IV METODE PENELITIAN 4.1
Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilaksanakan di Bank Rakyat Indonesia (BRI) Unit
Cibinong, Cabang Bogor, Jawa Barat. Penentuan lokasi penelitian dilakukan secara purposive (sengaja) dengan pertimbangan bahwa Bank Rakyat Indonesia (BRI) Unit Cibinong merupakan bank yang fokus pada penyaluran program KUR dan memberikan bantuan dalam segi permodalan usaha mikro, kecil, dan menengah (UMKM) di wilayah Cibinong, Bogor dan sekitarnya. Pelaksanaan penelitian ini berlangsung pada bulan April 2011 sampai dengan Juni 2011. 4.2
Metode Penentuan Sampel Populasi yang diambil dalam penelitian ini merupakan debitur KUR BRI
Unit Cibinong yang masih aktif dan bergerak dalam usaha di bidang agribisnis. Jumlah debitur KUR BRI Unit Cibinong secara keseluruhan sebanyak 481 orang, tetapi populasi yang bergerak di bidang agribisnis hanya sekitar 50 orang, sehingga populasi yang digunakan menjadi sampel sebanyak 50 orang yang merupakan perlaku agribisnis yang masih aktif. Metode pengambilan sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah sensus. Sampel yang digunakan dalam menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi realisasi KUR di BRI Unit Cibinong, Cabang Bogor, Jawa Barat adalah sama dengan jumlah populasi debitur KUR-Kupedes yang bergerak di sektor agribisnis. Sampel yang akan digunakan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi pengembalian KUR di BRI Unit Cibinong, Cabang Bogor, Jawa Barat sama dengan sampel yang digunakan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi realisasi KUR di BRI Unit Unit Cibinong, Cabang Bogor, Jawa Barat. Debitur BRI berdasarkan kolektibilitas pinjaman dapat dibedakan ke dalam lima kelompok, yaitu debitur lancar, Dalam Perhatian Khusus (DPK), Kurang Lancar (KL), Diragukan (D), dan Macet (M). Namun, perlu dilakukan pengelompokkan nasabah ke dalam dua golongan yaitu nasabah pinjaman lancar (L) dan pinjaman tidak lancar atau menunggak (TL). Nasabah dengan pinjaman lancar atau yang disebut nasabah kolektibilitas lancar merupakan nasabah KUR 58
yang dapat mengembalikan pinjamannya sesuai dengan tanggal jatuh tempo pinjaman atau bayar lewat dari tanggal jatuh tempo pinjaman tetapi masih dalam bulan wajib bayar. Sedangkan nasabah dengan pinjaman tidak lancar (menunggak) adalah nasabah yang tergolong ke dalam kolektibilitas pinjaman Dalam Perhatian Khusus (DPK), Kurang Lancar (KL), Diragukan (D), dan Macet (M), hal ini berdasarkan ketetapan Bank Indonesia. BRI menetapkan bahwa nasabah dengan pinjaman tidak lancar (menunggak) adalah nasabah KUR yang mengembalikan pinjaman lewat dari bulan wajib bayar (tergolong nasabah DPK) sampai umur tunggakan lebih dari enam bulan (tergolong nasabah macet). 4.3
Metode Pengumpulan Data Nazir M (2009) mendefinisikan pengumpulan data sebagai prosedur yang
sistematis dan standar untuk memperoleh data yang diperlukan yang berhubungan dengan penelitian. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer dan data sekunder. Data primer berupa informasi yang diperoleh melalui kegiatan wawancara dengan panduan kuesioner dengan responden debitur KUR dan pihak manajemen BRI Unit Cibinong, Cabang Bogor, Jawa Barat yang terkait langsung dan mengetahui secara benar mengenai mekanisme dan tata cara pemberian kredit kepada nasabah, mulai dari awal pengajuan pinjaman sampai dengan perealisasian pinjaman serta tata cara pembayaran kredit. Data sekunder berupa data-data internal dan data eksternal BRI. Data internal tersebut dapat berupa laporan bulanan BRI Unit Cibinong, Bogor - Jawa Barat, laporan keragaan BRI Unit Cibinong dan dokumen permohonan kredit seluruh debitur KUR. Pengumpulan data sekunder dapat dilakukan dengan mengidentifikasi data-data terkait dengan penelitian yang berasal dari dokumen perusahaan, instansi terkait seperti Kementrian Negara Koperasi dan UKM Republik Indonesia, Laporan Publikasi Bank Indonesia, Badan Pusat Statistik, perpustakan, majalah, jurnal-jurnal perbankan, jurnal-jurnal penelitian, skripsi, tesis, penelusuran internet, dan sumber lain yang relevan dengan penelitian ini.
59
4.4
Metode Analisis Data Pengolahan data dalam penelitian ini menggunakan perangkat digital
komputer dengan aplikasi program Microsoft Office Excel 2007 dan Minitab 14 for windows. Nazir M (2009) mendefinisikan analisis data merupakan bagian yang sangat penting dalam metode ilmiah, karena dengan analisis, data tersebut dapat diberi arti dan makna yang berguna dalam memecahkan masalah penelitian. Analisis data yang dilakukan adalah analisis kualitatif dan analisis kuantitatif. 4.4.1 Analisis Kualitatif Analisis kualitatif merupakan suatu metode dalam meneliti status sekelompok manusia, suatu objek, suatu set kondisi, suatu sistem pemikiran, ataupun suatu kelas peristiwa pada masa sekarang. Tujuannya adalah untuk membuat deskripsi, gambaran atau lukisan secara sistematis, faktual dan akurat mengenai fakta-fakta, sifat-sifat serta hubungan antar fenomena yang diselidiki. Dengan analisis kualitatif dapat juga diselidiki kedudukan atau status fenomena atau faktor dan melihat hubungan antara satu faktor dengan faktor yang lain. Analisis kualitatif dapat digunakan untuk menjelaskan gambaran umum BRI Unit Cibinong, Cabang Bogor, Jawa Barat, syarat-syarat penyaluran kredit serta prosedur untuk memperoleh kredit, dan mekanisme penyaluran kredit, serta analisis karakteristik debitur KUR berdasarkan prinsip lima C yaitu : Character, Capacity, Capital, Collateral, Condition of Economy.
Selain itu, analisis
kualitatif digunakan sebagai deskripsi dari karakteristik pelaku Usaha Mikro sebagai debitur KUR yang didukung penyajian data dalam bentuk tabulasi sehingga dapat diketahui karakteristik masyarakat yang menerima KUR, serta dapat mengetahui perbedaan karakteristik antara debitur yang lancar dengan debitur yang tidak lancar (menunggak) dalam pengembalian kreditnya. 4.4.2 Analisis Kuantitatif Model analisis kuantitatif yang digunakan adalah analisis terhadap faktorfaktor yang berpengaruh pada realisasi KUR dengan menggunakan model analisis Regresi Linier Berganda, sehingga dapat diketahui variabel-variabel independent yang berpengaruh secara nyata atau tidak terhadap tingkat realisasi kredit sebagai
60
variabel dependent. Variabel-variabel independent dari model tersebut terdiri dari variabel usia, jenis kelamin, tingkat pendidikan, jumlah tanggungan keluarga, jenis pekerjaan, waktu tempuh dari tempat tinggal ke BRI, jenis usaha, lama usaha, omzet usaha per bulan, pendapatan bersih per bulan, frekuensi peminjaman kredit, nilai agunan, jumlah kredit yang diajukan, dan waktu perealisasian KUR. Analisis terhadap faktor-faktor yang berpengaruh terhadap kelancaran pengembalian KUR dilakukan pada data sampel debitur yang sama. Model analisis kuantitatif yang digunakana dalah model analisis Regresi Logistik (Logit Biner) sehingga dapat diketahui variabel-variabel independent yang secara nyata berpengaruh atau tidak terhadap tingkat kelancaran pengembalian KUR sebagai variabel dependent. Variabel-variabel independent model tersebut terdiri dari usia, jenis kelamin, tingkat pendidikan, jumlah tanggungan keluarga, waktu tempuh dari tempat tinggal ke BRI, jenis usaha, lama usaha, omzet usaha per bulan, pendapatan bersih per bulan, RPC per bulan, waktu tempuh lokasi usaha ke BRI, frekuensi peminjaman kredit, agunan, nilai plafon kredit, jangka waktu pengembalian, kewajiban per bulan. 4.4.2.1 Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Realisasi KUR Analisis terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi realisasi KUR menggunakan model analisis Regresi Linier Berganda. Model Regresi Linier Berganda merupakan suatu model analisis untuk mengetahui pengaruh variabelvariabel independent yang berskala metrik (variabel yang belum metrik maka dirubah menjadi dummy) terhadap variabel dependent yang juga berskala metrik. Model ini merupakan model terbaik untuk memprediksi arah, besar koefisien dan sensitivitas perubahan variabel dependent atas perubahan variabel-variabel independent. Variabel dependent adalah jumlah realisasi kredit terakhir yang diterima oleh nasabah. Variabel independent diturunkan dari tiga jenis karakteristik nasabah yaitu karakteristik individu, karakteristik usaha, dan karaketristik kredit. karakteristik individu yang diduga dapat mempengaruhi realisasi kredit antara lain: usia, jenis kelamin, tingkat pendidikan, jumlah tanggungan keluarga, jenis pekerjaan, waktu tempuh dari tempat tinggal ke BRI. Karakteristik usaha yang
61
diduga dapat mempengaruhi realisasi kredit antara lain: jenis usaha, lama usaha, omzet usaha per bulan, pendapatan bersih per bulan. Selain itu, karakteristik kredit terdiri atas: frekuensi peminjaman kredit, agunan, jumlah kredit yang diajukan, dan waktu perealisasian KUR. Variabel-variabel tersebut diduga berpengaruh terhadap realisasi KUR di BRI Unit Cibinong, Cabang Bogor, Jawa Barat. Semua variabel tersebut diturunkan dari prinsip kredit 5C. Estimasi model untuk analisis faktor-faktor yang mempengaruhi realisasi KUR adalah : Y = βo + β1X1 + β2X2 + β2X3+……… + β12X12 + β13X13 Keterangan : Y
= Variabel dependent, yaitu jumlah realisasi kredit (Rupiah)
βo
= Konstanta atau intercept model garis regresi
X1 ,…,X13
= Variabel independent
X1
= Usia (tahun)
X2
= Jenis kelamin, sebagai variabel dummy (pria = 1, dan wanita = 0)
X3
= Tingkat pendidikan (tahun)
X4
= Jumlah tanggungan keluarga (orang)
X5
= Waktu tempuh dari tempat tinggal ke BRI (menit)
X6
= Jenis usaha, sebagai variabel dummy (usaha off farm =1, dan usaha on farm =0)
X7
= Lama usaha (Tahun)
X8
= Omzet usaha per bulan (Rp)
X9
= Pendapatan bersih per bulan (Rp)
X10
= Frekuensi peminjaman kredit (kali)
X11
= Agunan, sebagai variabel dummy (ada agunan = 1, dan tanpa agunan = 0)
X12
= Jumlah kredit yang diajukan (Rp)
X13
= Waktu perealisasian KUR (hari)
β1,….,β13
= Koefisien variabel independent
62
1.
Uji Signifikansi Model Pengujian terhadap kelayakan model menggunakan statistik F yang
merupakan nisbah kemungkinan maksimum untuk mengetahui peran faktor-faktor (Xi) secara bersamaan (simultan) terhadap variabel terikat (Y). Uji F dirumuskan sebagai berikut :
Keterangan : = Sum Square Regression (jumlah kuadrat kolom) = Degree of Freedom Regression (derajat bebas kolom) = Sum Square Error (jumlah kuadrat galat) = Degree of Error (derajat bebas galat) = Mean Square Regression (jumlah kuadrat untuk nilai tengah kolom) = Mean Square Error (jumlah kuadrat untuk nilai tengah galat) Hipotesis : = Minimal ada satu slope Statistik Fhit menyebar mengikuti sebaran F dengan derajat bebas pembilang = DFRegression = v1 = k, dan derajat bebas penyebut = DFError = v2 = ( n – k -1). Jika nilai Fhit > Xα(v1,v2) atau bila nilai P dari statistik F lebih kecil dari taraf nyata (α =0,050) maka keputusannya adalah menolak Ho, artinya setidaktidaknya ada satu variabel independent yang berpengaruh nyata terhadap variabel dependent.
63
2.
Akurasi Model Dugaan Akurasi model dugaan (goodness of fit) model dilakukan dengan
memperhatikan koefisien determinasi (R2) yang mengukur besarnya variasi variabel independent yang dapat dijelaskan oleh model. Semakin besar tingkat keragaman yang dapat dijelaskan oleh suatu model maka semakin besar koefisien determinasi yang diperoleh (Gujarati D, 1997). Koefisien determinasi dirumuskan sebagai berikut:
3.
Uji Signifikasi Variabel Prediktor Secara Individu Pengujian terhadap signifikansi masing-masing variabel independent
secara individu dilakukan dengan uji T, dengan rumus :
Keterangan : bj
= Slope variabel Xj = Slope konstanta (dijelaskan pad H0) = Standard Error
Hipotesis :
H0 = βj = 0 (variabel Xj tidak mempengaruhi variabel Y) H0 = βj
0 (variabel Xj mempengaruhi variabel Y)
Statistik Thit menyebar mengikuti sebaran T dengan derajat bebas = DFError = ( n- k- 1 ). Jika nilai T hit >
atau bila nilai P dari statistik T lebih
kecil dari taraf nyata (α =0,050) maka keputusannya adalah menolak H0 artinya variabel independent ke-j tersebut berpengaruh secara nyata (signifikan) terhadap variabel dependent.
64
4. Asumsi Dalam Analisis Regresi Linier Analisis regresi dipergunakan untuk menelaah hubungan antara dua variabel atau lebih, terutama untuk menelusuri pola hubungan yang modelnya belum diketahui dengan sempurna, atau untuk mengetahui bagaimana variasi dari beberapa variabel independen mempengaruhi variabel dependen dalam suatu fenomena yang kompleks (Muhidin SA dan Abdurahman M, 2007). Jika X1, X2,…XK adalah variabel-variabel independen dan Y adalah variabel dependen, maka terdapat hubungan fungsional antara variabel X dan Y. Menurut Iriawan N (2006), variabel respons (Y) sering dikenal variabel dependen karena peneliti tidak bisa bebas mengendalikannya., sedangkan variabel predictor (X) atau yang disebut
variabel
independen
karena
peneliti
bebas
mengendalikannya.
Menurut Nazir M (2009), analisis regresi dapat mempelajari bagaimana eratnya hubungan antara satu atau beberapa bariabel independen dengan sebuah variabel dependen. Dalam analisis regresi, ada empat usaha pokok yang akan dilaksanakan, yaitu:
Mengadakan estimasi terhadap parameter berdasarkan data empiris
Menguji berapa besar variasi variabel dependen dapat diterangkan oleh variasi variabel independen
Menguji apakah estimasi parametertersebut signifikan atau tidak
Melihat apakah tanda dan magnitude dari estimasi parameter cocok dengan teori. Menurut Nazir M (2009), jika parameter dari suatu hubungan fungsional
antara satu variabel dependen dengan lebih dari satu variabel ingin diestimasikan, maka analisis regresi yang dikerjakan berkenaan dengan regresi berganda (multiple regression), atau dengan kata lain analisis Regresi Berganda memiliki lebih dari satu variabel predictor. Selain itu, dapat diartikan bahwa analisis Regresi Berganda adalah alat untuk meramalkan nilai pengaruh dua variabel bebas atau lebih terhadap satu variabel terikat, untuk membuktikan ada tidaknya hubungan fungsional atau kausal antara dua atau lebih variabel X (independen) terhadap variabel Y (dependen).
65
Menurut Yamin S, Rachmach LA, dan Kurniawan K (2011), asumsi pada analisis Regresi Linier Berganda, yaitu: 1. Normalitas error (error mengikuti fungsi distribusi normal) 2. Varians error yang konstan (error bersifat homoskedastisitas atau tidak ada problem heteroskedastisitas) 3. Tidak adanya korelasi serial di antara error pengamatan (tidak ada masalah otokorelasi) 4. Tidak adanya hubungan yang sangat tinggi (multikolinearitas) di antara variabel independen Normalitas dalam analisis regresi berganda yang dapat diketahui melalui sebaran regresi yang merata di setiap nilai. Salah satu cara untuk melihat normalitas data adalah dengan melihat plot garis dari Standardized Residual Cumulative Probability. Apabila sebaran data berada pada garis normal maka dapat dikatakan bahwa data yang diuji memiliki sebaran yang normal. Homoskedastisitas adalah kondisi dimana komponen error pada model memiliki ragam yang sama. Uji homoskedastisitas pada dasarnya menyatakan bahwa nilai variabel respon (Y) bervariasi dalam satuan yang sama. Asumsi ini diuji dengan dibuat plot antara Standardized Residual dengan faktor X, jika tidak terdapat suatu pola dalam plot tersebut maka dapat dikatakan bahwa data tersebut homogeni. Autokorelasi error lag k adalah kondisi dimana terdapat hubungan antara εi dan εi-k sehingga ragam koefisien regresi (StDevbj) dan ragam error MSE underestimate maka hasil uji T dan uji F tidak valid. Autokorelasi dapat dideteksi melalui analisis grafik dan uji Durbin-Watson. Multikolinearitas (kolinier ganda) merupakan hubungan linier yang sama kuat antara peubah-peubah bebas dalam persamaan regresi berganda. Adanya kolinier berganda ini menyebabkan pendugaan koefisien menjadi tidak stabil. Pendeteksian terjadinya suatu kolinier ganda, dapat dilihat pada hasil VIF (Variance Inflation Factors). Nilai VIF lebih besar dari 10 menunjukkan bahwa peubah tersebut berkolinier berganda. Adanya kolinier ganda dalam model akan mengakibatkan penduga koefisien regresinya menjadi tidak nyata walaupun R2j nya tinggi.
66
4.4.2.2 Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pengembalian KUR Analisis terhadap faktor-faktor yang berpengaruh terhadap kelancaran pengembalian KUR dengan menggunakan model analisis Regresi Logistik. Model analisis Regresi Logistik merupakan suatu model analisis untuk mengetahui pengaruh variabel-variabel independent yang berskala metrik (kontinyu) atau kategorik (nominal) terhadap variabel dependent yang berskala kategorik. Dengan model logit, dapat mudah menangani model dimana variabel tak bebas merupakan dummy atau biner, dengan menggunakan nilai 1 atau 0. L log rasio peluang, tidak hanya linier dalam X tapi juga (dari sudut pandang estimasi) linier dalam parameter. L disebut Logit, sehingga model tersebut di atas disebut model logit (Gujarati 2006). Variabel dependent-nya adalah tingkat kelancaran pengembalian kredit nasabah yaitu Y=1, jika lancar dan Y=0, jika menunggak. Variabel independent diturunkan dari tiga jenis karakteristik nasabah yaitu karakteristik individu, karakteristik usaha, dan karakteristik kredit. Berdasarkan karakteristik individu terdiri dari : usia, jenis kelamin, tingkat pendidikan, jumlah tanggungan keluarga, dan waktu tempuh dari tempat tinggal ke BRI. Karakteristik usaha terdiri dari jenis usaha, lama usaha, omzet usaha per bulan, RPC per bulan, dan waktu tempuh lokasi usaha ke BRI. Sedangkan karakteristik kredit terdiri dari frekuensi peminjaman kredit, agunan, nilai plafon kredit, jangka waktu pengembalian, dan kewajiban per bulan. Estimasi model untuk analisis faktor-faktor yang mempengaruhi pengembalian KUR adalah: = β0 + β1X1+ β2X2+ β3X3+….+ β14X14+ β15X15 Keterangan : Y
= Variabel dependent yaitu tingkat kelancaran pengembalian kredit
Y=1
= Jika pengembalian kredit lancar
Y=0
= Jika pengembalian kredit tidak lancar (menunggak) = Konstanta
X1,.., X16
= Variabel independent
X1
= Usia (Tahun)
X2
= Jenis kelamin, sebagai variabel dummy (Pria=1 dan wanita=0) 67
X3
= Tingkat pendidikan (tahun)
X4
= Jumlah tanggungan dalam keluarga (orang)
X5
= Waktu tempuh dari Tempat Tinggal ke BRI (menit)
X6
= Jenis usaha, sebagai variabel dummy (usaha off farm = 1 dan usaha on farm = 0)
X7
= Lama usaha (Tahun)
X8
= Omzet usaha per bulan (Rp)
X9
= RPC per bulan (Rp)
X10
= Waktu tempuh lokasi usaha ke BRI (menit)
X11
= Frekuensi peminjaman kredit (kali)
X12
= Agunan, sebagai variabel dummy (ada agunan = 1, dan tanpa agunan = 0)
X13
= Nilai plafon kredit (Rp)
X14
= Jangka waktu pengembalian (bulan)
X15
= Kewajiban per bulan (Rp)
β1,….,β15
= Koefisien variabel independent
1. Uji Kelayakan Model Pengujian terhadap kelayakan model menggunakan statistik G yang merupakan nisbah kemungkinan maksimum untuk mengetahui peran variabelvaraibel independent dalam model secara simultan (bersama-sama) (Gujarati D, 1997). Rumus uji G adalah sebagai berikut :
Keterangan : = Likelihood tanpa variabel independent = Likelihood dengan variabel independent Hipotesis : = Minimal ada satu nilai Jika nilai G > X2P(α) atau p-value dari statistik G lebih kecil dari taraf nyata (α=0,050) maka keputusannya adalah menolak H0, artinya setidak-tidaknya ada satu variabel independent yang berpengaruh nyata terhadap varaibel dependent.
68
2. Uji Akurasi Model Uji akurasi model atau uji kebaiksuaian (goodness of fit) model dilakukan dengan memperhatikan nilai sebaran chi-square dari metode Pearson, Deviance dan Hosmes & Lemeslow (Gujarati 1997). Hipotesis : H0
= Tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara nilai observasi dengan nilai prediksi oleh model
H1
= Terdapat perbedaan yang signifikan antara nilai observasi dengan nilai prediksi oleh model Jika P-value dari ketiga alat uji statistik tersebut lebih besar dari taraf
nyata (α = 0,050), maka keputusannya adalah menerima H0, artinya model tersebut cukup layak untuk digunakan dalam prediksi 3. Uji Signifikansi Variabel Prediktor Secara Individu Pengujian terhadap signifikansi masing-masing variabel independent secara individu dilakukan dengan uji Walad (Wj) dengan rumus :
Keterangan : = Penduga β = Penduga standard error dari β = Koefisien variabel independent ke-k Hipotesis :
Statistik Wj mengikuti sebaran normal (Z), jika nilai Wj > Zα/2 atau twotailed p-value dari statistik Wj lebih kecil dari taraf nyata (α=0,050) maka keputusannya adalah menolak H0, artinya variabel independent ke-k tersebut berpengaruh secara nyata (signifikan) terhadap variabel respon.
69
4.4.2.3 Analisi Hubungan antara Realisasi dan Pengembalian Analisi hubungan antara realisasi dan pengembalian dilakukan dengan analisis korelasi. Analisis korelasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah korelasi biserial. Korelasi biserial digunakan apabila ingin mengetahui hubungan antara variabel X dan Y, dimana salah satu skala pengukurannya mempunyai tingkat pengukuran ordinal dichotomous dan satu lagi interval. Menurut Yamin S, Rachmach LA, Kurniawan H (2011), ada tiga interpretasi yang akan diperoleh dari analisis korelasi yaitu : 1. Melihat kekuatan hubungan antar variabel Untuk melakukan interpretasi kekuatan hubungan di antara dua variabel dilakukan dengan melihat angka koefisien hasil perhitungan dengan menggunakan kriteria sebagai berikut : - Pertama : jika angka koefisien korelasi menunjukkan 0, maka kedua variabel tidak mempunyai hubungan - Kedua : jika angka koefisien korelasi mendekati 1, maka kedua variabel mempunyai hubungan semakin kuat - Ketiga : jika angka koefisien korelasi mendekati nol, maka kedua variabel mempunyai hubungan yang sangat lemah - Keempat : jika angka koefisien korelasi sama dengan 1, maka kedua variabel mempunyai hubungan linier sempurna positif. - Kelima : jika angka koefisien korelasi sama dengan -1 maka kedua variabel mempunyai hubungan linier sempurna negatif. Untuk memudahkan dalam melakukan interpretasi mengenai kekuatan hubungan antar dua variabel, berdasarkan kriteria yang telah ditentukan (Sarwono, 2006 dikutip dalam Yamin S, Rachmach LA, Kurniawan H, 2011) a. 0
: tidak ada korelasi
b. > 0 - 0,25
: korelasi sangat lemah
c. > 0,25 – 0,5
: korelasi cukup kuat
d. > 0,5 – 0,75
: korelasi kuat
e. > 0,75 – 0,99
: korelasi sangat kuat
f. 1
: korelasi sempurna
70
2. Melihat signifikansi hubungan Melihat signifikansi hubungan dua variabel dengan didasarkan pada angka signifikansi yang dihasilkan dari penghitungan. Interpretasi ini akan membuktikan apakah hubungan kedua variabel tersebut signifikan atau tidak. 3. Melihat arah hubungan Korelasi ada dua arah korelasi yaitu searah dan tidak searah. Arah korelasi dapat dilihat dari angka koefisien korelasi. Pertama, korelasi positif atau direct correlation, yaitu apabila perubahan pada suatu variabel diikuti oleh perubahan pada variabel yang lain dengan arah yang sama. Kedua, korelasi negatif atau inverse correlation (negative correlation), yaitu apabila perubahan pada suatu variabel diikuti oleh perubahan pada variabel yang lain dengan arah yang berlawanan (Yamin S, Rachmach LA, Kurniawan H, 2011). 4.5 Definisi Operasional 1.
Nasabah adalah pihak yang menggunakan jasa bank. Pada penelitian ini nasabah yang dimaksud adalah nasabah pengguna KUR pada BRI Unit Cibinong, Cabang Bogor. Nasabah pengguna KUR tersebut dikenal dengan debitur.
2.
Kredit lancar (KL) yaitu kredit yang tidak mengalami penunggakan dalam pembayaran pokok pinjaman dan bunga dari waktu yang ditetapkan atau maksimal masih dalam bulan wajib bayar kewajiban.
3.
Kredit tidak lancar (TL) atau menunggak yaitu kredit yang pembayaran pokok pinjaman dan bunganya telah mengalami penundaaan minimal selama satu minggu (tujuh hari kerja atau sembilan hari tanggalan) atau lewat dari bulan wajib bayar kewajiban.
4.
Usia yaitu umur debitur sejak lahir hingga proses pengajuan pinjaman yang terdata dalam dokumen permohonan KUR, dihitung dalam satuan tahun.
5.
Tingkat pendidikan yaitu jenjang pendidikan terakhir yang diperoleh debitur, diukur berdasarkan lama pendidikan yang dijalani dalam satuan tahun.
71
6.
Jumlah tanggungan keluarga yaitu banyaknya orang yang masih dibiayai hidupnya oleh debitur dalam keluarganya (termasuk debitur sendiri), dihitung dalam satuan orang.
7.
Waktu tempuh debitur ke BRI yaitu waktu tempuh debitur ke BRI Unit Cibinong, Cabang Bogor dengan tempat tinggal debitur, diukur dalam satuan menit.
8.
Lama usaha adalah berapa lama usaha yang telah dijalankan sejak dari awal berdiri hingga debitur mengajukan permohonan kredit hingga kredit terealisasi, diukur dalam satuan tahun.
9.
Omzet usaha yaitu jumlah penerimaan kotor rata-rata per bulan dari hasil usaha debitur yang tercatat dalam dokumen permohonan kredit, dihitung dalam satuan rupiah.
10. Pendapatan bersih per bulan yaitu selisih antara jumlah penerimaan kotor usaha dikurangi dengan pengeluaran untuk usaha, rumah tangga, dan biaya lain-lain per bulan, diukur dalam satuan rupiah. 11. Nilai RPC (Repayment Capacity) yaitu kemampuan debitur dalam mengembalikan pinjaman dan nilai maksimal adalah 75 persen dari pendapatan bersih debitur, diukur setiap bulannya dalam satuan rupiah. 12. Jumlah kredit yang diajukan selalu lebih besar atau sama dengan jumlah kredit yang direalisasikan oleh bank sehingga jumlah kredit yang diajukan diduga berpengaruh positif terhadap besarnya realisasi kredit. 13. Nilai plafon kredit yaitu nilai nominal pinjaman kredit KUR yang diterima oleh debitur atau kredit yang terealisasi, dikur dalam satuan rupiah. 14. Nilai agunan adalah nilai pasar baik barang atau surat berharga lainnya yang diserahkan ke bank sebagai jaminan kredit, diukur dalam satuan rupiah. Hal ini merupakan jaminan untuk menutupi segala risiko terhadap kemungkinan macetnya suatu kredit baik yang ada unsur kesengajaan ataupun tidak. 15. Frekuensi peminjaman kredit atau pengalaman kredit yaitu berapa kali peminjam kredit (KUR) di BRI Unit Cibinong, Cabang Bogor.
72
16. Jangka waktu pengembalian kredit yaitu lama pengembalian atau pelunasan kredit yang telah disepakati dalam perjanjian, diukur dalam satuan bulan. 17. Waktu perealisasian terhitung sejak tanggal pengajuan pinjaman KUR dengan menyerahkan persyaratan-persyaratan pengajuan pinjaman hingga dana pinjaman tersebut dicairkan. 18. Bunga pinjaman adalah bunga yang diberikan kepada para peminjam atau harga yang harus dibayarkan oleh nasabah peminjam kepada bank. 19. Kewajiban per bulan adalah jumlah yang disetorkan oleh debitur setiap bulann yang terdiri dari pembayaran pokok pinjaman dan bunga, dalam satuan rupiah.
73
