24
III.
METODE PENELITIAN
3.1 Kerangka Pemikiran BMT Al-Fath IKMI melakukan fungsi menyalurkan dana dengan melakukan pembiayaan kepada UMKM. Produk pembiayaan yang dimiliki BMT Al-Fath IKMI adalah Murabahah dan Ijarah. Sebelum menyalurkan pembiayaan kepada para debitur, BMT Al-Fah IKMI melakukan analisis 5C kepada calon debitur dan usahanya. Debitur yang diberikan pembiayaan dikelompokkan berdasarkan kolektabilitasnya. Informasi 5C debitur yang telah diketahui tingkat kolektabilitasnya dapat digunakan sebagai input analisis diskriminan. Analisis ini dilakukan untuk mengetahui faktor-faktor yang dapat digunakan untuk memprediksi tingkat kolektabilitas calon debitur. Hasil dari analisis diskriminan dapat digunakan untuk bahan pertimbangan BMT Al-Fath IKMI dalam mengambil keputusan tindakan mitigasi risiko yang cocok.. Proses pengukuran risiko dilakukan dengan mengukur seberapa besar kerugian yang dialami BMT Al-Fath IKMI akibat risiko pembiayaan. Pengukuran risiko pembiayaan menggunakan Creditrisk+. Hasil dari metode Creditrisk+ adalah potensi kerugian akibat gagal bayar debitur. Tindakan mitigasi risiko yang bisa diambil meliputi penghindaran risiko, pengurangan risiko, pemindahan risiko, dan penahanan risiko. Tindakan mitigasi
berdasarkan
hasil
analisis
digunakan
untuk
memperbaiki
kolektabilitas debitur. Tindakan mitigasi risiko dapat berbeda untuk setiap debitur disesuaikan dengan karakterisitik debitur dan usahanya. Kerangka pemikiran penelitian dapat dilihat pada gambar 3.
25
BMT Al-Fath IKMI
Pembiayaan : Murabahah Ijarah
Analisis 5C
Nasabah & Usaha
Kolektabilitas
Creditrisk+
Analisis Diskriminan
Potensi Kerugian
Faktor-faktor untuk memprediksi tingkat kolektabilitas
Mitigasi Risiko
Gambar 3. Kerangka pemikiran penelitian 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian dilaksanakan di BMT AL-FATH IKMI yang berlokasi di Jalan Aria Putra No. 7 Ciputat Tangerang Selatan. Penelitian dilakukan sejak Maret
hingga April 2012. 3.3 Metode Pengumpulan Data Data yang dikumpulkan pada Penelitian ini meliputi data primer dan sekunder.
26
a. Data primer Data primer diperoleh melalui pengamatan, pencatatan, pengumpulan data dan wawancara langsung dengan Kepala Bagian Pembiayaan dan Account Officer yang terkait dengan bidang penelitian. b. Data Sekunder Data sekunder didapatkan dari data historis BMT AL-FATH, laporan penelitan dan publikasi elektronik. Jenis data sekunder adalah data yang telah melalui pengolahan lebih lanjut dan telah dipublikasikan serta dari berbagai literatur. 3.4 Metode Penarikan Sample Penulis menggunakan teknik pengambilan sample Non Probability Sampling yaitu Purposive Sampling. Purposive Sampling merupakan metode penetapan sampel dengan berdasarkan pada kriteria-kriteria tertentu dan kriteria yang digunakan adalah debitur murabahah dan Ijarah baik bulanan maupun pekanan yang bekerja di sektor UMKM saja yang dapat dijadikan responden. Total debitur yang menerima pembiayaan murabahah dan Ijarah sebanyak 1053 debitur dengan proporsi 756 orang pengguna murbahah dan 297 orang pengguna Ijarah. Pengguna murabahah dan Ijarah terbagi menjadi pengusaha UMKM sebanyak 950 dan karyawan 103 orang. Jumlah sample yang digunakan ditetapkan berdasarkan rumus Slovin dengan Populasi 950 orang dan tingkat kepercayaan 90% (α = 10%), maka didapat 91 responden yang akan dijadikan responden. n
N 1 N ( ) 2
(2)
n = sample N = populasi α = tingkat kesalahan (10%) Jumlah sample masing-masing produk ditentukan berdasarkan quota sampling. Persentase populasi debitur murabahah sebesar 74% sehingga jumlah sample debitur murabahah adalah 67 debitur. Persentase populasi debitur Ijarah sebesar 26% sehingga jumlah sample debitur Ijarah adalah 24 debitur.
27
3.5 Metode Pengolahan dan Analisis Data 3.5.1 Analisis Diskriminan Variabel prediktor pada penelitian ini meliputi faktor-faktor analisis pembiayaan yang tercantum pada Formulir Permohonan Pembiayaan BMT Al-Fath IKMI. Formulir tersebut diisi oleh pemohon pembiayaan sehingga formulir tersebut memuat informasi mengenai debitur. Informasi yang diberikan debitur tersebut dijadikan variabel prediktor yang secara garis besar menggambarkan Character, Capital, Capacity, Collateral, Condition dari debitur. 3.5.2 Creditrisk+ Data yang dibutuhkan untuk melakukan perhitungan potensi kerugian dengan metode creditrisk+ adalah data debitur yang melakukan pembiayaan dengan skim murabahah dan Ijarah yang terangkum dalam bulan Januari 2012. Langkah pengukuran risiko dengan metode creditrisk+ menurut Crouhy et al (2000) adalah 1. Data yang dibutuhkan adalah exposure, probability default, default rate volatilities, recovery rate. 2. Membagi exposure atau loss given default (LGD) ke dalam beberapa kelas dan beberapa band. Pembagian kelas dapat disesuaikan berdasarkan exposure terendah dan tertinggi. Pembagian exposure ke dalam band dilakukan dengan cara membagi exposure dengan nilai kelas. Pembulatan band dilekukan berdasarkan ketentuan umum, jika lebih dari sama dengan 0.5 maka dibulatkan ke atas, sedangkan kurang dari 0.5 dibulatkan ke bawah. Data dibagi ke dalam empat kelas dan sepuluh band. 3. Menghitung Expected Loss dilakukan dengan cara mengkalikan LGD setiap debitur di setiap band dengan Probability Default. Proses ini dapat dinotasikan sebagai berikut EL A LGDA PD A 4. Menghitung expected number of default dilakukan dengan cara mencari nilai n j . Nilai n j dicari dengan membagi expected loss total setiap band dengan band. Proses tersebut dinotasikan sebagai berikut
28
nj
EL j Lj
EL j
.
Expected
EL
A:LA L j
A
Loss
total
( EL j )
didapatkan
dari
.
5. Menentukan jumlah debitur default dengan menggunakan sebaran n n j
Poisson. Rumus sebaran Poisson adalah Prob(n default)=
nj e
n!
ket: Prob(n default): tingkat kepercayaan lebih dari sama dengan 95% n j : expected number of default
e : angka natural (2.718281828) n : jumlah debitur default Sebaran Poisson juga dapat dicari dengan menggunakan Minitab14 sehingga dapat langsung ditemukan jumlah debitur default pada tingkat kepercayaan lebih dari sama dengan 95%. 6.
Menghitung potensi kerugian dapat dicari dengan menggunakan j 10 k 4
rumus Potential Loss= j 1
(L k 1
j
n( 5%) j Real lossj nilai
kelask) 3.5.3 Analisis Deskriptif Analisis deskriptif adalah analisis yang berfungsi untuk menjelaskan secara rinci atau memberi gambaran terhadap objek yang diteliti melalui data sebagaimana adanya, tanpa melakukan pengolahan data secara kuantitatif dan membuat kesimpulan yang sesuai yang berlaku umum.
