21
III. METODE PENELITIAN
3.1. Kerangka Pemikiran Produk Kredit Masyarakat Desa Komersil adalah kredit yang bersifat umum, individu, selektif, dan berbunga wajar untuk mengembangkan atau meningkatkan usaha kecil yang layak (eligible). Produk Kredit Masyarakat Desa Komersil sebagai kredit dengan skala kecil mempunyai prosedur yang relatif mudah dan sederhana. Namun dalam penyalurannya perlu pemahaman secara tepat dari pejabat kredit lini. Target pasar Produk Kredit Masyarakat Desa Komersil adalah pengusaha kecil, usaha rumah tangga, dan golongan berpenghasilan tetap. Karakteristik usaha kecil dan usaha rumah tangga tersebut antara lain mempunyai banyak kegiatan, tidak terorganisasi, catatan keuangan tidak lengkap dan tidak sesuai dengan standar akuntansi yang baku, serta tidak berbadan usaha. Selain itu, karakteristik lainnya adalah wilayah usaha berada pada suatu daerah geografis atau lokasi tertentu yang berdasarkan analisis serta evaluasi dipilih sebagai target pemasaran dan berdasarkan perhitungan ekonomis usahanya layak dibiayai dan dapat memberikan keuntungan bagi Bank X Unit. Penelitian difokuskan pada produk Kredit Masyarakat Desa yaitu produk Kredit Masyarakat Desa Komersil yang diberikan kepada pengusaha UMKM baik untuk menambah modal kerja maupun untuk investasi. Tiap Rupiah produk Kredit Masyarakat Desa Komersil yang diberikan tentu mengandung risiko. Risiko yang terjadi adalah risiko gagal bayar yang menyebabkan terjadinya kredit bermasalah. Bank X Bogor merupakan salah satu Bank X Unit yang berada di Kabupaten Bogor yang memiliki kredit bemasalah produk Kredit Masyarakat Desa Komersil sebesar 1,94 persen pada tahun 2010. Oleh sebab itu, Bank X Bogor harus melakukan pengelolaan kredit secara tepat untuk dapat meminimalisir angka tersebut di tahun mendatang. Penerapan manajemen risiko yang baik dan benar diawali dengan mengidentifikasi risiko. Setelah dilakukan identifikasi risiko secara akurat, selanjutnya bank melakukan pengukuran risiko. Pengukuran risiko kredit dimaksudkan agar bank mampu menghitung eksposur kredit yang melekat dalam
22
melaksanakan kegiatan usahanya. Pengukuran risiko merupakan salah satu cara dalam pengelolaan risiko sehingga dapat menentukan prosedur penanganan risiko. Pengukuran risiko dilakukan dengan VaR sehingga Bank X Bogor mengetahui potensi maksimum kerugian yang mungkin terjadi. Metode VaR digunakan karena metode ini memiliki konsep yang sederhana namun dapat menjelaskan dan menunjukkan kerugian maksimum yang dialami bank untuk periode satu tahun. Bank X Bogor menyalurkan produk Kredit Masyarakat Desa Komersil pada UMKM untuk membantu UMKM dalam hal pengembangan usahanya. Pada tahun 2010, NPL produk Kredit Masyarakat Desa Komersil di Bank X Bogor adalah 1,94 persen. Angka tersebut cukup tinggi sehingga identifikasi risiko kredit perlu dilakukan untuk menganalisa penyebab terjadinya risiko kredit dan mengetahui berapa kerugian yang terjadi. Hasil yang diperoleh kemudian dianalisa agar Bank X dapat menentukan pengelolaan risiko kredit dengan baik untuk menghindari risiko kredit yang lebih besar di tahun mendatang. Kerangka pemikiran dapat dilihat pada Gambar 3. Bank X Bogor
Produk Kredit Masyarakat Desa Komersil Produk Kredit Masyarakat Desa Komersil Komersil NPL Tinggi (1,94 persen) Sehingga Harus Dikelola
Identifikasi Risiko Kredit
Karakteristik Debitur Bermasalah Produk Kredit Masyarakat Desa
Penyebab Terjadinya Risiko Kredit Bermasalah Produk Kredit Masyarakat Desa
Pengelolaan Risiko Kredit Risiko Kredit yang lebih besar dapat dihindari
Gambar 3. Kerangka pemikiran
Pengukuran Risiko Kredit Produk Kredit Masyarakat Desa
23
3.2. Tahapan Penelitian Tahapan penelitian terdiri dari: 1.
Pra penelitian berupa observasi lapang dilakukan untuk mengetahui permasalahan yang terjadi di Bank X Bogor tentang kredit yang disalurkan. Pada tahap ini dilakukan pendekatan umum terhadap profil kredit yang disalurkan.
2.
Perumusan masalah dilakukan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi permasalahan, penentuan sasaran yang akan dicapai, dan batasan-batasan dalam analisis risiko kredit.
3.
Mengidentifikasi jenis produk Kredit Masyarakat Desa Komersil untuk menganalisa jumlah produk Kredit Masyarakat Desa Komersil yang disalurkan dan jumlah produk Kredit Masyarakat Desa Komersil bermasalah.
4.
Rancangan pengumpulan data. Data primer diperoleh dari hasil kuisioner dan wawancara dengan pihak bank dan debitur. Data sekunder diperoleh dari laporan bulanan produk Kredit Masyarakat Desa Komersil pada tahun 2010.
5.
Pengumpulan data primer dan data sekunder. Data yang dikumpulkan adalah profil produk Kredit Masyarakat Desa Komersil, karakteristik debitur produk Kredit Masyarakat Desa Komersil, dan faktor-faktor yang menyebabkan terjadinya kredit bermasalah.
6.
Input data hasil wawancara, kuisioner, dan laporan bulanan Bank X tahun 2010.
7.
Pengolahan data secara deskriptif untuk mengetahui penyebab terjadinya risiko kredit.
8.
Menghitung risiko produk Kredit Masyarakat Desa Komersil yang terjadi menggunakan VaR dengan metode credit metric. Credit metrics adalah suatu kerangka VaR yang diaplikasikan untuk penilaian risiko aset yang tidak diperdagangkan seperti pinjaman. Dalam prosesnya memerlukan credit rating (peringkat rating) dan matriks migrasi.
9.
Menganalisis risiko kredit yang terjadi di Bank X Bogor.
10. Penyusunan pengelolaan risiko produk Kredit Masyarakat Desa Komersil bermasalah untuk mengurangi terjadinya risiko kredit.
24
11. Kesimpulan dan Saran. Disimpulkan faktor-faktor yang menyebabkan terjadinya risiko kredit dan besarnya risiko kredit yang terjadi sehingga dapat diberikan saran bagaimana mengelola risiko kredit tersebut. Tahapan penelitian dapat dilihat dalam Gambar 4. Pra Survey Penelitian ke Bank X
Studi Perumusan Masalah
Pustaka
Faktor-faktor apa saja yang menyebabkan terjadinya kredit bermasalah? Berapa risiko Produk Kredit Masyarakat Desa Komersil komersil yang terjadi? Bagaimana pengelolaan risiko Produk Kredit Masyarakat Desa Komersil?
Tujuan Menganalisis faktor-faktor yang menyebabkan kredit bermasalah. Menganalisis risiko Produk Kredit Masyarakat Desa Komersil komersil yang terjadi. Menganalisis pengelolaan risiko Produk Kredit Masyarakat Desa Komersil.
Rancangan Pengumpulan Data: 1.
Data Primer -Kuisioner -Wawancara
2. Data Sekunder - Profil Produk Kredit Masyarakat Desa Komersil - Karakteristik Debitur Produk Kredit Masyarakat Desa Komersil - Nilai Kredit yang Disalurkan Tahun 2010
Pengumpulan Data
Data Primer
Wawancara:
Wawancara dengan Pihak Bank Wawancara dengan Debitur Produk Kredit Masyarakat Desa Bermasalah
Data Sekunder
Kuisioner :
Kuisioner untuk Bank X Kuisioner untuk debitur Produk Kredit Masyarakat Desa Bermasalah (Sensus)
Laporan Bulanan
Laporan Posisi Kredit Tahun 2010 Data Debitur per bulan Tahun 2010 Outstanding/baki debet kredit per Des 2010
Memadai ?
tidak
ya Input Data
Pengolahan Data
Analisis Deskriptif hasil kuisioner dan wawancara
Penghitungan Risiko Kredit dengan Metode VaR
Analisis Data Pengelolaan Risiko Kredit Kesimpulan dan Saran
Gambar 4. Diagram alir penelitian
25
3.3. Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian dilakukan selama Bulan Desember 2010 sampai Juni 2011 di Bank X Bogor yang terletak di Jalan Raya Cibungbulang, Bogor, Jawa Barat. 3.4. Jenis Sumber Data dan Metode Pengumpulan Data Jenis data yang dibutuhkan dalam penelitian ini terdiri dari data primer dan data sekunder. Data primer adalah data yang diperoleh secara langsung dari sumbernya. Data primer diperoleh dari hasil wawancara dengan debitur atau nasabah produk Kredit Masyarakat Desa Komersil dengan bantuan kuisioner. Selain itu dilakukan wawancara dengan pihak manajemen Bank X Bogor. Data sekunder adalah data yang sudah tersedia. Data sekunder bersumber dari data yang terkait debitur UMKM dan laporan kredit Bank X Bogor pada tahun 2010, data-data dari lembaga terkait seperti BPS, BI, dan sebagainya serta studi pustaka dan literatur-literatur yang bersangkutan. Metode pengumpulan data dilakukan melalui pengamatan langsung di lapangan, penyebaran kuisioner, wawancara baik dengan debitur maupun dengan pihak manajemen bagian kredit Bank X Bogor, dan studi literatur yang berkaitan dengan risiko kredit di Bank X Bogor.
26
Tabel 1. Jenis kebutuhan data, metode pengumpulan data dan analisis data No Tujuan Penelitian
Jenis Data
Data
yang Metode
dibutuhkan
Analisis Data
1
Mengidentifikasi karakter debitur bermasalah Bank X Bogor.
- Primer
-Data individu Debitur -Data usaha debitur
- Kuisioner - Wawancara
-Analisis Deskriptif -Analisis Kuantitatif
2
Menganalisis faktorfaktor yang menyebabkan kredit bermasalah di Bank X Bogor.
- Primer
Data debitur yang mengalami kredit bermasalah
Wawancara
-Analisis Deskriptif -Analisis Kuantitatif
3
Menganalisis risiko Produk Kredit Masyarakat Desa Komersil yang terjadi di Bank X Bogor.
- Primer - Sekunder
- Outstanding / baki debet Produk Kredit Masyarakat Desa Komersil - Persentase NPL
Menganalisis pengelolaan risiko Produk Kredit Masyarakat Desa Komersil di Bank X Bogor.
- Primer - Sekunder
- Data jumlah kredit - Wawancara yang bermasalah - Studi - Dokumen dari Literatur perusahaan
4
- Wawancara - Analisis - Observasi Deskriptif lapangan Metode VaR
Analisis deskriptif
3.5 Teknik Pengambilan Data Primer Penelitian ini dilakukan dengan metode sensus, artinya seluruh populasi debitur kredit bermasalah produk Kredit Masyarakat Desa menjadi responden. Responden berjumlah 50 orang debitur produk Kredit Masyarakat Desa Komersil bermasalah tahun 2010. Responden tersebut terdiri dari penunggak yang masih dapat mengangsur dan yang tidak dapat mengangsur produk Kredit Masyarakat Desa Komersil. Kelompok debitur bermasalah produk Kredit Masyarakat Desa Komersil yang masih dapat mengangsur adalah debitur yang tidak tepat waktu dalam melakukan pembayaran kredit namun mereka masih melakukan pembayaran atas pinjamannya. Sedangkan kelompok debitur bermasalah yang tidak dapat mengangsur Produk Kredit Masyarakat Desa Komersil adalah debitur yang sama sekali tidak lagi membayar pinjamannya ke Bank X karena berbagai alasan.
27
3.6 Metode Analisis Data 3.6.1 Analisis Deskriptif Analisis data berupa analisis deskriptif digunakan untuk mengetahui prosedur pengelolaan kredit bermasalah dan perkembangan kolektibilitas kredit sehingga mudah untuk dipresentasikan. Penilaian menggunakan data per Desember 2010. Dalam perhitungan terhadap nilai risiko di masa yang akan datang tidak bisa memastikan dengan pasti potensi kerugian yang akan terjadi. Oleh sebab itu, peluang selalu mengikut hasilnya. 3.6.2 Value at Risk (VaR) Salah satu alat analisis yang digunakan untuk menghitung risiko kredit adalah VaR. VaR dapat mengetahui berapa jumlah risiko maksimum yang akan dialami bank. Tahap menghitung VaR adalah sebagai berikut: 1.
Menentukan matriks transisi bulanan Matriks transisi bulanan merupakan rating debitur baik, meningkat, menutun atau tetap (perubahan dari migrasi kualitas kredit pada suatu periode waktu tertentu). Matriks transisi ini berukuran 4 x 4 karena jumlah kelas (grade) dalam credit rating system ada empat yaitu lancar, kurang lancar, diragukan, dan macet.
2.
Menentukan matriks migrasi unconditional Matriks migrasi unconditional adalah proporsi perpindahan kolektibilitas satu bulan ke bulan berikutnya. Bentuk matriks ini sama dengan matriks transisi.
L
KL
D
M
L
P11 P12
P13
P14
KL
P21 P22
P23
P24
D
P31 P32
P33
P34
M
P41 P42
P43
P44
Baris ke satu pada matriks di atas merupakan peluang untuk menghitung VaR pada kolektibilitas lancar. Baris ke dua merupakan
28
peluang untuk menghitung VaR pada kolektibilitas kurang lancar, dan seterusnya. Keterangan: a. P11 adalah peluang kredit dengan peringkat 1 (kolektibilitas lancar) tetap berada pada peringkat 1 (kolektibilitas lancar). b. P12 adalah peluang kredit dengan peringkat 1 (kolektibilitas lancar) menjadi berada pada peringkat 2 (kolektibilitas kurang lancar) dan seterusnya. c. L, KL, D, dan M adalah kolektibilitas lancar, kurang lancar, diragukan, dan macet. 3.
Menghitung rata-rata nilai baki debet Rata-rata nilai ini merupakan jumlah dari hasil perkalian antara peluang migrasi ke peringkat tertentu dengan hasil kali antara nilai baki debet total peringkat tertentu pada akhir periode pengamatan dengan peluang peringkat tertentu. Peringkat yang dimaksud adalah kolektibilitas. Secara sistematis dapat dirumuskan sebagai berikut:
µtotal = ∑si= 1 рi µi .................................................(1) Keterangan:
µtotal adalah rata-rata nilai baki debet pada tahun 2010
a. b.
рi
adalah peluang suatu kondisi ( peluang migrasi ke peringkat
tertentu) dari L ke L, L ke KL, L ke D, L ke M. Dari KL ke L, KL tetap KL, KL ke D, KL ke M, dan seterusnya. c.
µi
adalah nilai baki debet yang merupakan hasil kali antara baki
debet total dengan peringkat tertentu pada akhir periode pengamatan dengan peluang peringkat tertentu d. 4.
s adalah banyaknya peringkat (L, KL, D, M) Menghitung selisih nilai baki debet dengan nilai rata-rata debet (µtotal)
5.
Menghitung ragam, yaitu jumlah dari hasil rata-rata perkalian kuadrat selisih rata-rata nilai baki debet dengan rata-rata terbobot dengan peluangnya. Rumus untuk menghitung ragam adalah:
29
δ2 = ∑si= 0 рi µi2 - µtotal2 ..........................................(2) 6.
Menghitung simpangan baku yang merupakan akar dari ragam. Simpangan baku disebut volatilitas. Nilai volatilitas digunakan untuk menghitung VaR kredit dengan asumsi nilai pinjaman terdistribusi normal untuk tingkat keyakinan 95 persen dan 99 persen adalah: VaR = Zα x δ
.............................................................(3)
Keterangan: a.
Zα adalah titik ktitik pada tabel Z (Zα pada tingkat keyakinan tertentu)
b.
δ adalah pendugaan volatilitas Semakin besar tingkat kepercayaan yang digunakan maka nilai VaR akan semakin besar, begitu pula dengan volatilitas, semakin besar volatilitas yang dihasilkan maka nila VaR akan semakin besar pula. Tingkat keyakinan 95 persen digunakan oleh Morgan ”Risk Metrics” dan tingkat keyakinan 99 persen digunakan oleh Basel Committee. Analisis VaR diawali dengan menentukan matriks transisi bulanan.
Matriks transisi diperoleh dari Bulan Januari 2010 sampai dengan Bulan Desember 2010 sehingga matriks transisi yang dihasilkan sebanyak 11 matriks yang berukuran 4 x 4. Matriks transisi yang diperoleh dijumlah kemudian dicari rata-ratanya dan dari rata-rata yang diperoleh digunakan untuk menyusun matriks unconditional.
