FAKTOR-FAKTOR YANG MENENTUKAN KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT USAHA MIKRO KECIL DAN MENENGAH (UMKM) PADA LEMBAGA KEUANGAN MIKRO PEER TO PEER LENDING

FAKTOR-FAKTOR YANG MENENTUKAN KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT USAHA MIKRO KECIL DAN MENENGAH (UMKM) PADA LEMBAGA KEUANGAN MIKRO PEER TO PEER LENDING

SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Ekonomi dan Bisnis Untuk Memenuhi Syarat-syarat Guna Meraih Gelar Sarjana Ekonomi

Oleh Gita Andini NIM. 1113081000049

JURUSAN MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA 1438 H/2017 M

FAKTOR-FAKTOR YANG MENENTUKAN KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT USAHA MIKRO KECIL DAN MENENGAH (UMKM) PADA LEMBAGA KEUANGAN MIKRO PEER TO PEER LENDING

SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Ekonomi dan Bisnis Untuk Memenuhi Syarat-syarat untuk Meraih Gelar Sarjana Ekonomi

Oleh: Gita Andini NIM: 1113081000049

Di Bawah Bimbingan

Pembimbing

Dr. Indoyama Nasaruddin., MAB NIP : 19741127 2001 12 1 002 . JURUSAN MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA 1438 H/2017 M

ii

LEMBAR PENGESAHAN UJIAN KOMPREHENSIF .

Hari ini, Senin, 10 April 2017 telah dilaksanakan Ujian Komprehensif atas mahasiswa: 1. Nama

: Gita Andini

2. NIM

: 1113081000049

3. Jurusan

: Manajemen

4. Judul Skripsi

: Faktor-Faktor yang Menentukan Keputusan Pemberian Kredit Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) pada Lembaga Keuangan Mikro Peer to Peer Lending

Setelah mencermati dan memperhatikan penampilan dan kemampuan yang bersangkutan selama proses ujian komprehensif, maka diputuskan bahwa mahasiswa tersebut di atas dinyatakan LULUS dan diberi kesempatan untuk melanjutkan ke tahap Ujian Skripsi sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Jurusan Manajemen Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta. Jakarta, 10 April 2017

iii

LEMBAR PENGESAHAN UJIAN SKRIPSI

Hari ini, 25 Juli 2017 telah dilakukan ujian Skripsi atas mahasiswa:

1. Nama

: Gita Andini

2. NIM

: 1113081000049

3. Jurusan

: Manajemen

4. Judul Skripsi : Faktor-Faktor yang Menentukan Keputusan Pemberian Kredit Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) pada Lembaga Keuangan Mikro Peer to Peer Lending

Setelah mencermati dan memperhatikan penampilan dan kemampuan yang bersangkutan selama ujian Skripsi, maka diputuskan bahwa mahasiswa tersebut di atas dinyatakan LULUS dan skripsi ini diterima sebagai salah satu syartat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Fak ultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.

Jakarta, 25 Juli 2017

1. Titi Dewi Warninda, M.Si NIP. 19731221 200501 2002

2. Dr. Indoyama Nasaruddin, MAB NIP. 19741127 2001 12 1 002

3. Dr. Indoyama Nasaruddin, MAB NIP. 19741127 2001 12 1 002

4. Dr. Taridi Kasbhi Ridho, MBA NIP.

iv

LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ILMIAH

Yang bertanda tangan di bawah ini:

Nama

: Gita Andini

NIM

: 1113081000049

Jurusan

: Manajemen

Fakultas

: Ekonomi & Bisnis

Dengan ini menyatakan bahwa dalam penulisan skripsi ini, saya: 1. Tidak menggunakan ide orang lain tanpa mampu mengembangkan dan mempertanggungjawabkan. 2. Tidak melakukan plagiasi terhadap naskah karya orang lain. 3. Tidak menggunakn karya orang lain tanpa menyebutkan sumber asli atau tanpa izin pemilik karya. 4. Tidak melakukan pemanipulasian dan pemalsuan data. 5. Mengerjakan sendiri karya ini dan mampu bertanggung jawab atas karya ini.

Jikalau di kemudian hari ada tuntutan dari pihak lain atas karya saya, dan telah melalui pembuktian yang dapat dipertanggung jawabkan, ternyata memang ditemukan bukti bahwa saya telah melanggar pernyataan ini, maka saya siap dikenai sanksi berdasarkan aturan yang berlaku di Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta. Demikian pernyataan ini saya buat dengan sesungguhnya.

Jakarta, 09 Juni 2017 Yang Menyatakan

Gita Andini NIM. 1113081000049

v

DAFTAR RIWAYAT HIDUP

I.

IDENTITAS PRIBADI 1. Nama lengkap

: Gita Andini

2. Tempat, tanggal lahir

: Bogor, 27 April 1995

3. Alamat

: Kp. Cipeucang RT 004/002 Cileungsi, Bogor 16820

II.

III.

4. Telepon

: +6281287724006

5. Email

: [email protected]

PENDIDIKAN FORMAL 1. SDN Cipeucang 01

: Tahun 2001-2007

2. MTS Al-Baqiyatussholihat

: Tahun 2007-2010

3. MAN 2 Kota Bogor

: Tahun 2010-2013

4. S1 Manajemen UIN Syarif Hidayatullah Jakarta

: Tahun 2013-2017

PENDIDIKAN NON FORMAL 1. Pelatihan pengelolaan jurnal mahasiswa oleh kemahasiswaan UIN Syarif Hidayatullah Jakarta tahun 2016. 2. Pelatihan analisis teknikal dan fundamental oleh Kresna Security pada tahun 2015. 3. Pelatihan Volunteer dalam Volunteer Camp oleh Masyarakat Relawan Indonesia-Aksi Cepat Tanggap tahun 2016. 4. Pelatihan Bisnis oleh Malaysian Global Innovation Centre dan Studec tahun 2017.

IV.

PENGHARGAAN 1. Mahasiswa Berprestasi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta periode 2014 2. Juara 1 Lomba Debat Ekonomi di Fakultas Ekonomi & Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta Tahun 2014

vi

3. Juara 1 Lomba Bisnis Plan di Fakultas Ekonomi & Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta Tahun 2014 4. Delegasi Indonesia pada acara BIMP EAGA ( Brunei Darussalam, Indonesia, Malaysia, Philiphine East Asia Growth Area ) di Malaysia, Brunei Darussalam, dan Singapore Pada Tahun 2014. 5. Delegasi Indonesia pada acara The 3rd World Conference on Disaster Risk Reduction yang dilaksanakan oleh United Nation di Sendai, Jepang Pada Tahun 2015. 6. Ma’had Award sebagai mahasiswa berprestasi & menginspirasi pada tahun 2015. 7. Finalist pada Socialpreneur Business Challenge di Fakultas Ekonomi & Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta. 8. Finalist Lomba Karya Tulis Ilmiah pada acara National Economic Event Universitas Jendral Soedirman Pada Tahun 2016. 9. Pemakalah Pada Acara International Student Congress on Intellectual Capital & Entrepreneurship di Istanbul, Turki Pada Tahun 2016. 10. Delegasi KKN Kebangsaan UIN Syarif Hidayatulla Jakarta di Kepulauan Riau Pada Tahun 2017 11. Finalist & Mentee pada acara Global Idea Preneur Week yang diadakan oleh MaGIC & Studec di Malaysia pada tahun 2017.

V.

PENGALAMAN ORGANISASI 1. Wakil Ketua Himpunan Mahasiswa Jurusan (HMJ) Manajemen Periode 2014 – 2015. 2. Wakil Ketua Laboratorium Pasar Modal Fakultas Ekonomi & Bisnis Periode 2014 – 2015. 3. Ketua Pengawas Galeri Investai Syariah Fakultas Ekonomi & Bisnis 2016 – 2017. 4. Masyarakat Relawan Indonesia-Aksi Cepat Tanggap (MRI-ACT) sebagai Koordinator Wilayah UIN (KoorWil) Jakarta periode 2016-sekarang.

vii

5. Pengurus Jurnal Mahasiswa Multidisiplin Ilmu “Kulminasi” UIN Syarif Hidayatullah Jakarta Periode 2016. 6. Event Analyst di Youthful.social periode 2016 7. Presiden Himpunan Mahasiswa Alumni Yaspia (HIMAPI) regional Jakarta periode 2016. 8. AIESEC UIN Syarif Hidayatullah Jakarta periode 2015.

VI.

LATAR BELAKANG KELUARGA 1. Ayah

: H. Ahmad Sidik (alm)

2. Ibu

: Hj. Laelah

3. Alamat

: Kp. Cipeucang Rt 004/002 Kecamatan Cileungsi, Bogor 16820

viii

DETERMINANTS OF CREDIT DECISION ON FINANCING PEER TO PEER LENDING

ABSTRACT

The Purpose of this research is to examine empirically the impact of commercial Peer to Peer (P2P) lending on the finance of small business ventures. Since, this is the first study that looks at the funding of small business ventures by commercial P2P Lending website; we have collected and created a new data set taken from Koinworks.com, one of the dominating P2P Lending in Indonesia.Using the purposive sampling method, the number of sample obtained 171 small businesses. This research using probit regression to analyze the factors that driving small business loan approval in P2P Lending. General insights from our empirical study shows that P2P Lending depicts a new small business venture loan market, where previously underserved early stage entrepreneurs and those looking for small amounts are able to access unsecured credit through the relaxation of collateral.

Keywords

: Peer to Peer Lending, Small Business, New Loan Market, Binary Probit, Collateral

ix

FAKTOR-FAKTOR YANG MENENTUKAN KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT USAHA MIKRO KECIL DAN MENENGAH (UMKM) PADA LEMBAGA KEUANGAN MIKRO PEER TO PEER LENDING

ABSTRAK

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa pengaruh dari lembaga keuangan mikro Peer to Peer Lending (P2P) terhadap pendanaan UMKM. Ini merupakan studi empiris pertama yang dilakukan dengan menggunakan pembiayaan bisnis yang diajukan melalui website Peer to Peer Lending. Data dalam penelitian ini diperoleh melalui website Koinworks.com, salah satu perusahaan penyedia layanan Peer to Peer Lending yang dominan di Indonesia. Dengan menggunakan metode purposive sampling, sampel yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 171 UMKM. Penelitian ini menggunakan regresi binary probit untuk menganalisa faktor-faktor penentu pemberian kredit. Secara umum, hasil dari penelitian ini menjelaskan bahwa P2P Lending merupakan model pembiayaan baru yang dapat diakses oleh UMKM baik yang bankable ataupun tidak dan tidak membutuhkan collateral.

Kata Kunci

: Peer to Peer Lending, UMKM, Binary Probit, Collateral

x

KATA PENGANTAR

Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah SWT atas anugerah-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi yang berjudul Faktor-Faktor yang Menentukan Keputusan Pemberian Kredit Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) pada Lembaga Keuangan Mikro Peer to Peer Lending dengan baik. Kepenulisan skripsi ini merupakan salah satu syarat untuk menyelesaikan Program Sarjana (S1) pada Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta. Penyusunan skripsi ini tidak lepas dari bimbingan, bantuan dan dorongan dari berbagai pihak. Penulis menyadari bahwa bimbingan, bantuan, dan dorongan tersebut sangat berarti dalam penulisan skripsi ini. Sehubungan dengan hal tersebut di atas penulis menyampaikan hormat dan terima kasih kepada : 1. Allah SWT atas kasih dan anugerah-Nya kepada penulis. 2. Kepada kedua orang tua, Hj. Laelah dan alm H. Ahmad Sidik penulis ucapkan terima kasih atas dukungan yang selama ini diberikan selama menuntut ilmu. Sebagai kekuatan terbesar bagi penulis juga yang memotivasi penulis untuk terus berprestasi dan menjadi kebanggaan orang tua. Terima kasih pula kepada Ibu Hj. Endang selaku ibu angkat penulis yang selalu mensupport penulis hingga dapat menyelesaikan pendidikan Sarjana ( S1) juga kepada Lia Kurniawati selaku kakak sekaligus sahabat bagi penulis yang selalu mengajarkan penulis untuk selalu berkarya. 3. Dr. Arif Mufraini, selaku Dekan Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta. 4. Titi Dewi Warninda SE., M.Si selaku Ketua Jurusan Manajemen Fakultas Ekonomi & Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta. 5. Ela Patriana., Ir., MM selaku Wakil Ketua Jurusan Manajemen Fakultas Ekonomi & Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta. 6. Lili Supriyadi MM, selaku dosen penasihat akademik penulis yang telah banyak memberikan banyak arahan selama perkuliahan. 7. Dr. Indoyama Nasaruddin SE., MAB selaku dosen pembimbing dalam kepenulisan tugas akhir ini. Terima kasih atas bimbingan, motivasi, saran,

xi

serta ilmu yang diberikan untuk menyelesaikan tugas akhir ini dan semoga karya tulis ini dapat memberikan manfaat bagi masyarakat. Lebih dari itu, penulis juga sangat menghaturkan terima kasih kepada beliau, karena penulis banyak belajar bagaimana dapat memberikan manfaat untuk yang lain, tidak hanya bekerja untuk diri sendiri tetapi bagaimana pekerjaan yang ditekuni dapat memberikan manfaat dan membantu perekonomian masyarakat. Penulis sangat termotivasi sekali untuk mengikuti jejak beliau sebagai konsultan Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM). 8. Ameliyya Hidayat., S.Pd, Nailil Huda., MED, ustadz Utob Tobroni., Lc., Mcl, selaku kaka pembimbing bidang beasiswa, ustadz dan ustadzah, pembina asrama Ma’had Al Jami’ah Putra dan Putri UIN Syarif Hidayatullah Jakarta yang telah memberikan motivasi, pengetahuan baik agama maupun umum, dorongan kuat selama menempuh pendidikan di UIN Syarif Hidayatullah Jakarta dan banyak memberikan pengalaman serta arahan lainnya demi kebaikan penulis. 9. Koinworks.com yang bersedia memberikan arahan dan masukan serta informasi terkait model pembiayaan Peer to Peer Lending untuk memenuhi kebutuhan data dan informasi dalam kepenulisan karya ilmiah ini. 10. Kawan-kawan Bidikmisi 2013 yang telah menginspirasi dan memberi dukungan dari awal hingga akhir menjalani perkuliahan di UIN Syarif Hidayatullah Jakarta dan di Ma’had Al Jami’ah. 11. Kawan-kawan HMJ Manajemen 2015, AIESEC UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, Lab. Pasar Modal Fakultas Ekonomi & Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, Tim Jurnal Mahasiswa UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, Masyarakat Relawan Indonesia (MRI) chapter UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, Himpunan Mahasiswa Yaspia (HIMAPI) yang telah memberikan banyak pengalaman dalam bidang organisasi, manajemen dan kepemimpinan serta pengetahuan lainnya. 12. Kawan-kawan KKN Kebangsaan Desa Telok Sasah Kepulauan Riau, delegasi KKN Kebangsaan UIN Syarif Hidayatullah Jakarta 2016. Terima kasih atas pengalaman dan warna baru yang diberikan semoga bisa tetap

xii

menjaga tali silaturahmi kita dan sukses selalu untuk teman-teman dari sabang hingga merauke. 13. Teman-teman manajemen 2013, teman-teman penulis selama empat tahun menuntut ilmu di kampus, fakultas, dan kelas. Teman yang selalu memberikan dukungan, teman belajar, teman curhat. Sumber kekuatan bagi penulis disetiap belajar. Semoga kita semua diberi kemudahan dan kelancaran dalam menggapai cita-cita. Semoga Allah selalu memberikan pilihan-pilihan yang terbaik bagi kita semua. 14. Kawan-kawan seperjuangan Irma, Muti, Ica, Kumi, Luluk, Desy, Tia, Tika, Shaumi, Cindy, Lian, Debby dan Irfan, terima kasih atas semangat yang selalu diberikan kepada penulis untuk menyelesaikan tugas akhir ini.

Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih jauh dari sempurna. Kritik dan saran yang membangun sangat diharapkan untuk perbaikan di masa yang akan datang. Semoga skripsi ini mampu memberikan banyak manfaat bagi masyarakat dan dapat dijadikan sebagai bahan referensi terutama bagi penelitian yang sejenis.

Jakarta, 09 Juni 2017

Gita Andini NIM. 1113081000049

xiii

DAFTAR ISI

SAMPUL DALAM ................................................................................................ ii LEMBAR PENGESAHAN UJIAN KOMPREHENSIF .................................. iii LEMBAR PENGESAHAN SKRIPSI ................................................................ iv LEMBAR PENRNYATAAN KEASLIAN KARYA ILMIAH ......................... v DAFTAR RIWAYAT HIDUP ............................................................................ vi ABSTRACT ........................................................................................................... ix ABSTRAK ............................................................................................................. x KATA PENGANTAR .......................................................................................... xi DAFTAR ISI ....................................................................................................... xiv DAFTAR TABEL ............................................................................................. xvii DAFTAR GAMBAR ........................................................................................ xviii DAFTAR LAMPIRAN ...................................................................................... xix BAB I PENDAHULUAN ...................................................................................... 1 A. Latar Belakang Masalah ................................................................................ 1 B. Rumusan Masalah ....................................................................................... 13 C. Tujuan Penelitian ........................................................................................ 14 D. Manfaat Penelitian ...................................................................................... 14 BAB II LANDASAN TEORI ............................................................................. 16 A. Landasan Teori ............................................................................................. 16 1. Kredit ......................................................................................................... 16 a. Pengertian Kredit ..................................................................................... 16 b. Unsur-Unsur Kredit ................................................................................. 18 c. Tujuan Kredit .......................................................................................... 20 d. Jenis-Jenis Kredit .................................................................................... 22 e. Prinsip-Prinsip Pemberian Kredit ............................................................ 24 f. Kualitas Kredit ......................................................................................... 26 2. Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM)............................................ 29 a. Pengertian Usaha Mikro Kecil dan Menengah........................................ 29 b. Tujuan dan Peran Usaha Mikro Kecil dan Menengah ............................ 31 c. Permasalahan yang Dihadapi UMKM .................................................... 33 d. Kredit dan usaha bisnis kecil ................................................................... 36

xiv

3. Default ....................................................................................................... 43 4. Crowdfunding ............................................................................................ 48 a. Pengertian Platform Crowdfunding......................................................... 48 b. Kategori Platform Crowdfunding ........................................................... 50 c. Situs Model Pinjaman .............................................................................. 51 1) Peer to Peer Lending .............................................................................. 51 B. Penelitian Terdahulu ..................................................................................... 55 C. Pengaruh Variabel Independen terhadap Variabel Dependen ...................... 57 D. Kerangka Pemikiran ..................................................................................... 61 D. Hipotesis ....................................................................................................... 62 BAB III METODE PENELITIAN .................................................................... 64 A. Ruang Lingkup Penelitian ............................................................................ 64 B. Populasi dan Sampel Penelitian .................................................................... 64 C. Sumber Data ................................................................................................. 66 D. Teknik Analisis Data .................................................................................... 66 1. Analisis Statistik Deskriptif ....................................................................... 67 2. Regresi Probit ............................................................................................ 68 3. Uji Signifikansi .......................................................................................... 71 E. Operasional Variabel Penelitian ................................................................... 73 BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN ...................................................... 76 A. Gambaran Umum Objek Penelitian.............................................................. 76 1. Perkembangan Peer to Peer Lending di Indonesia.................................... 76 2. Deskripsi Pembiayaan Peer to Peer (P2P) Lending Koinworks ................ 78 B. Analisis Data ................................................................................................. 82 1. Analisis Statistik Deskriptif ....................................................................... 83 2. Analisis Regresi Probit .............................................................................. 86 a. Uji Koefisien Determinasi ( R2 McFadden ) ........................................... 87 b. Uji Likelihood Ratio ( Uji LR) ............................................................... 88 c. Uji Statistik Z .......................................................................................... 89 d. Persamaan Analisis Regresi Probit ......................................................... 92 C. Interpretasi Hasil ........................................................................................... 95 BAB V SIMPULAN & SARAN ....................................................................... 100 A. Kesimpulan ................................................................................................. 100

xv

B. Implikasi ..................................................................................................... 101 C. Saran ........................................................................................................... 103 D. Keterbatasan ............................................................................................... 103 DAFTAR PUSTAKA ........................................................................................ 104 LAMPIRAN-LAMPIRAN ............................................................................... 108

xvi

DAFTAR TABEL

Tabel 2.1 Kriteria Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah

30

Tabel 2.2 Penelitian Terdahulu

55

Tabel 3.1 Tabulasi Sample

65

Tabel 3.2 Operasional Variabel

74

Tabel 4.1 Statistik Deskriptif Keputusan Kredit

83

Tabel 4.2 Statistik Deskriptif Keputusan Kredit

83

Tabel 4.3 Statistik Deskriptif Keputusan Kredit

84

Tabel 4.4 Statistik Deskriptif Keputusan Kredit

85

Tabel 4.5 Statistik Deskriptif Keputusan Kredit

85

Tabel 4.6 Statistik Deskriptif Keputusan Kredit

86

Tabel 4.7 Uji Koefisien Determinasi (R2 McFadden)

87

Tabel 4.8 Uji Likehood Ratio (Uji LR)

88

Tabel 4.9 Uji Z

89

Tabel 4.10 Hasil Estimasi Model Probit

92

xvii

DAFTAR GAMBAR

Gambar 1.1 Data Pengguna Internet di Indonesia

7

Gambar 2.1 Proses Kerja Peer to Peer Lending

52

Gambar 4.1 Kegiatan FinTech di Indonesia

76

Gambar 4.2 Jenis Pinjaman Koinworks

79

Gambar 4.3 Klasifikasi Skor Kredit

80

xviii

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran 1 Daftar Sampel Penelitian

108

Lampiran 2 Hasil Pengelompokan Variabel Penelitian

113

Lampiran 3 Contoh Informasi usaha UMKM yang Mengajukan Pinjaman di Koinworks

118

Lampiran 4 Hasil Estimasi Model Probit

xix

121

BAB I PENDAHULUAN

A. Latar Belakang Masalah Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) memiliki peranan yang sangat penting dalam pembangunan perekonomian suatu negara. Di negara maju, mereka mengembangkan usaha-usaha mikro kecil dan menengah untuk menopang perekonomian negaranya. Di Indonesia pun, peranan UMKM dapat memberikan sumbangsih yang tinggi terhadap perekonomian nasional. Selain itu, UMKM dapat menciptakan lapangan kerja baru serta menyerap tenaga kerja yang sekaligus dapat membantu program pemerintah dalam mengatasi pengangguran di Indonesia. UMKM dinilai dapat menjadi pilar perekonomian yang tangguh dan dapat menunjang pertumbuhan ekonomi jangka panjang. Data Badan Pusat Statistik memperlihatkan, pasca krisis ekonomi tahun 1997-1998 jumlah UMKM tidak berkurang, justru meningkat secara terus menerus, bahkan mampu menyerap 85 juta hingga 107 juta tenaga kerja sampai tahun 2012. Pada tahun itu, jumlah pengusaha di Indonesia sebanyak 56.539.560 unit. Dari jumlah tersebut, Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) sebanyak 56.534.592 unit atau 99.99%. Sisanya, sekitar 0,01% atau 4.968 unit adalah usaha besar. Data tersebut membuktikan bahwa UMKM merupakan pasar yang sangat potensial bagi industri jasa keuangan karena sekitar 60 - 70% pelaku UMKM belum memiliki akses pembiayaan perbankan (bi.go.id, 2015).

1

Berdasarkan data Kementrian Koperasi dan Usaha Mikro Kecil Menengah permasalahan yang dihadapi oleh UMKM saat ini berkaitan dengan kualitas SDM yang rendah, peran sistem pendukung yang kurang optimal, dan kebijakan dan peraturan yang kurang efektif. Permasalahan SDM UMKM pada umumnya disebabkan oleh rendahnya pendidikan, keterampilan dan pengalaman, serta akses ke informasi. Sebagian besar UMKM juga belum memiliki kapasitas kewirausahaan yang memadai. Hal ini tampak dari pola bisnis UMKM yang masih banyak difokuskan pada produksi bukan permintaan pasar. Sementara itu, kurang optimalnya peran sistem pendukung telah meningkatkan kompleksitas dalam akses UMKM terhadap sumber daya (bahan baku dan pembiayaan), teknologi dan pasar. Sistem pendukung usaha tersebut dapat mencakup lembaga penyedia/pemasok bahan baku, lembaga pembiayaan, lembaga litbang, mediator pemasaran, lembaga layanan bisnis/LPB, dan lain-lain. Peran sistem pendukung UMKM juga tidak terlepas dari ketersediaan infrastruktur serta insentif. Kapasitas UMKM untuk dapat berperan secara maksimal di pasar juga dipengaruhi oleh iklim usaha yang menjamin kesetaraan dan kepastian usaha, dan perlindungan usaha, serta ketersediaan insentif untuk pengembangan usaha. Harmonisasi berbagai peraturan antara pusat-daerah, antar sektor dan antar-wilayah juga masih dibutuhkan untuk mendukung pengembangan UMKM. Sementara itu tantangan yang perlu ditangani dalam pengembangan UMKM ke depan umumnya berkaitan dengan perbaikan kondisi UMKM, diantaranya:

2

1. Peningkatan formalisasi usaha dengan tata kelola usaha yang lebih baik. 2. Peningkatan produktivitas yang didukung tenaga kerja terampil dan penerapan teknologi. 3. Peningkatan kapasitas untuk membangun kemitraan dan bergabung dalam jaringan produksi dan pemasaran global. 4. Pemanfaatan peluang yang semakin terbuka dari penerapan Masyarakat Ekonomi ASEAN (MEA) dan perjanjian kerjasama ekonomi bilateral dan kawasan lainnya. 5. Perbaikan kebijakan dan peraturan yang responsif terhadap perbaikan kinerja dan daya saing UMKM. Produktivitas pada UMKM yang masih rendah menyebabkan sulitnya bagi UMKM untuk mengakses pembiayaan perbankan ataupun lembaga keuangan lainnya untuk sumber permodalan mereka. Karena sebagian besar UMKM dianggap tidak bankble sehingga perbankan cenderung lebih besar perhatiannya terhadap kredit korporasi. Padahal UMKM merupakan pasar potensial bagi perusahaan jasa keuangan dan kontribusinya terhadap PDB mencapai 60% serta dapat membuka lapangan pekerjaan baru bagi masyarakat. Modal merupakan salah satu kunci penting dalam melakukan kegiatan bisnis, tanpa adanya modal yang cukup, maka bisnis tidak dapat berjalan dengan baik. Bahkan terkadang kecukupan modal merupakan syarat mutlak bagi sebuah bisnis – baik bisnis besar maupun kecil – agar dapat memperoleh hasil seperti yang diinginkan. Demikian halnya dengan usaha mikro, kecil dan menengah

(UMKM),

untuk

dapat

membangun,

menjalankan

dan

3

mengembangkan usahanya, UMKM memerlukan modal tertentu. Masalah permodalan memang merupakan masalah klasik bagi UMKM, tetapi masalah ini sering sekali muncul bahkan menjadi salah satu penyebab kegagalan usaha yang dilakukan. Arinto (2009) menjelaskan ada beberapa faktor yang menyebabkan masalah ini, diantaranya seperti : UMKM dipandang kurang kredibel oleh perbankan, beberapa dari UMKM sebenarnya layak diberikan kredit namun tidak terakses oleh bank, terjadinya informasi yang asimetris terkait jasa perbankan dan lembaga keuangan lainnya yang dapat membantu UMKM, dan keterbatasan jangkauan jasa perbankan. Berbagai kebijakan pemerintah terkait dengan pembiayaan bagi UMKM telah banyak digulirkan antara lain program kredit usaha rakyat (KUR) yang merupakan manifestasi dari MOU berbagai instansi dan juga program BI yaitu kewajiban bagi bank untuk menggulirkan kredit usaha kecil sebesar 20% dari total kredit

pada tahun 2018. Namun, UMKM yang mendapat bantuan

pembiayaan misalnya KUR saja baru menyentuh 9.417.349 UMKM atau 16,66% dari total pelaku UMKM (www.komite-kur.com). Program inipun tidak mudah dilaksanakan baik oleh UMKM maupun oleh lembaga pembiayaan. UMKM merasa kesulitan untuk memenuhi persyaratan yang ditetapkan oleh lembaga pembiayaan terutama dalam hal pembukuan dan agunan. Demikian juga lembaga pembiayaan menemukan kesulitan UMKM yang feasible dan bankable untuk dibiayai untuk menghindari adanya kredit bermasalah. Akhirnya, UMKM yang tidak menggunakan fasilitas kredit tersebut menggunakan modal sendiri dalam struktur pemodalannya. Oleh

4

karena itu diperlukan pengembangan model pembiayaan baru yang dapat memudahkan askes UMKM terhadap pembiayaan tersebut. Sangat disayangkan jika potensi UMKM sangat besar sekali namun sistem pendukungnya masih kurang terutama dalam akses pembiayaannya. Di beberapa negara model pembiayaan untuk UMKM sangat mudah dan beragam, hal ini bertujuan untuk memaksimalkan potensi perkembangan UMKM di negaranya. Salah satu model pembiayaan yang dipakai untuk mendukung UMKM adalah model pembiayaan financial technology (FinTech). FinTech merupakan fenomena perpaduan antara teknologi dengan fitur keuangan yang mengubah model bisnis dan melemahnya barrier to entries bagi konsumen dalam mengakses layanan keuangan. Tahun 1998 adalah saat dimana bank mulai mengenalkan online banking untuk para nasabahnya. FinTech pun menjadi semakin mudah digunakan masyarakat luas, juga makin dikenal. Pembayaran yang praktis dan jauh berbeda dengan metode pembayaran konvensional membuat perkembangan FinTech semakin gencar. Layanan finansial yang lebih efisien dengan menggunakan teknologi dan software dapat dengan mudah diraih dengan FinTech. Inovasi model FinTech pembiayaan juga sudah berkembang di beberapa negara. Model pembiayaan tersebut diantaranya adalah crowdfunding, crowdlending dan Peer to Peer Lending. Model pembiayaan ini dapat membantu UMKM untuk mengakses pembiayaan yang lebih mudah dibandingkan dengan sistem perkreditan lainnya. Perusahaan pertama di dunia yang menawarkan model Peer to Peer Lending adalah Zopa di Inggris

5

pada tahun 2005. Prosper kemudian mengikuti dengan peluncuran servis mereka di tahun 2006 di Amerika, diikuti oleh LendingClub dan lainnya. Di Barat, para pengguna tertarik dengan konsep Peer to Peer Lending karena dampak krisis finansial 2008. Pada saat itu bank menutup penyaluran kredit baru dan memberikan suku bunga yang mendekati 0% kepada para deposan uang. Karena itu, peminjam harus mencari sumber pendanaan alternatif dan pemilik dana aktif mencari investasi dengan imbal hasil yang lebih tinggi. Di Cina model pembiayan Peer to Peer Leding sudah dipraktekkan secara offline selama beberapa abad. Setelah e-commerce menanjak, banyak Platform peer lending muncul dan berkembang secara cepat. Dalam waktu dekat, market peer lending Cina diprediksi bisa menjadi lebih besar dari total market seluruh negara lainnya. Selain itu, contoh perusahaan FinTech pembiayaan yang berkembang dan mampu memberikan dampak bagi UMKM adalah KIVA. KIVA merupakan perusahaan non profit yang didirikan di Fransisco sejak tahun 2005. Pinjaman yang diajukan melalui KIVA sudah tersebar di 82 negara, total pinjaman yang diberikan melalui lembaga ini sudah mencapai $945,3 Milyar dari mulai tahun 2005 hingga saat ini dengan total peminjam 2,2 Milyar usaha. Sehingga dibeberapa negara KIVA merupakan salah satu alternatif pembiayaan usaha mereka. Di Indonesia, model pembiayaan Peer to Peer Lending sudah mulai digunakan sejak akhir tahun 2015 dan sudah di sahkan oleh Otoritas Jasa Keuangan (OJK) pada Desember 2016. Selain itu, Indonesia merupakan salah satu negara pengguna internet terbesar kedua di dunia, dengan persebaran

6

terbanyak di pulau jawa, yaitu sebesar 65,06%. Banyaknya masyarakat yang menggunakan internet dapat menjadi peluang untuk perkembangan pembiayaan berbasis internet. Selain itu, model pembiayaan berbasis internet ini dapat memudahkan para pelaku UMKM dalam menemukan investor untuk mendanai usaha mereka, dan pembiayaan berbasis internet ini cenderung lebih memiliki persyaratan yang mudah untuk dipenuhi oleh para pelaku UMKM. Gambar 1.1 Data Pengguna Internet di Indonesia

Sumber : Asosiasi Penyedia Jasa Internet Indonesia (APJII)

Model pembiayaan FinTech masih terdengar asing di Indonesia, belum banyak UMKM dan investor yang mengetahui model pembiayan ini. Kebanyakan UMKM menggunakan akses pembiayaan terbatas melalui perbankan dan lembaga keuangan lainnya. Padahal model pembiayaan ini akan lebih membuka peluang untuk pengembangan UMKM karena akan memberikan banyak peluang investor dari kalangan manapun untuk mendanai usaha mereka. Selain itu, model pembiayaan ini dapat menjadi

alternatif

pembiayaan selain sektor perbankan dan lembaga keuangan lainnya. Berdasarkan latar belakang masalah, maka dapat dikatakan kemampuan Usaha Mikro, Kecil dan Menengah (UMKM) dalam bertahan menghadapi

7

krisis global pada tahun 1997 merupakan tonggak awal dari kelahiran industri kecil yang mampu memberikan sumbangsih yang besar bagi perekonomian nasional. Permasalahan yang dihadapi dalam proses pengembangannya merupakan suatu tantangan yang harus dilalui untuk dapat meningkatkan kualitas sehingga nantinya UMKM diharapkan dapat berdiri tangguh dan mampu bersaing secara global. Model pembiayaan berbasis FinTech UMKM dibeberapa negara dapat mengembangkan usahanya dengan kemudahan peminjaman yang diberikan, begitu juga di Indonesia, beberapa perusahaan yang bergerak dalam FinTech pembiayaan telah berhasil membantu pembiayaan UMKM dan menciptakan lapangan pekerjaan baru bagi lingkungan sekitarnya. Meskipun potensi pinjaman P2P menjadi metode yang layak untuk pendanaan usaha bisnis kecil, namun masih sangat sedikit penerbitan tinjauan peer yang berjalan sampai saat ini pada pinjaman P2P dan keuangan usaha kecil - terlepas dari arus dana kecil yang fokus hanya pada penghargaan berdasarkan penggalangan dana publik (Agrawal dkk, 2011; Mollick, 2013; 2010;

Schwienbacher

dan

Larralde,

2012).

Berdasarkan

penelitian

sebelumnya, pinjaman yang berkaitan dengan penilaian kualitas dari tahap awal usaha kewirausahaan berdasarkan tanda dari kualitas bahwa modal usaha biasanya melalui proses seleksi. Misalnya, Agrawal dkk, (2011), berdasarkan data dari Kickstarter.com, yang menggunakan industri musisi dalam mencari penggalangan dana publik untuk memahami apakah penggalangan dana publik menerima kendala geografis pada penggalangan dana yang khas dari

8

perusahaan modal ventura. Mollick (2010) menggunakan data dari Kickstarter.com untuk memeriksa proyek-proyek yang didanai banyak orang yang sesuai dengan karakteristik usaha yang didukung oleh modal ventura yang lebih tradisional untuk menentukan apa peran geografi dan gender dalam bidang keuangan usaha baru dalam penggalangan dana publik. Penelitian lain meneliti aspek komunikasi yang efisien dan jaringan sebagai penentu keberhasilan dana tahap awal usaha (Schwienbacher dan Larralde, 2012). Akhirnya, kajian Mollick (2013), juga didasarkan pada data dari Kickstater.com, menawarkan salah satu analisis generik pertama bagaimana penghargaan berdasarkan penggalangan dana publik bekerja; berbagi teori mengenai cara dimana karakteristik (calon) pemilik usaha kecil dan cara mereka menyajikan usaha mereka dapat mempengaruhi hasil pembiayaan kewirausahaan. Melihat secara khusus pada penelitian pinjaman P2P, sejauh ini hampir semua literatur yang ada biasanya berkaitan dengan pemahaman dinamika pinjaman P2P untuk pinjaman umum; menyelidiki faktor penentu hasil dana atas dasar: kepercayaan yang dirasakan (Duarte dkk, 2010; Klafft, 2008), rasa berbasis diskriminasi (Paus dan Sydnor, 2011; Ravina, 2008), menyatakan identitas peminjam dalam cerita yang mereka katakan (Herzenstein dkk, 2011; Sonenshein dkk, 2011), dan suku bunga (Iyer dkk, 2010.). Aspek lain dalam penelitian mengenai P2P adalah meneliti aspek jaringan sosial pinjaman P2P, seperti bagaimana jaringan sosial mempengaruhi kinerja pinjaman (Freedman dan Jin, 2008), bagaimana jaringan sosial berhubungan dengan risiko

9

kegagalan pinjaman (Everett, 2010), dan bagaimana kekuatan dan pemastian dari jaringan relasional mempengaruhi hasil dana dan kegagalan pinjaman (Lin, Viswanathan dan Prabhala, 2011). Ravini, (2010) adalah orang pertama yang menganalisis data pinjaman P2P. Penelitian ini didasarkan untuk menentukan peran kecantikan dan penampilan fisik pada perpanjangan kredit dan biaya kredit. Mereka menggunakan data dari Prosper; meliputi pinjaman umum selama satu bulan dari Maret-April 2007. Untuk menganalisis data, regresi liner Probit digunakan untuk memperkirakan alokasi kredit dan OLS

digunakan untuk

memperkirakan faktor pendorong tingkat suku bunga. Studi ini mencakup variabel untuk membandingkan keberhasilan pendanaan dari pengusaha dalam konteks ini didasarkan pada status pekerjaan yang dilaporkan oleh masingmasing peminjam. Mereka melaporkan bahwa peminjam yang bekerja penuh waktu lebih mungkin untuk didanai jika dibandingkan dengan yang tidak bekerja sepenuhnya pada usaha mereka. Mereka menemukan hasil positif tapi tidak signifikan untuk estimasi tingkat suku bunga. Pope dan Sydnor, (2011) dalam sebuah paper yang diterbitkan, menganalisis

gambar

untuk

menentukan

peran

diskriminasi

dalam

mempengaruhi akses ke kredit, biaya perilaku kredit dan kegagalan pinjaman. Penelitian ini didasarkan pada sub sampel data dari Prosper; meliputi pinjaman umum selama periode satu tahun dari tahun 2006 ke 2007. Untuk menganalisis data, mereka menggunakan regresi liner Probit untuk memperkirakan alokasi kredit; regresi OLS untuk memperkirakan faktor pendorong tingkat suku bunga

10

dan model hazard Cox untuk memperkirakan kegagalan. Dalam analisis mereka, Pope dan Sydnor (2011) memasukkan variabel kontrol untuk membandingkan risiko kredit umum dalam kaitannya dengan kredit usaha. Mereka melaporkan bahwa pinjaman usaha kecil cenderung akan didanai, lebih mungkin untuk membayar tingkat bunga yang lebih tinggi dan lebih mungkin untuk memiliki risiko gagal. Namun, hasil ini tidak dapat digeneralisasi untuk seluruh pelaku pinjaman pada Prosper, karena mereka hanya didasarkan pada sub-sampel dari permintaan pinjaman yang mencakup gambar. Pencantuman gambar adalah opsional; maka ada hasil yang mungkin menyimpang dari penelitian tersebut. Kemudian, Weib dkk (2010) menganalisis dampak dari informasi nondiverifikasi vs informasi diverifikasi dalam menentukan ekstensi kredit dan biaya kredit. Mereka berpendapat bahwa verifikasi karakteristik peminjam tertentu secara signifikan mempengaruhi keberhasilan dana dan suku bunga yang dibayar untuk pinjaman. Penelitian ini didasarkan pada data dari Prosper; meliputi pinjaman umum selama periode tiga bulan; dari Juli hingga Oktober 2009. Untuk menganalisis data, mereka menggunakan logika regresi multinomial (alokasi kredit) dan regresi standar OLS untuk suku bunga estimasi. Dalam kedua estimasi, variabel bisnis tidak signifikan. Duarte dkk, (2010) menganalisis peran kepercayaan dalam keputusan keuangan; yang fokus pada penilaian sejauh mana orang-orang menilai kepercayaan orang lain ketika membuat keputusan keuangan. Mereka membangun ukuran kepercayaan didasarkan pada gambar termasuk dalam

11

permintaan pinjaman. Penelitian ini juga berdasarkan data dari Prosper; meliputi pinjaman umum lebih dari tahun 2006 sampai 2009. Mereka menggunakan regresi liner Probit untuk memperkirakan alokasi kredit dan model hazard Cox untuk memperkirakan kegagalan. Mereka menemukan bahwa pemilik bisnis yang dirasakan kurang layak dipercaya cenderung memiliki permintaan pinjaman mereka untuk didanai, namun mereka menemukan bahwa pinjaman mereka tidak lebih mungkin untuk gagal daripada mereka yang dianggap kurang dapat dipercaya. Lebih khususnya, mereka menemukan bahwa peminjam yang meliputi tempat usaha dalam permintaan pinjaman mereka tampaknya dianggap lebih layak dipercaya dan mereka mungkin akan didanai. Barasinska (2010) model peran gender dalam mempengaruhi akses kredit. Penelitian ini didasarkan pada data dari SMAVA, sebuah perusahaan pinjaman P2P Jerman; meliputi pinjaman umum selama periode satu tahun dari 2006 sampai 2007. Mereka menggunakan model probabilitas liner untuk memperkirakan alokasi kredit. Penelitian ini melaporkan bahwa pinjaman usaha kecil relatif terhadap pinjaman umum lebih mungkin untuk didanai. Berdsarkan penelitian-penelitian yang telah dilakukan sebelumnya terkait alokasi kredit Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah, penelitian ini juga bertujuan untuk menganalisa faktor apa saja yang menentukan keberhasilan pengajuan kredit melalui platform Peer to Peer Lending di Indonesia khususnya pada website koinworks.com. Dipilihnya koinworks.com karena di Indonesia salah satu platform Peer to Peer Lending yang berkembang dengan pesat adalah

12

Koinworks, Koinworks merupakan lembaga Peer to Peer Lending untuk memberikan kemudahan fasilitas pinjaman dana bagi para pelaku UKM di Indonesia. Sudah ratusan UMKM yang menggunakan layanan Peer to Peer Lending melalui Koinworks dan ini menjadi suatu kemudahan bagi UMKM dalam mengakses pembiayaannya.

B. Rumusan Masalah Adapun rumusan masalah dalam penelitian ini adalah : 1. Apakah credit rating memengaruhi keputusan penerimaan pembiayaan Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) dalam sistem pembiayaan Peer to Peer Lending ? 2. Apakah income range memengaruhi keputusan penerimaan pembiayaan Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) dalam sistem pembiayaan Peer to Peer Lending ? 3. Apakah loan purpose memengaruhi keputusan penerimaan pembiayaan Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) dalam sistem pembiayaan Peer to Peer Lending ? 4. Apakah loan term memengaruhi keputusan penerimaan pembiayaan Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) dalam sistem pembiayaan Peer to Peer Lending ? 5. Apakah

requested

amount

memengaruhi

keputusan

penerimaan

pembiayaan Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) dalam sistem pembiayaan Peer to Peer Lending ?

13

C. Tujuan Penelitian Tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Untuk menganalisa apakah variabel credit rating memiliki pengaruh dalam keputusan pembiayaan Usaha Mikro, Kecil,dan Menengah (UMKM) pada website Peer to Peer Lending atau tidak. 2. Untuk menganalisa apakah variabel income range memiliki pengaruh dalam keputusan pembiayaan Usaha Mikro, Kecil,dan Menengah (UMKM) pada website Peer to Peer Lending atau tidak. 3. Untuk menganalisa apakah variabel loan purpose memiliki pengaruh dalam keputusan pembiayaan Usaha Mikro, Kecil,dan Menengah (UMKM) pada website Peer to Peer Lending atau tidak. 4. Untuk menganalisa apakah variabel loan term memiliki pengaruh dalam keputusan pembiayaan Usaha Mikro, Kecil,dan Menengah (UMKM) pada website Peer to Peer Lending atau tidak. 5. Untuk menganalisa apakah variabel requested amount memiliki pengaruh dalam keputusan pembiayaan Usaha Mikro, Kecil,dan Menengah (UMKM) pada website Peer to Peer Lending atau tidak.

D. Manfaat Penelitian Adapun maanfaat dari penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Bagi Pemerintah Bahan informasi dan rujukan bagi pemerintah terkait model pembiayaan Peer to Peer Lending sebagai alternatif untuk pembiayaan Usaha Mikro,

14

kecil, dan Menengah (UMKM) dan sebagai pertimbangan dalam menentukan kebijakan selanjutnya untuk pengembangan Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM). 2. Bagi Pelaku Usaha Dapat menjadi bahan rujukan untuk mengevaluasi pembiayaan bagi Usaha Mikro kecil dan Menengah (UMKM) dan dapat menjadi rujukan untuk perkembangan usaha selanjutnya. 3. Bagi Peneliti Menambah wawasan dan pengetahuan terkait perkembangan pembiayaan Usaha Mikro, Kecil, dan Menegah dan permasalahan keuangan yang dihadapi oleh pelaku usaha tersebut. Selain itu, penelitian ini dapat menjadi bahan ujukan baru terkait pembiayaan bagi UMKM yang berbasis FinTech. 4. Bagi Pelaku Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah Dapat menjadi informasi tambahan dan memberikan alternatif lain untuk pembiayaan usahanya dengan syarat yang lebih mudah. Selain itu, pelaku Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah juga dapat memanfaatkan model pembiayaan berbasis teknologi ini untuk bertemu dengan investor-investor baru untuk usahanya dan dapat mengembangkan usahanya berbasis internet.

15

BAB II LANDASAN TEORI

A. Landasan Teori Landasan teori ini akan menjabarkan teori-teori yang mendukung hipotesis serta dapat dijadikan bahan acuan untuk menganalisis hasil penelitian. Dalam landasan teori akan dipaparkan teori serta argumentasi yang disusun sebagai tuntunan dalam memecahkan masalah yang ditemukan dalam rangkaian penelitian serta perumusan hipotesis. 1. Kredit a. Pengertian Kredit Kredit berasal dari bahasa latin “credo” yang memiliki arti saya menaruh. Kredit adalah penyerahan barang, jasa, atau uang dari satu pihak (kreditor atau pemberi pinjaman) atas dasar kepercayaan kepada pihak lain (nasabah atau penghutang) dengan janji membayar dari penerima

kredit kepada pemberi kredit pada tanggal yang telah

disepakati kedua belah pihak (Rivai dan Veithzal, 2007). Kredit merupakan bentuk dari uang tetapi memiliki tipe yang berbeda dari uang pada umunya, bentuknya tidak harus nyata, meskipun begitu kredit sering dijamin oleh sesuatu, yaitu uang di bank, emas, atau beberapa barang nyata lainnya (MacDonald dan L.Gastmann, 2001). Dalam Undang-Undang Perbankan Nomor 10 Tahun 1998 dijelaskan bahwa kredit merupakan penyediaan uang atau tagihan yang dapat dipersamakan dengan itu, berdasarkan persetujuan atau

16

kesepakatan pinjam meminjam antara bank dengan pihak lain yang mewajibkan pihak peminjam melunasi utangnya setelah jangka waktu tertentu dengan pemberian bunga. Kredit berasal dari bahasa latin “credere” yang berarti percaya. Maksud dari percaya adalah pemberi kredit percaya pada penerima kredit bahwa kredit

yang

disalurkan

pasti

akan

dikembalikan sesuai dengan persetujuan. Sedangkan bagi penerima kredit maka dia memiliki kewajiban untuk mengembalikan pinjamannya tersebut sesuai dengan waktu atau jatuh tempo yang disepakati. (Kasmir, 2008). Selain kredit ada yang disebut dengan pembiayaan. Pada dasarnya kredit dan pembiayaan memiliki maksud yang sama, yang membedakan hanyalah tatacara

pengelolaan

dan

imbalan

yang

diberikan. Pembiayaan adalah penyediaan uang atau tagihan yang dapat dipersamakan dengan itu, berdasarkan persetujuan atau kesepakatan antara bank dengan pihak lain yang mewajibkan pihak yang dibiayai untuk mengembalikan uang atau tagihan tersebut setelah jangka waktu tertentu dengan imbalan atau bagi hasil. Kredit

diberikan

oleh

perbankan

berdasarkan

prinsip

konvensional, sedangkan pembiayaan diberikan oleh bank syariah berdasarkan prinsip bagi hasil. Keuntungan berbeda.

Keuntungan

kredit

yang didapat juga

diperoleh dari bunga sedangkan

17

pembiayaan yang diberikan oleh bank syariah berupa imbalan atau bagi hasil. Jadi, dapat disimpulkan bahwa yang dimaksud dengan kredit merupakan salah satu bentuk pinjaman uang maupun lainnya yang diberikan kreditor pada debitor dengan suatu jaminan yang harus dibayar atau dikembalikan berdasarkan waktu yang telah disepakati secara bersama. b. Unsur-Unsur Kredit Sebelum kredit disalurkan pada nasabah tentu ada beberapa hal yang perlu dilakukan untuk dianalisis. Analisis ini diantaranya terkait latar belakang perusahaan atau nasabah, prospek usaha, jaminan yang mampu diberikan, dan hal-hal lain. Analisis ini dilakukan untuk menilai apakah nasabah layak atau tidak untuk mendapatkan kredit. Ada beberapa

unsur

yang

perlu dipertimbangkan ketika akan

menyalurkan kredit oleh bank atau lembaga pembiayaan lainnya. Unsur-unsur tersebut diantaranya: 1)

Kepercayaan Keyakinan yang diberikan oleh pemberi kredit kepada debitor akan kemampuan debitor untuk mengembalikan kredit yang diberikan (uang barang atau jasa) sesuai dengan jangka waktu yang disepakati. Hal ini dilakukan oleh bank untuk memastikan kemampuan nasabah dalam mengembalikan pinjamannya dengan

18

menyelidiki latar belakang nasabah secara internal maupun eksternal. 2)

Kesepakatan Kesepakatan atau perjanjian ini dilakukan antara dua pihak dalam memenuhi hak dan kewajiban masing-masing.

3)

Waktu atau masa yang sudah disepakati dua belah pihak untuk mengembalikan kredit. Waktu yang biasa disepakati biasanya jangka pendek (kurang dari setahun) dan jangka panjang (satu tahun atau lebih).

4)

Risiko Risiko adalah keadaan yang tidak sesuai dengan yang diinginkan. Hal ini berkaitan dengan kesepakatan pengembalian (jangka waktu pengembalian kredit). Resiko yang dihadapi yaitu berupa kredit macet (pengembalian kredit yang tidak tepat waktu). Resiko ini bisa terjadi baik sengaja atau tidak sengaja oleh nasabah. Kredit macet ini akan merugikan bank yang menyalurkan kredit macet.

5)

Balas Jasa Keuntungan yang diperoleh bank atas jasanya menyalurkan kredit. Bank konvensional akan mendapatkan keuntungan berupa bunga, sedangkan bank syariah akan mendapatkan bagi hasil yang telah disepakati.

19

c. Tujuan Kredit Kredit memiliki fungsi dan tujuan. Tujuan dan fungsi kredit tidak hanya menguntungkan salah satu pihak saja. Masyarakat, pemerintah dan banyak pihak lainnya dapat memanfaatkan kredit untuk

menjalankan usahanya. Adapun tujuan dari pemberian kredit

adalah : 1) Mencari Keuntungan Keuntungan yang diterima yang akan diperoleh oleh bank yaitu berupa bunga. Bunga merupakan bentuk balas jasa dan biaya administrasi kredit yang dibebankan kepada nasabah. Keuntungan ini sangat penting bagi keberlangsungan hidup bank. 2) Membantu Usaha Nasabah Dana yang diperoleh dari kredit ini dapat digunakan untuk mengembangkan dan memperluas usaha debitur. 3) Membantu Pemerintah Keuntungan yang diperoleh pemerintah melalui penyaluran kredit berupa penerimaan pajak, selain itu dapat membuka kesempatan kerja melalui perluasan usaha yang membutuhkan tenaga kerja baru. Kredit juga membantu pemerintah dalam meningkatkan jumlah barang dan jasa yang beredar di masyarakat. Devisa negara juga dapat meningkat apabila produk dari kredit yang dibiayai untuk keperluan ekspor.

20

Kredit memiliki banyak manfaat untuk berbagai kalangan. Kredit merupakan salah satu solusi bagi pihak yang kekurangan dana dalam menjalankan usaha maupun berniat menjalankan usaha atau kegiatan namun tidak memiliki dana yang mendukung usaha maupun kegiatannya. Meskipun memiliki

manfaat

sebagai

salah

satu

tambahan modal dan usaha, kredit ini dapat dinilai merugikan bagi pihak yang tidak dapat memenuhi tanggung jawabnya. Karena kredit ini merupakan salah satu bentuk pinjaman atau hutang yang berikan kepada pihak yang kekurangan dana. Menurut

Ismail

(2010)

fungsi

dari

adanya

kredit

dalam melayani kebutuhan dan meningkatkan usaha masyarakat yaitu; a) Meningkatkan arus tukar menukar barang dan jasa. b) Kredit merupakan alat yang dipakai untuk memanfaatkan idle found (pihak yang kelebihan dana). Tentu ini akan sangat efektif karena dana tersebut dapat dimanfaatkan oleh pihak yang membutuhkan dana. c) Kredit dapat menciptakan alat pembayaran yang baru, sebagai contoh kredit Koran yang diberikan bank kepada usahawan. d) Kredit sebagai alat pengendali harga. Pemberian kredit yang ekspansif akan mendorong meningkatnya jumlah uang yang beredar, dan peningkatan peredaran uang tersebut akan mendorong kenaikan harga.

21

e) Kredit dapat mengaktifkan dan meningkatkan manfaat ekonomi yang ada. Kredit produktif investasi.

yaitu kredit modal kerja atau

Kredit tersebut memiliki dampak pada kenaikan

makroekonomi. d. Jenis-Jenis Kredit Menurut Kasmir (2008) secara umum jenis-jenis kredit dapat dilihat dari berbagai segi diantaranya sebagai berikut : 1)

Dilihat dari segi kegunaan (a) Kredit Investasi merupakan kredit yang digunakan untuk keperluan perluasan usaha atau membangun proyek atau untuk keperluan rehabilitasi. (b) Kredit Modal Kerja merupakan kredit yang digunakan untuk keperluan meningkatkan produksi dalam operasionalnya.

2) Dilihat dari segi tujuan kredit (a) Kredit

Produktif

merupakan

kredit

yang

digunakan

untuk meningkatkan usaha, produksi dan investasi. (b) Kredit

Konsumtif

merupakan

kredit

yang

digunakan

untuk kebutuhan konsumsi pribadi. (c) Kredit

Perdagangan

merupakan

kredit

yang digunakan

untuk perdagangan, biasanya untuk membeli barang dagangan dan pembayarannya diharapkan dari hasil penjualan barang dagangan tersebut.

22

3) Dilihat dari segi jangka waktu (a) Kredit Jangka Pendek adalah kredit yang memiliki jangka waktu kurang dari satu tahun atau paling lama satu tahun dan biasanya digunakan untuk keperluan modal kerja. (b) Kredit Jangka Menengah adalah kredit dengan jangka waktu berkisar antara satu tahun sampai dengan tiga tahun, biasanya untuk investasi. (c) Kredit Jangka Panjang adalah kredit yang masa pengembaliannya panjang berkisar antara tiga sampai lima tahun. 4) Dilihat dari segi jaminan (a) Kredit dengan jaminan adalah kredit yang diberikan dengan suatu jaminan, jaminan dapat berbentuk barang berwujud atau tidak berwujud atau jaminan orang. (b) Kredit tanpa jaminan adalah kredit yang diberikan tanpa jaminan barang atau orang tertentu. Kredit jenis ini diberikan dengan melihat prospek usaha dan karakter serta loyalitas atau nama baik si calon debitor selama ini. 5) Dilihat dari segi jumlahnya adalah jenis Kredit ini terdiri dari kredit Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM), kredit Usaha Kecil dan Menengah (UKM), kredit korporasi (Ismail, 2010). Kredit UMKM merupakan merupakan kredit yang diberikan kepada pengusaha dengan skala usaha sangat kecil. Misalnya kredit yang diberikan bank kepada pengusaha tempe, dan peracangan. Kredit UKM

23

merupakan kredit yang diberikan kepada pengusaha dengan batasan antara Rp 50.000.000,00 dan tidak melebihi Rp 350.000.000,00, UKM sudah memiliki modal yang cukup, serta administrasi yang lebih baik dibanding dengan UMKM, sehingga bank juga dapat memenuhi permohonan kreditnya. Kredit UKM antara lain kredit untuk koperasi, pengusaha kecil (perdagangan, toko, dan grosir). Kredit Korporasi adalah kredit yang diberikan kepada debitur dengan jumlah besar dan diperuntukkan kepada debitur besar (korporasi). Pada umumnya, bank lebih mudah melakukan analisis terhadap debitur korporasi karena data keuangannya lebih lengkap, administrasinya baik, dan struktur permodalannya kuat. Dapat disimpulkan bahwa kredit ini memiliki jenis-jenis atau digolongkan berdasarkan

kriteria

yang

telah

ditentukan.

Pengelompokan jenis kredit ini akan mempermudahkan bagi nasabah yang membutuhkan bantuan kredit. Dari setiap jenis kredit ini didasarkan dan disesuaikan dengan kebutuhan nasabah sehingga nasabah dapat dengan mudah menyesuaikan syarat-syarat yang harus dipenuhi untuk mendapatkan pinjaman kredit dari bank ataupun dari pihak lain. e. Prinsip-Prinsip Pemberian Kredit Sebelum kredit disalurkan bank kepada nasabah, bank perlu melakukan beberapa analisis. Analisis ini digunakan untuk memperkuat keyakinan bank pada nasabah bahwa nasabah mampu memenuhi

24

tanggung jawabnya sebagai debitur. Penilaian berdasarkan aspek dan kriteria yang tetap. Ukuran-ukuran yang sudah ditetapkan sudah menjadi standar penilaian setiap bank. Biasanya bank menggunakan analisis 5C untuk menilai nasabah yang menguntungkan bagi bank. Berikut adalah penjelasan mengenai 5C kredit, yaitu: 1) Character Gambaran mengenai watak dan kepribadian dari debitur. Hal ini dianalisis oleh bank untuk mengetahui bahwa calon debitur mampu memenuhi kewajiban membayar pinjamannya sampai jatuh tempo yang ditentukan. 2) Capacity Kemampuan calon debitur dalam memenuhi kewajibannya sesuai jangka waktu kredit. Hal ini bisa dilihat dari kemampuannya dalam menjalankan bisnis yang dimiliki nasabah selama ini. Kemampuan nasabah dalam bidang bisnis biasanya dihubungkan dengan pendidikan dan pemahaman nasabah tentang ketentuan-ketentuan pemerintah. 3) Capital Semakin besar modal yang dimiliki oleh calon debitur maka hal tersebut akan membuat bank yakin tentang keseriusan nasabah dalam mengajukan kredit. Analisis terhadap penggunaan modal dinilai efektif atau tidak dilihat dari laporan keuangan (neraca dan laporan laba rugi) yang dimiliki nasabah. Dari laporan keuangan

25

tersebut bank akan mengukur kemampuan likuiditas, solvabilitas, rentabilitas, dan profitabilitas perusahaan. 4) Collateral Jaminan yang diberikan calon debitur kepada bank atas kredit yang diajukan. Jaminan ini merupakan sumber pembayaran kedua nasabah jika dia tidak mampu memenuhi kewajiban membayar pinjaman. 5) Condition of Economy Bank perlu melakukan analisis terhadap kondisi ekonomi dan politik saat ini. Hal ini akan dikaitkan dengan keberlangsungan usaha calon debitur nantinya. Penilaian prospek bidang usaha yang dibiayai dipilih dari bisnis yang memiliki prospek bagus dan memiliki kemungkinan kecil kredit bermasalah. Dapat disimpulkan bahwa setiap prinsip ini diterapkan pada seluruh nasabah untuk menganalisis kemampuan dari setiap nasabah dalam mengembalikan pinjamannya. Bank akan berusaha untuk menghindari adanya resiko kredit macet akibat dari adanya ketidakmampuan nasabah dalam melunasi hutang sebagai salah satu faktor. f. Kualitas Kredit Kredit merupakan salah satu faktor penentu hidup atau matinya usaha suatu bank. Pemberian kredit dikatakan berkualitas jika kredit tersebut

mampu

memperkecil

bermasalah. Agar kredit tersebut

kemungkinan berkualitas

kredit

tersebut

maka bank

perlu

26

melakukan pemisahan fungsi dalam organisasi kredit tersebut. Hal ini dilakukan agar masing-masing fungsi dapat

bekerja dengan

baik dan menjecegah terjadinya kredit yang bermasalah. Menurut Sutojo (2008) dalam kasus kredit bermasalah, debitur tidak menepati janji membayar bunga dan atau kredit induk yang telah jatuh tempo, sehingga terjadi keterlambatan pembayaran atau sama sekali tidak ada pembayaran.

Dalam

dunia

perbankan

internasional, kredit dapat dikategorikan ke dalam kredit bermasalah jika: 1) Terjadi keterlambatan pembayaran bunga dan atau kredit lebih dari 90 hari sejak tanggal jatuh temponya. 2) Tidak dilunasi sama sekali. 3) Diperlukan negosiasi kembali atas syarat pembayaran kembali kredit dan bunga yang tercantum dalam pinjaman kredit. Untuk menentukan berkualitas atau tidaknya suatu kredit diperlukan sebuah

ukuran.

Oleh

karena

itu

Bank

Indonesia

menggolongkan kualitas kredit menurut ketentuan sebagai berikut: 1) Kredit Lancar (pas) Kredit dapat dikatakan lancar jika pembayaran pokok angsuran atau bunga tepat waktu, memiliki mutasi rekening yang aktif, dan bagian dari kredit yang dijamin dengan agunan tunai (cash collateral).

27

2) Dalam Perhatian Khusus Kredit

yang mendapat perhatian khusus

apabila terdapat

tunggakan pembayaran angsuran pokok dan atau bunga yang belum melampaui 90 hari, kadang-kadang terjadi cerukan, jarang terjadi pelanggaran terhadap kontrak yang diperjanjikan, mutasi rekening reklatif aktif, dan didukung dengan pinjaman baru. 3) Kurang Lancar (substandard) Dikatakan kurang lancar apabila terdapat tunggakan pembayaran angsuran pokok dan atau bunga yang telah melampaui 90 hari, sering terjadi cerukan, terjadi pelanggaran terhadap kontrak yang diperjanjikan lebih dari 90 hari, frekuensi mutasi rekening relatif rendah, terdapat indikasi

masalah

keuangan

yang dihadapi

debitur, dan dokumen pinjaman lemah. 4) Diragukan Yang dimaksud dengan kredit diragukan apabila terdapat tunggakan pembayaran angsuran pokok dan atau bunga

yang telah

melampaui 180 hari, terjadi cerukan yang bersifat permanen, terjadi wanprestasi lebih dari 180 hari, terjadi kapitalisasi bunga, dokumen hukum yang lemah, baik untuk perjanjian kredit maupun pengikatan jaminan. 5) Macet (loss) Kredit macet dapat terjadi jika terdapat tunggakan pembayaran angsuran pokok dan atau bunga yang telah melampaui 270 hari,

28

kerugian operasional ditutup dengan pinjaman baru, dari segi hukum dan kondisi pasar, jaminan tidak dapat dicairkan pada nilai yang wajar.

2. Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) a. Pengertian Usaha Mikro Kecil dan Menengah Menurut Undang-Undang Nomor 20 Tahun 2008, menjelaskan tentang pengertian dari Usaha Mikro, Kecil dan Menengah (UMKM) yaitu sebagai berikut: 1) Usaha Mikro: usaha produktif milik orang perorangan dan atau badan usaha perorangan yang memenuhi kriteria Usaha Mikro sebagaimana diatur dalam Undang-Undang ini. 2) Usaha Kecil: usaha ekonomi produktif yang berdiri sendiri, yang dilakukan orang perorangan atau badan usaha yang bukan merupakan anak perusahaan atau yang

bukan cabang perusahaan

dimiliki, dikuasai, atau menjadi bagian baik langsung

maupun tidak langsung dari usaha menengah atau usaha besar yang memiliki kriteria Usaha Kecil sebagaimana dimaksud dalam undang-undang ini. 3) Usaha Menengah: usaha ekonomi produktif yang berdiri sendiri, yang dilakukan oleh orang perseorangan atau badan usaha yang ukan merupakan anak perusahaan atau cabang perusahaan yang dimiliki, dikuasai, atau menjadi bagian baik langsung

29

maupun tidak langsung dengan usaha kecil atau usaha besar dengan jumlah kekayaan bersih atau hasil penjualan tahunan sebagaimana diatur dalam Undang- Undang ini. Tabel 2.1 Kriteria Usaha Mikro Kecil dan Menengah No 1 2 3

Uraian

Kriteria Asset Omzet Usaha Mikro Max 50Jt Max 300Jt Usaha Kecil 50Jt – 500Jt 300Jt – 2.5 M Usaha Menengah 500Jt – 10 M 2.5 M – 50 M Sumber : Kementrian Koperasi dan UKM (data diolah)

Badan Pusat Statistik (BPS) memberikan definisi

UMKM

berdasarkan kuantitas tenaga kerja. Usaha kecil merupakan usaha yang memiliki jumlah tenaga kerja 5 orang samapai dengan 19 orang, sedangkan usaha menengah merupakan usaha yang memiliki jumlah tenaga kerja 20 orang sampai dengan 99 orang. Berdasarkan Keputusan Menteri Keuangan Nomor 316/KMK 016/1994 tanggal 27 Juni 1994

bahwa

Usaha

Kecil

sebagai

perorangan/badan usaha yang telah melakukan kegiatan /usaha yang mempunyai

penjualan/omset

pertahun

setinggi-tingginya

Rp600.000.000 atau asset (aktiva) setinggi-tingginya Rp600.000.000 (diluar tanah dan bangunan yang ditempati). Contohnya Firma, CV, PT, dan Koperasi yakni dalam bentuk badan usaha. Sedangkan contoh dalam bentuk perorangan antara lain pengrajin industri rumah tangga, peternak, nelayan, pedagang barang dan jasa lainnya.

30

Dari berbagai pendapat diatas, pengertian UMKM dilihat dari berbagai aspek, baik dari segi kekayaan yang dimiliki pelaku, jumlah tenaga kerja yang dimiliki atau dari segi penjualan/omset pelaku UMKM. Keberadaan Usaha Mikro merupakan salah satu solusi permasalahan negara berkembang yang memiliki laju pertumbuhan penduduk lebih cepat dibanding dengan pertumbuhan lapangan pekerjaan. Usaha Mikro merupakan salah satu bentuk usaha yang memiliki peran besar dengan kemampuannya menciptakan lapangan pekerjaan yang luas, mampu memberikan pelayanan ekonomi secara luas kepada masyarakat, berperan dalam proses pemerataan dan meningkatkan pendapatan masyarakat, mendorong pertumbuhan ekonomi, dan menjaga stabilitas perekonomian negara. Sebagai usaha yang fleksibel dan tahan terhadap kondisi apapun. Hal ini mampu dibuktikan pada saat krisis yang melanda pasar Indonesia sekitar tahun 1997. UMKM mampu bertahan dibandingkan dengan usaha besar yang ada di Indonesia. b. Tujuan dan Peran Usaha Mikro Kecil dan Menengah Tujuan dari adanya Usaha Mikro kecil dan Menengah ini telah di jelaskan dalam Undang-Undang Nomor 20 tahun 2008, yaitu menumbuhkan

dan mengembangkan usahanya

dalam rangka

membangun perekonomian nasional berdasarkan demokrasi ekonomi yang berkeadilan.

31

Peran usaha mikro sangat penting dan memiliki pengaruh besar untuk membangun dan meningkatkan perekonomian sebuah negara. Meskipun masuk kedalam kategori usaha kecil namun daya serap terhadap tenaga kerja sangat besar. Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah

mampu

melahirkan

solusi

terhadap permasalahan

ketenagakerjaan. Usaha kecil ini dibangun dengan modal atau investasi yang lebih kecil dibanding jenis usaha besar lainnya. Usaha kecil ini termasuk kedalam jenis usaha yang fleksibel dan mudah beradaptasi dengan perubahan pasar. Hal ini yang menyebabkan usaha mikro terbilang kuat dan tidak terlalu terpengaruh oleh tekanan dari luar berupa perubahan-perubahan kondisi pasar atau iklim usaha yang tidak menentu. Jenis usaha ini memiliki potensi besar, oleh karena itu perlu adanya tindakan untuk mengembangkan dan memberdayakan UMKM. Menurut Setyobudi (2007) eksistensi peran UMKM dalam membangun perekonomian nasional ditunjukkan melalui data-data empiris di lapangan yaitu: 1) UMKM menduduki posisi teratas sebagai industri dengan jumlah besar yang terdapat dalam setiap sektor ekonomi. Pada tahun 2005 tercatat jumlah UMKM adalah 44,69 unit atau 99,9% dari jumlah total unit usaha. 2) Memiliki potensi yang besar dalam menyerap tenaga kerja. Setiap unit

investasi

pada sektor

UMKM

mampu

menciptakan

32

kesempatan kerja lebih banyak dibandingkan dengan investasi yang sama pada usaha besar. Sektor UMKM mampu menyerap 77,68 juta tenaga kerja atau 99,77% dari total angkatan kerja yang bekerja. 3) UMKM berkontribusi besar dalam pembentukan PDB yang cukup signifikan yaitu sebesar 54,22% dari total PDB.

c. Permasalahan yang Dihadapi UMKM Meskipun tergolong ke dalam jenis usaha yang tahan terhadap ketidak pastian kondisi ekonomi seperti krisis, UMKM sebagai industri kecil juga memiliki banyak permasalahan. Permasalahan yang berasal dari internal perusahaan ataupun dari luar perusahaan. Industri kecil ini dibangun dengan cara yang sederhana atau tradisional. Pemilik pun tidak harus memiliki syarat khusus untuk mengelola usaha. Pengelolaan dilakukan secara sederhana. Permasalahan UMKM bisa dilihat dari berbagai aspek dalam kegiatan perusahaan.

Aspek

tersebut

diantaranya

pemasaran,

produksi, SDM, manajerial, keuangan, ketenagakerjaan, dan masih banyak aspek lainnya. Berikut adalah penjabaran dari permasalahan UMKM

yang

sering dihadapi pelaku UMKM digolongkan

kedalam dua hal, yaitu permasalahan berdasarkan faktor eksternal dan faktor internal. 1) Faktor Internal

33

(a) Kekurangan Modal dan Keterbatasan Akses Modal Modal merupakan salah satu faktor yang sangat penting dalam perusahaan. Bagi UMKM modal merupakan masalah utama yang harus dihadapi. Kebanyakan dari pelaku usaha ini menggunakan modal sendiri untuk menjalankan usahanya. Modal yang biasa mereka gunakan jumlahnya sangat terbatas. Selain itu mereka memiliki keterbatasan untuk mengakses pembiayaan dari bank maupun dari lembaga keuangan lain. Persyaratan menjadi hambatan terbesar bagi UMKM untuk mendapat bantuan modal dari lembaga keuangan. (b) Kualitas Sumber Daya Manusia (SDM) Sebagian besar usaha kecil dikelola dengan cara yang sederhana, jenis usaha mereka termasuk kedalam jenis usaha turun-temurun. Untuk menjalankan usahanya tidak perlu syarat khusus dan tidak harus dari golongan ahli dalam suatu bidang. Ini merupakan salah satu keterbatasan yang dimiliki oleh UMKM dari segi SDM. Hal ini yang menjadikan UMKM sulit untuk mengadopsi hal-hal baru untuk kemajuan usaha mereka seperti teknologi dan bidang lain. (c) Lemahnya Jaringan Usaha dan Kemampuan Penetrasian Pasar Umumnya usaha kecil dikelola secara sederhana, jaringan usahanya sangat terbatas dan kemampuan penetrasi pasar juga rendah dengan kualitas produk kurang kompetitif. Hal ini yang

34

membedakan antara usaha kecil dengan usaha besar yang memiliki kemudahan akses pasar melalui relasi maupun memanfaatkan teknologi. (d) Mentalitas Pengusaha UMKM Semangat wirausaha atau enterepreneurship UMKM dinilai sangat kurang. Semangat wirausaha yang dimaksud berupa terus melakukan inovasi, berani mengambil resiko, dan ulet. 2) Faktor Eksternal (a) Terbatasnya Sarana dan Prasarana Usaha Keterbatasan dalam mengakses pasar melalui relasi dan teknologi menyebabkan UMKM memiliki kesulitan dalam mendapatkan sarana dan prasarana yang lebih baik untuk mengembangkan usahanya. (b) Iklim Usaha Belum Sepenuhnya Kondusif Indikator ekonomi makro berupa kontribusinya terhadap penciptaan PDB (Produk Domestik Bruto), penyerapan tenaga kerja, ekspor dan perkembangan pelaku usahanya serta keberadaan investasi usaha kecil dan menengah melalui pembentukan modal tetap bruto (investasi) dijadikan tolak ukur keberhasilan usaha UMKM. Perkembangan dan pertumbuhan UMKM selalu dipantau untuk dijadikan bahan pertimbangan dalam menentukan kebijakan. Selain itu kendala dari UMKM yaitu sulitnya dalam memperoleh izin usaha dari pemerintah.

35

Hal ini dikarenakan banyaknya persyaratan yang sulit untuk dipenuhi oleh pelaku UMKM. Jadi, dapat disimpulkan meskipun UMKM mampu bertahan dibanding usaha besar lain pada saat iklim usaha tak menentu seperti krisis ternyata UMKM juga memiliki permasalahan yang cukup kompleks dalam internal usahanya. Permasalahan UMKM tersebut tidak hanya berasal dari faktor internal saja tetapi juga berasal dari faktor eksternal. Permasalahan terkait modal, kualitas SDM, dan kebijakan pemerintah merupakan masalah utama yang harus diselesaikan

melalui

kegiatan

pemberdayaan

untuk

mengembangkan kualitas dan potensi UMKM.

d. Kredit dan usaha bisnis kecil Dalam hal ini kita membahas mekanisme yang biasanya digunakan oleh pemberi pinjaman untuk mengurangi

informasi

asimetri ketika membuat keputusan pemberian kredit. Sebuah literatur ada yang menetapkan bahwa kekayaan pribadi yang dimiliki oleh pemilik usaha dapat mempengaruhi bagaimana suatu bisnis didanai (Stiglitz dan Weiss, 1981; Wette, 1983; Bester, 1985; Besanko dan Thakor, 1987; Avery et al, 1998). Informasi tentang kekayaan pribadi (biasanya ditunjukkan oleh agunan) dapat meningkatkan keputusan underwriting dan mengurangi tingkat kejelasan untuk pemberi pinjaman. Misalnya, dengan pemilihan yang berpotensi merugikan, di

36

mana peminjam memiliki informasi lebih unggul dari pemberi pinjaman, peminjam kredit dapat menggunakan agunan sebagai sinyal kualitas mereka (Bester, 1985). Demikian juga, jika usaha peminjam menimbulkan risiko moral hazard, maka jaminan dapat mengurangi insentif untuk mengambil risiko yang tidak disadari peminjam bahwa kekayaan pribadi mereka yang dipertaruhkan. Model teoritis yang berfokus pada fungsi signaling agunan dari kontribusi awal oleh Bester (1985) dengan modifikasi oleh Besanko dan Thakor (1987). Mengingat variabilitas risiko dari individu, studi ini menunjukkan bahwa peminjam dengan probabilitas default rendah (yaitu peminjam berisiko rendah) akan bersedia untuk menerima agunan, yang akan menarik bagi peminjam berisiko tinggi sebagai jaminan mahal. Argumen yang sama berlaku dalam kasus moral hazard di mana persyaratan agunan berfungsi sebagai mekanisme insentif karena agunan yang lebih tinggi memaksa peminjam untuk memilih proyek kurang berisiko. Beberapa studi teoritis mempertimbangkan efek agunan dalam isolasi (Stiglitz dan Weiss, 1981; Wette, 1983); sementara kontribusi oleh Bester (1985, 1987) dan Chan dan Kanatas (1985) menunjukkan bahwa dengan memasukan persyaratan agunan bersama-sama dengan variasi suku bunga, agunan akan berhubungan negatif dengan risiko peminjam. Oleh karena itu, semua hal lain tetap sama, peminjam dengan probabilitas default tinggi lebih memilih kontrak dengan suku

37

bunga yang lebih tinggi dan jaminan lebih rendah dari peminjam dengan risiko gagal bayar yang rendah. Alasannya adalah bahwa peminjam berisiko tinggi mampu membayar suku bunga yang lebih tinggi. Selain itu, mereka juga lebih mungkin untuk kehilangan jaminan mereka jika proyek mereka gagal. Studi oleh Bester (1985, 1987) didasarkan pada asumsi bahwa jaminan sudah tersedia untuk peminjam. Besanko dan Thakor (1987) tidak sepenuhnya menggunakan asumsi ini dan menunjukkan bahwa pengalokasian kredit muncul kembali ketika peminjam menghadapi kendala

pada

ketersediaan

agunan.

Namun,

model

mereka

menegaskan bahwa jaminan tetap memegang kekuatan untuk pengurangan pengalokasian kredit, bahkan kemungkinan hal tersebut tidak dapat menghapuskan semua pengalokasian bersama-sama. Dalam

sebuah

penelitian,

Besanko

dan

Thakor

(1987b)

memperbolehkan loan size untuk digunakan sebagai penguat dalam hubungannya dengan agunan dan kredit suku bunga dan menunjukkan bahwa loan size meningkatkan kemungkinan kesuksesan bagi peminjam. Bukti empiris berdasarkan teori-teori di atas meneliti hubungan antara risiko peminjam (didefinisikan secara luas) dan jaminan itu digabungkan. Studi yang dilakukan oleh Berger dan Udell (1990; 1995); Leeth dan Scott (1989); dan Boot et al, (1991) menemukan bahwa peminjam yang berisiko kemungkinan akan diminta untuk

38

menyediakan agunan. Berger dan Udell (1995), menggunakan premium suku bunga sebagai ukuran risiko peminjam, kesimpulannya agunan dihubungkan dengan premi risiko yang lebih tinggi antara pinjaman usaha kecil. Hasil ini tampaknya bertentangan dengan prediksi teori yang dikemukakan oleh Bester (1985) dan lain-lain sebagaimana dikemukakan di atas bahwa kualitas peminjam yang tinggi menjanjikan jaminan dan memilih untuk membayar suku bunga rendah. Namun, Berger et al (2011) mengemukakan bahwa mungkin terjadi perbedaan agunan lebih sering mencerminkan perbedaan kualitas yang diamati, bukan perbedaan yang tidak teramati antara jenis peminjam. Studi oleh Machauer dan Weber (1998) melaporkan bahwa agunan adalah kebebasan dari tipe-tipe peminjam; sementara penelitian terbaru oleh Jiminez et al (2006) menunjukkan agunan memiliki hubungan yang negatif dengan penelitian terdahul bahwa kegagalan dalam pinjaman ditawarkan oleh usaha yang baru berdiri. Apapun alasan di balik hasil yang beragam dan kurangnya kepraktisan beberapa model yang menggambarkan hubungan antara jaminan dan risiko kredit, ada bukti empiris yang cukup untuk menunjukkan pentingnya jaminan di pasar kredit dengan informasi asimetris. Evans dan Jovanovic (1989) menunjukkan bahwa jika tidak ada akan dana menghambat individu untuk memulai bisnis; sama seperti studi yang dilakukan oleh Holtz-Eakin et al, (1994); Blanchflower dan Oswald, (1998); dan Burke et al, (2000)

39

menunjukkan bahwa self-employment mengalami peningkatan yang mendadak dalam kekayaan pribadi. Mekanisme lain yang tersedia untuk mengurangi masalah informasi ketika memperluas kredit kepada perusahaan kecil adalah melalui pinjaman hubungan (Boot dan Thakor, 1994; Petersen dan Rajan, 1994; Berger dan Udell, 1995; Cole, 1998; Harhoff dan Korting, 1998). Menurut literatur ini, pemberi pinjaman memperoleh informasi dari waktu ke waktu melalui kontak dengan perusahaan, dan / atau pemilik dan menggunakan informasi ini dalam keputusan mereka untuk memperpanjang kredit. Premis ini didasarkan pada kenyataan bahwa peminjam akan mampu membangun reputasi dari waktu ke waktu di mana pemberi pinjaman dapat mengamati perilaku pembayaran mereka. Oleh karena itu, perusahaan dengan hubungan yang kuat dengan calon pemberi pinjaman mereka lebih mungkin untuk menerima kredit. Secara tradisional, studi ini mengukur kekuatan hubungan dalam hal jangka panjang, misalnya, jumlah waktu bank telah memberikan pinjaman atau layanan lainnya kepada perusahaan (Petersen dan Rajan, 1994, 1995; Scott dan Dunkelberg, 1999). Secara umum studi ini menjelaskan bahwa ikatan yang kuat dengan pemberi pinjaman menyebabkan ketersediaan yang lebih besar dari kredit untuk perusahaan kecil (Petersen dan Rajan, 1995; Berger dan Udell, 1995; Harhoff dan Korting, 1998). Studi oleh Cole (1998) dan Machauer dan

40

Webber (2000) menekankan pada hal tersebut, namun itu bukan hanya kekuatan hubungan yang penting, tetapi adanya hubungan antara pemberi pinjaman dan usaha kecil yang penting dalam keputusan alokasi kredit. Literatur perbankan telah menunjukkan bahwa karakteristik yang diamati dari usaha kecil, pemilik usaha juga ditemukan permasalahan dalam mengurangi masalah informasi. Hal ini terutama berlaku untuk bisnis start-up baru atau usaha kecil pada tahap awal pengembangan perusahaan ketika pemilik biasanya merupakan pemilik utama (dan mungkin satu-satunya) pengambil keputusan - menunjukkan pola pemilik jasa keuangan yang meniru orang-orang dari perusahaan (Cassar 2004 ). Peminjam kredit, pendidikan, usia, dan pengalaman bisnis adalah beberapa atribut yang paling umum dipelajari untuk mengevaluasi dampak dari karakteristik pemilik pada akses keuangan (Berger et al, 2005; Berger dan Frame, 2007; Cressy, 1996; Burke et al, 2000). Konsensus umum dalam literatur ini adalah bahwa peminjam berpendidikan, dengan peringkat kredit yang tinggi dan pengalaman industri, yang jauh lebih tua (dan karena itu memiliki track record panjang), kemungkinan akan mendapatkan kredit secara berkesinambungan. Demikian juga, Cole (1998), berdasarkan data AS dan Coleman (2010), berdasarkan data perbankan Inggris, melaporkan bahwa umur perusahaan dan ukuran perusahaan (diukur dengan cara yang berbeda) juga mempengaruhi alokasi kredit tersebut bahwa

41

perusahaan yang lebih tua dan perusahaan kecil lebih besar lebih mungkin relatif diperpanjang kreditnya dibandingkan perusahaanperusahaan baru dan kecil. Ulasan literatur pada pinjaman di bawah informasi asimetris memprediksi bahwa pemilik usaha kaya (dengan akses ke jaminan); dengan sejarah kredit yang baik (yang ditunjukkan oleh peringkat kredit yang tinggi), yang memiliki hubungan yang ada sebelumnya dengan calon pemberi pinjaman; yang juga memiliki pengalaman kerja lebih besar, dan berpendidikan; umumnya memiliki kualitas kredit yang lebih baik dan karenanya cenderung mengakses dana usaha kecil dari kreditur. Selain itu, ada juga bukti yang menunjukkan bahwa umur perusahaan dan ukuran mempengaruhi akses kredit sehingga perusahaan kecil yang lebih tua dan lebih besar akan memiliki lebih banyak akses kredit. Penelitian sebelumnya telah menjelaskan bahwa pinjaman kepada usaha bisnis kecil tidak hanya tentang memperpanjang pendanaan, tetapi juga tentang cost of creditnya yaitu suku bunga yang dibayar (Petersen dan Rajan, 1994; Cressy dan Toivanen, 2001; Burke dan Hanley, 2003; 2006) . Oleh karena itu tetap relevan untuk memperoleh pemahaman tentang apa yang mendorong cost of credit untuk perusahaan kecil.

42

3. Default Dalam literatur utama, intermediasi keuangan pada pinjaman usaha kecil difokuskan pada faktor-faktor penentu dan akses biaya kredit. Sudah ada sedikit penelitian yang meneliti perilaku pembayaran perusahaan kecil yang benar-benar menerima pinjaman. Ini sebelumnya dikaitkan dengan keterbatasan data (Glennon dan Nigro, 2005; 2008). Sampai saat ini, dua penelitian dalam suatu literatur telah berfokus pada aktivitas standar pemodelan untuk usaha bisnis kecil. Satu untai memiliki dasar dalam analisis rasio keuangan berdasarkan laporan keuangan dan data industri (lihat misalnya studi oleh Altman dan Sabato, 2007; Fidrmuc dan Hainz, 2010; Behr, Glutter dan Plattner, 2004 dan Dyrberg-Rommer, 2005). Motivasi utama dari studi ini adalah untuk menunjukkan secara signifikan pentingnya (untuk bank) pemodelan risiko kredit untuk perusahaan kecil secara terpisah dari perusahaan besar. Secara umum studi ini membangun prediksi model default berdasarkan rasio keuangan yang berasal dari perusahaan-perusahaan besar untuk menentukan apakah model ini dapat membantu memprediksi default dalam usaha bisnis kecil atau tidak. Secara umum, studi ini menemukan bahwa model yang dirancang untuk perusahaan besar berkinerja buruk dalam memprediksi standar usaha kecil. Mereka juga menunjukkan bahwa sejumlah kecil rasio keuangan yang disesuaikan dengan perusahaan kecil yaitu: hutang, likuiditas, profitabilitas dan efek-sektor tertentu merupakan penentu penting dari default. Oleh

43

karena itu, studi ini menyimpulkan bahwa bank harus mengembangkan model risiko kredit khusus yang ditujukan kepada usaha bisnis kecil. Keterbatasan utama telah diidentifikasi dalam mengadopsi metode analisis rasio keuangan ketika memodelkan untuk usaha kecil. Sebagian besar usaha bisnis kecil dalam studi ini sebenarnya perusahaan kecil yang 'lebih besar' (dengan penjualan sebesar 500 juta). Dalam kasus di mana data laporan keuangan tidak ada - usaha tahap awal biasanya seperti bisnis startup dan perusahaan muda - teknik analisis rasio keuangan tidak dapat diterapkan; maka timbul masalah risiko pemodelan standar khusus untuk usaha kecil ini. Model literatur kedua menggambarkan

usaha kecil berdasarkan

informasi kredit dari pemilik usaha utama (lihat misalnya Berger et al, 2005; Agarwal et al, 2007; DeYoung et al, 2007; Berger et al, 2009). Alur literatur ini menegaskan bahwa sejarah kredit pribadi atau hutang dari pemilik usaha kecil sangat prediktif dalam pengembalian hutang dari bisnis mereka. Hal ini terutama berlaku untuk usaha pada tahap awal pengembangan perusahaan, ketika pemilik usaha biasanya besar (dan mungkin satu-satunya) pengambil keputusan (Cassar, 2004). Agarwal et al (2007) mempelajari dampak dari credit scores peminjam vs credit scores usaha dalam memprediksi risk default usaha kecil. Mereka menemukan dukungan untuk pemodelan risiko usaha kecil berdasarkan informasi kredit dari pemilik bisnis; mereka menunjukkan bahwa skor kredit pribadi pemilik usaha 'menurunkan kredit macet vs nilai kredit

44

usaha. Berger et al (2005) meneliti efek dari kredit pada ketersediaan, harga dan standar risiko kredit usaha kecil. Mereka membandingkan pinjaman usaha kecil yang diberikan sebelum dan sesudah menggunakan rating credit dalam mengelola risiko kredit. Mereka menemukan bahwa penggunaan dari rating kredit berkaitan dengan jumlah yang diperluas, harga rata-rata yang lebih tinggi, dan risiko gagal bayar yang lebih besar untuk pinjaman usaha kecil. Salah satu penjelasan Berger et al (2005) yang mengemukakan pengamatan mereka bahwa penggunaan peringkat kredit sebagai dasar untuk memprediksi risiko gagal bayar memperluas kredit untuk beberapa 'peminjam marginal' yang relatif beresiko yang tidak akan menerima kredit. Penelitian oleh Berger dan Frame (2007) membandingkan bank yang telah mengadopsi penggunaan kredit untuk mengelola risiko default mereka dan yang belum. Mereka menemukan bahwa bank-bank yang menggunakan peringkat kredit cenderung tidak memiliki lebih banyak masalah kinerja pinjaman dari bank lain, meskipun peningkatan yang diamati dalam pinjaman kepada peminjam mungkin lebih marginal. Hal ini masuk akal bahwa pemberi pinjaman bisa dialami (maka efisien) dalam menilai risiko default, sehingga peringkat kredit belum tentu pendorong utama default; pemberi pinjaman dapat memilih untuk mengimbangi risiko default dengan secara simultan mengadopsi instrumen lain, seperti meminta agunan yang dapat disita dalam hal default (Berger dan Udell, 1995) atau dengan pengisian suku bunga yang lebih tinggi (Stiglitz dan Weiss, 1981). Penelitian oleh Bester (1985), Chan dan Kanatas

45

(1985), Besanko dan Thakor (1987) dan Chan dan Thakor (1987) menegaskan bahwa agunan membantu menyelaraskan kepentingan kedua pemberi pinjaman dan peminjam, menghindari situasi di mana peminjam membuat sedikit usaha untuk memastikan keberhsilan proyek yang menggunakan pembiayaan yang telah diberikan. Oleh karena itu penelitian ini memprediksi hubungan negatif antara pemberian jaminan dan loan defaul. Hal ini juga memungkinkan bahwa bagaimanapun oleh adanya agunan, kreditur mungkin berlaku kurang teliti ketika menilai pinjaman yang menawarkan agunan; sehingga mengarah ke peningkatan risiko default. Penelitian lain memprediksi bahwa penggunaan informasi secara kualitatif, seperti umur perusahaan dan informasi yang dikumpulkan melalui kontak dari waktu ke waktu (berdasarkan pada hubungan), mengurangi adverse selection dan isu-isu moral hazard; maka terbukti menjadi penting dalam persetujuan suatu pengambilan keputusan kredit dan biaya proses pinjaman (Cole, 1998; Petersen dan Rajan, 1994; Berger dan Udell, 1995). Kemudian diikuti oleh pertanyaan apakah umur perusahaan dan variabel hubungan membantu memprediksi risiko default atau tidak. Penelitian sebelumnya telah menunjukkan bahwa umur perusahaan memiliki pengaruh yang kuat pada kredit macet. Misalnya, Bates dan Nucci (1999), Evans (1987) dan Dunne, Roberts dan Samuelson (1989) telah menemukan bahwa di AS, kemungkinan perusahaan akan gagal selama

46

periode waktu tertentu seiring dengan menurunnya umur perusahaan. Studi oleh Bagus dan Graves (1993) dan Honjo (2000) menyatakan bahwa perusahaan baru gagal di tingkat yang lebih tinggi daripada perusahaan yang telah berdiri lama (semua hal lain tetap sama); yang mengarah ke dugaan bahwa perusahaan baru secara statistik lebih mungkin putus dari perusahaan yang sudah lama. Cowling dan Mitchell (2003) juga menemukan bahwa bisnis start-up memiliki tingkat standar yang lebih tinggi. Mereka melaporkan bahwa dari waktu ke waktu start-up tidak lebih mungkin untuk default dari perusahaan yang ada. Glennon dan Nigro (2005) juga melaporkan bahwa peminjam yang kurang dari 3 tahun di origination pinjaman lebih cenderung ke default atas pinjaman mereka dari usaha kecil yang lebih matang. Perusahaan besar terbukti lebih cenderung mengalami default (Cowling dan Mitchell, 2003; Glennon dan Nigro 2005, 2008). Masih diragukan apakah hubungan memang menyebabkan pinjaman lebih baik dalam hal default. Matteo et al (2012) melaporkan bahwa pelanggan baru kurang menegetahui informasi yang tersedia – menghindari mekanisme yang merugikan dan pengurangan potensi kriteria seleksi - menghasilkan tingkat yang lebih tinggi dari kredit macet untuk pinjaman bank. Bukti ini menekankan peran informasi dan pengetahuan peminjam dalam hal strategi dan model intermediasi yang secara konsisten mencoba untuk mendapatkan dan mempertahankan kualitas tinggi dari portofolio pinjaman. Jimenez dan Saurina (2004) menguji faktor pendorong default untuk 3 juta pinjaman bank selama periode 1988-2000.

47

Analisis mereka menunjukkan bahwa jumlah probabilitas hubungan perbankan yang meningkat akan menurun default. Akhirnya, Studi yang dilakukan oleh Cowling dan Mitchell (2003); Glennon dan Nigro (2005, 2008) mengamati efek yang signifikan terhadap risiko standar di sektor industri. Glennon dan Nigro (2005; 2008) mencatat bahwa perusahaan kecil di sektor manufaktur dan ritel memiliki tingkat standar lebih tinggi secara signifikan dan perusahaan-perusahaan di sektor pengangkutan dan komunikasi secara signifikan memiliki tingkat lebih rendah dari semua sektor lainnya. Demikian pula, Cowling dan Mitchell (2003), berdasarkan data UK, juga menemukan bahwa pinjaman kepada perusahaan-perusahaan di sektor ritel lebih cenderung ke default (semua hal lain tetap sama). Mereka lebih lanjut melaporkan bahwa perusahaan di sektor jasa cenderung ke default terhadap perusahaan-perusahaan di industri lain - hasil yang mencerminkan tingkat standar yang lebih tinggi untuk perusahaan ritel dan tingkat kegagalan yang lebih rendah untuk perusahaan jasa.

4. Crowdfunding a. Pengertian Platform Crowdfunding Crowdfunding merupakan kegiatan mengumpulkan dana investasi yang pada umumnya dilakukan melalui jejaring sosial seperti Twitter, Facebook, Linkedln dan blog khusus lainnya (Belleflame, Lamberrt

48

dan

Schweinbacher 2011). Wheat dkk. (2013) mendefinisikan

crowdfunding sebagai berikut: “Crowdfunding fundraising

is

a

new

internet-based

in which individuals

solicit

method

of

contributions

for

projects on specialized crowdfunding websites. The focus in crowdfunding ‘crowd’ in

is

gathering many

crowdfunding)

rather

small

donations (the

than requesting a single

large sum from a funding agency. Crowdfunding drives run over a limited time frame, anywhere from a single day to several weeks, and attempt to meet a funding goal before the end of the campaign.” Crowdfunding adalah sebuah metode baru penggalangan dana melalui internet di mana individu meminta bantuan untuk proyeknya melalui website khusus crowdfunding. Fokus dari crowdfunding adalah menggalang banyak sumbangan kecil dari pada berupa sumbangan besar dari sebuah lembaga donor. Crowdfunding

berjalan

dalam

waktu

terbatas dari beberapa hari sampai beberapa minggu, dan berusaha untuk memenuhi target pendanaan sebelum batas akhir waktu. Proses kerja dari crowdfunding yaitu pemilik proyek atau produk akan mengirimkan produksinya kepada donator, kemudian donator apabila tertarik akan memberikan donasinya. Lebih lanjut David McGrail (2013) mendeskripsikan crowdfunding kedalam tiga langkah proses, yaitu: (1) Setiap kreator proyek membuat tujuan dan batas waktu dari

49

pendanaan. (2) Jika khalayak tertarik mereka dapat mendonasikan uang untuk membantu mewujudkan proyek tersebut. (3) Apabila proyek telah mendapatkan dana yang cukup sesuai yang sudah ditentukan maka uang donasi dapat ditarik oleh pembuat proyek dari donator. Jika pendanaan proyek tersebut gagal maka uang donator tidak akan ditarik.

b. Kategori Platform Crowdfunding Crowdfunding dapat dibedakan dalam beberapa kategori model. Bradford (2012) membedakan crowdfunding menjadi lima kategori, yaitu: (1) model donasi, (2) model penghargaan (reward), (3) model prapembelian, (4) model pinjaman dan (5) model ekuitas. Situs crowdfunding dapat menerapkan satu model atau menerapkan lebih dari satu model. Berikut berbagai macam model situs crowdfunding menurut Bradford (2012): 1) Situs Model Donasi Kontributor dalam situs donasi tidak mengharapkan imbalan atas kontribusinya. Biasanya model donasi ini diterapkan pada institusi amal atau non- profit. 2) Situs Model Penghargaan (Reward) dan Pra-pembelian Situs yang menggunakan model reward dan pra-pembelian memiliki kesamaan dan cenderung muncul di situs yang sama. Model reward menawarkan pada kontributor imbalan atas kontribusinya, tapi tidak tertarik terhadap hasil atau keuntungan dari produksi. Model pra-

50

pembelian hampir mirip dengan model reward yaitu kontributor tidak mendapat bagian keuntungan dari produksi akan tetapi mereka mendapatkan produk yang dibuat. 3) Situs Model Pinjaman Situs yang menggunakan model pinjaman kontributor hanya menyediakan pendanaan untuk sementara dan mengharapkan pengembalian atas dana yang dipinjamkan. Dalam beberapa kasus kontributor menerima bunga atas dana yang dipinjamkannya. 4) Situs Ekuitas Situs Model ekuitas memberikan bunga kepada kontributor atas pengembalian usaha yang mereka bantu.

c. Situs Model Pinjaman 1) Peer to Peer Lending Peer-to-peer lending atau P2P Lending adalah kegiatan pinjam meminjam antar perseorangan. Praktisi ini sudah lama berjalan dalam bentuk yang berbeda, seringkali dalam bentuk perjanjian informal. Dengan berkembangnya teknologi dan e-commerce, kegiatan peminjaman turut berkembang dalam bentuk online dalam bentuk platform serupa dengan e-commerce. Dengan itu, seorang peminjam bisa mendapatkan pendanaan dari banyak individu. Dalam peer lending, kegiatan dilakukan secara online melalui platform website dari berbagai perusahaan peer lending. Terdapat berbagai macam jenis

51

platform, produk, dan teknologi untuk menganalisa kredit. Peminjam dan pendana tidak bertemu secara fisik dan seringkali tidak saling mengenal. Peer lending tidak sama dan tidak bisa dikategorikan dalam bentuk-bentuk institusi finansial tradisional: himpunan deposito, investasi, ataupun asuransi. Karena itu, peer lending dikategorikan sebagai produk finansial alternatif. Proses aplikasi pinjaman peer lending lazimnya mengikuti proses berikut. Peminjam masuk ke website, registrasi dan mengisi form aplikasi. Platform kemudian memverifikasi dan menganalisa kualifikasi pinjaman tersebut. Pinjaman yang berhasil lolos di posting di website di mana pendana bisa memberikan komitmen dana untuk pinjaman itu. Ada beberapa cara yang di adopsi berbagai platform peer lending untuk mencocokkan peminjam dengan pendana. Beberapa platform bahkan tidak melakukan analisa kredit dan memakai reputasi online sebagai kriteria utamanya. Ada juga yang memakai jasa pihak ketiga untuk melakukan cek dan analisa terhadap peminjam. Gambar 2.1 Proses Kerja Peer to Peer Lending

Sumber : http://www.hacktrix.com/social-lending-websites-to-getpeer-2-peer-p2p-loans

52

Terdapat tiga macam transaksi yang dipakai di platform peer lending: a) Marketplace Di model marketplace, peminjam dan pendana bebas memilih suku bunga. Pinjaman dibuka untuk proses lelang selama beberapa hari dan peminjam menentukan suku bunga indikatif. Pendana bebas untuk memasukkan tawaran dengan suku bunga dan jumlah tertentu. Pada akhir lelang, sistem akan mengambil total jumlah yang diinginkan oleh peminjam dengan prioritas bagi tawaran-tawaran yang terbaik. Sisa tawaran lainnya dikembalikan ke pendana. Suku bunga yang dibayarkan oleh peminjam adalah rata-rata dari total tawaran

yang diterima. Model ini biasanya juga memberikan

peminjam hak untuk menutup lelang lebih awal apabila sudah terkumpul dana yang cukup. Syaratnya adalah ia menyanggupi ratarata suku bunga dari tawaran yang sudah masuk, yang seringkali lebih tinggi dari bunga indikatif di awal. b) Bunga Tetap Pada model ini Platform menentukan suku bunga untuk setiap pinjaman berdasarkan tingkat risiko. Pendana bebas untuk membeli nominal pecahan dari pinjaman tersebut sampai terkumpul dana yang diminta.Model ini mengasumsi bahwa Platform memiliki kemampuan yang lebih baik dari pendana untuk menganalisa risiko kredit peminjam. Karena bunga sudah ditentukan, pinjaman bisa

53

selesai proses pengumpulan dana lebih cepat dari model Marketplace. c) Pengelola Dana Dalam model ini para pendana memberikan Platform kuasa untuk mengelola dana miliknya, yang dikelola sebagai satu kesatuan. Platform kemudian menentukan pinjaman yang layak mendapatkan pendanaan dan suku bunga-nya. Di Indonesia model ini hanya bisa dilaksanakan oleh Platform yang memiliki ijin Perusahaan Manajer Investasi dari OJK. Keuntungan dari model ini adalah pendanaan bisa diselesaikan lebih cepat dan para pendana tidak perlu repot mengatur alokasi dana mereka. Perusahaan pertama di dunia yang menawarkan peer lending adalah Zopa di Inggris pada tahun 2005. Prosper kemudian mengikuti dengan peluncuran servis mereka di tahun 2006 di Amerika, diikuti oleh LendingClub dan lainnya. Di Barat, para pengguna tertarik dengan konsep peer lending karena dampak krisis finansial 2008. Pada saat itu bank menutup penyaluran kredit baru dan memberikan suku bunga yang mendekati 0% kepada para deposan uang. Karena itu, peminjam harus mencari sumber pendanaan alternatif dan pemilik dana aktif mencari investasi dengan imbal hasil yang lebih tinggi.Di Cina peer lending sudah dipraktekkan secara offline selama beberapa abad. Setelah e-commerce menanjak, banyak Platform peer lending muncul dan berkembang secara cepat. Dalam waktu dekat, market peer lending

54

Cina diprediksi bisa menjadi lebih besar dari total market seluruh negara lainnya.

B. Penelitian Terdahulu

No 1.

2.

Peneliti

Tabel 2.2 Penelitian Terdahulu Judul Persamaan

Reabetswe The Impact Kgoroeadira, 2014 Of Commercial Peer-ToPeer Lending Websites On The Finance Of Small Business Ventures

Enrichetta Ravina.2012

Love & Loans The Effect of Beauty and Personal Characteris tics in

 Menganalis is faktor penentu pemberian kredit UMKM pada website P2P Lending  Menggunak an variabelvariabel pada owner attributes, firm attributes, dan information attributes  Teknik analisa data menggunak an statistik deskriprif dan uji t  Menganalis a keputusan pemberian pembiayaan untuk UMKM melalui website

Perbedaan

Hasil

 Menganal isa penyebab default dan menganalis is faktor yang memengaru hi keputusan pemberian bunga.  Menggun akan variabel delinquenci es, judgment, dan industri.  Menggun akan analisa probit & tobit

Model pembiayaan Peer to Peer Lending menjadi alternatif baru bagi UMKM untuk pembiayaan usahanya yang tidak memerlukan collateral. Dalam penelitian ini juga ditemukan perusahaan dengan interest rate tinggi lebih berisiko. Umur perusahaan juga dapat mengurangi informasi asimetris

 Menggun akan variabel kecantika n, usia, dan karakterist

Financial information, status pekerjaan dan histori kredit sebelumnya memiliki pengaruh yang signifikan terhadap

55

No

Peneliti

3.

Nataliya Barasinska, 2011

4.

Jefferson Duarte, Dkk,2010

5.

Gregor N.F. Weib, Katharina Pelger, Andreas Hrch, 2010

Judul

Persamaan

Perbedaan

Hasil

Credit Markets

Peer to Peer Lending.

ik personal  Menggunak an regresi probit

terpenuhinya pembiayaan pada website Peer to Peer Lending

 ship, credit grade, dan employment status, income  Statistik desktiptif Does  Menggunak  Menganalis Gender an variabel a pengaruh Affect jumlah gender Investors’ pembiayaan terhadap Appetite yang risiko For Risk ? diminta, Evidence interest From Peerrate, dan to-Peer credit rating Lending Trust and  Menggunak  Menggunak Credit an teknik an variabel analisis umur, dengan gender, deskriptif weight, foto statistik collateral  Menggunak (rumah, an variabel mobul, dll), credit number of rating bids  Menggunak  Menggunak an variabel Mitigatin an variabel sukses, g Adverse Loss, DTI, interest Selection Delinquent rate, rating, P2P  Menggunak jumlah Lending an regresi biaya yang Empirical OLS diajukan, Evidence dan status From pekerjaan Prosper.c  Menggunak om( Logit an regresi Regressio logit n,OLS

Perbedaan gender antara laki-laki dan perempuan tidak mempengaruhi keputusan pemberian pinjaman dalam konteks Peer to Peer Lending Hasil dari penelitian ini menyebutkan bahwa kepercayaan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap keputusan investasi

Untuk mencegah kerugian dalam pinjaman Peer to Peer Lending dapat dilakukan dengan group membership yaitu keterlibatan perusahaan dalam suatu asosiasi atau grup.

56

No

Peneliti

Judul

Persamaan

Perbedaan

Hasil

Regression ) 6.

Devin G. Pope, What’s in a Justin R. Sydnor, Picture ? 2009 Evidence of Discrimina tion from Prosper.co m ( OLS Regression & Logit Regression )

 Menggunak  an variabel credit grade,  jumlah pembiayaa n yang diajukan, loan term, dan pendapatan

Menggunak an regresi OLS Menggunak an variabel DTI

Diskriminasi ras dalam keputusan pembiayan sekalipun terdapat lenders potensial, itu natural muncul dari naluri masyarakat. Namun data menyebutkab bahwa pinjaman pada Peer to Peer Lending lebih tidak diskriminatif

Sumber : Berbagai jurnal – data diolah

C. Pengaruh Variabel Independen terhadap Variabel Dependen 1. Pengaruh Credit Rating terhadap Keputusan Pemberian Kredit Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) Penelitian yang dilakukan Reabetswe (2014), Weib et al (2008), Pope et al (2011), Herzenstein et al (2011) jika penelitian tersebut menggunakan signifikan 0.05 Credit Rating tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap keputusan pemberian kredit oleh lenders. Hal ini dikarenakan kurang dominannya variabel credit rating sehingga variabel tersebut belum cukup berperan sebagai penyeimbang pengambil keputusan dalam pemberian pembiayaan untuk UMKM. Namun tidak sesuai dengan penelitian Kumar (2007), Lin et al (2011), Baransika (2011).

57

2. Pengaruh Income Range terhadap Keputusan Pemberian Kredit Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) Hasil penelitian Kumar (2007), Lin et al (2011), Baransika (2011) menjelaskan bahwa income range tidak berpengarus signifikan terhadap keputusan pemberian kredit. Hal ini dikarenakan kurang dominannya income range sebagai variabel independen sehingga variabel tersebut belum cukup berperan sebagai penyeimbang pengambil keputusan dalam pemberian pembiayaan untuk UMKM. Namun, penelitian tersebut bertolak belakang dengan penelitian yang dilakukan oleh Pope et al (2011), Ravini (2008), Ashta et al (2009), Weib et al (2010), Herzenstein et al (2011). Penelitian tersebut menyebutkan bahwa range pendapatan akan mempengaruhi kemampuan peminjam (borrowers) dalam membayar cicilan kreditnya.

3. Pengaruh Loan Purpose terhadap Keputusan Pemberian Kredit Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah Hasil penelitian ini sesuai dengan Reabetswe (2014) tidak menemukan pengaruh yang signifikan dari variabel loan purpose. Namun bertolak belakang dengan penelitian yang dilakukan oleh Baransika (2011). Penelitian tersebut menjelaskan bahwa tujuan pinjaman yang jelas akan mempengaruhi keputusan lenders dalam memberikan pinjamannya.

58

4. Pengaruh Loan Term terhadap Keputusan Pemberian Kredit Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) Baransika (2011) lebih fokus meneliti pada pengaruh gender terhadap keputusan pemberian keputusan kredit. Namun dalam penelitian tersebut juga dibahas mengenai jangka waktu atau durasi pinjaman dalam menentukan keputusan pemberian kredit. Dan hasil dari penelitian tersebut membuktikan bahwa durasi kredit memberikan pengaruh yang signifikan terhadap keputusan pemberian kredit pada Peer to Peer Lending di Jerman. Dan dalam penelitian tersebut di jelaskan bahwa gender memberikan pengaruh yang berbeda dalam penentuan jangka waktu.

5. Pengaruh Requested Amount terhadap Keputusan Pemberian Kredit Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) Penelitian yang dilakukan oleh Kumar (2007), Freedman et al (2008), Herzenstein et al (2011), dan Weib et al (2010) menjelaskan bahwa jumlah biaya yang diajukan oleh peminjam (borrowers) memiliki pengaruh terhadap keputusan pemberian pinjaman. Dalam penelitian tersebut dijelaskan bahwa pinjaman yang dilakukan pada website Peer to Peer Lending adalah pinjaman yang berskala kecil sehingga ini cocok untuk menciptakan lembaga pembiayaan yang inklusif bagi UMKM. Dalam konteks Peer to Peer Lending juga pemberi dana (lenders) adalah sekumpulan dari banyak orang tidak hanya satu pihak saja yang memberikan bantuan pinjaman, sehingga jumlah pinjaman yang diajukan

59

oleh pelaku usahapun akan mempengaruhi keputusan mereka dalam memberikan pinjaman. Berdasarkan penelitian Reabetswe (2014) juga dijelaskan bahwa pinjaman pada website Peer to Peer Lending skalanya kecil namun frekuensi pemberian pinjamannya cukup tinggi.

60

D. Kerangka Pemikiran Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi keputusan penerimaan pembiayaan Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) pada website Peer to Peer Lending. Lebih lengkap dapat dilihat pada gambar berikut : Gambar 2.2 Kerangka Pemikiran Koinworks.com

UMKM

Variabel Independen Keputusan Kredit

Tidak (0)

Ya (1)

Regresi Probit

Uji R2 McFadden

Uji Likelihood Ratio

Uji Z

Interpretasi Hasil

61

D. Hipotesis Berdasarkan tinjauan dan kajian terhadap penelitian terdahulu yang relevan, maka hipotesis yang akan diajukan kebenarannya secara empiris adalah : Ho1 : Credit Rating tidak memiliki pengaruh terhadap keputusan penerimaan pembiayaan Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) dalam pembiayaan Peer to Peer Lending Ha1

:

Credit Rating memiliki pengaruh terhadap keputusan penerimaan

pembiayaan Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) dalam pembiayaan Peer to Peer Lending Ho2

:

Income Range tidak memiliki pengaruh terhadap keputusan

penerimaan pembiayaan Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) dalam pembiayaan Peer to Peer Lending Ha2

:

Income Range memiliki pengaruh terhadap keputusan penerimaan

pembiayaan Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) dalam pembiayaan Peer to Peer Lending Ho3

: Loan

Purpose tidak memiliki pengaruh terhadap keputusan penerimaan

pembiayaan Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) dalam pembiayaan Peer to Peer Lending Ha3

:

Loan Purpose memiliki pengaruh terhadap keputusan penerimaan

pembiayaan Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) dalam pembiayaan Peer to Peer Lending

62

Ho4

:

Loan Term tidak memiliki pengaruh terhadap keputusan penerimaan

pembiayaan Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) dalam pembiayaan Peer to Peer Lending Ha4

:

Loan Term memiliki pengaruh terhadap keputusan penerimaan

pembiayaan Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) dalam pembiayaan Peer to Peer Lending Ho5

:

Requested Amount

tidak memiliki pengaruh terhadap keputusan

penerimaan pembiayaan Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) dalam pembiayaan Peer to Peer Lending Ha5

:

Requested Amount memiliki pengaruh terhadap keputusan penerimaan

pembiayaan Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) dalam pembiayaan Peer to Peer Lending

63

BAB III METODE PENELITIAN

A. Ruang Lingkup Penelitian Penelitian ini dilakukan menggunakan data cross section dengan tujuan untuk menganalisa faktor-faktor penentu alokasi pemberian kredit untuk Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) pada website Peer to Peer Lending dengan mengukur faktor-faktor yang menentukan keputusan pemberian kredit pada UMKM dalam pembiayaan Peer to Peer Lending. Alat ukur sekaligus variabel dalam penelitian ini diukur dengan indikator credit rating, income range, loan purpose, loan term, dan requsted amount. Objek dalam penelitan ini adalah perusahaan-perusahaan yang masuk ke dalam kategori Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM). Perusahaanperusahaan yang dipilih adalah mereka yang menggunakan fasilitas kredit untuk bisnis pada website Koinworks.com. Dipilihnya Koinworks.com sebagai objek penelitian dikarenakan Koinworks merupakan perusahaan Peer to Peer Lending pertama di Indonesia dan situs Peer to Peer Lending yang paling dominan.

B. Populasi dan Sampel Penelitian Menurut Sanusi (2011) Populasi adalah seluruh kumpulan elemen yang menunjukkan ciri-ciri tertentu yang dapat digunakan untuk membuat kesimpulan. Kumpulan elemen tersebut menunjukkan jumlah, sedangkan ciriciri tertentu menunjukkan karakteristik dari kumpulan itu. Populasi dalam

64

penelitian ini adalah Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) yang mengajukan pinjaman melalui platform Peer to Peer Lending. Sampel merupakan bagian dari populasi yang diteliti. Dalam penelitian ini menggunakan teknik purposive sampling atau pengambilan sampel dilakukan berdasarkan dengan tujuan tertentu (Arikunto, 2010). Adapun pememilihan sampel dalam penelitian ini didasarkan pada pertimbanganpertimbangan tertentu. Kriteria-kriteria yang digunakan untuk menentukan sampel dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Perusahaan yang termasuk dalam kategori usaha mikro, kecil, dan menengah (UMKM) yang mengajukan pinjaman melalui platform Peer to Peer Lending per April 2017 untuk keperluan bisnisnya. 2. Mengajukan pinjaman melalui website koinworks.com selambat-lambatnya pada April 2017. 3. Perusahaan memiliki data ringkasan mengenai informasi usaha dan data pengajuan kredit yang diperoleh dari www.koinworks.com Berikut adalah rincian dari kriteria sampel perusahaan pada penelitian ini : Tabel 3.1. Tabulasi Sampel Semua pinjaman ( pinjamanbisnis, pendidikan, dan kesehatan ) pada koinworks.com hingga April 2017 UMKM yang mengajukan pinjaman bisnis pada koinworks.com hingga April 2017 UMKM yang termasuk pada sektor perdagangan

248 (31) (35)

UMKM yang memiliki data lengkap terkait variabel yang diteliti

(11)

Jumlah sampel penelitian

171

Sumber : Koinworks.com (data diolah peneliti)

65

C. Sumber Data Data dalam penelitian ini menggunakan data primer dan sekunder. Data primer diperoleh dari observasi, beserta analisis secara langsung terhadap informasi ketentuan alokasi kredit dari perusahaan Koinworks.com. Data sekunder yaitu data yang sudah tersedia dan dikumpulkan oleh pihak lain. Data sekunder diperoleh dari website Koinworks.com, Kementrian Koperasi dan Usaha Mikro Kecil dan Menengah dan Bank Indonesia yang didownload melalui internet. Observasi ( observation), merupakan teknik atau pendekatan untuk mendapatkan data primer dengan cara mengamati langsung obyek datanya. Observasi bisa dilakukan dengan mengamati subyek, obyek, maupun kejadiankejadian yang terjadi pada responden tanpa mengajukan pertanyaan. Observasi bisa dilakukan terhadap perilaku maupun nonperilaku dari responden. Salah satu obsearvasi nonperilaku yaitu observasi terhadap catatan, teknik ini digunakan dengan maksud untuk mengamati secara cermat megamati catatancatatan yang dibuat oleh instansi pemerintah maupun swasta, seperti catatan dari Kementrian Koperasi dan UMKM Republik Indonesia, Bank Indonesia, dan Otoritas Jasa Keuangan.

D. Teknik Analisis Data Teknik analisis data adalah mendeskripsikan teknik analisa apa yang akan digunakan oleh peneliti untuk menganalisis data yang telah dikumpulkan, termasuk pengujiannya (Sanusi, 2011). Teknik analisa data merupakan cara

66

atau metode pengumpulan data atau pengukuran variabel yang di dalamnya terdapat banyak muatan analisis yang penting dan harus dikuasai oleh peneliti. Sedangkan data yang dianalisis oleh peneliti berupa data kualitatif dan kuantitatif. Analisis yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan analisis deskriptif

dan

regresi

probit.

Analisis

deskriptif

dilakukan

untuk

menggambarkan hasil penelitian yang dilakukan dan model yang menjelaskan faktor-faktor yang menentukan pemberian kredit dalam penelitian ini menggunakan analisa dengan regresi probit.

1. Analisis Statistik Deskriptif Analisis deskriptif digunakan untuk memberikan gambaran umum tentang responden yang menjadi obyek penelitian dan memberikan gambaran mengenai tanggapan responden atas permasalahan yang diteliti oleh peneliti. Analisis deskriptif digunakan untuk menjelaskan data dari variabel yang diteliti. Ukuran yang sering digunakan dalam analisis ini adalah dengan menggunakan frekuensi dan rata-rata. Untuk menganalisis kecenderungan dapat pula menggunakan analisis trend. a. Distribusi Frekuensi Data yang dikumpulkan oleh peneliti biasanya masih berupa data mentah dan tidak beraturan sehingga sulit untuk dideskripsikan. Sehingga data-data tersebut perlu dikelompokkan dengan cara disusun secara berkelas. Daftar yang memuat data berkelompok dimaksud dengan distribusi frekuensi.

67

Sedangkan distribusi frekuensi merupakan susunan data menurut kelas interval tertentu atau kategori tertentu didalam sebuah daftar. b. Rata-Rata Hitung Rata-rata hitung merupakan nilai yang menunjukkan pusat diantara nilainilai yang ada dalam pengamatan. Rata-rata disebut pula titik penyeimbang dari sekumpulan data antara nilai yang ada di sebelah kirinya dengan nilai di sebelah kanannya. Berikut rumus yang dapat digunakan untuk menghitung rata-rata dari sebuah data: Untuk data yang tidak tersusun:

Untuk data yang tersusun:

Keterangan : Fi

= frekuensi pada interval kelas ke-1

Xi

= titik tengah dari interval kelas ke-1

∑ 𝑓𝑖

=n

2. Regresi Probit Pasar pinjaman P2P memiliki dua jenis pelaku, yaitu peminjam (perusahaan) yang diindeks dengan j dan pemberi pinjaman diindeks dengan

68

i. Peminjam menentukan jumlah pinjaman yang diinginkan Lj, dan suku bunga Ij mereka bersedia membayar. jumlah pinjaman yang diinginkan pemohon j didanai jika ada setidaknya N pemberi pinjaman bersedia untuk menyediakan dana sehingga ∑𝑀 𝑖=1

Li = Lj . Kesediaan pemberi pinjaman

untuk memberikan pinjaman kepada peminjam j tergantung pada probabilitas peminjam dari kegagalan pj. Pemberi pinjaman tidak mengamati pj; namun mereka dapat menyimpulkan pj dari pengamatan karakteristik potensi peminjam di vektor xi. Demikian juga, kecenderungan peminjam untuk membayar kembali pinjaman dapat disimpulkan dari ciriciri yang dapat mereka amati. Sebagai titik awal, dalam model kredit ekstensi/kegagalan, biarkan Yi menjadi indikator yang menunjukkan pilihan mana yang telah berlangsung [misalnya jika pinjaman tersebut disetujui = 1, yang lain 0; dan apakah pinjaman gagal = 1 yang lain 0]. Model probit dapat dinyatakan sebagai berikut:

yi* = β xi + ui 1 If yi * > 0 yi = { 0 If yi* ≤ 0

yi* adalah utilitas yang tidak teramati dari pembuat keputusan. Ini adalah fungsi dari sistematis β x komponen, di mana xi adalah vektor dari variabel bebas, β adalah vektor dari estimasi parameter yang dapat berubah pada pilihan (memperpanjang/menolak; gagal/membayar), ui adalah istilah

69

gangguan acak yang tidak teramati. Karena kami hanya mengamati komponen sistematis utilitas, kami tidak dapat memprediksi dengan pasti pilihan masing-masing pembuat keputusan. Kami hanya bisa mencoba untuk menilai probabilitas bahwa pengambil keputusan akan memilih setiap alternatif. Parameter dari model probit diperkirakan dengan metode kemungkinan maksimum. Sejak yi* sama dengan β xi + ui, probabilitas bahwa yi> 0 sama dengan probabilitas bahwa β xi> 0, atau, sama, probabilitas bahwa (ui> - β xi). Oleh karena itu, kami dapat menulis probabilitas bahwa yi sama dengan satu sebagai probabilitas bahwa (ui> - β xi) sehingga:

Pr (yi=

= Pr (yi * >0| xi ) = Pr (β xi + ui> 0| xi ) = Pr (ui > - β xi ) = 1-N (

𝛽 𝑥𝑖 ϥ

) [integrate]

= ϕ ( βxi )

ϕ adalah fungsi distribusi kumulatif normal baku (kami menggunakan ϕ = 1 sebelumnya; tersirat oleh standar distribusi normal). Fungsi kemungkinan untuk model ini adalah: L = Π [ϕ ( -β xi ) Π [ 1 – ϕ ( - β xi ) ]. Untuk model persamaan regresi probit dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :

70

Y1 = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b4X4 + b5X5 + e Keterangan : Y1 = kemungkinan kredit diterima atau ditolak X1 = Credit rating X2 = Income range X3 = Loan purpose X4 = Loan term X5 = Requested amount

3. Uji Signifikansi a. Uji koefisien determinasi (R2) Koefisien determinasi (R2) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai R2 yang kecil

berarti

kemampuan

variabel-variabel independen dalam

menjelaskan variasi variabel dependen amat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen (Imam Ghozali, 2011: 97). Hitungan R2 yang umum sangat terbatas untuk model respos dikotomi. Sehubungan dengan nilai X dan Y yang diberikan, Y harus bernilai 0 atau 1. Oleh karena itu, semua nilai Y harus berada pada garis X atau garis X = 1. Jadi, secara umum tidak akan ada LPM yang sesuai

71

dengan pola menyebar, baik berupa LPM yang tidak dibatasi maupun dipotong atau dibatasi. Hasilnya adalah perhitungan yang umum untuk R2 akan cenderung bernilai jauh lebih rendah dari 1 untuk model tersebut. Dalam praktiknya, nilai R2 berkisar antara 0,2 hingga 0,6 sudah termasuk tinggi, sedangkan nilai di atas 0,8 hanya akan terjadi apabila sebaran nilai aktual sangat dekat berada di sekitar titik A dan B. Dalam hal ini, nilai prediksi Yi akan sangat dekat kepada 0 atau 1 ( Gujarati, 2012 : 179 ). Karena alasan ini, John Aldrich dan Forrest Nelson berpendapat bahwa penggunaan koefisien determinasi sebagai ringkasan statistik untuk model dengan variabel dependen bersifat kualitatif harus dihindari. b. Uji Parsial (uji z) Tujuan dari uji parsial adalah untuk mengetahui seberapa jauh pengaruh dari variabel independen (X) terhadap variabel dependen (Y) secara parsial. Pengujian menggunakan tingkat tingkat

hipotesis

akan dilakukan

signifikansi sebesar 0,05 (α =5%)

keyakinan sebesar

dengan atau

0,95. Hipotesis dirumuskan sebagai

berikut : Ho : bi = 0 Ha : bi ≠ 0

72

c. Uji Simultan (Uji likelihood ratio) Uji statistik likelihood ratio (LR) untuk menguji apakah semua variabel penjelas secara bersama-sama mempengaruhi variabel dependen. Uji statistik likelihood ratio (LR) sebagaimana uji F pada regresi metode OLS. Uji LR dapat dilakukan dengan membandingkan nilai chi-square hitung dan chi-square tabel, jika nilai chi-square hitung > nilai chi-square tabel, maka menolak Ho yang berarti semua variabel mempengaruhi variabel dependen, sedangkan jika sebaliknya, maka menerima Ho yang berarti semua variabel penjelas seara bersama-sama tidak mempengaruhi variabel dependen.

E. Operasional Variabel Penelitian Menjelaskan cara yang digunakan oleh peneliti dalam mengukur variabelvariabel yang akan digunakan dalam penelitian. Berikut adalah definisi variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian (Brigham dan Houston, 2012) : 1. Variabel Dependen Penelitian ini menganalisa faktor-faktor apa saja yang memungkinkan pembiayaan dalam Peer to Peer Lending dapat didanai dalam pasar ini. Seperti yang dilakukan dalam penelitian sebelumnya (Reabetswe, 2014), variabel dependen yang digunakan untuk mengukur alokasi kredit adalah dengan keputusan diterima atau tidaknya pembiayaan tersebut. Variabel dummy digunakan untuk mengukur keputusan alokasi kredit dalam

73

penelitian ini; 1 untuk pengajuan pinjaman yang diterima (approve) dan 0 untuk pembiyaan yang tidak diterima (rejected). Dalam website Koinworks pembiayaan yang sukses harus mencapai 100% dari target yang diajukan. Dalam penelitian ini, kami mengukur perusahaan yang berhasil mendapatkan pendanaan hingga 100% berarti pembiayaan perusahaan tersebut telah diterima. 2. Variabel Independen Dalam Penelitian ini, indikator variabel yang digunakan dalam variabel independen ini adalah credit grade, income range, loan term, loan purpose, dan requested amount ( jumlah pinjaman yang diajukan). Semua variabel tersebut sering digunakan pada penelitian-penelitian sebelumnya dan dijadikan sebagai faktor yang memiliki peranan penting dalam menolong lenders yang potensial untuk mendiversifikasi risiko peminjam.

Tabel 3.2 Operasional Variabel No

Variabel

Penjelasan

1

Keputusan Kredit

Menggunakan Variabel Dummy dengan penjelasan sebagai berikut; 1 = Untuk Pinjaman yang berhasil terdanai, 0 = untuk pinjaman yang tidak terdanai.

2

Credit Rating

Pengklasifikasian

rating

kredit

UMKM

yang

menggambarkan besaran bunga yang ditawarkan oleh usaha tersebut. Variabel ini menggunakan variabel dummy dengan indikator A = 1, B = 2, C = 3, D = 4, E = 5 3

Income Range

Pendapatan hasil penjualan yang diperoleh oleh UMKM perbulannya. Menggunakan variabel dummy dengan

74

rincian ; 1 = 1 Juta – 25 Juta, 2 = 26 Juta – 50 Juta, 3 = 51 Juta – 75 Juta, 3 = 76 Juta – 100 Juta, 4 = di atas 100 Juta 4

Loan Term

Jangka waktu kredit yang diajukan oleh borrowers. 1 = 6 bulan, 2 = 12 bulan, 3 = 18 bulan, 4 = 24 bulan

5

Loan Purpose

Tujuan pinjaman yang diajukan, 1 = inventory purchase, 2 = business expansion, 3 = capital purchase, 4 = cash flow, 5 = lainnya

6

Requested Amount Jumlah pinjaman yang diajukan oleh peminjam (borrowers) ; 1 = 1 Juta – 25 Juta, 2 = 26 Juta – 50 Juta, 3 = 51 Juta – 75 Juta, 3 = 76 Juta – 100 Juta, 4 = di atas 100 Juta

75

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN

A. Gambaran Umum Objek Penelitian 1. Perkembangan Peer to Peer Lending di Indonesia Sektor Financial Technology yang akrab disebut FinTech mengalami banyak sekali perkembangan di Indonesia pada tahun 2016. Mulai dari perkembangan secara kuantitas (bertambahnya jumlah perusahaan FinTech baru) sampai peningkatan potensi, bisa dibilang FinTech menjadi terdepan dibandingkan sektor bisnis yang lain. Walaupun ada kritik yang mengatakan bahwa perkembangan FinTech di Indonesia terlambat dibandingkan di luar negeri, namun kemunculan FinTech terus berkembang hal ini terbukti dengan banyaknya pelaku usaha baru yang bergerak di bidang FinTech.

Gambar 4.1 Kegiatan FinTech di Indonesia

Sumber : Kegiatan FinTech di Indonesia, Otoritas Jasa Keuangan

76

Dengan

berkembangnya

FinTech

di

Indonesia,

itu

berarti

perkembangan ekonomi di Indonesia meningkat. Hal ini disebabkan karena dengan keberadaan FinTech, perekonomian Indonesia mengikuti dan menjadi lebih sesuai dengan kemajuan teknologi terkini. Sektor FinTech sendiri mencakup banyak sekali aspek keuangan. Mulai dari electronic money, aggregator keuangan, crowdlending, crowdfunding, Peer to Peer Lending, hingga virtual account. Salah satu FinTech yang berkembang pesat hingga saat ini adalah Peer to Peet Lending (P2P) Lending yang dijadikan sebagai alternatif pembiayaan inklusif untuk Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM). Peer to Peer Lending atau P2P Lending adalah mekanisme pinjaman melalui platform marketplace digital seperti Koinworks yang memberikan fasilitas bagi pemilik dana dengan peminjam dana agar keduanya punya akses terhadap jasa keuangan yang lebih cepat, praktis, mudah, dan aman. Platform P2P Lending adalah bentuk FinTech yang dalam beberapa tahun terakhir berkembang cukup pesat di Asia, termasuk di Indonesia dengan nilai investasi yang cukup tinggi dan terus meningkat setiap tahunnya. P2P Lending pun dianggap sebagai solusi bagi program inklusi keuangan yang belum bisa diacapai hanya dengan mengandalkan lembaga keuangan tradisional bank dan nonbank. Di Indonesia model pembiayaan Peer to Peer Lending mulai muncul pada akhir tahun 2015 dan mulai berkembang sejak pertengahan 2016 serta mulai disahkan oleh Otoritas Jasa Keuangan (OJK) pada akhir Desember

77

2016, sehingga masih dikategorikan sebagai lembaga pembiayaan baru di Indonesia. Lembaga-lembaga Peer to Peer Lending yang muncul di Indonesia diantaranya adalah Koinworks, Modalku, Investree, Gandeng Tangan, Amartha dan lain- lain. FinTech diprediksi akan masih terus berkembang dan mengubah perilaku serta sistem jasa keuangan di dunia. FinTech kini tidak lagi istilah yang hanya dikenal sebagai istilah sulit dalam dunia ekonomi dan politik karena keberadaannya sudah mulai banyak dirasakan oleh masyarakat umum terutama bagi yang tertarik dengan investasi yang menguntungkan. Peer to Peer Lending yang bisa subur di Indonesia merupakan salah satu dampak dari berkembangnya FinTech di kalangan masyarakat. P2P Lending dipandang sebagai investasi dengan resiko yang lebih minim, sementara bagi para peminjam P2P Lending bisa dimanfaatkan untuk mendapatkan dana dengan cara yang sangat mudah dengan sistem online.

2. Deskripsi Pembiayaan Peer to Peer (P2P) Lending Koinworks KoinWorks.com

(PT.

Lunaria

Annua

Teknologi)

adalah

penyelenggara layanan pinjam-meminjam uang berbasis teknologi informasi. Kegiatan pinjam-meminjam di KoinWorks.com diselenggaran dengan metode Peer-to-Peer (P2P) Lending sebagaimana telah diatur dan diawasi oleh Otoritas Jasa Keuangan (OJK) sesuai dengan peraturan OJK nomor 77/POJK.01/2016. KoinWorks yang berada dalam naungan PT Lunaria Annua Teknologi sebagai penyelenggara layanan pinjam

78

meminjam uang berbasis teknologi informasi, Peer to Peer Lending (P2P FinTech Lending), resmi terdaftar di dalam administrasi Direktorat Kelembagaan dan Produk IKNB Otoritas Jasa Keuangan (OJK) dengan nomor registrasi S-1862/NB.111/2017. Sebagaimana diatur dalam peraturan tersebut, penyelenggara adalah Lembaga Jasa Keuangan Lainnya yang bertugas untuk menyediakan, mengelola dan mengoperasikan situs KoinWorks.com (platform). Segala isi dan materi yang ada pada situs KoinWorks.com ditujukan untuk memberikan informasi dan bukan berupa penawaran maupun rekomendasi. a. Jenis Pinjaman di Koinworks Koinworks sebagai penyedia layanan Peer to Peer Lending tidak hanya menyediakan layanan kredit untuk UMKM saja, Koinworks juga menyediakan layanan pinjaman untuk kesehatan dan pendidikan. Gambar 4.2 Jenis Pinjaman Koinworks

Sumber : www.koinworks.com, Jenis pinjaman

b. Syarat Pengajuan Pinjaman Usaha di Koinworks Proses aplikasi dalam Koinworks bisa selesai dengan cepat dan mudah, sebelum mengajukan pinjaman, hal-hal yang perlu disiapkan oleh calon peminjam (borrowers) adalah sebagai berikut : 

Usaha sudah berjalan minimal selama 2 tahun

79



Usaha yang dijalankan berdomisili di area Jabodetabek.



Rincian Usaha – Informasi dasar dan informasi keuangan selama setahun terakhir.



Tujuan Pinjaman – Beritahukan alasan dan tujuan peminjaman.



Rincian Pemilik – Informasi mengenai data diri peminjam juga informasi keuangan.



Apabila usaha berjalan melalui salah satu platform marketplace mitra koinworks (seperti lazada, bukalapak, dll), calon peminjam bisa melakukan aplikasi pengajuan pinjaman melalui platform tersebut dan bisa mendapatkan bunga yang lebih rendah.

c. Tingkat Suku Bunga Pinjaman di Koinworks Pinjaman di Koinworks diberikan nilai atau skor mulai dari A1 hingga E5, dari yang tertinggi sampai yang terendah. Rincian mengenai tingkatan skor pinjaman di Koinworks dapat dilihat pada gambar di bawah ini : Gambar 4.3 Klasifikasi Skor kredit

Sumber : www.koinworks.com, klasifikasi skor kredit

80

Skor tersebut menjelaskan kemampuan peminjam untuk membayar pinjamannya. Berikut beberapa aspek yang diperhatikan saat melakukan penilaian kredit pinjaman oleh Koinworks : 

Tujuan Pinjaman Koinworks melakukan penilaian berdasarkan tujuan pinjaman dan rencana penggunaan di balik pengajuan pinjaman pelaku usaha.



Pelanggan Koinworks mengevaluasi siapa pelanggan dari si peminjam dan bagaimana reaksi mereka terhadap produk dan perusahaan yang dijalankan oleh peminjam.



Kapasitas Peminjam Koinworks melakukan penilaian dengan sangat ketat dan seksama, apakah peminjam mampu membayar pinjamannya berdasarkan kumpulan data yang telah kami terima dan teliti secara menyeluruh mencakup aspek keuangan dan data informasi usaha yang dijalankannya.



Jaringan Koinworks juga melakukan penilaian berdasarkan jaringan Peminjam dalam komunitas kami. Apabila Peminjam memiliki jaringan yang luas maka akan lebih banyak pula Investor yang membantu memenuhi pinjaman.

81

B. Analisis Data Penelitian ini membahas mengenai faktor-faktor yang menentukan alokasi kredit pembiayaan Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) dalam konteks pembiayaan Peer to Peer Lending (P2P) pada website Koinworks.com. Tingginya pertumbuhan UMKM menyebabkan meningkatnya kebutuhan sumber permodalan untuk perkembangan usahanya juga, namun lembaga penyedia pembiayaan untuk UMKM masih banyak mengalami kendala dan masih menggunakan sistem tradisional. Diketahui bahwa Peer to Peer Lending merupakan salah satu lembaga alternatif pembiayaan untuk UMKM yang baru berkembang di Indonesia dan ditargetkan akan menjadi lembaga pembiayaan yang inklusif untuk pelaku UMKM. Peer to Peer Lending adalah sebuah layanan online untuk pinjam dan meminjamkan uang, di mana pemilik bisnis dihubungkan dengan calon pemberi pinjaman. Sistem online ini mengurangi biaya dan inefisiensi sistem perbankan tradisional dan menawarkan nilai lebih bagi para pendana dan peminjam. Pada penelitian ini, pengolahan data dilakukan dengan menggunakan software Microsoft Excel dan Eviews 8 Enterprise Edition. Langkah pertama yang dilakukan adalah menentukan sampel yang akan diteliti dengan menggunakan purposive sampling. Sampel yang diteliti adalah Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) yang mengajukan pembiayaan pada koinworks.com. Jumlah UMKM yang menggunakan fasilitas kredit Peer to Peer Lending (baik yang terdanai atau tidak) pada website koinworks.com sebanyak 171 dari 217 UMKM. Langkah selanjutnya adalah mengumpulkan data-data

82

yang dibutuhkan terkait dengan proksi rating pinjaman, range pendapatan (Income Range), tujuan pinjaman ( Loan Purpose), jangka waktu pinjaman (Loan Term), dan jumlah yang dipinjam ( Requested Amount ) yang di dapat dari website koinworks.com.

1. Analisis Statistik Deskriptif Berikut disajikan mengenai gambaran variabel yang diteliti yang disajikan dalam tabel statistik deskriptif. Tabel 4.1 Statistik Deskriptif Keputusan Kredit N Minimum Maksimum Mean Keputusan 171 0.000000 1.000000 0.935673 Kredit Sumber : Hasil Pengolahan Data Melalui Eviews 8.0

Std. Deviasi 0.246056

Berdasarkan tabel di atas, dapat diketahui bahwa variabel dependen Keputusan Kredit memiliki rata-rata (mean) sebesar 0.93 dan standar deviasi sebesar 0.25. Hal ini berarti rata-rata Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) dalam sampel penelitian yang pengajuan pembiayaan kreditnya berhasil diterima dan didanai sebesar 0.93, sisanya 0.07 tidak terdanai. Nilai terendah (minimum) sebesar 0.00 dan nilai terbesar (maksimum) sebesar 1.00, hal ini dikarenakan variabel keputusan kredit termasuk ke dalam variabel biner. Tabel 4.2 Statistik Deskriptif Credit Rating N Minimum Maksimum Mean Credit Rating 171 1.000000 5.000000 2.508772 Sumber : Hasil Pengolahan Data Melalui Eviews 8.0

Std. Deviasi 0.896847

83

Pada variabel independen, credit rating mempunyai rata-rata 2.50. Hal ini menunjukkan bahwa rata-rata pembiayaan yang berhasil terdanai dalam pinjaman Peer to Peer Lending pada UMKM yang diteliti sebesar 2.50. Nilai standar deviasi variabel credit rating sebesar 0.89, sedangkan nilai minimum dan maksimum sebesar 1.00 dan 5.00. Perhitungan statistik di atas menjelaskan bahwa rata-rata pendanaan yang berhasil didanai ada pada rata-rata rating kredit 2.50 atau diantara nilai B dan C. Hal ini menunjukkan bahwa setiap lenders akan menginvestasikan uangnya jika usaha tersebut berada di range kredit B – C. Tabel 4.3 Statistik Deskriptif Income Range N Minimum Maksimum Mean Income Range 171 1.000000 5.000000 2.988304 Sumber : Hasil Pengolahan Data Melalui Eviews 8.0

Std. Deviasi 1.652052

Pada Variabel income range memiliki nilai minimum dan maksimum masing-masing sebesar 1.00 dan 5.00, sedangkan nilai standar deviasi dan ratarata masing-masing sebesar 1.65 dan 2.98. Dengan rata-rata sebesar 2.98. Nilai minimum 1.0 menunjukkan pendapatan minimum yang berada di range 1 yaitu 1 Juta – 25 Juta dan nilai maksimum 5.0 adalah maksimum dari range pendapatan yaitu di atas 100 Juta. Dalam analisis deskriptif tersebut nilai ratarata (mean) berada pada angka 2.98 yang berarti bahwa setiap pemberi pinjaman (lenders) memberikan pinjaman pada usaha yang memiliki rata – rata pendapatan pada range 2.98 atau jika dibulatkan menjadi 3.00 yaitu pada angka 51 Juta – 75 Juta.

84

Tabel 4.4 Statistik Deskriptif Loan Purpose N Minimum Maksimum Mean Loan Purpose 171 1.000000 5.000000 1.602339 Sumber : Hasil Pengolahan Data Melalui Eviews 8.0

Std. Deviasi 0.936071

Pada variabel loan purpose, memiliki nilai rata-rata 1.60, nilai standar deviasi sebesar 0.93, serta nilai maksimum dan minimum sebesar 1.00 dan 5.00. Nilai minimum 1.0 menunjukkan nilai pertama tujuan pinjaman usaha yaitu untuk pembelian perlengkapan usaha (inventory) dan nilai 5.0 menunjukkan nilai akhir tujuan pinjaman, yaitu untuk keperluan bisnis lainnya. Angka ratarata pada tabel di atas menunjukkan bahwa rata-rata usaha yang mengajukan pinjaman pada website Peer to Peer Lending adalah untuk keperluan ekspansi bisnis dan pembelanjaan modal yang berada diantara range 1 dan 2.

N

Tabel 4.5 Statistik Deskriptif Loan Term Minimum Maksimum Mean

Loan Term 171 1.000000 4.000000 2.538012 Sumber : Hasil Pengolahan Data Melalui Eviews 8.0

Std. Deviasi 0.928322

Pada loan term mempunyai rata-rata 2.50. Hal ini menunjukkan bahwa rata-rata usaha yang mengajukan pinjaman pada website Peer to Peer Lending untuk pinjaman dalam jangka waktu 12 bulan dan 18 bulan yang berada pada range 2 dan 3. Nilai standar deviasi variabel loan term sebesar 0.92, sedangkan nilai minimum dan maksimum sebesar 1.00 dan 4.00.

85

Tabel 4.6 Statistik Deskriptif Requested Amount N Minimum Maksimum Mean Requsted 171 1.000000 5.000000 2.526316 Amount Sumber : Hasil Pengolahan Data Melalui Eviews 8.0

Std. Deviasi 1.642508

Pada Variabel requested amount memiliki nilai minimum dan maksimum masing-masing sebesar 1.00 dan 5.00, nilai minimum ini menunjukkan batas bawah jumlah biaya yang diajukan dan batas maksimum merupakan jumlah maksimal dana yang diajukan. Sedangkan nilai standar deviasi dan rata-rata masing-masing sebesar 1.64 dan 2.53. Dengan rata-rata sebesar 1.65%, hal ini mengindikasikan bahwa rata-rata pelaku usaha mengajukan pinjamannya pada range 1 dan 2 yaitu sebesar 1 Juta – 25 Juta dan 26 Juta – 50 Juta.

2. Analisis Regresi Probit Studi empiris ini menjelaskan hasil analisis dengan menggunakan analisis regresi Probit yang di jelaskan pada tabel 4.10. Selain itu dalam penelitian ini, peneliti menambahkan robustness check untuk mengontrol multikoliniearitas. Menurut Gujarati dan Porter (2012:173-175) serta Winarno (2011:6.3), model regresi respon kualitatif sering juga disebut sebagai model probabilitas. Model probabilitas tidak mewajibkan menggunakan asumsi normalitas karena, sama seperti variabel dependen, galat/residual hanya memiliki dua nilai, yaitu mereka mengikuti distribusi probabilitas Bernoulli (1 jika kejadian terjadi dan 0 jika kejadian tidak terjadi). Kelemahan ini

86

tidak begitu masalah karena akan menghasilkan estimator yang BLUE, apabila datanya semakin banyak, distribusinya akan semakin mendekati normal. Selain itu, Gujarati (2003) menyatakan bahwa regresi logistik mengabaikan heteroscedacity artinya variabel dependen tidak memerlukan homoscedacity untuk masing-masing variabel independen.

a. Uji Koefisien Determinasi ( R2 McFadden ) Tabel 4.7 Uji Koefisien Determinasi (R2 McFadden)

McFadden R-squared S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Restr. Deviance LR statistic Prob(LR statistic)

0.185171 0.246056 0.459195 0.569429 0.503923 81.63962 15.11725 0.009873

Mean dependent var S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Deviance Restr. log likelihood Avg. log likelihood

0.935673 0.241467 9.620533 -33.26118 66.52237 -40.81981 -0.194510

Sumber : data diolah dengan menggunakan Eviews 8.0 Dalam regresi probit, tidak dapat menggunakan nilai koefisien determinasi R2 konvensional untuk mengukur kebaikan garis regresi. Sebagi penggantinya, digunakan koefisien determinasi yang dikembangkan oleh McFadden atau disingkat R2McF. Dalam penelitian ini diketahui bahwa variabel bebas (credit rating, income range, loan purpose, loan term, dan requsted amount) dalam model mampu menerangkan pebahan probabilitas diterimanya pembiayaan kredit pada website Peer to Peer Lending sebesar 1.85% dan

87

selebihnya 98.15% dijelaskan oleh variabel lain di luar model. Menurut Gujarati dan Porter (2012 : 199), penting untuk diketahui bahwa dalam model bervariabel dependen yang biner, goodness of fit adalah nomor dua, yang paling penting adalah nilai koefisien variabel bersifat positif atau negatif, dan signifikansi nilai secara statistik dan/atau praktik. John Aldrich dan Forrest Nelson juga berpendapat bahwa penggunaan koefisien determinasi sebagai ringkasan statistik untuk model dengan variabel dependen bersifat kualitatif harus dihindari.

b. Uji Likelihood Ratio ( Uji LR) Tabel 4.8 Uji Likehood Ratio (Uji LR)

McFadden R-squared S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Restr. Deviance LR statistic Prob(LR statistic)

0.185171 0.246056 0.459195 0.569429 0.503923 81.63962 15.11725 0.009873

Mean dependent var S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Deviance Restr. log likelihood Avg. log likelihood

0.935673 0.241467 9.620533 -33.26118 66.52237 -40.81981 -0.194510

Sumber : data diolah dengan menggunakan Eviews 8.0 Uji statistik likelihood ratio (LR) untuk menguji apakah semua variabel penjelas secara bersama-sama mempengaruhi variabel dependen. Uji statistik likelihood ratio (LR) sebagaimana uji F pada regresi metode OLS. Uji LR dapat dilakukan dengan membandingkan nilai chi-square hitung dan chi-square tabel, jika nilai chi-square hitung

88

> nilai chi-square tabel, maka menolak Ho yang berarti semua variabel mempengaruhi variabel dependen, sedangkan jika sebaliknya, maka menerima Ho yang berarti semua variabel penjelas secara bersamasama tidak mempengaruhi variabel dependen. Berdasarkan hasil estimasi, diperoleh nilai LR statistik atau chisquare hitung adalah 15.11725, sedangkan nilai chi-square tabel df 5,  = 0.05 diperoleh sebesar 11.070. Nilai LR statistik atau chi-square hitung ( 15.11725) > nilai chi-square tabel (11.070), maka keputusannya adalah menolak Ho dan menerima Ha yang berarti semua variabel penjelas secara bersama-sama mempengaruhi variabel dependen.

c. Uji Statistik Z Tabel 4.9 Uji Z Variable

Coefficient

Std. Error

z-Statistic

Prob.

C CREDIT_RATING INCOME_RANGE LOAN_PURPOSE LOAN_TERM REQUESTED_AMOUNT

0.260501 -0.235066 -0.140325 0.548119 0.331021 0.440724

1.068247 0.259517 0.114053 0.323826 0.112944 0.171212

0.243858 -0.905783 -1.230353 1.692637 2.930836 2.574138

0.8073 0.3651 0.2186 0.0905 0.0034 0.0100

Sumber : data diolah dengan menggunakan Eviews 8.0 Uji Z dilakukan untuk mengetahui apakah variabel independen secara individual mempengruhi variabel dependen. Uji Z dapat dilakukan dengan membandingkan nilai probabilitas terhadap , jika nilai probabilitas < , maka Ho ditolak yang berarti bahwa variabel

89

independen mempengaruhi variabel dependen, sedangkan jika nilai probabilitas > , maka Ho diterima yang berarti bahwa variabel independen terhadap variabel dependen. Berikut ini adalah Uji Z dari masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen : 1) Variabel Credit Rating Berdasarkan hasil output dapat dilihat bahwa nilai probabilitas variabel

independen

credit

rating

sebesar

0.3651.

Bila

dibandingkan dengan  (0.05), sehingga dapat diambil keputusan untuk menerima Ho dan menolak Ha. Hal ini dapat disimpulkan bahwa variabel credit rating tidak berpengaruh secara signifikan terhadap keputusan kredit. 2) Variabel Income Range Berdasarkan hasil output dapat dilihat bahwa nilai probabilitas variabel independen income range sebesar 0.2186. Bila dibandingkan dengan  (0.05), sehingga dapat diambil keputusan untuk menerima Ho dan menolak Ha. Hal ini dapat disimpulkan bahwa variabel income range tidak berpengaruh secara signifikan terhadap keputusan kredit. 3) Variabel Loan Purpose Berdasarkan hasil output dapat dilihat bahwa nilai probabilitas variabel

independen

loan

purpose

sebesar

0.0905.

Bila

dibandingkan dengan  (0.10), sehingga dapat diambil keputusan

90

untuk menolak Ho dan menerima Ha. Hal ini dapat disimpulkan bahwa variabel loan purpose berpengaruh secara signifikan terhadap keputusan kredit. Semakin spesifik dan jelas tujuan pengajuan pinjaman akan memperbear kemungkinan lenders memberikan pinjamannya kepada usaha tersebut. 4) Variabel Loan Term Berdasarkan hasil output dapat dilihat bahwa nilai probabilitas variabel independen loan term sebesar 0.0034. Bila dibandingkan dengan  (0.05), sehingga dapat diambil keputusan untuk menolak Ho dan menerima Ha. Hal ini dapat disimpulkan bahwa variabel loan term

berpengaruh secara signifikan terhadap keputusan

kredit. Jika jangka waktu (loan term) pinjaman semakin lama, maka akan memberikan pengaruh yang besar terhadap pemberi pinjaman (lenders) untuk mengnvestasikan uangnya pada usaha tersebut. Pinjaman yang diberikan melalui website Peer to Peer Lending perputarannya cenderung lebih cepat dibandinngkan dengan pinjaman tradisional lainnya. 5) Variabel Requested Amount Berdasarkan hasil output dapat dilihat bahwa nilai probabilitas variabel independen requested amount sebesar 0.0100. Bila dibandingkan dengan  (0.05), sehingga dapat diambil keputusan untuk menolak Ho dan menerima Ha. Hal ini dapat disimpulkan bahwa variabel requested amount berpengaruh secara signifikan

91

terhadap keputusan kredit. Jika jumlah pinjaman yang diminta oleh peminjam (borrowers) semakin besar, maka akan mempengaruhi terhadap keputusan lenders dalam memberikan pinjaman.

d. Persamaan Analisis Regresi Probit Tabel 4.10 Hasil Estimasi Model Logit Dependent Variable: KEPUTUSAN_KREDIT Method: ML - Binary Probit (Quadratic hill climbing) Date: 06/01/17 Time: 23:21 Sample: 1 171 Included observations: 171 Convergence achieved after 5 iterations QML (Huber/White) standard errors & covariance Variable

Coefficient

Std. Error

z-Statistic

Prob.

C CREDIT_RATING INCOME_RANGE LOAN_PURPOSE LOAN_TERM REQUESTED_AMOUNT

0.260501 -0.235066 -0.140325 0.548119 0.331021 0.440724

1.068247 0.259517 0.114053 0.323826 0.112944 0.171212

0.243858 -0.905783 -1.230353 1.692637 2.930836 2.574138

0.8073 0.3651 0.2186 0.0905 0.0034 0.0100

McFadden R-squared S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Restr. deviance LR statistic Prob(LR statistic)

0.185171 0.246056 0.459195 0.569429 0.503923 81.63962 15.11725 0.009873

Obs with Dep=0 Obs with Dep=1

11 160

Mean dependent var S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Deviance Restr. log likelihood Avg. log likelihood

Total obs

0.935673 0.241467 9.620533 -33.26118 66.52237 -40.81981 -0.194510

171

Sumber : data diolah menggunakan Eviews 8.0

Berdasarkan hasil output pada tabel di atas, diperoleh persamaan model probit sebagai berikut :

92

Pr (Approval|1)

=

0.260501 - 0.235066CR - 0.140325IR +

0.548119LP + 0.331021LT + 0.440724RA Dari persamaan regresi di atas, dapat dijelaskan bahwa : 1) Berdasarkan regresi di atas diperoleh koefisien regresi untuk konstanta sebesar positif 0.260501 yang artinya memiliki pengaruh yang postif. Hal ini mengindikasikan bahwa jika variabel independen sama dengan 0, maka kemungkinan keputusan pemberian kredit akan naik sebesar 26%. 2) Koefisien regresi credit rating (CR) sebesar negatif -0.235066 dan tidak berpengaruh signifikan pada  = 5%. Jika menghitung antilog dari 0.23, didapatkan hasil sebesar 𝑒 0.23 = 1.25. Apabila variabel lainnya dianggap konstan, maka jika terjadi penurunan credit rating 1.25% tidak akan mempengaruhi keputusan pemberian kredit pada UMKM . Angka penurunan tersebut menunjukkan jika nilai rating kredit yang ditawarkan UMKM itu buruk, tidak akan mempengaruhi keputusan lenders dalam memberikan pnjamannya kepada UMKM, karena dalam pembiayaan Peer to Peer lending koinworks, credit rating tersebut menunjukkan tingkat bunga yang ditawarkan oleh UMKM. 3) Koefisien regresi income range (IR) sebesar negatif -0.140325 dan tidak berpengaruh signifikan pada  = 5%. Jika menghitung antilog dari 0.14, didapatkan hasil sebesar 𝑒 0.14 = 1.15. Apabila

93

variabel lainnya dianggap konstan, maka apabila terjadi penurunan income range sebesar 1.15% tidak berpengaruh terhadap keputusan kredit. 4) Koefisien regresi loan purpose (LR) sebesar positif 0.548119 dan berpengaruh signifikan pada  = 10%. Jika menghitung antilog dari 0.55, didapatkan hasil sebesar 𝑒 0.55 = 1.73. Apabila variabel lainnya dianggap konstan, maka jika tujuan pinjaman semakin spesifik dan jelas untuk keperluan bisnisnya( dalam aspek perluasan bisnis, pembelian bahan baku, tambahan modal,dan cash flow ) akan lebih mudah bagi lenders dalam memutuskan untuk memberikan pinjaman terhadap usaha tersebut. 5) Koefisien regresi loan term (LR) sebesar positif 0.331021 dan berpengaruh signifikan pada  = 5%. Jika menghitung antilog dari 0.33, didapatkan hasil sebesar

𝑒 0.33 = 1.39 . Hal ini

mengindikasikan, setiap kenaikan 1% jangka waktu pengajuan kredit (loan term) akan mempengaruhi kecepatan tingkat pengembalian pinjaman oleh UMKM, semakin cepat maka akan meningkatkan pemberian pinjaman. 6) Koefisien regresi requested amount (RA) sebesar positif 0.440724 dan berpengaruh signifikan pada  = 5%. Jika menghitung antilog dari 0.44, didapatkan hasil sebesar 𝑒 0.44 = 1.55. Hal ini mengindikasikan, setiap kenaikan 1% jumlah

94

pinjaman yang diminta (requested amount), maka kemungkinan meningkatnya

kecenderungan

memberikan

pembiyaan

dikarenakan requested amount (jumlah pinjaman yang diajukan) adalah sebesar 1.55%.

C. Interpretasi Hasil Analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis model regresi Probit. Uji regresi Probit digunakan sebagai alat analisis faktor-faktor apa saja yang menentukan suatu pembiayaan dalam Peer to Peer Lending akan dibiayai. Alasan menggunakan uji ini adalah variabel-varabel yang digunakan bersifat biner dan lebih daru dua variabel. Pada tahap ini akan disajikan uraian mengenai hasil uji statistik yang telah dilakukan dengan acuan penelitian terdahulu. Pada pembahasan tabel 4.10 didapatkan hasil persamaan model Probit sebagai berikut : Pr (Approval|1)

=

0.260501 - 0.235066CR - 0.140325IR +

0.548119LP + 0.331021LT + 0.440724RA Masing-masing slope pada persamaan ini adalah koefisien slope parsial dan menghitung perubahan pada nilai estimasi probit akibat satu unit perubahan pada nilai variabel (dengan asumsi variabel independen lainnya konstan). Interpretasi ini akan lebih berarti jika dalam bentuk peluang saja, yaitu yang diperoleh dengan menghitung antilog dari koefisien-koefisien slope ( Gujarati dan Porter, 2012:200).

95

1. Variabel Credit Rating Berdasarkan uji Z diketahui bahwa variabel credit rating tidak berpengaruh signifikan terhadap keputusan kredit sehingga tidak mampu membuktikan hipotesis penelitian yang dibangun di mana terdapat pengaruh antara credit rating dengan keputusan pemberian kredit. Hal ini dikarenakan kurang dominannya credit rating sehingga variabel tersebut belum cukup berperan sebagai penyeimbang pengambil keputusan dalam pemberian pembiayaan untuk UMKM. Hasil penelitian ini sesuai dengan Reabetswe (2014), Weib et al (2008), Pope et al (2011), Herzenstein et al (2011) jika penelitian tersebut menggunakan signifikan 0.05. Namun tidak sesuai dengan penelitian Kumar (2007), Lin et al (2011), Baransika (2011). 2. Variabel Income Range Berdasarkan uji Z diketahui bahwa variabel income range tidak berpengaruh signifikan terhadap keputusan kredit sehingga tidak mampu membuktikan hipotesis penelitian yang dibangun di mana terdapat pengaruh antara variabel income range dengan keputusan pemberian kredit. Hal ini dikarenakan kurang dominannya variabel income range sehingga variabel tersebut belum cukup berperan sebagai penyeimbang pengambil keputusan dalam pemberian pembiayaan untuk UMKM. Hasil penelitian ini sesuai dengan Kumar (2007), Lin et al (2011), Baransika (2011).

96

Namun, penelitian tersebut bertolak belakang dengan penelitian yang dilakukan oleh Pope et al (2011), Ravini (2008), Ashta et al (2009), Weib et al (2010), Herzenstein et al (2011). Penelitian tersebut menyebutkan bahwa range pendapatan akan mempengaruhi kemampuan peminjam (borrowers) dalam membayar cicilan kreditnya. 3. Variabel Loan Purpose Berdasarkan uji Z diketahui bahwa variabel loan purpose berpengaruh signifikan terhadap keputusan kredit sehingga mampu membuktikan hipotesis penelitian yang dibangun di mana terdapat pengaruh antara variabel loan purpose dengan keputusan pemberian kredit. Hal tersebut dapat membuktikan bahwa semakin jelas dan spesifik tujuan pengajuan pinjaman yang berhubungan dengan kegiatan usahanya, akan meningkatkan keputsan lenders dalam memberikan pinjamannya. Sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Baransika (2011) yang menjelaskan bahwa tujuan pinjaman yang jelas akan mempengaruhi keputusan lenders dalam memberikan pinjamannya. Perbedaan ini juga dikarenakan adanya perbedaan tingkat signifikansi yang digunakan antar peneliti. 4. Variabel Loan Term Berdasarkan uji Z diketahui bahwa variabel loan term berpengaruh signifikan positif terhadap keputusan kredit dan dapat membuktikan hipotesis pada penelitian sebelumnya yang telah dibangun, dimana terdapat pengaruh loan term terhadap keputusan kredit. Nilai koefisien

97

dari variabel loan term memiliki arah positif sebesar 0.331021. Jika menghitung antilog dari 0.33 didapatkan hasil sebesar 𝒆𝟎.𝟑𝟑 = 1.39. Nilai ini menunjukan bahwa setiap peningkatan kecepatan waktu pinjaman sebesar 1% akan menaikan keputusan kredit sebesar 1.39% dengan asumsi variabel lainnya konstan. Baransika (2011) lebih fokus meneliti pada pengaruh gender terhadap keputusan pemberian keputusan kredit. Namun dalam penelitian tersebut juga dibahas mengenai jangka waktu atau durasi pinjaman dalam menentukan keputsan pemberian kredit. Dan hasil dari penelitian tersebut membuktikan bahwa durasi kredit memberikan pengaruh yang signifikan terhadap keputusan pemberian kredit pada Peer to Peer Lending di Jerman. Dan dalam penelitian tersebut di jelaskan bahwa gender memberikan pengaruh yang berbeda dalam penentuan jangka waktu. Dalam penelitian ini yang dilakukan pada salah satu Peer to Peer Lending di Indonesia, Jangka waktu memiliki pengaruh yang signifikan dengan tingkat signifikansi sebesar 0,0034 pada  = 5%. Berdasarkan analisis tersebut, durasi waktu pinjaman lebih menjadi perhatian khusus bagi

pemberi

pinjaman

untuk

menginvestasikan

dananya

agar

perputarannya lebih cepat. 5. Variabel Requested Amount Berdasarkan uji Z diketahui bahwa variabel requested amount berpengaruh signifikan positif terhadap keputusan kredit dan dapat membuktikan hipotesis pada penelitian sebelumnya yang telah dibangun,

98

dimana terdapat pengaruh requested amount terhadap keputusan kredit. Nilai koefisien dari variabel requested amount memiliki arah positif sebesar 0.440724. Jika menghitung antilog dari 0.44 didapatkan hasil sebesar 𝒆𝟎.𝟒𝟒 = 1.55. Nilai ini menunjukan bahwa setiap peningkatan 1% pada jumlah pinjaman yang diajukan (requested amount) akan menaikan keputusan kredit sebesar 1.55% dengan asumsi variabel lainnya konstan. Temuan ini mendukung penelitian Kumar (2007), Freedman et al (2008), Herzenstein et al (2011), dan Weib et al (2010) bahwa jumlah biaya yang diajukan oleh peminjam (borrowers) memiliki pengaruh terhadap keputusan pemberian pinjaman. Dalam penelitian tersebut dijelaskan bahwa pinjaman yang dilakukan pada website Peer to Peer Lending adalah pinjaman yang berskala kecil sehingga ini cocok untuk menciptakan lembaga pembiayaan yang inklusif bagi UMKM. Dalam konteks Peer to Peer Lending juga pemberi dana (lenders) adalah sekumpulan dari banyak orang tidak hanya satu pihak saja yang memberikan bantuan pinjaman, sehingga jumlah pinjaman yang diajukan oleh pelaku usahapun akan mempengaruhi keputusan mereka dalam memberikan pinjaman. Berdasarkan penelitian Reabetswe (2014) juga dijelaskan bahwa pinjaman pada website Peer to Peer Lending skalanya kecil namun frekuensi pemberian pinjamannya cukup tinggi.

99

BAB V SIMPULAN & SARAN

A. Kesimpulan Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa faktor-faktor apa saja yang dapat mempengaruhi keputusan alokasi kredit pada sebuah model pembiayaan baru yaitu Peer to Peer Lending untuk pelaku Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) yang mengajukan pinjaman melalui koinworks.com. Berdasarkan analisis statistik deskriptif dan analisis regresi model Probit, dilakukan pengujian terhadap variabel credit rating, income range, loan purpose, loan term, dan requested amount, maka dapat diperoleh kesimpulan sebagai berikut : 1. Loan Purpose berpengaruh posistif signifikan terhadap keputusan pemberian kredit pada alpha 10%. Hal ini membuktikan bahwa tujuan yang jelas dan spesifik menjadi bahan pertimbangan bagi pemberi pinjaman (lenders) dalam memberikan pinjaman kepada usaha tersebut. 2. Hasil hipotesis memberikan bukti bahwa loan term dapat digunakan untuk menjelaskan keputusan kredit pada lembaga Peer to Peer Lending di Indonesia. Loan term dapat menjadi acuan bagi pemberi pinjaman untuk mempertimbangkan perputaran uang yang dipinjamkannya. Dari 5 variabel loan term dan requested amount berpengaruh positif signifikan terhadap keputusan pemberian kredit pada alpha 5%. Namun pada variabel credit rating, income range, dan loan purpose tidak terbukti

100

mempengruhi keputusan pemberian kredit, hal ini dapat disebabkan karena kurang dominannya varabel tersebut sebagai penyeimbang keputusan pendanaan. 3. Variabel requested amount memiliki pengaruh yang signifikan terhadap keputusan pemberian kredit. Hal ini dikarenakan jumlah pinjaman pada website Peer to Peer Lending menjadi pertimbangan bagi para lenders untuk memberikan pinjamannya. Pinjaman dalam konteks Peer to Peer Lending cenderung kecil namun dilakukan secara kontinyu.

B. Implikasi Berdasarkan simpulan yang dikemukakan di atas, adapun saran yang dapat diberikan adalah sebagai berikut : 1. Perusahaan Peer to Peer Lending Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan masukan kepada perusahaan penyedia jasa Peer to Peer Lending dalam menampilkan informasi yang dibutuhkan oleh pendana (lenders) sebagai keputusan pemberian kredit bagi usaha yang mengajukan pinjaman. 2. Lenders (Pemberi Pinjaman) Penelitian ini dapat menjadi salah satu atau menambah pengetahuan bagi para lenders untuk mengetahui faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi kemungkinan suksesnya pembiayaan yang diajukan pada website Peer to Peer Lending sehingga, lenders dapat mengambil salah satu dari penelitian ini sebagai rujukan. Sehingga

101

lenders dapat memutuskan usaha-usaha apa saja yang akan didanai dan dijadikan investasinya 3. Akademisi Penelitian ini merupakan penelitian pertama yang dilakukan untuk menganalisa alokasi kredit pada platform Peer to Peer Lending di Indonesia, bagi para akademisi penelitian ini diharapkan penelitian ini dapat menjadi sarana untuk memperluas pengetahuan mengenai faktor yang mempengaruhi alokasi kredit pada website Peer to Peer Lending serta diharapkan penelitian ini dapat menjadi referensi bagi para peneliti selanjutnya dalam meneliti faktor penentu alokasi kredit pada website Peer to Peer Lending. 4. Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) Bagi pelaku Usaha, Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) penelitian ini diharapkan dapat menjadi sumber informasi baru mengenai faktor penentu alokasi kredit pada website Peer to Peer Lending. Sehingga dapat dijadikan rujukan ketika akan mengajukan pinjaman usaha melalui website Peer to Peet Lending. Penelitian ini juga diharapkan dapat memberi informasi bagi pelaku usaha mengenai alternatif pembiayaan berbasis teknologi yang dapat diakses oleh pelaku UMKM.

102

C. Saran Adapun saran yang diberikan dalam penelitian ini adalah : 1. Diharapkan penelitian selanjutnya dapat menambah variabel yang berpengaruh terhadap alokasi kredit pada pembiayaan Peer to Peer Lending yang tidak terdapat dalam penelitian ini, dikarenakan dalam uji R2 masih terdapat variabel lain yang tidak terdapat dalam model yang mempengaruhi keputusan pemberian kredit. 2. Menabah rentan periode penelitian, sehingga diperoleh hasil yang lebih baik dan representatif. 3. Meneliti mengenai default dalam pinjaman Peer to Peer Lending untuk menilai seberapa besar risiko dalam pembiayaan ini.

D. Keterbatasan Setelah dilakukan analisis dan interpretasi penelitian ini memiliki keterbatasan, diantaranya : 1. Peneliti hanya memfokuskan penelitian pada variabel-variabel yang terdapat pada informasi usaha yang terdapat di koinworks. 2. Penelitian ini tidak melihat secara rinci faktor atau variabel lain yang mempengaruhi keputusan alokasi kredit bagi UMKM, baik dari segi faktor internal maupun eksternal. 3. Penelitian ini hanya dilakukan pada suatu periode saja dan pada satu perusahaan penyedia jasa Peer to Peer Lending.

103

DAFTAR PUSTAKA

Ashta, A. and Assadi, D. "Online or Offline: The Rise of Peer-to-Peer Lending in Microfinance", Journal of Electronic Commerce in Organizations, vol. 8, no. 3, pp. 26-37. 2010 ATC , Ulrizh, Bholat ,David. “ Peer-To-Peer Lending And Financial Innovation In The United Kingdom”. Jurnal. . 2016 ATC, Ulrizh, Bholat ,David. ”Peer-To-Peer Lending And Financial Innovation In The United Kingdom”. Jurnal. 2016 Barasinska, N. "Does Gender Affect Investors’ Appetite for Risk? Evidence from Peer-to-Peer Lending" DIW Berlin Discussion Paper No. 1125 Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=1858719. 2011 Berger, A; Cowan, A and Frame, S . "The surprising use of credit scoring in small business lending by community banks and the attendant effects of credit availability, risk and profitability". Journal of Financial Services Research.vol. 39, pp. 1 – 17. 2011 Berger, S and Gleisner, F. "Emergence of financial intermediaries in electronic markets: The case of online P2P Lending", Business Research, vol. 2, no. 1, pp. 39-65. 2009 Budisan dan Triand, “Bank dan Lembaga Keuangan Lain”, edisi 2, Salemba Empat, Jakarta, 2006. Dapp, Thomas. “FinTech – The Digital (R)evolution in The Financial Sector”. Germany : Deutsche Bank. 2014 Duarte, J., Siegel, S and Young, L. "Trust and Credit", AFA 2010 Atlanta Meetings : SSRN http://ssrn.com/abstract=1343275. . 2010 Fabrice, Jean. Lobre, Katia. “Crowdsourcing” : One Step Beyond. London : FSC. 2013 Freedman, S and Jin, G. Z. "Do Social Networks Solve Information Problems for Peer-to-Peer Lending? Evidence from Prosper.com" NET Institute Working Paper No. 08-43. Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=1304138. . 2008 Ghozali, Imam. Ratmono, Dwi. “Analisis Multivariat dan Ekonometrika : Teori, Konsep, dan Aplikasi dengan Eviews 8”. Semarang : Undip. 2013

104

Gujarati, N Damodaran. Porter, C Dawn .”Dasar-Dasar Ekonometrika”. Edisi Kedua. Jakarta Selatan : Salemba Empat. 2012 Herzenstein, M., Andrews, R. L., Dholakia, U. M and Lyandres, E. "The Democratization of Personal Consumer Loans? Determinants of Success in Online Peer-to-Peer Lending Communities," Discussion paper, University of Delaware. 2008 Herzenstein, M., Dholakia, U. M., and Andrews, R. L. "Strategic herding behavior in peer-to-peer loan auctions", Journal of Interactive Marketing, 25(1), 2736. 2011 Herzenstein, M., Sonenshein, S and Dholakia, U. M. "Tell Me a Good Story & I May Lend You My Money: The Role of Narratives in Peer-to-Peer Lending Decisions" : SSRN http://ssrn.com/abstract=1840668. . 2011 Howe, Jeff. “Crowdsourcing : Why The Power of The Crowd is Driving The Future of Business”. New York : Crown Business. . 2008 Ismail. “Manajemen Perbankan: Dari Teori Menuju Aplikasi”. Jakarta: Prenada Media Grup. 2010 Kasmir. “ Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya”. Jakarta: PT Raja Grafindo Persada.2008 Kumar, S. “Bank of one: Empirical analysis of Peer-to-peer marketplace", Working Paper, AMCIS 2007 Proceedings, Paper 305. 2007 Lin, M., and Viswanathan, S. "Home Bias in Online Investments: An Empirical Study of an OnlinCrowd Funding Market", working paper, available : papers.ssrn.com. 2013 Muharam, A. “Kementerian Koperasi dan Usaha Kecil dan Menengah Republik Indonesia”. Retrieved November 3, 2015, from Kementerian Koperasi dan Usaha Kecil dan Menengah Republik Indonesia: www.depkop.go.id. 2015 Pope, D and Sydnor, J. "What “s in a picture? Evidence from Prosper.com", Journal of Human Resources, vol. 46, no.1, pp. 53-92 Prenada Media Grup. 2011 Ravina, E. "Love & Loans: The Effect of Beauty & Personal Characteristics in Credit Markets" Working Paper, Columbia GSB. 2008 Rivai, V., & Veithzal, A. P. “Credit Management Handbook: Teori, Konsep, Prosedur, dan Aplikasi Panduan Praktis Mahasiswa, Bankir, dan Nasabah”. Jakarta: Raja Grafindo.2007

105

Rodoni, Ahmad, “Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya”, CSES PRESS ( Centre for Social and Economics Studies), Jakarta, 2006 Ryadi, Slamet. Assifa, Ria Yunita. “Sokongan.com : Online Crowdfunding Platform Sebagai Pilihan Pendanaan Bagi UMKM Sektor Pertnian, Perikanan, dan Industri Kecil Terkait Berbasis Financial Technology”. Karya Ilmiah. 2016 Sarwono, Jonatha. “Statistik Multivariat : Aplikasi untuk Riset Skripsi”. Yogyakarta : ANDI OFFSET. 2013 Segal, Miriam. “ Peer-to-Peer Lending: A Financing Alternative for Small Businesses”. Jurnal. 2015 Sulaiman, Wahid. “StatistikNon-Parametrik, Contoh Kasus dan Pemecahannya dengan SPSS”. Yogyakarta: Andi. 2008 Sutojo, S. “Menangani Kredit Bermasalah Konsep dan Kasus”. Jakarta: PT Damar Mulia Pustaka. 2008 Sutrisno.”Manajemen Keuangan: Teori, Konsep dan Aplikasi”. Yogyakarta: Ekonesia. 2008 Umar, Hussein.” Metode Penelitian Untuk Sripsi dan Tesis Bisnis”. Jakarta: PT Kendal. 2011 Weiß, N, Pelger, K and Horsch, A. "Mitigating Adverse Selection in P2P Lending – Empirical Evidence from Prosper.com” : SSRN: http://ssrn.com/abstract=1650774. 2010 Widarjono, Agus. “Ekonometrika Teori dan Aplikasi untuk Ekonomi dan Bisnis”. Edisi kedua, Ekonosia, Yogyakarta, 2007. Widarjono, Agus. “Analisis Multivariat Terapan, Edisi kedua”. Yogyakarta : UPP STIM YKPN. 2015 www.koinworks.com www.bi.go.id www.depkop.go.id www.komite-kur.com www.gandengtangan.org www.investree.com www.modalku.com

106

www.sofis.id www.FinTech.id

107

LAMPIRAN-LAMPIRAN

LAMPIRAN 1 : Daftar Sampel Penelitian

Nama Usaha Privat 1 Privat 2 Privat 3 Privat 4 Privat 5 GMT Harco Mangga Dua Felice Boulangerie Roy Shop Nuraeni's Store Resinda Fashion OMG Game Toys Bestway Online Privat 6 Butikwangi Store Daymart Kedirimart Dections Abadi Jaya Shop Jaxine Sprei & Bedcover Batik Pelangi TUNTEX MAGUS Privat 7 Kane-Kane Virgo Shop Sentra Kosmetik Istana Accessories Lbagstore Privat 8 Lukisan Canvas Custom Giri Generation SOCCERSTORE Wallrosmart Cloth Jnanacrafts Gamotoys

Industri Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan

108

Onbuff Regina Footwear Privat 9 Wearlookalive Club Roppang Perfect Beauty Node Kitchen Clique Corner Computer Plasa Mainan Kopikina Cantik Kerudung dan Word O Jo & Nic Privat 10 Privat 11 Lucky Store Tanmar Livaza.com Lanjar Jaya JCM Lancar Jaya Ozora Sprei Waterproof MacBear ID 31Clan.ink Harga-Gila SR Shop Kontraktor Interior dan MEP Mapcomp Store Kliknbuy Privat 12 Himmah Muslim Store Mama Nara Shop Alkasih privat 13 privat 14 privat 15 Privat 16 Privat 17 Privat 18 Privat 19 Privat 20 Privat 21

Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan

109

Vincci Umbre Alisha Shop Privat 22 Gadget Addict Store Privat 23 Privat 24 Privat 25 Anugerah Acc Underpego Anya-Living Hasta Creative Privat 26 Smart Comp Juragan Mainan Fashion Watch Indo Jayashree Batik Privat Serba Serbi Warung Wisata Perdagangan dan Jasa Kurir mitra JNE Super Cemical ID Ideeva Privat 27 Berkamera Tomoinc Store Gudang Grosir Strawberry Pacth Home Retail shop Privat 28 Bagor Store Petshopku Armor Military IQ Mobile Privat 29 Cahaya Store Senang Bahagia Ninashop YN Privat 30 Advance Tenda Murah

Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan

110

Thefool_id Privat 31 X Plus Pusat Grosir Y'NKERS MERCH Satuempatcom X-One Homiesstyle IJS Part Willyam Growing Toserba Naura Ondom Store Espro Razelta baby kids shop Galaxy Cellular Bakul Perdana Aremafood Libra Boys Bird Store Peng Teh & Kopi Tarik LICLAC tengku Longdrain Carbon Kevlar & Carbon water Promo diskon Bandung Pertanian The COD Store Sinar mbs Finnix Store Buys or Byes Orithings Krpet Joval Olshop RAN Collectibles Kutastore Otaku Indo Toto Suryo Importir Sepatu China Danratshop 99 Shop Adidas 39skcell Grosir Bandung El-Diablos Mapcomp Store

Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan

111

Ratu anti galau Michgisstore Celine Accessories Afalah smart ponsel Qiz Boutique Kimi Jewerly Tumaso Fashion Store Artisan Wath Ebray Store Privat 32 Baku laris Karya Sukses Mandiri

Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan Perdagangan

112

LAMPIRAN 2 : Hasil Pengelompokkan Variabel Penelitian

Nama Usaha A B C D E GMT Harco Mangga Dua Felice Boulangerie Roy Shop Nuraeni's Store Resinda Fashion OMG Game Toys Bestway Online G Butikwangi Store Daymart Kedirimart Dections Abadi Jaya Shop Jaxine Sprei & Bedcover Batik Pelangi TUNTEX MAGUS I Kane-Kane Virgo Shop Sentra Kosmetik Istana Accessories Lbagstore J Lukisan Canvas Custom Giri Generation SOCCERSTORE Wallrosmart Cloth Jnanacrafts Gamotoys Onbuff

KK

HO 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

KR 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2 2 4 4 4 4 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4

IR 1 3 2 2 4 2 3 2 4 3 3 3 2 1 3 1 2 2 1 3 1 4 2 2 1 1 2 1 4 2 4 1 2 3 2 3

5 5 4 5 1 5 2 5 1 4 2 5 5 5 1 2 4 2 5 5 5 1 1 2 5 5 3 5 3 1 1 5 5 1 5 5

RA 5 5 5 5 1 5 5 5 2 4 3 5 1 4 2 5 2 5 5 5 5 1 2 1 5 5 5 5 4 2 2 4 1 2 4 2

LP

LT 5 1 2 2 2 1 2 2 1 2 2 1 2 1 1 3 2 2 1 1 2 1 3 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 2

113

4 4 4 4 4 4 4 3 4 2 2 2 2 4 2 4 4 4 4 4 2 2 1 2 2 2 2 2 3 2 2 2 4 4 3 2

Regina Footwear Privat Wearlookalive Club Roppang Perfect Beauty Node Kitchen Clique Corner Computer Plasa Mainan Kopikina Cantik Kerudung dan Word O Jo & Nic Private Privat Lucky Store Tanmar Livaza.com Lanjar Jaya JCM Lancar Jaya Ozora Sprei Waterproof MacBear ID 31Clan.ink Harga-Gila SR Shop Kontraktor Interior dan MEP Mapcomp Store Kliknbuy Privat Himmah Muslim Store Mama Nara Shop Alkasih Privat Privat Privat Privat Privat Privat Privat Privat Privat Vincci

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 1 4 3 4 4 2 4 4 4 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4

1 1 3 4 2 2 2 2 2 2 1 1 3 1 4 2 3 4 1 1 1 3 1 3 1 3 3 2 2 3 2 2 3 3 3 2 2 3 2 2 2

5 5 1 1 5 2 5 5 4 5 5 5 5 5 1 5 5 3 5 5 5 1 5 5 5 1 2 3 2 1 5 1 1 5 1 5 3 3 3 3 1

5 3 1 1 5 1 4 2 2 5 5 5 4 5 1 5 4 1 5 5 5 1 5 5 5 1 2 3 1 1 1 1 1 2 1 3 1 2 2 5 1

3 1 1 2 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 2 4 5 4 2 1 1 2 1 2 2 2 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 3 1 3 2 2

114

4 2 4 2 2 1 4 1 3 4 3 3 2 4 2 2 3 3 3 4 2 2 3 2 2 1 2 3 2 2 1 2 2 4 2 2 2 3 3 4 2

Umbre Alisha Shop Privat Gadget Addict Store Privat Privat Privat Anugerah Acc Underpego Anya-Living Hasta Creative Privat Smart Comp Juragan Mainan Fashion Watch Indo Jayashree Batik Privat Serba Serbi Warung Wisata Perdagangan dan Jasa Kurir mitra JNE Super Cemical ID iDeeva Privat Berkamera Tomoinc Store Gudang Grosir Strawberry Pacth Home Retail shop Privat Bagor Store Petshopku Armor Military IQ Mobile Privat Cahaya Store Senang Bahagia Ninashop YN Privat Advance Tenda Murah

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 3 4 4 4 4 4

2 1 3 1 2 3 2 4 2 3 5 3 2 2 3 2 2 3 3

1 5 1 5 5 1 2 4 2 5 1 2 5 1 4 2 2 2 1

1 5 1 4 2 1 1 2 2 5 1 4 5 1 2 2 2 1 1

2 1 3 1 3 2 1 1 1 1 1 2 1 4 1 2 1 2 1

2 2 1 2 2 2 2 2 4 4 3 4 4 2 3 2 3 2 2

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2 4 4 4

3 2 2 2 2 3 3 2 1 3 3 2 2 2 3 3 2 4 2 3 2

5 5 2 3 5 5 4 2 5 1 2 5 3 1 3 2 5 2 3 3 4

1 5 1 1 3 1 2 2 5 1 2 5 2 5 4 1 4 1 2 2 2

2 2 1 1 1 1 1 4 2 1 1 3 1 1 4 2 2 2 1 1 1

2 3 2 2 4 2 2 4 2 2 2 4 2 2 2 2 2 4 2 3 2

115

Thefool_id Privat X Plus Pusat Grosir Y'NKERS MERCH Satuempatcom X-One Homiesstyle IJS Part Willyam Growing Toserba Naura Ondom Store Espro Razelta baby kids shop Galaxy Cellular Bakul Perdana Aremafood Libra Boys Bird Store Peng Teh & Kopi Tarik LICLAC tengku Longdrain Carbon Kevlar & Carbon water Promo diskon Bandung Pertanian The COD Store Sinar mbs Finnix Store Buys or Byes Orithings Krpet Joval Olshop RAN Collectibles Kutastore Otaku Indo Toto Suryo Importir Sepatu China Danratshop 99 Shop Adidas 39skcell Grosir Bandung El-Diablos Mapcomp Store

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

4 4 4 4 4 4 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

4 3 3 3 3 3 3 3 4 3 3 3 3 2 3 2 2 3 2 3 3 3 3 3 4 1 3 3 3 4 3 3 4 3 3 3 4 2 3 2 2

1 3 2 5 1 5 1 1 1 3 1 2 1 1 1 3 2 1 2 1 1 2 1 1 3 5 4 1 1 2 2 4 1 2 2 3 1 5 2 5 5

1 4 1 3 1 5 1 1 1 1 1 2 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 5 5 1 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 2 5 2

1 2 1 1 2 2 2 2 1 1 1 1 5 5 1 1 1 1 2 1 2 2 2 1 1 1 3 1 5 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1

116

1 4 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 1 4 2 1 2 2 2 3 4 2 2 4 3 4 4 3 2 2 2 4 2 2 2 1 4 2 4

Ratu anti galau Michgisstore Celine Accessories Afalah smart ponsel Qiz Boutique Kimi Jewerly Tumaso Fashion Store Artisan Wath Ebray Store Privat Baku laris Karya Sukses Mandiri

1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

2 3 3 2 2 2 5 3 4 2 3 4 3

2 2 3 2 1 2 1 5 2 2 4 2 2

1 1 2 1 1 1 1 3 1 1 2 1 1

1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1

117

2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

LAMPIRAN 3 : Contoh Informasi Peminjam (Borrowers) pada Website Koinworks

118

119

120

LAMPIRAN 4 : Hasil Estimasi Model Probit

Dependent Variable: KEPUTUSAN_KREDIT Method: ML - Binary Probit (Quadratic hill climbing) Date: 06/01/17 Time: 23:21 Sample: 1 171 Included observations: 171 Convergence achieved after 5 iterations QML (Huber/White) standard errors & covariance Variable

Coefficient

Std. Error

z-Statistic

Prob.

C CREDIT_RATING INCOME_RANGE LOAN_PURPOSE LOAN_TERM REQUESTED_AMOUNT

0.260501 -0.235066 -0.140325 0.548119 0.331021 0.440724

1.068247 0.259517 0.114053 0.323826 0.112944 0.171212

0.243858 -0.905783 -1.230353 1.692637 2.930836 2.574138

0.8073 0.3651 0.2186 0.0905 0.0034 0.0100

McFadden R-squared S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Restr. Deviance LR statistic Prob(LR statistic) Obs with Dep=0 Obs with Dep=1

0.185171 0.246056 0.459195 0.569429 0.503923 81.63962 15.11725 0.009873 11 160

Mean dependent var S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Deviance Restr. log likelihood Avg. log likelihood

Total obs

0.935673 0.241467 9.620533 -33.26118 66.52237 -40.81981 -0.194510

171

121