek usaha yang akan dapat berkembang dengan tingkat pertumbuhan yang cukup menjanjikan (nilai 1 pada Gambar 21). Adapun prosentase debitur berdasarkan pedoman penilaian tersebut dapat dilihat pada Gambar 21.
Gambar 21. Proporsi Debitur dari Prospek Usahanya 4. Lingkungan Bisnis Melakukan
analisa
lingkungan
perusahaan
penting
untuk
diperhatikan karena memungkinkan analis dalam menentukan tingkat risiko yang dihadapi perusahaan debitur dalam menjalankan bisnisnya, yang dapat membawa dampak negatif terhadap kinerja bisnis. Analisa ini difokuskan pada kekuatan prospek industri ke depan
dan
faktor
kompetitif
yang
berpengaruh
terhadap
perusahaan. Dalam penilaian lingkungan bisnis, 6 hal yang akan dinilai yaitu: a. Perusahaan Pesaing, Penilaian dilakukan dengan memperhatikan usaha yang dijalankan oleh debitur. Apakah usaha tersebut banyak
57
pesaingnya, terbatas atau tidak ada pesaingnya. Hal ini penting untuk melihat risiko dari suplai produk dan penetrasi pelanggan. Semakin tergantung konsumen kepada satu perusahaan, semakin baik kondisi perusahaan tersebut. Pedoman penilaian usaha debitur yang dilihat dari perusahaan pesaing nya yaitu sebagai berikut : 1.
Ada perusahaan pesaing, jumlahnya tidak banyak namun masing-masing perusahaan telah mempunyai segmen pelanggan sendiri-sendiri sehingga tidak mengganggu perusahaan lainnya.
2.
Terdapat beberapa perusahaan pesaing yang kadangkala antar perusahaan saling memperebutkan pelanggan, namun demikian masih dalam taraf normal.
3.
Terdapat sangat banyak perusahaan pesaing sehingga pelanggan sangat mudah berpindah-pindah sesuai dengan produk/jasa yang ditawarkan oleh perusahaan tersebut. Perusahaan harus berusaha keras untuk mendapatkan pelanggan dan risiko cukup tinggi.
Data hasil analisa Bank X menyebutkan bahwa proporsi terbesar calon debiturnya atau sebesar 69% memiliki pesaing yang jumlahnya tidak banyak dan memiliki segmen pelanggan sendiri – sendiri (nilai 1 pada Gambar 22). Adapun proporsi calon debitur berdasarkan jumlah pesaingnya dapat dilihat pada Gambar 22.
Gambar 22. Proporsi Debitur dari Jumlah Pesaing Usahanya
58
b. Peraturan Pemerintah, Penilaian dilakukan dengan melakukan evaluasi pengaruh peraturan pemerintah terhadap bisnis calon debitur. Dalam hal ini analis akan mengamati apakah pemerintah memberlakukan peraturan yang dapat membawa dampak negatif terhadap bisnis (mis. pajak, tarif, kuota dst.) atau dampak positif. Peraturan akan mempengaruhi penilaian. Pedoman penilaian usaha yang dilihat dari peraturan pemerintah yaitu sebagai berikut : 1. Kondisi Mendukung : pemerintah mendukung industri dengan subsidi atau birokrasi suportif dst. 2. Tidak Berdampak: pemerintah tidak menetapkan peraturan apapun untuk industri terkait, misalnya pasar bebas. 3. Bertentangan: pemerintah membatasi ruang gerak industri dengan memberlakukan tarif tertentu, kuota dst. Data hasil analisa Bank X menyebutkan bahwa proporsi terbesar debitur dan calon debiturnya memiliki usaha yang sejalan atau didukung oleh peraturan pemerintah (nilai 1 pada Gambar 23). Adapun proporsi calon debitur berdasarkan penilaian usaha dari sisi jumlah pesaingnya dapat dilihat pada Gambar 23.
Gambar 23. Usaha Debitur Terhadap Peraturan Pemerintah c. Ketergantungan pada Pelanggan, Penilaian analis Bank X pada parameter ini adalah penilaian ketergantungan atau kekuatan tawar-menawar yang dimiliki perusahaan terhadap pelanggannya. Aspek ini tergantung pada
59
jenis bisnis dari perusahaan. Pelanggan yang dimaksud adalah pelanggan
langsung
(lapis
pertama).
Analis
Bank
X
memperhatikan apakah perusahaan mempunyai pelanggan yang cukup (potensial dan tetap) untuk mempertahankan bisnis, atau rentang produk yang dihasilkan calon debitur memenuhi kebutuhan pelanggan. Pedoman penilaian usaha debitur berdasarkan ketergantungan terhadap pelanggannya yaitu : 1. Tidak Tergantung - Banyak dan beragam: mempunyai pelanggan yang sangat luas untuk produk- produk yang dihasilkan oleh perusahaan; pengaruh saingan sedikit. 2. Tergantung - Beberapa: mempunyai pelanggan yang luas. Perusahaan mendapatkan sejumlah pengaruh dari saingan bisnisnya, tapi tidak signifikan. 3. Sangat Tergantung - Terbatas : pelanggan peka terhadap perubahan harga. Data hasil analisa Bank X menyebutkan bahwa proporsi terbesar dari debitur dan calon debiturnya memiliki usaha dengan pelanggan yang banyak dan beragam (nilai 1 pada Gambar 24). Adapun proporsi debitur berdasarkan penilaian usaha dari sisi ketergantungan terhadap pelanggannya dapat dilihat pada Gambar 24.
Gambar 24. Proporsi Debitur dari Pelanggannya d. Ketergantungan pada Supplier, Suplier adalah pihak yang memberikan pasokan barang yang akan diperjualbelikan. Apabila alur pasokan barang lancar atau bagus maka ini akan mempengaruhi pendapatan debitur yang
60
pada akhirnya akan mempengaruhi kemampuan debitur dalam melakukan
pembayaran
kredit
dan
kualitas
kreditnya.
Ketergantungan pada salah satu supplier menyebabkan debitur mempunyai risiko yang cukup tinggi karena jika supplier bangkrut atau tidak dapat melakukan pasokan kepada debitur maka usaha debitur juga akan terganggu dan akhirnya akan mengganggu kelancaran pembayaran kewajiban ke Bank X. Analisa bagian ini fokus pada tingkat ketergantungan perusahaan terhadap pemasoknya. Evaluasi terhadap kualitas dan kuantitas pemasok merupakan faktor yang penting karena mempengaruhi volume penjualan dan kinerja operasional perusahaan. Jadi dalam hal ini analis Bank X fokus pada kemampuan perusahaan dalam menyediakan suplai atau sumber bisnis dan kualitas pemasok dari industri terkait. Pedoman penilaian usaha debitur berdasarkan ketergantungan terhadap pemasoknya yaitu sebagai berikut : 1.Tidak Tergantung- Banyak dan Beragam: konsentrasi pemasok sangat rendah karena jumlah pemasok banyak. Perusahaan mudah mengganti pemasok tanpa menimbulkan pengaruh apa-apa pada harga atau pergantian suplai. 2.Tergantung- Beberapa : ketergantungan perusahaan terhadap pemasok rendah. 3.Sangat Tergantung- Terbatas: ketergantungan perusahaan terhadap pemasok sangat tinggi.
Perusahaan sulit untuk
mengganti pemasok dan mungkin perlu menunggu suplai lebih dari tiga bulan. Data hasil analisa Bank X menunjukkan bahwa proporsi terbesar calon debiturnya memiliki usaha yang tidak tergantung pada pemasok tunggal (nilai 1 pada Gambar 25). Hal ini dapat dikatakan bahwa konsentrasi pemasok sangat rendah terhadap debitur. Konsentrasi pemasok dan jumlah pemasok banyak berpengaruh pada harga atau pergantian suplai, sehingga resiko
61
yang dihadapi debitur semikin kecil yang pada akhirnya akan meningkatkan kemampuan debitur untuk mengembalikan kewajibannya. Adapun proporsi calon debitur berdasarkan penilaian usaha dari sisi ketergantungan terhadap pelanggannya dapat dilihat pada Gambar 25.
Gambar 25. Proporsi Debitur dari Pemasoknya e. Wilayah Pemasaran Analisis mengenai kriteria ini mengacu pada cakupan geografis dari pasar utama perusahaan untuk produk atau jasa yang ditawarkannya. Umumnya, semakin luas wilayah operasi, semakin stabil pendapatan perusahaan. Kestabilan sangat diperlukan untuk menjamin berlangsungnya kinerja bisnis yang baik. Pedoman penilaian usaha debitur berdasarkan wilayah pemasarannya yaitu : 1. Nasional : perusahaan menjalankan bisnis di lebih dari 1 negara (lokasi) atau antar propinsi. Hal ini dapat menimbulkan komplikasi khusus, seperti undang-undang perpajakan dan nilai tukar, tapi membuka kesempatan ekspansi yang lebih besar. 2. Propinsi : perusahaan menjalankan bisnis dengan orientasi dalam 1 propinsi. 3. Kabupaten : perusahaan menjual produk atau jasanya di pasar lokal. Pasar lokal dapat mencakup satu komunitas kecil (kampung) atau beberapa komunitas /kabupaten
62
Data hasil analisa Bank X menyebutkan bahwa sebesar 51% debitur dan 42.68% calon debitur memiliki usaha yang wilayah pemasarannya berada dikabupaten atau menjual produknya di pasar lokal (nilai 3 pada Gambar 26). Adapun proporsi calon debitur berdasarkan wilayah pemasarannya dapat dilihat pada Gambar 26.
Gambar 26. Proporsi Debitur dari Wilayah Pemasarannya f. Jenis Produk Kriteria ini mengacu pada sifat atau jenis produk, dengan meneliti apakah produk yang dihasilkan penting atau tidak. Selain itu, analis Bank X meneliti pula, apakah produk atau jasa yang diberikan perusahaan akan mempunyai pasar yang menjanjikan. Pedoman penilaian usaha debitur berdasarkan jenis produk yang dihasilkan yaitu sebagai berikut : 1. Barang dan jasa primer : semua barang atau jasa yang penting dalam kehidupan sehari-hari, seperti sandang, pangan, dan papan. 2. Barang dan jasa sekunder : semua barang atau jasa yang tidak terlalu penting untuk masyarakat, seperti laundry, toko karpet, salon, warung nasi, dan wartel. 3. Barang dan jasa mewah : misalnya mobil, teve, toko barang antik, butik,restoran. Hasil analisa Bank X menyebutkan bahwa sebesar rata-rata debitur dan calon debiturnya menghasilkan barang atau jasa primer yang penting dalam kehidupan sehari-hari, seperti
63
sandang, pangan, dan papan (nilai 1 pada Gambar 27). Adapun proporsi calon debitur berdasarkan hasil produksinya dapat dilihat pada Gambar 27.
Gambar 27. Proporsi Debitur dari Hasil Produksinya 5. Analisa Fasilitas Kredit Analis Bank X melakukan penilaian berdasarkan fasilitas kredit yang diajukan dan jaminan yang diberikan untuk fasilitas kredit. Didalam analisa ini, terdapat 2 hal yang harus dinilai yaitu : a. Jangka Waktu Fasilitas Semakin lama fasilitas diberikan, semakin tinggi risiko fasilitas menjadi beban karena kemungkinan debitur gagal memenuhi kewajiban atau bisnis yang dijalankan debitur terkena masalah semakin tinggi pula. Adapun pedoman penilaian yang digunakan Bank X dalam menilai jangka waktu fasilitas adalah sebagai berikut : Risiko rendah: ± kurang dari 1 tahun sampai jatuh tempo (pinjaman jangka pendek, overdraft dst.) Risiko sedang: ± antara 1-3 tahun sampai jatuh tempo (pinjaman jangka menengah, pendanaan proyek) Risiko tinggi: masih tersisa 3 tahun lebih sampai jatuh tempo (pinjaman jangka panjang). Data hasil analisa Bank X menunjukkan bahwa proporsi terbesar debiturnya memilih jangka waktu fasilitas kredit antara 1 – 3 tahun atau dapat disebut sebagai pinjaman jangka menengah (nilai 2 pada Gambar 28). Adapun proporsi debitur
64
berdasarkan pemilihan jangka waktu fasilitas kredit dapat dilihat pada Gambar 28.
Gambar 28, Proporsi Debitur dari Jangka Waktu Kredit b. Jenis Penggunaan Dana Analis Bank X akan mengevaluasi perihal monitoring penggunaan dana atas kredit yang akan diberikan Bank X disesuaikan dengan tujuan penggunaan kredit. Pedoman penilaian jenis penggunaan dana yaitu : 1. Baik : Dapat dimonitor sepenuhnya oleh Bank. Untuk jenis kredit yang sistem pengembalian pokoknya diangsur secara rutin setiap bulan (misal kredit investasi), bank leluasa melakukan monitoring terhadap dana yang diberikan karena dibuat menurut basis periodik yang mengurangi jumlah pinjaman setiap kali pembayaran dilakukan. 2. Sedang : Kurang dapat dimonitor oleh Bank. Untuk modal kerja normal (misal pendanaan penyediaan inventaris), bank kurang leluasa melakukan monitoring terhadap dana karena pinjaman mungkin diperpanjang untuk jangka waktu yang lebih lama tanpa mengurangi uang pokok pertama (misal fasilitas yg tahan lama). 3. Lemah : Sulit dimonitor oleh bank - Untuk tujuan lain-lain. Fasilitas digunakan langsung atau tidak langsung untuk mendanai perusahaan yang tidak dilandasi keahlian manajemen. Obligor digunakan sebagai sarana peminjaman untuk mendanai kebutuhan pemilik atau kepala perusahaan (misal dividen).
65
Data hasil analisa Bank X menunjukkan bahwa 44% debitur dapat dimonitor sepenuhnya oleh bank (nilai 1 pada Gambar 29), 43% debitur kurang dapat dimonitor oleh bank, dan 12% debitur sulit dimonitor oleh bank. Adapun proporsi debitur berdasarkan penilaian penggunaan dana dapat dilihat pada Gambar 29.
Gambar 29. Proporsi Debitur dari Penggunaan Dana 6. Agunan ( Collateral ) Besarnya resiko kredit menurut Djohanputro (2004) dapat dinilai berdasarkan dimensi resiko yaitu kuantitas dan kualitas kredit. Kuantitas kredit ditunjukkan dari besarnya exposure kredit sedangkan kualitas kredit ditunjukkan oleh penilaian probabilitas gagal bayar, kualitas dan probabilitas likuidasi jaminan atau agunan. Berdasarkan kriteria tersebut, maka penilaian terhadap tingkat risiko peminjam dinilai berdasarkan: a. Jenis agunan Analis Bank X menilai jenis agunan yang diberikan oleh calon debitur. Adapun jenis agunan tersebut dan penilaiannya adalah sebagai berikut : 1. Agunan Liquid : cash, tabungan, deposito dll 2. Agunan Solid I : Tanah dan Bangunan 3. Agunan Solid II : Tanah 4. Non Solid I : Mobil, Mesin, Peralatan Kerja 5. Non Solid II : Piutang Usaha, Persediaan 6. Tidak Ada Agunan Data hasil analisa Bank X menunjukkan bahwa proporsi
66
terbesar debitur memiliki agunan solid I dan solid II atau nilai 2 dan 3 pada Gambar 30. Adapun proporsi debitur berdasarkan jenis agunan dapat dilihat pada Gambar 30.
Gambar 30. Proporsi Debitur dari Jenis Agunan b. Posisi klaim atas agunan Penilaian Bank X pada kriteria ini dibagi ke dalam 4 kategori (kolom sebelah kanan pada gambar) yaitu : 1. Sempurna: Agunan diikat sesuai dengan ketentuan yang berlaku, kondisi agunan aman sehingga apabila suatu saat eksekusi dilakukan, Bank X berada pada posisi yang kuat dan 1 agunan digunakan untuk mencukupi 1 fasilitas. 2. Sedang: Agunan diikat sesuai dengan ketentuan yang berlaku, namun demikian agunan tersebut digunakan untuk mencukupi 2 fasilitas atau 2 debitur. 3. Kurang: Agunan tidak diikat secara sempurna atau diikat secara sempurna tetapi dijaminkan juga ke kreditur lain dimana posisi Bank X lebih lemah dibandingkan posisi kreditur lainnya atau agunan bermasalah yang dapat menimbulkan risiko cukup besar bagi Bank X. 4. Tidak Ada Informasi : diisi tidak ada informasi apabila jenis agunannya tidak ada sehingga secara otomatis posisi klaim agunan juga tidak ada informasi. Apabila merupakan permohonan baru, maka pilihan posisi klaim hukum hanya terdiri dari 2 pilihan yaitu pilihan 1 (sempurna) dan pilihan 2 (sedang). Apabila merupakan
67
review/perpanjangan,
restruktur
dan
sejenisnya
maka
dimungkinkan untuk memilih 4 pilihan tersebut. Data hasil analisa Bank X menunjukkan rata-rata debitur dan calon debiturnya memiliki agunan dengan posisi klaim yang sempurna (nilai 1 pada Gambar 31). Adapun proporsi debitur berdasarkan posisi klaim agunan dapat dilihat pada Gambar 31.
Gambar 31. Proporsi Debitur dari Posisi Klaim Agunan Kelancaran Pengembalian Kredit Kelancaran pengembalian kredit dari setiap debitur dapat dilihat dari data kolektibilitas debitur tersebut dalam memenuhi kewajibannya. Data debitur yang digunakan dalam penelitian ini adalah data debitur tahun 2007 dengan sektor usaha UKM budidaya pertanian dan plafon kredit dibawah 500 juta rupiah. Kolektibilitas merupakan salah satu alat ukur dalam menilai kelancaran pembayaran dari debitur. Kolektibilitas atau kualitas kredit ditetapkan menjadi lancar, dalam perhatian khusus, kurang lancar, diragukan atau macet. Sesuai dengan Peraturan Bank Indoensia No.7/5/PBI/2005 tentang penilaian kualitas aktiva bank umum, untuk Usaha Kecil dengan plafond sampai dengan Rp 500 juta, kualitas kredit hanya ditentukan oleh ketepatan pembayaran pokok dan bunga, sehingga ketentuan kualitas kredit digolongkan menjadi : 1) Lancar (kolektibiliti 1), pembayaran tepat waktu, perkembangan rekening baik dan tidak ada tunggakan sesuai dengan persyaratan kredit.
68
2) Dalam Perhatian Khusus (kolektibiliti 2), terdapat tunggakan pembayaran pokok dan atau bunga sampai dengan 90 hari dan jarang mengalami cerukan. 3) Kurang Lancar (kolektibiliti 3),
terdapat tunggakan pembayaran
pokok dan atau bunga yang telah melampaui 120 hari, terdapat cerukan yang berulang kali khususnya untuk menutupi kerugian operasional dan kekurangan arus kas. 4) Diragukan (kolektibiliti 4), terdapat tunggakan pembayaran pokok dan atau bunga yang telah melampaui 120 hari sampai dengan 180 hari. Terjadi cerukan yang bersifat permanen khususnya untuk menutupi kerugian operasional dan kekurangan arus kas. 5) Macet (kolektibiliti 5), terdapat tunggakan pokok dan atau bunga yang telah melampaui 180 hari. Berdasarkan pengelompokan kolektibilitas atau kualitas kredit tersebut maka proporsi debitur berdasarkan pengembalian kredit yang terjadi yaitu sebagai berikut : Kol1 84%
kol 2 5% kol 5
kol 4
5%
kol3
5%
1%
Gambar 32. Proporsi Debitur berdasarkan kolektibilitasnya Pada gambar diatas terlihat bahwa debitur dengan kualitas kredit yang paling baik atau berkolektibilitas 1 memiliki proporsi terbesar yaitu sebesar 84% (251) debitur pada sektor tersebut. Selain itu, debitur dengan kolektibilitas 2, 3, 4, dan 5 memiliki proporsi yang berturut – turut sebanyak 5%(16 debitur), 1% (3 debitur), 5% (15 debitur), dan 5% (16 debitur) dari total keseluruhan debitur yang kreditnya selesai pada tahun tersebut. Terlihat bahwa Bank X dapat dinilai cukup baik dengan
69
NPL Bank X tidak terlalu besar karena hanya 11% yang masuk kategori NPL (kolektibilitas 3-5). Hubungan Variabel Penilaian dengan Kolektibilitas Data-data yang digunakan dalam pengukuran ini adalah data penilaian setiap debitur dan data kolektibilitasnya pada sektor usaha yang sama. Kedua data ini didapatkan dalam format terpisah, sehingga sebelum menjadi input pengolahan, kedua data tersebut harus dicocokan terlebih dahulu satu dengan lainya. Tahap ini akan menghasilkan data gabungan yang mencerminkan penilaian sebelum kredit diberikan dan kenyataan kelancaran pembayaran dari debitur tersebut. Dari hasil pencocokan data tersebut didapat 301 data debitur pada tahun 2007 yang menggambarkan kedua hal tersebut diatas. Data-data yang digunakan sebagai parameter bersifat kategorik. Peubah respon atau Y dalam hal ini berupa kolektibilitas yang dikategorikan menjadi 0 dan 1. Kategori 0 diartikan sebagai kategori lancar dengan kolektibilitas 1 dan 2, sedangkan kategori 1 sebagai kategori macet dengan kolektibilitas 3-5. Hubungan
keterkaitan
antara
parameter
penilaian
dengan
kolektibilitasnya dapat dilakukan dengan pengolahan secara regresi logistik biner. Hal ini disebabkan karena data yang digunakan bersifat kategorik dengan peubah respon bersekala biner atau dual kategori. Adapun hubungan keterkaitan ini dapat dilihat pada Tabel 3. Tabel 3. Hubungan Parameter Penilaian dengan Kolektibilitas Variabel X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12
Variabel RasHutang RasUntung RasLikuid InformUang RekKoran MutasiKredt PenglmnMnjmn ReputasiMn PenglmnKred PnglmnKrL PnglmnUsh ReputasiUs
Koefisien -0.64757 0,548715 0.461229 2.598132 -0.01581 1.811053 3.488138 -33.0378 0.684377 0.7851 -4.11457 -20,5877
70 Tabel 3. Lanjutan X13 X14 X15 X16 X17 X18 X19 X20 X21 X22 X23 B0
ProspkUsh Pesaing PPmrnth KtgntgPlgn KtgntgSupl WilPmsrn JenisProd JWFaslts JenisGuna JnsAgunan PosisiKlaim Constant
-21.2999 1.224044 0,535678 2.002037 -0.40742 -1.02588 1.293322 1.147897 1.751064 0.130658 10.43103 36.70222
Hubungan ini jika dijabarkan dalam persamaan matematis akan berbentuk sebagai berikut : Y = B0 – 0.648 X1 + 0,549 X2+ 0.461 X3 + 2.598 X4 …..+10.431 X23. Nilai harapan variabel respon (Y) diartikan sebagai kolektibilitas atau kualitas pengembalian kredit. Jika nilai harapan Y > 0,5 maka dapat diperkirakan bahwa pengembalian kredit akan mengalami kemacetan (1). Begitu pula sebaliknya, jika nilai harapan Y< = 0,5 maka perkiraan pengembalian kredit akan lancar (0). Nilai kolom B pada Tabel 3 dapat diartikan sebagai nilai dugaan keterkaitan
setiap
parameter
(variabel
penilaian)
terhadap
kolektibilitasnya. Dari tabel tersebut maka dapat diartikan bahwa penurunan nilai rasio utang (0.648); rekening debitur (0.016); reputasi manajemen (33.038); pengalaman usaha (4.115); reputasi usaha (20,588); prospek usaha (21.3); ketergantungan pada suplier (0.407); Wilayah pemasaran (1.026) akan menaikan nilai Y. Kenaikan nilai Y akan meningkatkan nilai harapannya juga, sehingga pada batas diatas 0,5 penilaian kelancaran debitur akan berubah menjadi macet (1). Begitu juga sebaliknya, peningkatan variabel – variabel diatas akan menurunkan nilai Y dan nilai harapan Y sehingga jika nilai berada dibawah 0,5 maka penilaian kredit menjadi lancar (0). Output tersebut juga menjelaskan mengenai hubungan positif antara variabel berikut : rasio keuntungan; rasio likuiditas; informasi keuangan; mutasi kredit; pengalaman manajemen; pengalaman kredit di
71
Bank X; pengalaman kredit ditempat lain; perusahaan pesaing; peraturan pemerintah; ketergantungan terhadap pelanggan; Jenis produk; jangka waktu fasilitas; Jenis penggunaan; jenis agunan; dan posisi klaim dengan penilaian kelancaran kredit atau kualitas kredit. Jika variabel – variabel diatas turun maka nilai Y akan turun sehingga akan menurunkan nilai harapannya. Jika, nilai harapan Y turun sampai dibawah batas 0,5 maka pengembalian kredit akan dapat diperkirakan lancar. Begitu juga sebaliknya, jika nilai dalam variabel tersebut naik, maka Y akan naik sehingga nilai harapan y juga turut meningkat. Dari segi resiko dapat diartikan pula bahwa pada variabel yang berhubungan negatif, semakin tinggi skor kategori yang diberikan maka semakin rendah nilai Y sehingga besarnya kemungkinan resiko gagal bayar akan semakin rendah pula, begitu juga sebaliknya. Selain itu untuk variabel yang berhubungan positif, semakin besar skor kategori yang diberikan akan meningkatkan nilai Y sehingga resiko gagal bayar akan semakin tinggi atau macet. Berdasarkan perumusan diatas maka dapat dilakukan perhitungan yang
memperbandingkan
perkiraan
kelancaran
dengan
kualitas
pengembalian kredit yang dapat dilihat pada Tabel 4. Perbandingan tersebut dilakukan untuk mengetahui tingkat prediksi dari persamaan yang dihasilkan . Tabel 4. Klasifikasi Kenyataan dan Perkiraan Pengembalian Kredit a Classification Table
Predicted
Step 1
Observed Kolektibilitas Overall Percentage
0 1
Kolektibilitas 0 1 258 3 11 23
Percentage Correct 98,9 67,6 95,3
a. The cut value is ,500
Tabel 4 tersebut menunjukkan bahwa sebanyak 258 data debitur lancar dan 23 debitur macet tepat perkiraan, sedangkan 3 debitur yang diperkiraan macet pada kenyataannya lancar dan 11 debitur diperkirakan lancar mengalami kemacetan pada kenyataannya. Dapat diartikan pula bahwa dari 261 kasus debitur lancar terdapat 3
72
debitur tidak tepat perkiraan sehingga ketepatan perkiraan untuk kredit lancar sebesar 98,9%. Untuk kredit macet, dari 34 kasus, 11 kasus memiliki perkiraan yang tidak tepat, sehingga kredit macet memiliki ketepatan perkiraan sebesar 67,6%. Secara keseluruhan, persamaan ini memiliki ketepatan perkiraan sebesar 95,3%. Uji Validasi Persamaan 23 Variabel Sebuah persamaan regresi logistik akan dikatakan layak dan signifikan apabila telah memenuhi persyaratan uji signifikasi tiap variabel (uji wald) dan persamaannya (uji G atau omnibus test) serta uji kelayakan persamaan (Hosmer dan lemeshow test). Uji G merupakan uji yang dilakukan untuk melihat signifikansi persamaan secara keseluruhan. Uji G ini sama fungsinya seperti Omnibus Tests dalam SPSS, oleh sebab itu nilai signifikasi persamaan dapat dilihat pada table output omnibus tes seperti pada Tabel 5 . Tabel 5. Uji Signifikasi Persamaan dengan Omnibus Test Omnibus Tests of Model Coefficients Step 1
Step Block Model
Chi-square 103,617 103,617 103,617
df 23 23 23
Sig. ,000 ,000 ,000
Dari output test tersebut dapat dilihat bahwa persamaan yang dibangun ternyata sudah signifikan pada taraf nyata 5% dengan nilai-p (Sig.) sebesar 0,000. atau Sig.<= 0,05. Signifikasi juga dapat terlihat dari nilai chi-square hitungnya sebesar 103,617 yang lebih besar dari nilai chi-square table dengan alpha 5%. Uji wald digunakan untuk melihat signifikansi masing-masing variabel penjelas terhadap persamaan. Tabel 6 merupakan output dari dugaan parameter regresi logistik beserta uji Wald untuk masingmasing variabel. Dari output tersebut dapat dilihat bahwa tidak semua variabel signifikan pada taraf nyata 5% atau nilai signifikasi <= 0,05. Variabel yang cukup sigifikan pada persamaan hanya 10 variabel saja yaitu
rasio
untung,
Mutasi
kredit,
Pengalaman
Manajemen,
Pengalaman Kredit di Bank X, Pengalaman Kredit dengan bank lain,
73
Pengalaman usaha, Pesaing, Ketergantungan Pelanggan, Wilayah pemasaran, dan jenis penggunaan. Tabel 6. Klasifikasi Kenyataan dan Perkiraan Pengembalian Kredit Variables in the Equation Step a 1
RasHutang RasUntung RasLikuid InformUang RekKoran
B -,648
S.E. ,631
Wald 1,054
,549
,254
,461 2,598
,545 1,452
df 1
Sig. ,305
Exp(B) ,523
4,679
1
,031
1,731
,716 3,200
1 1
,397 ,074
1,586 13,439
-,016
,727
,000
1
,983
,984
1,811 3,488
,883 1,001
4,209 12,135
1 1
,040 ,000
6,117 32,725
-33,038
10636,194
,000
1
,998
,000
PnglmnKrL
,684 ,785
,336 ,290
4,160 7,341
1 1
,041 ,007
1,983 2,193
PnglmnUsh ReputasiUs
-4,115
1,327
9,611
1
,002
,016
-20,588
12559,791
,000
1
,999
,000
-21,300 1,224
8490,691 ,556
,000 4,847
1 1
,998 ,028
,000 3,401
MutasiKredt PenglmnMnjmn ReputasiMn PenglmnKred
ProspkUsh Pesaing PPmrnth
,536
1,124
,227
1
,634
1,709
2,002 -,407
,777 ,747
6,642 ,297
1 1
,010 ,586
7,404 ,665
-1,026
,502
4,180
1
,041
,358
1,293 1,148
,762 ,672
2,881 2,922
1 1
,090 ,087
3,645 3,152
1,751
,581
9,072
1
,003
5,761
PosisiKlaim
,131 10,431
,397 6140,811
,108 ,000
1 1
,742 ,999
1,140 33895,097
Constant
36,702
17471,670
,000
1
,998
9E+015
KtgntgPlgn KtgntgSupl WilPmsrn JenisProd JWFaslts JenisGuna JnsAgunan
a. Variable(s) entered on step 1: RasHutang, RasUntung, RasLikuid, InformUang, RekKoran, MutasiKredt, PenglmnMnjmn, ReputasiMn, PenglmnKred, PnglmnKrL, PnglmnUsh, ReputasiUs, ProspkUsh, Pesaing, PPmrnth, KtgntgPlgn, KtgntgSupl, WilPmsrn, JenisProd, JWFaslts, JenisGuna, JnsAgunan, PosisiKlaim.
Hosmer dan Lemeshow test adalah Uji digunakan untuk melihat kelayakan sebuah persamaan. Persamaan dapat dikatakan cukup layak jika angka signifikasi pada tabel Hosmer dan lemeshow test lebih besar dari 5% atau 0,05. Hasil perhitungan SPSS menunjukkan bahwa persamaan belum cukup layak dengan angka signifikansi atau nilai p sebesar
0.000.
Sehingga
perlu
pereduksian
variabel
untuk
mendapatkan persamaan yang benar-benar sesuai dan layak. Dari ketiga uji tersebut diatas yaitu uji wald, omnibus test, serta uji hosmer dan lemeshow, terlihat bahwa persamaan matematis yang dihasilkan belum cukup signifikan dan layak untuk digunakan. Untuk mendapatkan persamaan yang signifikan dan layak, maka beberapa variabel yang kurang signifikan harus dihilangkan dari persamaan untuk mencari persamaan yang paling sesuai.
74
5.3.
Persamaan Sistem Kelayakan Kredit Persamaan sistem kelayakan kredit yang telah digunakan Bank X ditetapkan berdasarkan hasil diskusi para top management bank tersebut. Diskusi tersebut merumuskan 23 variabel penilaian dan nilai bobot setiap variabel yang berdasarkan pengalaman, keahlian, dan prinsip kehati-hatian para top management tersebut. Selain 23 variabel penilaian tersebut, Bank X menambahkan variabel adjusment analis dalam proses perhitungan kelayakan kredit agar mempermudah debitur mendapatkan kredit dengan catatan tertentu. Variabel adjusment didasarkan pada pengalaman dan dasar pemikiran dari setiap analis kredit yang berbeda-beda sehingga tingkat objektifitas dari penilaian akan berkurang. Variabel dan bobotnya tersebut hingga saat ini digunakan Bank X dalam menilai seluruh calon debiturnya yang memiliki keragaman sektor usaha. Adanya keragaman sektor usaha menyebabkan debitur memiliki karakteristik yang berbeda satu dengan lainnya. Perbedaan karakteristik tersebut juga memungkinkan tingkat signifikasi tiap variabel berbeda tiap sektor usaha, mungkin saja beberapa variabel (parameter) kurang signifikan pada suatu sektor dan signifikan pada sektor usaha lainnya. Metode Backward dapat digunakan untuk menentukkan persamaan dengan parameter yang signifikan. Cara ini merupakan cara yang umum digunakan dalam regresi logistik untuk mendapatkan persamaan yang signifikan dan layak. Backward dilakukan dengan memasukkan seluruh variabel sebagai input, yang kemudian direduksi berdasarkan nilai signifikasi tiap variabel terhadap persamaannya. Backward memiliki tiga metode dalam pengolahannya yang disesuaikan dengan asumsinya masing-masing. Ketiga metode tersebut yaitu: Backward Wald, Backward Likelihood Ratio, Backward Conditional. 1) Backward Wald Metode ini menggunakan asumsi bahwa persamaan dapat dikatakan signifikan dan layak jika memenuhi uji signifikasi variabel dan persamaan serta kelayakan persamaannya melalui uji wald dan G (omnibus tes). Hasil Backward Wald ini menunjukkan bahwa
75
persamaan yang signifikan dan layak didapat setelah proses reduksi 17 kali. Secara ringkas proses tersebut dapat dilihat dari tabel omnibus test seperti pada tabel 7 berikut: Tabel 7. Omnibus Test dari Backward stepwise Omnibus Tests of Persamaan Coefficients Step 1
Step 2(a)
Step 3(a)
Step 4(a)
Step 5(a)
Step 6(a)
Step 7(a)
Step 8(a)
Step 9(a)
Step 10(a)
Step 11(a)
Step 12(a)
Step 13(a)
Step 14(a)
Step 15(a)
Step Block Persamaan Step Block Persamaan
Chi-square 103.6174837 103.6174837 103.6174837 -2.573787615 101.043696 101.043696
df 23 23 23 1 22 22
Sig. 3.32123E-12 3.32123E-12 3.32123E-12 0.108647315 4.23617E-12 4.23613E-12
Step Block Persamaan Step Block Persamaan Step Block Persamaan Step Block Persamaan
-3.919196646 97.12449939 97.12449939 -8.606558261 88.51794113 88.51794113 -8.392798144 80.12514299 80.12514299 -0.000123758 80.12501923 80.12501923
1 21 21 1 20 20 1 19 19 1 18 18
0.047737687 9.27225E-12 9.27227E-12 0.003349547 1.34468E-10 1.34468E-10 0.003767106 1.7695E-09 1.7695E-09 0.991123981 8.14824E-10 8.14824E-10
Step Block Persamaan Step Block Persamaan Step Block Persamaan Step Block Persamaan
-0.000266533 80.1247527 80.1247527 -0,528983642 79.59576905 79.59576905 -0,537450402 79.05831865 79.05831865 -0.724886513 78.33343214 78.33343214
1 17 17 1 16 16 1 15 15 1 14 14
0.986974451 3.64441E-10 3.64441E-10 0.467034471 1.96775E-10 1.96775E-10 0.463491288 1.03787E-10 1.03787E-10 0.394545707 5.75817E-11 5.75817E-11
Step Block Persamaan Step Block Persamaan Step Block Persamaan Step Block Persamaan Step
-0.953156482 77.38027566 77.38027566 -1.682076626 75.69819903 75.69819903 -2.236099498 73.46209953 73.46209953 -2.299667066 71.16243247 71.16243247 -1.721679235
1 13 13 1 12 12 1 11 11 1 10 10 1
0.328917141 3.42163E-11 3.42163E-11 0.194648746 2.71076E-11 2.71077E-11 0.134820691 2.67117E-11 2.67117E-11 0.129401733 2.64309E-11 2.64309E-11 0.189477034
76 Tabel 7. Lanjutan
Step 16(a)
Step 17
Block Persamaan
69.44075323 69.44075323
9 9
1.95985E-11 1.95985E-11
Step Block Persamaan Step Block Persamaan
-1.774424342 67.66632889 67.66632889 6.55576396 74.22209285 74.22209285
1 8 8 1 9 9
0.182835478 1.43009E-11 1.43009E-11 0.010454494 2.25031E-12 2.25036E-12
Tabel tersebut diatas menunjukkan bahwa proses pereduksian variabel berhenti pada step 17 saat persamaan dinilai sudah signifikan. Dapat pula diartikan bahwa proses pereduksian pada tabel omnibus test tersebut akan berhenti saat nilai signifikasi pada tabel tersebut sudah kurang dari atau sama dengan 5% (0,05). Hasil dari metode Backward ini akan diperoleh 9 variabel pembangun persamaan yang signifikan dan layak. Variabel tersebut yaitu rasio untung, mutasi kredit, pengalaman manajemen, pengalaman kredit dengan Bank X, pengalaman kredit dengan bank lain, pengalaman usaha, prospek usaha, ketergantungan terhadap pelanggan, dan jenis penggunaan. Dari hasil tersebut dapat terlihat pula bahwa 14 variabel lainnya harus dibuang dari persamaan. Variabel tersebut yaitu rasio hutang, rasio likuid, Informasi keuangan, rata-rata rekening bulanan, reputasi manajemen, reputasi usaha, pesaing, peraturan pemerintah, ketergantungan supplier, wilayah pemasaran, jenis produk, jangka waktu fasilitas, jenis agunan dan posisi klaim. Variabel yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 8. Tabel 8. Variabel Pembangun Persamaan Setelah Reduksi variabel x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 Bo
rasio untung mutasi kredit pengalaman manajemen pengalaman kredit pengalaman kredit lain pengalaman usaha prospek usaha ketergantungan pelanggan jenis kegunaan konstanta
koefisen 0,567 1.403 2.688 0.798 0.855 -3.671 -20.393 0.977 0.934 7.298
77
Tabel tersebut menerangkan bahwa 9 variabel yang dinilai signifikan terhadap persamaan dapat di rumuskan menjadi persamaan matematis dengan nilai B sebagai dugaan dalam parameternya. Persamaan matematis tersebut dapat dilihat sebagai berikut : Y = 7.298+ 0,567 X1+ 1.403 X2+ 2.688 X3+ 0.798 X4+ 0.855 X5 3.671 X6 - 20.393 X7+ 0.977 X8+ 0.934 X9. Persamaan matematis tersebut menunjukkan bahwa variabel rasio keuntungan, mutasi kredit, pengalaman manajemen, pengalaman kredit dengan bank X, pengalaman kredit dengan bank lain, dan ketergantungan terhadap pelanggan memiliki hubungan positif dengan nilai Y dan nilai harapan Y. Dapat diartikan bahwa jika nilai variabel tersebut dinaikkan maka nilai y dan nilai harapan y juga ikut naik sehingga pada batas nilai harapan Y diatas 0,5 perkiraan kelancaran pengembalian kredit akan berubah menjadi macet, dan begitu pula sebaliknya. Persamaan matematis tersebut juga menunjukkan bahwa terdapat variabel dalam komponen persamaan yang berhubungan negatif dengan perkiraan kelancaran pengembalian kredit, variabel tersebut yaitu pengalaman usaha dan prospek usaha calon debitur. Hal tersebut diatas dapat diartikan bahwa semakin tinggi nilai pengalaman dan prospek usaha debitur, maka akan menurunkan nilai Y berserta nilai harapannya, sehingga pada batas nilai harapan Y dibawah atau sama dengan 0,5 debitur tersebut diperkirakan akan lancar dalam pengembalian kreditnya, dan begitu pula sebaliknya. Dari segi resiko dapat diartikan pula bahwa pada variabel yang berhubungan negatif, semakin tinggi skor kategori yang diberikan maka semakin rendah nilai Y sehingga besarnya kemungkinan resiko gagal bayar akan semakin rendah pula, begitu juga sebaliknya. Selain itu untuk variabel yang berhubungan positif, semakin besar skor kategori yang diberikan akan meningkatkan nilai Y sehingga resiko gagal bayar akan semakin tinggi atau macet.
78
Setelah mendapatkan persamaan dari hasil pereduksian variabel tersebut, maka persamaan harus tetap diuji untuk melihat sejauh mana persamaan dapat digunakan. Uji yang dapat dilakukan yaitu : 1. Uji signifikasi tiap variabel yang membangun persamaan dapat dilihat pada Tabel 9. Tabel tersebut menggambarkan output dari dugaan parameter regresi logistik beserta uji Wald untuk masingmasing variabel. Uji wald digunakan untuk melihat signifikasi masing-masing variabel penjelas terhadap persamaan. Dari output terlihat bahwa hanya satu variabel yang tidak signifikan pada taraf nyata 5% karena memiliki nilai p lebih besar dari 5% yaitu variabel prospek usaha. Tabel 9. Uji Variabel Pembangun Persamaan : Variables in the Equation B Step RasUntung ,567 a 1 MutasiKredt 1,403 PenglmnMnjmn 2,688 PenglmnKred ,798 PnglmnKrL ,855 PnglmnUsh -3,671 ProspkUsh KtgntgPlgn JenisGuna Constant
S.E. ,199 ,610 ,758 ,223 ,210 1,051 -20,393 8881,083 ,977 ,471 ,934 ,413 7,298 8881,083
Wald 8,139 5,292 12,569 12,804 16,521 12,191 ,000 4,304 5,120 ,000
df 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Sig. Exp(B) ,004 1,764 ,021 4,069 ,000 14,701 ,000 2,220 ,000 2,351 ,000 ,025 ,998 ,000 ,038 2,657 ,024 2,544 ,999 1477,896
a. Variable(s) entered on step 1: RasUntung, MutasiKredt, PenglmnMnjmn, PenglmnKred, PnglmnKrL, PnglmnUsh, ProspkUsh, KtgntgPlgn, JenisGuna.
2. Uji signifikasi persamaan secara keseluruhan didapat dengan menggunakan omnibus test. Tabel 10 menunjukkan nilai omnibust tes yang memiliki fungsi yang sama dengan uji G, yaitu untuk melihat signifikansi persamaan secara keseluruhan. Dari output tersebut dapat dilihat bahwa persamaan yang dibangun dengan 9 variabel bernilai signifikan pada taraf nyata 5% dengan nilai-p sebesar 0,0. Dapat dikatakan pula bahwa nilai signifikasi pada tabel tersebut lebih kecil dari taraf nyata 5% dengan nilai chi-square hitungnya sebesar 74,630 atau lebih besar dari chi-square tabel.
79
Tabel 10. Nilai Signifikasi Persamaan dari Omnibus Test Omnibus Tests of Model Coefficients Step 1
Step Block Model
Chi-square 74,630 74,630 74,630
df 9 9 9
Sig. ,000 ,000 ,000
3. Uji kelayakan persamaan didapat dari output Hosmer dan Lemeshow test. Tabel hasil perhitungan SPSS menunjukkan bahwa persamaan cukup layak dengan angka signifikansi melebihi taraf nyata 5% atau nilai p sebesar 0,189. Sehingga variabel-variabel yang ada pada persamaan benar-benar telah sesuai dan layak. 4. Berdasarkan tabel output SPSS, maka dapat dipetakan bahwa dari 263 kejadian kredit lancar, hanya 1 kejadian yang tidak tepat diperkirakan. Sehingga ketepatan perkiraan untuk kredit lancar sebesar 99,6%. Untuk kredit macet, dari 34 kasus, 20 kasus memiliki perkiraan yang tidak tepat. Sehingga kredit macet hanya memiliki ketepatan perkiraan sebesar 41,2 %. Secara keseluruhan, persamaan ini memiliki ketepatan perkiraan sebesar 92,9 %. Adapun Output SPSS tersebut dapat dilihat pada Tabel 11. Tabel 11. Klasifikasi Pemetaan Kesalahan Perkiraan Persamaan Wald a Classification Table
Predicted
Observed Step 1 Kolektibilitas
0 1 Overall Percentage
Kolektibilitas Percentage 0 1 Correct 262 1 99,6 20 14 41,2 92,9
a. The cut value is ,500
2) Backward Likelihood Ratio Pada
hakikatnya
metode
Backward
Likelihood
Ratio
merupakan metode yang sama dengan Backward Conditional. Keduanya merupakan metode yang digunakan untuk mencari persamaan persamaan dengan asumsi bahwa persamaan dapat dikatakan signifikan dan layak jika memenuhi uji G yang dilihat dari nilai ’log.likelihood’nya atau dinilai berdasarkan asumsi Likelihood.
80
Persamaan persamaan akhir yang dihasilkan metode ini didapatkan dengan pereduksian variabel-variabel persamaan sampai persamaan dinilai cukup baik dan signifikan menurut asumsi likelihood. Dari hasil pengolahan data debitur Bank X maka didapatkan persamaan yang baik sesuai asumsi pada pereduksian variabel ke 7, seperti dapat dilihat pada Tabel 12. Tabel 12. Pereduksian Variabel Berdasarkan Signifikasi Omnibus Tests of Model Coefficients
Step 1
Step 2
a
Step 3
a
Step 4
a
Step 5
a
Step 6
a
Step 7
a
Step Block Model Step Block Model Step Block Model Step Block Model Step Block Model Step Block Model Step Block Model
Chi-square 103,617 103,617
df 23 23
Sig. ,000 ,000
103,617 ,000 103,617 103,617 -,109
23 1 22 22 1
,000 ,983 ,000 ,000 ,741
103,508 103,508 -,181 103,327 103,327
21 21 1 20 20
,000 ,000 ,670 ,000 ,000
-,395 102,932 102,932 -2,107 100,825
1 19 19 1 18
,530 ,000 ,000 ,147 ,000
100,825 -,553 100,273 100,273
18 1 17 17
,000 ,457 ,000 ,000
a. A negative Chi-squares value indicates that the Chi-squares value has decreased from the previous step.
Tabel 12 diatas menunjukkan bahwa setelah proses seleksi dan reduksi variabel, maka ditemukan bahwa persamaan
akan baik jika
menggunakan 17 variabel. Tabel tersebut juga dapat diartikan bahwa ternyata hanya 17 variabel yang memiliki pengaruh signifikan terhadap kelancaran pengembalian kredit dari debitur. 17 variabel tersebut yaitu rasio untung, informasi keuangan, mutasi kredit, pengalaman manajemen, reputasi manajemen, pengalaman kredit di BankX, pengalaman kredit di bank lain, pengalaman usaha, reputasi usaha, prospek usaha, pesaing, ketergantungan terhadap pelanggan, wilayah
81
pemasaran, jenis produk, jangka waktu fasilitas, jenis guna, dan posisi klaim. Hubungan antara 17 variabel yang signifikan tersebut diatas dapat dilihat pada tabel 13. Tabel 13. Hubungan 17 Variabel yang Signifikan terhadap Persamaan Variables in the Equation Step a 1
RasUntung InformUang MutasiKredt PenglmnMnjmn ReputasiMn PenglmnKred PnglmnKrL PnglmnUsh ReputasiUs ProspkUsh Pesaing KtgntgPlgn WilPmsrn JenisProd JWFaslts JenisGuna PosisiKlaim Constant
B ,607
S.E. ,227
Wald 7,181
2,503 1,780 3,708
1,221 ,677 ,951
df 1
Sig. ,007
Exp(B) 1,835
4,206 6,918 15,186
1 1 1
,040 ,009 ,000
12,224 5,933 40,760
-32,259 10505,576 ,765 ,291
,000 6,895
1 1
,998 ,009
,000 2,148
,728 ,261 -4,050 1,248 -21,155 13817,965
7,798 10,524 ,000
1 1 1
,005 ,001 ,999
2,071 ,017 ,000
-21,953 1,128
8260,446 ,535
,000 4,454
1 1
,998 ,035
,000 3,091
1,657 -,881
,589 ,445
7,906 3,922
1 1
,005 ,048
5,242 ,414
1,677 1,075 1,679
,713 ,611 ,545
5,542 3,096 9,475
1 1 1
,019 ,079 ,002
5,352 2,930 5,359
10,222 37,381
6065,400 18241,415
,000 ,000
1 1
,999 ,998
27503,207 2E+016
a. Variable(s) entered on step 1: RasUntung, InformUang, MutasiKredt, PenglmnMnjmn, ReputasiMn, PenglmnKred, PnglmnKrL, PnglmnUsh, ReputasiUs, ProspkUsh, Pesaing, KtgntgPlgn, WilPmsrn, JenisProd, JWFaslts, JenisGuna, PosisiKlaim.
Tabel diatas menunjukkan hubungan tiap variabel terhadap persamaan pada kolom dugaan parameter (B). Persamaan hubungan tersebut dalam dilihat dalam bentuk persamaan matematis sebagai berikut ini : Y = 37.381 + 0.607 X1 + 2.503 X2 + 1.780 X3 ... + 10.222 X17. Persamaan matematis tersebut menunjukkan bahwa variabel rasio keuntungan, informasi keuangan, mutasi kredit, pengalaman manajemen, pengalaman kredit dengan bank X, pengalaman kredit dengan bank lain, pesaing, ketergantungan terhadap pelanggan, jenis produk, jangka waktu fasilitas, jenis guna, dan posisi klaim memiliki hubungan positif dengan nilai Y dan nilai harapan Y. Dapat diartikan bahwa jika nilai variabel tersebut dinaikkan maka nilai y dan nilai harapan y juga ikut naik sehingga pada batas nilai harapan Y diatas 0,5 perkiraan kelancaran pengembalian kredit akan berubah menjadi
82
macet, dan begitu pula sebaliknya. Dapat diartikan pula bahwa jika nilai Y semakin tinggi maka resiko kredit gagal bayar atau macet akan semakin tinggi. Persamaan matematis tersebut juga menunjukkan bahwa terdapat variabel dalam komponen persamaan yang berhubungan negatif dengan perkiraan kelancaran pengembalian kredit, variabel – variabel tersebut adalah reputasi manajemen, pengalaman usaha, reputasi usaha, dan prospek usaha calon debitur. Hal tersebut diatas dapat diartikan bahwa semakin tinggi nilai pengalaman dan prospek usaha debitur, maka akan menurunkan nilai Y berserta nilai harapannya, sehingga pada batas nilai harapan Y dibawah atau sama dengan 0,5 debitur tersebut diperkirakan akan lancar dalam pengembalian kreditnya, dan begitu pula sebaliknya. Dapat pula diartikan bahwa semakin tinggi nilai Y maka resiko gagal bayar kredit akan semakin tinggi. Setelah mendapatkan persamaan dari hasil pereduksian variabel tersebut, maka persamaan harus tetap diuji untuk melihat sejauh mana persamaan dapat digunakan. Uji yang dapat dilakukan yaitu Uji G dengan melihat nilai -2log.likelihood dari output SPSS. Namun uji G tersebut sama dengan omnibus test, sehingga uji ini dapat dilihat pada tabel omnibus test. Nilai pengujian signifikasi persamaan melalui omnibus test dilihat dari nilai chi-square pada tabel tersebut yang nilainya harus lebih besar dari chi-square tabel. Namun output SPSS mempermudah hal tersebut, sehingga persamaan dikatakan signifikan dan layak untuk memperkiraan apabila nilai dari kolom ’Sig.’ pada tabel omnibus tesnya signifikan pada bertaraf nyata 5%. Adapun kofisien omnibus tes tersebut dapat dilihat pada Tabel 14.
83
Tabel 14. Kofisien Persamaan Omnibus Tests Omnibus Tests of Model Coefficients Step 1
Chi-square 100,273
Step Block Model
df
100,273 100,273
17
Sig. ,000
17 17
,000 ,000
Berdasarkan hasil perhitungan persamaan Likelihood Ratio yang telah signifikan dan layak maka perkiraan pengembalian kredit atau penilaian kelayakan kredit pada tahun tersebut dapat dilihat pada output SPSS seperti pada tabel 15. Tabel 15. Klasifikasi Pemetaan Kesalahan Perkiraan Persamaan LR a Classification Table
Predicted
Observed Step 1 Kolektibilitas
0 1 Overall Percentage
Kolektibilitas Percentage 0 1 Correct 259 2 99,2 12 22 64,7 95,3
a. The cut value is ,500
Dari hasil perhitungan perkiraan pengembalian kredit tersebut maka akan terlihat bahwa sebanyak 271 debitur diperkirakan lancar dan 24 debitur diperkirakan macet. Jika perhitungan ini dibandingkan dengan kenyataan pengembalian kredit maka sebanyak 12 debitur diperkirakan lancar dan 2 debitur diperkirakan macet sehingga dapat dikatakan bahwa 14 debitur tidak tepat perkiraan. Ketepatan perkiraan ini secara keseluruhan sebesar 95,3% dengan 99,2% ketepatan perkiraan lancar dan 64,7% ketepatan perkiraan macet. Jadi dapat dikatakan bahwa persamaan yang dihasilkan dengan menggunakan asumsi Likelihood lebih ketat dibandingkan dengan Wald. 5.4.
Perkiraan Pengembalian Kredit Baru Persamaan perhitungan yang layak dan signifikan dapat digunakan untuk memperkirakan kelayakan kredit di tahun berikutnya. Perhitungan perkiraan pengembalian kredit yaitu :
84
Data hasil penilaian Bank X terhadap calon debitur menyebutkan bahwa pada 9 variabel pembangun persamaan rata – rata debitur dinilai baik sampai sedang atau dapat diperkirakan bahwa rata-rata debitur memiliki potensi resiko yang cukup kecil. Berdasarkan data-data penilaian terhadap variabel tersebut, maka perkiraan kelayakan kredit berdasarkan persamaan Wald dapat dilihat pada Gambar 33.
Gambar 33. Perkiraan Pengembalian Kredit dari Persamaan Wald Dari hasil perhitungan tersebut dapat diperkirakan bahwa 91,68% calon debitur akan lancar dalam memenuhi kewajiban kreditnya. Data tersebut juga dapat memperkirakan bahwa sekitar 8,32% dari total debitur akan mengalami kemacetan dalam pengembalian kreditnya. Data tersebut dapat diartikan pula bahwa berdasarkan persamaan yang signifikan serta penilaian variabel dari analis Bank X, maka diperkirakan bahwa sebesar 452 debitur layak untuk mendapat kredit dan 43 debitur kurang layak mendapatkan kredit atau harus dipertimbangkan kembali dan diawasi. Hasil
pereduksian
variabel
berdasarkan
asumsi
Likelihood
menunjukkan bahwa 17 variabel yang dipakai dalam perhitungan ini merupakan variabel pembangun persamaan serta variabel yang telah dibuang pada proses reduksi berdasarkan Backward Likelihood Ratio. Adapun hasil perhitungan nilai Y berdasarkan metode backward dapat dilihat pada Gambar 34.
85
Gambar 34. Prediksi Kelayakan Kredit Berdasarkan Likelyhood Ratio Dari hasil perhitungan nilai kelayakan kredit (nilai harapan Y) dengan nilai Y yang terdiri dari 17 variabel maka akan dapat diperkirakan bahwa ditemukan sebesar 87.63% calon debiturnya memiliki kelayakan kredit yang lancar dan 12.37% sebaliknya. Dapat dilihat pula bahwa sekitar 432 debitur layak dipertimbangkan untuk mendapat kredit karena dapat diperkiraan bahwa debitur tersebut lancar dalam pengembalian kreditnya. Sebaliknya bank harus memikirkan kembali untuk menerima kredit dari 61 debitur yang diperkirakan akan macet dalam pengembalian kreditnya. 5.5.
Implikasi Manajerial Seperti yang telah diketahui dari penelitian ini bahwa dalam mengantisipasi resiko khususnya resiko kredit, Bank X sudah memiliki manajemen resiko yang cukup ketat yaitu (salah satunya) dengan menerapkan Internal Credit Risk Rating (ICRR) dengan menggunakan 23 variabel sebagai sistem penilaian kelayakan kreditnya sekaligus sebagai pengganti proposal kredit untuk kredit sektor UKM dibawah 500 juta rupiah. Dalam penerapan sistem yang telah digunakan tersebut sebaiknya PT. Bank X selalu meninjau kembali apakah sistem tersebut masih dapat digunakan dan sesuai dengan kondisi yang ada ataukah perlu dilakukannya pengembangan sistem. Peninjauan kembali tersebut dapat berupa pengecekan tingkat kesalahan dari penggunaan sistem. Uji persamaan matematis ini dapat dipermudah dengan penggunaan program Visual Basic
86
yang telah ada dengan memasukkan nilai tiap variabel beserta kolektibilitasnya seperti pada tampilan VB berikut ini :
Gambar 35. Tampilan VB Data Debitur Kemudian dari data input tersebut diproses sehingga akan muncul tampilan
sebagai
berikut
yang
menunjukkan
kolektibilitas
kemungkinan kelancaran kredit:
Gambar 36. Tampilan VB Hasil Prediksi Keseluruhan
dan
87
Dari hasil proses tersebut dapat dilihat analisa tiap debiturnya, grafik perkiraan Y dan kolektibilitas, grafik perbandingan Y, dan grafik tiap tahun. Tombol analisa menunjukkan penilaian terhadap tiap calon debiturnya dan kemungkinan pengembalian kreditnya seperti pada gambar berikut:
Gambar 37. Tampilan VB Analisa Data Dari ’analisa’ tersebut akan dapat diketahui lebih lanjut mengenai perbedaan antara kolektibilitas dan masing – masing Y seperti pada tampilan VB berikut:
Gambar 38. Tampilan VB Perbandingan Prediksi yang Beda
88
Tampilan tersebut diatas akan menunjukkan seberapa besar perbedaan antara kolektibilitas dengan perkiraan tiap nilai Y. Jika nilai perbedaan semakin besar maka peninjauan sistem perlu dilakukan kembali. Peninjauan juga dapat berupa pengecekan terhadap perubahan karakteristik debitur yang mempengaruhi variabel penilaian setiap periodenya. Pada dasarnya pasti setiap sektor usaha memiliki karakteristik debitur yang berbeda-beda sehingga ada baiknya jika Bank X mengetahui karakteristik debitur yang paling dominan dan berpengaruh terhadap penilaian kelayakan kreditnya disetiap segmen usaha kreditnya. Hal ini dilakukan agar Bank X dapat menyesuaikan kriteria penilaiannya dengan kondisi debitur tersebut (sektor budidaya pertanian, pada penelitian ini). Karakteristik debitur yang dominan tersebut dapat membantu Bank X untuk memberikan kebijakan dan peraturan penilaian yang berbeda serta lebih baik di setiap sektor usaha debiturnya. Selain itu juga karakteristik debitur tersebut dapat digunakan untuk meminimalkan kesalahan estimasi penilaian yang pada akhirnya dapat meminimalkan resiko kredit gagal bayar yang akan terjadi pada tiap sektor usaha yang ditawarkannya. Peninjauan tersebut dipermudah dengan menggunakan program VB seperti pada tampilan sebagai berikut:
Gambar 39. Tampilan VB Perbandingan Kelayakan Kredit
89
Output VB diatas menunjukkan kecendrungan debitur Bank X dari tahun awal ke tahun selanjutnya, jika prosentase penilaian tiap variabelnya hampir sama (tidak berbeda jauh) maka persamaan masih dapat digunakan ditahun
tersebut.
Selain
itu
output
tersebut
juga menunjukkan
perbandingan persentase dari tahun ke tahun setiap nilai prediksinya. Dari 23 variabel yang telah ditetapkan oleh Bank X dalam menilai kelayakan kredit debiturnya, ternyata ditemukan 13 variabel yang kurang sigifikan dan 10 variabel yang signifikan terhadap penilaian kelayakan kredit debitur. Variabel yang tidak signifikan ini ternyata membuat persamaan menjadi kurang layak. Oleh sebab itu Persamaan Wald menggunakan 8 dari 10 variabel yang signifikan dipadukan dengan 1 variabel tambahan agar model layak. Dapat dilihat juga bahwa persamaan likelihood menggunakan 10 variabel signifikan dan 7 variabel sebagai tambahan parameter agar model tersebut layak serta memiliki ketepatan prediksi yang lebih tinggi. Dalam hal ini maka Bank X harus lebih memfokuskan penilaian kelayakan kredit pada 10 variabel yang signifikan karena variabel tambahan tidak banyak meningkatkan ketepatan perkiraan.
KESIMPULAN DAN SARAN
1. Kesimpulan Berdasarkan kajian dan analisis sistem kelayakan kredit Bank X, maka beberapa kesimpulan yang dihasilkan adalah sebagai berikut : 1) Sistem kelayakan kredit untuk mengantisipasi resiko kredit sektor UKM Bank X sudah cukup ketat. 2) Variabel yang cukup significant pada persamaan hanya 10 variabel saja, oleh sebab itu reduksi variabel perlu dilakukan. 10 variabel tersebut yaitu rasio untung, Mutasi kredit, Pengalaman Manajemen, Pengalaman Kredit di Bank X, Pengalaman Kredit dengan bank lain, Pengalaman usaha, Pesaing, Ketergantungan Pelanggan, Wilayah pemasaran, dan jenis penggunaan. 3) Pada metode backward wald menunjukkan bahwa perkiraan pengembalian kredit dipengaruhi secara signifikan oleh 8 variabel dan 1 variabel sebagai penyeimbang persamaan. Pada metode backward likelihood ratio menunjukkan bahwa perkiraan pengembalian kredit dipengaruhi secara signifikan oleh 12 variabel dan 5 variabel penyeimbang persamaan. 4) Berdasarkan asumsi persamaan Wald diperkirakan sebesar 463 (91%) debitur lancar dan 43 (9%) debitur macet. Berdasarkan persamaan menurut Likelihood ratio diperkirakan sebesar 442 (90%) calon debitur lancar dan 51 (10%) calon debitur macet dalam pengembalian kreditnya. 2. Saran 1) Berdasarkan dari hasil-hasil analisis tersebut terlihat bahwa sebenarnya PT. Bank X telah memiliki manajemen resiko yang baik. Oleh karena itu, disarankan sebaiknya PT. Bank X mempertahankan sistem tersebut namun selalu mengontrol kembali kesesuaian sistem yang telah ada dengan masing-masing sektor kredit yang ada di Bank X. 2) Output yang dihasilkan dari penelitian ini dapat digunakan sebagai salah satu referensi untuk memperkirakan penilaian kelayakan kredit Bank X disektor budidaya pertanian. Jika persamaan ini digunakan untuk penilaian tahun berikutnya, maka disarankan sebaiknya diteliti kembali terlebih
91
dahulu kelayaka dan kesesuaiannya dengan kondisi saat itu. 3) Program Visual Basic dapat mempermudah dalam setiap proses perhitungan begitu juga dalam penelitian ini, sehingga ada baiknya jika penelitian yang selanjutnya menggunakan program yang serupa dengan modifikasi-modifikasi yang lebih baik dan sesuai kebutuhan penelitian. Diharapkan dengan penggunaan program komputer seperti Visual Basic ini, selain mempermudah perhitungan-perhitungan dalam penelitian, juga dapat menambah pengetahuan peneliti dalam mengaplikasikan sebuah program komputer.
DAFTAR PUSTAKA
Badan Sertifikasi Manajemen Risiko. 2007. Indonesian Certificate In Banking Risk and Regulation Workbook 1. Jakarta. BSMR. Darmawi, H. 2004. Manajemen Risiko. Bumi Aksara. Jakarta. Djinarto, B. 2000. Banking Asset Liability Management. PT. Gramedia Pustaka Utama. Jakarta. Djohanputro, B. 2004. Manajemen Risiko Korporat Terintegrasi. Penerbit PPM. Jakarta. Efendi, R. 2007. Analisis Manajemen Risiko Kredit Sepeda Motor Honda Pada Perusahaan Multifinance di Indonesia (Studi Kasus pada PT. PQR Finance). Skripsi pada Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor, Bogor. Ferdiansyah, T. 2006. Refleksi dan Strategi Penerapan Manajemen Risiko Perbankan Indonesia. Elex Media Komputindo. Jakarta. http: //www.bi.go.id/ http: //www.bps.com/ http: //www.infoBanknews.com// http: //www.IlmuKomputer.com// Iqbal, A. 2006. Analisis Risiko Pembiayaan Syariah, Pendekatan Metode Credit Risk+ Portofolio (Studi Kasus : BMT Prima Dinar Cabang Tawangmangu, Kabupaten Karanganyar, Propinsi Jawa Tengah). Skripsi pada Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor, Bogor. Kasmir. 2000. Manajemen Perbankan. Raja Grafindo Persada. Jakarta. Kountur, R. 2004. Manajemen Risiko Operasional. Penerbit PPM. Jakarta. Ma’arif, M. Syamsun & Hendri Tanjung. 2003. Teknik-Teknik Kuantitatif untuk Manajemen. PT. Grasindo. Jakarta. Muljono, TP. 2001. Manajemen Perkreditan bagi Bank Komersial. BPFE Yogyakarta. Yogyakarta. Tampubolon, R. 2004. Risk Management. Elex Media Komputindo. Jakarta. Tangkilisan, H.N.S. 2003. Manajemen Keuangan Bagi Analisis Kredit Perbankan. Balairung & Co. Yogyakarta.
94
Lampiran 1. Klasifikasi resiko menurut Djohanputro (2004)
Risiko Tingkat Risiko pasar
Risiko keuangan
Risiko Likuiditas
Risiko Nilai tukar Risiko Komoditas
Risiko kredit Risiko Ekuitas Risiko Permodalan
Risiko SDM Risiko Produktivitas Risiko Teknologi Risiko Operasional
Risiko Inovasi Risiko Sistem Risiko Proses
Risiko Korporat
Risiko Bisnis Risiko Strategis
Risiko Leverage Operasi Risiko Transaksi Strategis
Risiko Lingkungan Risiko Eksternalitas
Risiko Reputasi Risiko Hukum
95
Lampiran 2. Alur Sistem Internal Perusahaan dalam Pengawasan Kredit
Board of Director Bank XX
Strategi
Div. Operasional
Div. Bisnis
Div. Risiko
R. kredit
R. pasar
officer
officer
R. Operasional
AO Bisnis Kegiatan Operasional
officer
Kredit
Monitoring
Sistem Model manajemen Risiko kredit
Sistem Model manajemen Risiko pasar
Sistem Model manajemen R.operasional
ICRR
Lap.Analisa Risiko
Lap.Analisa Risiko
Lap.Analisa Risiko
Monitoring
Lancar
Macet
Dapat di recovery
PROFIT
Tdk dapat direcovery
Collection
96
Lampiran 3. Causal Loop penelitian
Jasa Bank lainnya
Profit Bank XX
+
Fee base Income
+
+ Kredit +/Penilaian kredit
+
+ +
+ +
Kuantitas
Persamaan matematis
Kualitas +
+
-
Penilaian account officer
Risiko Kredit -
Keadaan Eksternal (Ekonomi)
+
+ + Kondisi Internal Debitur
97
Lampiran 4. Daftar Data – Data Penelitian
DAFTAR DATA YANG DIPERLUKAN DALAM PROSES PENELITIAN 1. Data kolektibilitas debitur dan nilai tiap step pada borrower and facility grade sektor budidaya pertanian tahun 2005-2007. 2. Data kolektibilitas calon debitur dan nilai tiap step pada borrower and facility grade sektor budidaya pertanian tahun berikutnya (2007&2008). 3. Data Sistem Manajemen Risiko Kredit Perusahaan. 4. Data perkembangan penyaluran kredit perusahaan. 5. Data kesehatan dan kelancaran pengembalian kredit secara keseluruhan. 6. Profil perusahaan. 7. Data mengenai arti kode pada ICRR yang dibuat perusahaan dan langkah sistematika yang telah dilakukan perusahaan.
98
Lampiran 5. Tampilan Visual Basic
99
100
Lampiran 6. Daftar Istilah no 1 2 3
Istilah Account Officer BIS Cleansing data
4 5 6
Credit analist Eksposure Gagal bayar
7
Kolektibilitas
8
Kreditur
9 10
Kredit komersial Kredit konsumer
11 12
Kredit UKM Nasabah
13 14
Plafon kredit Track record debitur
15
8 induk Koperasi pendiri Bank X
Pengertian Analist kredit yang menilai langsung calon debiturnya. Basel International Settlement Digunakan untuk mengubah data mentah menjadi data input dengan menggabungkan keseluruhan data-data yang diperlukan dan mengecek kelengkapan data tersebut. Orang yang menganalisa kredit Kredit yang mengandung default atau kegagalan Kredit macet atau pengembalian kredit melebihi tengat waktu yang telah disepakati. Adalah skor dari 1-5 yang menunjukkan kelancaran pengembalian kredit dari debitur. Semakin besar skor tersebut menunjukkan bahwa pengembalian kredit semakin tidak tepat waktu dan mendekati macet. Orang yang meminjam atau melakukan transaksi melalui kredit. Kredit dengan plafon diatas Rp. 2,5 miliar Kredit yang digunakan untuk konsumsi seperti kredit kepemilikan kendaraan bermotor, tempat tinggal, dan pembelian lain secara kredit. Kredit dengan plafon dibawah Rp.2,5 miliar. Merupakan istilah untuk konsumen dalam dunia perbankan Kelompok range pinjaman Pengalaman kredit debitur yang dapat diketahui dari data historis calon debitur seperti informasi dari BI, bank atau lembaga keuangan lain, atau catatan kredit dari bank yang bersangkutan. yaitu INKOPAD (Induk Koperasi Angkatan Darat), INKOPAU (Induk Koperasi Angkatan Udara), INKOPAL (Induk Koperasi Angkatan Laut), INKOPPOL (Induk Koperasi Kepolisian Republik Indonesia), IKPI (Induk Koperasi Perikanan Indonesia), IKPN (Induk Koperasi Pegawai Negeri), dan GKBI (Gabungan Koperasi Batik Indonesia
1. 2.
3. 4.
Penulisan nama debitur yang belum distandarkan Kualitas dan penilaian account Officer yang berbeda Usaha debitur yang kurang terorganisir Kualitas SDM usaha debitur yang belum merata
Pengumpulan data : 1. Data Penilaian debitur 2. ketetapan Bank XX 3. Kolektibilitas Debitur
LINGKUNGAN EKSTERNAL PERUSAHAAN
Prediksi Kelancaran Kredit
Proses :
Data / info : Kondisi saat ini : 1. Data yang belum dicocokkan 2. Persamaan sistem kelayakan belum teruji
Faktor berpengaruh yang tidak dapat dikendalikan 1. 2.
Kondisi Ekonomi Kebijakan pemerintah
1. Data debitur hasil cleansing 2. Model sistem yang digunakan 3. SE Bank Indonesia
1. 2. input
3. 4. 5.
Regresi Logistik Enter Uji signifikasi dan kelayakan Reg. Log. Wald Reg. Log Likelihood Prediksi pengembalian kredit dengan VB
Parameter Kontrol : - Uji G (Omnibus) - Uji Wald - Hosmer and lemeshow tes - Likelihood Ratio
Hasil: 1. Persamaan dengan seluruh variabel 2. Hasil Uji kelayakan dan signifikasi 3. Persamaan asumsi Wald 4. Persamaan asumsi Likelihood 5. Perkiraan kelancaran kredit tahun berikutnya
Pengwasan dan pengetatan penilaian
Lampiran 7. Alur Pikir Penelitian
Faktor berpengaruh yang dapat dapat dikendalikan
Mengurangi Resiko Kredit yang terjadi
Peningkatan Kelancaran Pengembalian Kredit
Peningkatan Laba dari Kredit
Profit 101
Feed Back
Langkah 1
Langkah 2
Informasi Keuangan:
Aktivitas Rekening Bank:
a)
a)
Informasi Keuangan
b) Kualitas dan Ketersediaan
Langkah 4
Langkah 3
Business Environment:
Manajemen : a) b) c) d)
Rata-rata Rekening Bulanan
b) Mutasi Kredit
Laporan Keuangan
Pengalaman/ Kompetensi Reputasi/Integritas Pengalaman Kredit dg Bank XX Pengalaman Kredit dg Bank Lain
Usaha : a) Pengalaman/Kompetensi b) Reputasi/Integritas c) Prospek Usaha
a) b) c) d) e) f)
Perusahaan Pesaing Peraturan Pemerintah Ketergantungan pd Pelanggan Ketergantungan pd Supplier Wilayah Pemasaran Jenis Produk
BORROWER GRADE
Lampiran 8. Tampilan Sistem ICRR
TAHAP 1 – BORROWER GRADE
TAHAP 2 – FACILITY GRADE Langkah 5
Analisa Fasilitas Kredit: a) Jangka Waktu Kredit b) Monitoring Dana
Langkah 6
Agunan: a) Jenis Agunan b) Kecukupan Agunan c) Posisi Klaim
Langkah 7
Jaminan Pihak Lain: a) Pemberi Jaminan b) Besarnya Jaminan c) Tingkatan Pemberi Jaminan
FACILITY GRADE
102
103
Logistic Regression Case Processing Summary a
Unweighted Cases Selected Cases
N Included in Analysis Missing Cases Total
Unselected Cases Total
295
Percent 98,0
6 301
2,0 100,0
0 301
,0 100,0
a. If weight is in effect, see classification table for the total number of cases.
Dependent Variable Encoding Original Value 0 1
Internal Value 0 1
Block 0: Beginning Block Classification Tablea,b Predicted
Step 0
Observed Kolektibilitas
0 0 1
Kolektibilitas 1 261 34
Percentage Correct 100,0 ,0 88,5
0 0
Overall Percentage a. Constant is included in the model. b. The cut value is ,500
Logistic Regression Variables in the Equation Step 0
Constant
B -2,038
S.E. ,182
Wald 124,961
df
Sig. ,000
1
Variables not in the Equation Step 0
Variables
RasUntung InformUang MutasiKredt PenglmnMnjmn ReputasiMn PenglmnKred PnglmnKrL PnglmnUsh ReputasiUs
df 1 1
Sig. ,002 ,359
3,012 25,557
1 1
,083 ,000
1,348 ,116
1 1
,246 ,734
23,644 9,600
1 1
,000 ,002
,663
1
,416
ProspkUsh Pesaing
2,059 3,720
1 1
,151 ,054
KtgntgPlgn
26,480 ,332
1 1
,000 ,565
,662 7,914
1 1
,416 ,005
10,611 3,906
1 1
,001 ,048
87,635
17
,000
WilPmsrn JenisProd JWFaslts JenisGuna PosisiKlaim Overall Statistics
Score 9,177 ,842
Exp(B) ,130
104
Block 1: Method = Enter Omnibus Tests of Model Coefficients Step 1
Step Block
Chi-square 100,273
Model
df
100,273 100,273
17
Sig. ,000
17 17
,000 ,000
Model Summary Step 1
-2 Log likelihood 110,571a
Cox & Snell R Square ,288
Nagelkerke R Square ,564
a. Estimation terminated at iteration number 20 because maximum iterations has been reached. Final solution cannot be found. Classification Tablea Predicted Kolektibilitas Step 1
Observed Kolektibilitas
0 0
1 259 12
1
2 22
Percentage Correct 99,2 64,7
Overall Percentage
95,3
a. The cut value is ,500 Variables in the Equation B Step a 1
RasUntung InformUang MutasiKredt PenglmnMnjmn ReputasiMn PenglmnKred PnglmnKrL PnglmnUsh ReputasiUs ProspkUsh Pesaing KtgntgPlgn WilPmsrn JenisProd JWFaslts JenisGuna PosisiKlaim Constant
,607
S.E. ,227
Wald 7,181
2,503
1,221
1,780 3,708
,677 ,951
-32,259 ,765 ,728
df 1
Sig. ,007
Exp(B) 1,835
4,206
1
,040
12,224
6,918 15,186
1 1
,009 ,000
5,933 40,760
10505,576
,000
1
,998
,000
,291 ,261
6,895 7,798
1 1
,009 ,005
2,148 2,071
-4,050
1,248
10,524
1
,001
,017
-21,155 -21,953
13817,965 8260,446
,000 ,000
1 1
,999 ,998
,000 ,000
1,128
,535
4,454
1
,035
3,091
1,657 -,881
,589 ,445
7,906 3,922
1 1
,005 ,048
5,242 ,414
1,677
,713
5,542
1
,019
5,352
1,075 1,679
,611 ,545
3,096 9,475
1 1
,079 ,002
2,930 5,359
10,222
6065,400
,000
1
,999
27503,207
37,381
18241,415
,000
1
,998
2E+016
a. Variable(s) entered on step 1: RasUntung, InformUang, MutasiKredt, PenglmnMnjmn, ReputasiMn, PenglmnKred, PnglmnKrL, PnglmnUsh, ReputasiUs, ProspkUsh, Pesaing, KtgntgPlgn, WilPmsrn, JenisProd, JWFaslts, JenisGuna, PosisiKlaim.
Logistic Regression Case Processing Summary Unweighted Cases Selected Cases
a
N Included in Analysis Missing Cases Total
Unselected Cases Total
295
Percent 98.0
6 301
2.0 100.0
0 301
.0 100.0
a. If weight is in effect, see classification table for the total number of cases.
105
Dependent Variable Encoding Original Value 0 1
Internal Value 0 1
Block 0: Beginning Block Classification Tablea,b Predicted
Step 0
Observed Kolektibilitas
Kolektibilitas 0 1 261 34
0 1
0 0
Overall Percentage
Percentage Correct 100.0 .0 88.5
a. Constant is included in the model. b. The cut value is .500
Variables in the Equation Step 0
B -2.038
Constant
S.E. .182
Wald 124.961
df 1
Sig. .000
Variables not in the Equation Step 0
Variables
RasHutang RasUntung RasLikuid InformUang RekKoran MutasiKredt PenglmnMnjmn ReputasiMn PenglmnKred PnglmnKrL PnglmnUsh ReputasiUs ProspkUsh Pesaing PPmrnth KtgntgPlgn KtgntgSupl WilPmsrn JenisProd JWFaslts JenisGuna JnsAgunan PosisiKlaim
Overall Statistics
Score 3.144
df 1
Sig. .076
9.177 8.232
1 1
.002 .004
.842
1
.359
.149 3.012
1 1
.700 .083
25.557
1
.000
1.348 .116
1 1
.246 .734
23.644
1
.000
9.600 .663
1 1
.002 .416
2.059
1
.151
3.720
1
.054
.016 26.480
1 1
.900 .000
1.073
1
.300
.332 .662
1 1
.565 .416
7.914
1
.005
10.611 .073
1 1
.001 .787
3.906
1
.048
96.930
23
.000
Exp(B) .130
106
Block 1: Method = Backward Stepwise (Wald) Omnibus Tests of Model Coefficients
Step 1
Step 2
a
Step 3
a
Step 4
a
Step 5
a
Step 6
a
Step 7
a
Step 8
a
Step 9
a
Step Block Model Step Block Model Step Block Model Step Block Model Step Block Model Step Block Model Step Block Model Step Block Model Step Block Model
Step 10
a
Step 11
a
Step 12
a
Step 13
a
Step 14
a
Step 15
a
Step 16
a
Step 17
Step Block Model Step Block Model Step Block Model Step Block Model Step Block Model Step Block Model Step Block Model Step Block Model
Chi-square 103.617
df
Sig. 23
.000
103.617 103.617 -2.574 101.044 101.044 -3.919 97.124 97.124 -8.607 88.518 88.518
23 23 1 22 22 1 21 21 1 20 20
.000 .000 .109 .000 .000 .048 .000 .000 .003 .000 .000
-8.393 80.125 80.125 .000 80.125 80.125 .000 80.125 80.125
1 19 19 1 18 18 1 17 17
.004 .000 .000 .991 .000 .000 .987 .000 .000
-.529 79.596 79.596 -.537 79.058 79.058 -.725 78.333 78.333 -.953 77.380
1 16 16 1 15 15 1 14 14 1 13
.467 .000 .000 .463 .000 .000 .395 .000 .000 .329 .000
77.380 -1.682 75.698 75.698 -2.236 73.462 73.462 -2.300 71.162 71.162
13 1 12 12 1 11 11 1 10 10
.000 .195 .000 .000 .135 .000 .000 .129 .000 .000
-1.722 69.441 69.441 -1.774 67.666 67.666 6.556 74.222 74.222
1 9 9 1 8 8 1 9 9
.189 .000 .000 .183 .000 .000 .010 .000 .000
a. A negative Chi-squares value indicates that the Chi-squares value has decreased from the previous step.
107
Model Summary -2 Log likelihood 107.226a
Cox & Snell R Square .296
Nagelkerke R Square .580
2 3
109.800a 113.719a
.290 .281
.568 .549
4 5
122.325a 130.718b 130.718b
.259 .238 .238
.508 .466 .466
130.719b 131.248b
.238 .236
.466 .463
131.785b 132.510b
.235 .233
.460 .457
133.463b 135.145b
.231 .226
.452 .443
137.381b 139.681b
.220 .214
.432 .420
141.403b 143.177b
.210 .205
.411 .401
136.621a
.222
.436
Step 1
6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
a. Estimation terminated at iteration number 20 because maximum iterations has been reached. Final solution cannot be found. b. Estimation terminated at iteration number 7 because parameter estimates changed by less than .001.
108
Classification Table
a
Predicted Kolektibilitas Step 1
Step 2
Step 3
Observed Kolektibilitas Overall Percentage Kolektibilitas Overall Percentage Kolektibilitas
Step 4
Overall Percentage Kolektibilitas
Step 5
Overall Percentage Kolektibilitas
0
Overall Percentage Kolektibilitas
258
3
11
23
0 1
258
3
11
23
0 1
258
3
11
23
67.6 95.3
0 1
256 13
5 21
98.1 61.8 93.9
0
255 13
6 21
97.7 61.8 93.6
255 13
6 21
97.7 61.8 93.6
255 13
6 21
97.7 61.8
1
257 14
4 20
93.6 98.5 58.8
0 1
258 15
3 19
93.9 98.9 55.9
0 1
258 15
3 19
93.9 98.9 55.9
0 1
258 20
3 14
93.9 98.9 41.2
0 1
258
3
92.2 98.9
19
15
0 1
257
4
20
14
0 1
257
4
19
15
44.1 92.2
0 1
258 19
3 15
98.9 44.1 92.5
0
260 19
1 15
99.6 44.1 93.2
260 19
1 15
99.6 44.1 93.2
0 1
Step 7
Overall Percentage Kolektibilitas
0 1
Step 8
Overall Percentage Kolektibilitas
0
Overall Percentage Step 9
Kolektibilitas Overall Percentage
Step 10
Kolektibilitas Overall Percentage
Step 11
Kolektibilitas Overall Percentage
Step 12
Kolektibilitas Overall Percentage
Step 13
Step 14
Kolektibilitas Overall Percentage Kolektibilitas
Step 15
Overall Percentage Kolektibilitas
Step 16
Overall Percentage Kolektibilitas
1 Step 17
Overall Percentage Kolektibilitas
0 1
Overall Percentage a. The cut value is .500
Logistic Regression Case Processing Summary Unweighted Cases a Selected Cases Included in Analysis Missing Cases Total Unselected Cases Total
Percentage Correct 98.9
0 1
1 Step 6
1
N 295 6 301 0 301
Percent 98,0 2,0 100,0 ,0 100,0
a. If weight is in effect, see classification table for the total number of cases.
67.6 95.3 98.9 67.6 95.3 98.9
44.1 92.5 98.5 41.2 91.9 98.5
109
Dependent Variable Encoding Original Value 0 1
Internal Value 0 1
Block 0: Beginning Block Classification Tablea,b Predicted Kolektibilitas Step 0
Observed Kolektibilitas
0 0 1
1 261 34
0 0
Overall Percentage
Percentage Correct 100,0 ,0 88,5
a. Constant is included in the model. b. The cut value is ,500 Variables in the Equation Step 0
Constant
B -2,038
S.E. ,182
Wald 124,961
df
Sig. ,000
1
Exp(B) ,130
Variables not in the Equation Step 0
Variables
RasHutang RasUntung RasLikuid InformUang RekKoran MutasiKredt PenglmnMnjmn ReputasiMn PenglmnKred PnglmnKrL PnglmnUsh ReputasiUs ProspkUsh Pesaing PPmrnth KtgntgPlgn KtgntgSupl WilPmsrn JenisProd JWFaslts JenisGuna JnsAgunan PosisiKlaim
Overall Statistics
Score 3,144 9,177
df 1 1
Sig. ,076 ,002
8,232
1
,004
,842 ,149
1 1
,359 ,700
3,012 25,557
1 1
,083 ,000
1,348
1
,246
,116
1
,734
23,644 9,600
1 1
,000 ,002
,663
1
,416
2,059 3,720
1 1
,151 ,054
,016
1
,900
26,480 1,073
1 1
,000 ,300
,332
1
,565
,662 7,914
1 1
,416 ,005
10,611
1
,001
,073 3,906
1 1
,787 ,048
96,930
23
,000
110
Block 1: Method = Backward Stepwise (Likelihood Ratio) Omnibus Tests of Model Coefficients Step 1
Step Block Model
Step 2a Step Block Model Step 3a Step Block Model Step 4a Step Block Step 5a
Model Step Block
Model Step 6a Step
Step 7a
Block Model Step Block Model
Chi-square 103,617 103,617
df 23 23
Sig. ,000 ,000
103,617 ,000 103,617
23 1 22
,000 ,983 ,000
103,617 -,109
22 1
,000 ,741
103,508 103,508 -,181
21 21 1
,000 ,000 ,670
103,327 103,327
20 20
,000 ,000
-,395 102,932 102,932
1 19 19
,530 ,000 ,000
-2,107 100,825
1 18
,147 ,000
100,825 -,553 100,273
18 1 17
,000 ,457 ,000
100,273
17
,000
a. A negative Chi-squares value indicates that the Chi-squares value has decreased from the previous step.
Model Summary -2 Log Cox & Snell likelihood R Square a 107,226 ,296 107,226 a ,296
Step 1 2 3 4 5 6 7
Nagelkerke R Square ,580 ,580
107,335 a 107,516 a
,296 ,295
,579 ,579
107,911 a
,295
,577
110,018 a 110,571 a
,289 ,288
,567 ,564
a. Estimation terminated at iteration number 20 because maximum iterations has been reached. Final solution cannot be found. Classification Tablea Predicted Kolektibilitas Step 1
Observed Kolektibilitas
Step 2
Overall Percentage Kolektibilitas
Step 3
Overall Percentage Kolektibilitas
Step 4
Overall Percentage Kolektibilitas
Step 5
Overall Percentage Kolektibilitas
Step 6
Overall Percentage Kolektibilitas
Step 7
Overall Percentage Kolektibilitas
0 0 1
3 23
0 1
257 11
4 23
0 1
257 11
4 23
0 1
259 11
2 23
0 1
258 10
3 24
0
259 12
2 22
1
Overall Percentage a. The cut value is ,500
1 258 11
0 1
259
2
12
22
Percentage Correct 98,9 67,6 95,3 98,5 67,6 94,9 98,5 67,6 94,9 99,2 67,6 95,6 98,9 70,6 95,6 99,2 64,7 95,3 99,2 64,7 95,3
111
Variables not in the Equation Step 2a Variables Overall Statistics Step 3b Variables
1 1
Sig. ,983 ,983
,001 ,109
1 1
,976 ,741
,109
2
,947
,004 ,186 ,061
1 1 1
,951 ,667 ,805
,293 ,014 ,172
3 1 1
,961 ,905 ,679
,389 ,119 ,682
1 1 4
,533 ,730 ,954
2,014 ,019 ,223
1 1 1
,156 ,890 ,637
1,635 ,256 2,739
1 1 5
,201 ,613 ,740
RasHutang RasLikuid RekKoran
,542 ,090 ,007
1 1 1
,462 ,764 ,933
PPmrnth KtgntgSupl JnsAgunan
,152 1,907 ,197 3,246
1 1 1 6
,697 ,167 ,657 ,777
RekKoran RekKoran JnsAgunan
Overall Statistics Step 4c
Variables
Step 5d
Overall Statistics Variables
RekKoran PPmrnth JnsAgunan RekKoran PPmrnth KtgntgSupl JnsAgunan
Overall Statistics Step 6e Variables
RasLikuid RekKoran PPmrnth KtgntgSupl JnsAgunan
Step 7f
Overall Statistics Variables
Overall Statistics a. Variable(s) removed on step 2: RekKoran. b. Variable(s) removed on step 3: JnsAgunan. c. Variable(s) removed on step 4: PPmrnth. d. Variable(s) removed on step 5: KtgntgSupl. e. Variable(s) removed on step 6: RasLikuid. f. Variable(s) removed on step 7: RasHutang.
Score ,000 ,000
df
