analisis penilaian faktor-faktor yang menentukan pemberian kredit

24
ANALISIS PENILAIAN FAKTOR-FAKTOR YANG MENENTUKAN PEMBERIAN KREDIT DENGAN MODEL DISKRIMINAN PADA KOPERASI KARYAWAN DEPARTEMEN KEHUTANAN Dwi Puji Yuliastuti 20205376 Jurusan Akuntansi Fakultas Ekonomi Universitas Gunadarma ABSTRAK Dalam hal menjalankan kegiatan usahanya, koperasi tidak hanya dituntut untuk meningkatkan profitabilitas dan kesejahteraan anggotanya, tetapi juga harus menjaga keberlangsungan usahanya (survive). Tujuan keberlanjutan usaha dapat diartikan sebagai maksimasi dari nilai koperasi, yang merupakan nilai sekarang dari koperasi itu terhadap prospek masa depannya melalui penyaluran kredit kepada anggotanya. Dalam penyaluran kredit tersebut, koperasi bukan tanpa resiko dan kendala. Resiko yang mungkin terjadi adalah kredit macet yang dapat membuat siklus hidup koperasi terganggu. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui faktor yang menentukan pemberian kredit, dan dari hasil penelitian didapat dua variabel yang mempengaruhi kelayakan dalam pemberian kredit, yaitu golongan karyawan, dimana rata-rata untuk golongan 1 dan golongan 2 masuk ke kategori kredit tidak lancar sedangkan untuk golongan 3 dan golongan 4 masuk ke kategori kredit lancar. Dan untuk variabel tanggungan, rata- rata debitur dengan jumlah anak 1 sampai 2 orang masuk ke kategori debitur kredit lancar, sedangkan rata-rata debitur dengan jumlah anak di atas 3 orang masuk ke kategori debitur kredit tidak lancar. Dalam penelitian ini diperoleh ketepatan prediksi dari model adalah 97%. Oeh karena angka ketepatan tinggi, maka model diskriminan dapat digunakan untuk menganalisis layak dan tidaknya pemberian kredit kepada calon debitur. Kata kunci : Faktor yang Menentukan Pemberian Kredit, Analisis Diskriminan 1

Upload: trinhxuyen

Post on 12-Jan-2017

221 views

Category:

Documents


1 download

TRANSCRIPT

Page 1: analisis penilaian faktor-faktor yang menentukan pemberian kredit

ANALISIS PENILAIAN FAKTOR-FAKTOR YANG MENENTUKAN

PEMBERIAN KREDIT DENGAN MODEL DISKRIMINAN PADA

KOPERASI KARYAWAN DEPARTEMEN KEHUTANAN

Dwi Puji Yuliastuti

20205376

Jurusan Akuntansi Fakultas Ekonomi Universitas Gunadarma

ABSTRAK

Dalam hal menjalankan kegiatan usahanya, koperasi tidak hanya dituntut untuk meningkatkan profitabilitas dan kesejahteraan anggotanya, tetapi juga harus menjaga keberlangsungan usahanya (survive). Tujuan keberlanjutan usaha dapat diartikan sebagai maksimasi dari nilai koperasi, yang merupakan nilai sekarang dari koperasi itu terhadap prospek masa depannya melalui penyaluran kredit kepada anggotanya. Dalam penyaluran kredit tersebut, koperasi bukan tanpa resiko dan kendala. Resiko yang mungkin terjadi adalah kredit macet yang dapat membuat siklus hidup koperasi terganggu. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui faktor yang menentukan pemberian kredit, dan dari hasil penelitian didapat dua variabel yang mempengaruhi kelayakan dalam pemberian kredit, yaitu golongan karyawan, dimana rata-rata untuk golongan 1 dan golongan 2 masuk ke kategori kredit tidak lancar sedangkan untuk golongan 3 dan golongan 4 masuk ke kategori kredit lancar. Dan untuk variabel tanggungan, rata-rata debitur dengan jumlah anak 1 sampai 2 orang masuk ke kategori debitur kredit lancar, sedangkan rata-rata debitur dengan jumlah anak di atas 3 orang masuk ke kategori debitur kredit tidak lancar. Dalam penelitian ini diperoleh ketepatan prediksi dari model adalah 97%. Oeh karena angka ketepatan tinggi, maka model diskriminan dapat digunakan untuk menganalisis layak dan tidaknya pemberian kredit kepada calon debitur. Kata kunci : Faktor yang Menentukan Pemberian Kredit, Analisis Diskriminan

1

Page 2: analisis penilaian faktor-faktor yang menentukan pemberian kredit

2

I. PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang Masalah

Bangsa Indonesia mempunyai tiga sektor kekuatan ekonomi yang

melaksanakan berbagai kegiatan usaha dalam tata kehidupan perekonomian. Ketiga

sektor tersebut adalah sektor negara, swasta, dan koperasi. Untuk mencapai

kedudukan ekonomi yang kuat dan mencapai masyarakat adil dan makmur, maka

ketiga sektor itu harus saling berhubungan dan bekerjasama secara baik dan teratur.

Menurut Bank Dunia, di negara Indonesia terdapat 16% dari jumlah penduduk

hidup dalam kemiskinan. Artinya, kurang lebih 33 juta orang Indonesia hidup dengan

kesulitan keuangan. Pemerintah Indonesia sudah lama berjuang untuk mengurangi

angka kemiskinan dan sudah ada banyak program serta kebijakan yang terlaksana

untuk mengatasi masalah tersebut.

Salah satu program yang sedang dianjurkan oleh pemerintah untuk mengatasi

masalah tersebut adalah dengan program penyaluran kredit melalui lembaga

keuangan informal, seperti koperasi. Dalam perkembangannya, lembaga keuangan

informal lebih mudah bagi debitur dalam permohonan kredit, karena sifatnya yang

lebih fleksibel dalam hal persyaratan dan jumlah pinjaman yang tidak seketat pada

persyaratan perbankan dalam hal pencairan kredit. Akhir-akhir ini, kopersi simpan

pinjam di Indonesia memainkan peranan penting dalam mengurangi angka

kemiskinan. Koperasi tersebut berusaha untuk menyejahterakan dan menyediakan

pembinaan bagi anggotanya. Sehingga, anggota dapat berkembang maju dan

mencapai status kehidupan yang lebih baik.

Page 3: analisis penilaian faktor-faktor yang menentukan pemberian kredit

3

Dalam menjalankan kegiatan usahanya, koperasi tidak hanya dituntut untuk

meningkatkan profitabilitas dan kesejahteraan anggotanya, tetapi juga harus menjaga

keberlangsungan usahanya (survive). Tujuan keberlanjutan usaha dapat diartikan

sebagai maksimasi dari nilai koperasi, yang merupakan nilai sekarang dari koperasi

itu terhadap prospek masa depannya melalui penyaluran kredit kepada anggotanya.

Kenyataannya koperasi menghadapi kendala dalam pemberian kredit bagi

anggotanya. Salah satu kendala yang sangat mendarah daging dalam penyaluran

kredit adalah adanya kredit macet. Dengan demikian, untuk mengatasi masalah

tersebut perlu adanya analisa terlebih dahulu mengenai faktor-faktor apa yang

mempengaruhi kelayakan dalam pemberian kredit.

Page 4: analisis penilaian faktor-faktor yang menentukan pemberian kredit

4

II. TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Asal Terjadinya Kredit

Kredit menurut Rachmat Firdaus dan Maya Ariyanti (2004) sesungguhnya

berasal dari bahasa latin credere yang berarti kepercayaan, atau credo yang berarti

saya percaya. Jadi seandainya seseorang memperoleh kredit, berarti ia memperoleh

kepercayaan (trust).

Terjadinya kredit pada mulanya disebabkan oleh perbedaan pendapatan dan

pengeluaran diantara kelompok masyarakat. Dilihat dari pendapatan (income/Y) dan

pengeluaran (expenditure/E) maka kelompok masyarakat dapat dibagi ke dalam 3

golongan, yaitu: (Siswanto Sutojo, 1997)

a. Golongan 1, yang pendapatannya lebih besar dari pengeluarannya (Y>E)

b. Golongan 2, yang pendapatannya sama besar dengan pengeluarannya (Y=E)

c. Golongan 3, yang pendapatannya lebih kecil dari pengeluarannya (Y<E)

Khusus untuk Golongan 2 tidak ditemukan masalah, sedangkan untuk

Golongan 1, dengan adanya surplus pendapatan atas pengeluaran tidak pula

menimbulkan hal yang serius, bahkan mungkin merupakan suatu hal yang baik. Yang

menjadi persoalan ialah Golongan 3, dimana ada defisit pendapatan atas pengeluaran,

yang jalan satu-satunya adalah dengan cara menutup defisit dengan pinjaman yang

berasal dari Golongan 1.

Page 5: analisis penilaian faktor-faktor yang menentukan pemberian kredit

5

2.2 Pengertian Kredit

Menurut Thomas Suyatno (1999), istilah kredit berasal dari bahasa Yunani

(credere) yang berarti kepercayaan (truth atau faith). Oleh karena itu, dasar dari

kredit ialah kepercayaan. Seseorang atau suatu badan yang memberikan kredit

(kreditur) percaya bahwa penerima kredit (debitur) di masa mendatang akan sanggup

memenuhi segala sesuatu yang telah dijanjikan.

Menurut Undang-undang Nomor 14 tahun 1967 tentang Pokok-pokok

Perbankan, yang dimaksud dengan kredit adalah :

“penyediaan uang atau tagihan-tagihan yang dapat disamakan dengan itu berdasarkan persetujuan pinjam-meminjam antara bank dengan pihak lain dalam hal mana pihak peminjam berkewajiban melunasi utangnya setelah jangka waktu tertentu dengan bunga yang telah ditetapkan”.

Kredit adalah pemberian prestasi (misalnya uang, barang) dengan balas

prestasi yang akan terjadi pada waktu yang akan datang. Kehidupan ekonomi modern

adalah prestasi uang, dengan demikian transaksi kredit menyangkut uang sebagai alat

kredit. Kredit berfungsi kooperatif antara si pemberi dan si penerima kredit atau

antara kreditur dan debitur, mereka menarik keuntungan dan saling menaggung

resiko. Singkatnya, kredit dalam arti luas didasarkan atas komponen-komponen

kepercayaan, resiko dan pertukaran ekonomi. (Untung Budi, 2000)

Menurut Raymond P. Kent yang dikutip oleh Thomas Suyatno (1999) kredit

adalah hak untuk menerima pembayaran atau kewajiban untuk melakukan

pembayaran pada waktu diminta, atau pada waktu yang akan datang, karena

penyerahan barang-barang sekarang.

Page 6: analisis penilaian faktor-faktor yang menentukan pemberian kredit

6

Sedangkan pengertian kredit menurut Amir Rajab Batubara yang dikutip

oleh Rachmat Firdaus dan Maya Ariyanti (2004) kredit adalah suatu pemberian

prestasi yang mana balas prestasinya akan terjadi pada suatu waktu di hari yang akan

datang.

2.3 Tujuan Kredit

Dalam membahas tujuan kredit, kita tidak dapat melepaskan diri dari

falsafah yang dianut oleh suatu negara. Di negara-negara liberal, tujuan kredit

didasarkan kepada usaha untuk memperoleh keuntungan sesuai dengan prinsip

ekonomi yang dianut oleh negara yang bersangkutan, yaitu dengan pengorbanan yang

sekecil-kecilnya untuk memperoleh manfaat yang sebesar-besarnya. Oleh karena

pemberian kredit dimaksud untuk memperoleh keuntungan, maka bank hanya boleh

meneruskan simpanan masyarakat kepada nasabahnya dalam bentuk kredit, jika ia

betul-betul merasa yakin bahwa nasabah yang akan menerima kredit itu mampu dan

mau mengembalikan kredit yang diterimanya. Dari faktor kemampuan dan kemauan

tersebut, tersimpul unsur keamanan (safety) dan sekaligus juga unsur keuntungan

(profitability) dari suatu kredit. Dan kedua unsur tersebut saling berkaitan.

Keamanan atau safety yang dimaksud adalah bahwa prestasi yang diberikan

dalam bentuk uang, barang atau jasa itu betul-betul terjamin pengembaliannya,

sehingga keuntungan / profitability yang diharapkan itu dapat menjadi kenyataan.

Keuntungan atau profitability merupakan tujuan dari pemberian kredit yang

terjelma dalam bentuk bunga yang diterima. Dan karena Pancasila adalah sebagai

dasar falsafah negara kita, maka tujuan kredit tidak semata-mata mencari keuntungan,

Page 7: analisis penilaian faktor-faktor yang menentukan pemberian kredit

7

melainkan disesuaikan dengan tujuan negara, yaitu untuk mencapai masyarakat adil

dan makmur berdasarkan Pancasila. Dengan demikian, maka tujuan kredit yang

diberikan oleh suatu bank, khususnya bank pemerintah yang akan mengembangkan

tugas sebagai agent of development adalah untuk :

a. Turut menyukseskan program pemerintah di bidang ekonomi dan pembangunan.

b. Meningkatkan aktivitas perusahaan agar dapat menjalankan fungsinya guna

menjamin terpenuhinya kebutuhan masyarakat.

c. Memperoleh laba agar kelangsungan hidup perusahaan terjamin, dan dapat

memperluas usahanya.

Dari tujuan tersebut, menurut Thomas Suyatno (1999) tersimpul adanya

kepentingan yang seimbang antara kepentingan pemerintah, kepentingan masyarakat

dan kepentingan pemilik modal (pengusaha).

2.4 Penilaian Pemberian Kredit

Berdasarkan hasil studi yang dilakukan oleh Fitri Rahmadana (2002)

tentang Analisis Pemakaian Jasa Kredit Pada Perum Pegadaian Kantor Wilayah

Medan, dalam memutuskan persetujuan permintaan atau penambahan kredit,

perusahaan perlu mempertimbangkan kemauan dan kemampuan para calon debitur

untuk membayar (willing to pay). Oleh karena itu perusahaan harus merencanakan

standar pemilihan calon debitur. Menurut Weston dan Brigham (1998) dalam

pemilihan calon debitur dapat dilakukan dengan analisis 5C, ”to evaluate the credit

risk, credit managerial consider the five C’s of credit : character, capacity, capital,

collateral, condition.” Dan dari hasil penelitian tersebut dapat diambil kesimpulan

Page 8: analisis penilaian faktor-faktor yang menentukan pemberian kredit

8

yaitu fungsi dan tujuan kredit yang telah dilaksanakan oleh perusahaan telah berjalan

dengan baik, hal itu dapat dibuktikan dengan analisa data menunjukkan bahwa

persepsi nasabah mengenai kebijaksanaan kredit yang dikenakan Perum Pegadaian

Kanwil Medan sudah memuaskan, hal ini dapat dibuktikan dari hasil wawancara

dengan total penilaian sebesar 610 berada diantara skala 600 sampai dengan 750.

Menurut Kasmir (2002) analisis kredit adalah suatu proses yang

dimaksudkan untuk menganalisis atau menilai suatu permohonan kredit yang

diajukan oleh calon debitur kredit sehingga dapat memberikan keyakinan kepada

pihak kreditur bahwa proyek yang akan dibiayai dengan kredit tersebut cukup layak

(feasible). Dengan adanya analisis kredit ini dapat dicegah secara dini kemungkinan

terjadinya kegagalan debitur dalam memenuhi kewajibannya untuk melunasi kredit

yang diterimanya. Kriteria penilaian yang harus dilakukan oleh kreditur untuk

mendapatkan nasabah yang benar-benar menguntungkan dilakukan dengan analisis

penilaian pemberian kredit yang dikenal dengan prinsip 6C dan 7P.

Adapun penjelasan mengenai prinsip 6C adalah sebagai berikut :

a. Character

Suatu keyakinan bahwa sifat atau watak seorang calon debitur benar-benar dapat

dipercaya, hal ini tercermin dari latar belakang calon debitur yang bersifat pribadi

seperti : gaya hidup, keadaan keluarga, hobi serta perilaku calon debitur. Ini

semua merupakan ukuran ”kemauan” membayar kredit yang diterimanya.

b. Capacity

Untuk melihat nasabah dalam kemampuannya dibidang bisnis yang dihubungkan

dengan pendidikannya, kemampuan bisnis juga diukur dengan kemampuannya

Page 9: analisis penilaian faktor-faktor yang menentukan pemberian kredit

9

dalam memahami ketentuan-ketentuan pemerintah. Begitu pula dengan

kemampuannya dalam menjalankan usahanya selama ini. Pada akhirnya akan

terlihat ”kemampuan” calon debitur dalam mengembalikan kredit yang

disalurkan.

c. Capital

Untuk melihat penggunaan modal apakah efektif, dapat dilihat dari laporan

keuangan dengan melakukan pengukuran seperti dari segi likuiditas, solvabilitas,

rentabilitas. Capital juga harus dilihat dari sumber mana saja modal yang ada

sekarang ini.

d. Collateral

Collateral merupakan jaminan yang diberikan calon debitur baik yang bersifat

fisik maupun non fisik. Jaminan juga harus diteliti keabsahannya, sehingga jika

terjadi suatu masalah, maka jaminan yang “dititipkan” akan dapat dipergunakan

secepat mungkin.

e. Condition of Economic

Kondisi ekonomi adalah keadaan ekonomi pada umumnya dan sifat sektor usaha

calon debitur yang dapat mempengaruhi keberhasilan atau kegagalan usahanya.

Demikian pula perkembangan teknologi dan perubahan kebijaksanaan pemerintah

khususnya mengenai ekonomi moneter yang mungkin dapat mempengaruhi

kelangsungan hidup perusahaan calon debitur.

Page 10: analisis penilaian faktor-faktor yang menentukan pemberian kredit

10

f. Constrain

Merupakan faktor hambatan atau rintangan berupa faktor-faktor sosial psikologis

yang ada pada suatu daerah atau wilayah tertentu yang menyebabkan suatu

proyek tidak dapat dilaksanakan .

2.5 Analisis Diskriminan Uji Variabel

Analisis diskriminan (Discriminant Analysis) adalah teknik multivariate

yang termasuk Dependence Method, yakni adanya dependen dan independen. Dengan

demikian, ada variabel yang hasilnya tergantung dari data variabel independen. Ciri

khusus dari analisis diskriminan adalah data variabel dependen yang harus berupa

data kategori, sedangkan data independen justru berupa data non kategori.

Tujuan analisis diskriminan secara umum adalah untuk mengetahui apakah

ada perbedaan yang jelas antara grup pada variabel dependen, atau bisa dikatakan

apakah ada perbedaan antara anggota grup 1 dengan anggota grup 2. (Singgih

Santoso, 2005)

Zjk = a+W1X1k+W2X2k+ .. + WnXnk

Dimana :

Zjk : Nilai diskriminan Z dari fungsi diskriminan j untuk objek k

a : Intersep

Wi : Koefisien diskriminan untuk variabel independen ke-i

Xik : Nilai variabel ke-i untuk objek ke-k

Page 11: analisis penilaian faktor-faktor yang menentukan pemberian kredit

11

III. PEMBAHASAN

3.1 Deskripsi Data

Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer yang berupa

data nasabah penerima kredit yang diperoleh dengan cara mengunjungi objek

penelitian, serta melakukan observasi dan data sekunder berupa data primer yang

diolah lebih lanjut dengan menggunakan bantuan software SPSS 17.0. Metode

pengambilan sampel yang digunakan adalah random sampling, dimana pengambilan

sampel anggota populasi dilakukan secara acak tanpa memperhatikan strata dan

populasi. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah sembilan variabel

dengan variabel terikat (tidak bebas) adalah kredit, sedangkan variabel bebas terdiri

dari usia debitur, golongan pegawai, besar pinjaman, jangka waktu pinjaman,

angsuran per bulan, jasa per bulan, besarnya pembayaran per bulan, serta jumlah anak

yang menjadi tanggungan. Kemudian, untuk variabel tidak bebas (kredit) akan

dikategorikan dalam angka 0 untuk grup layak menerima kredit dan angka 1 untuk

grup tidak layak menerima kredit.

3.2 Pengujian Variabel Bebas / Pembahasan

Langkah pertama pada analisis diskriminan yaitu menguji apakah semua

variabel independent (bebas) berbeda secara nyata dengan variabel dependent (tidak

bebas), sehingga dapat diketahui layak dan tidaknya dianalisis pada tabel di bawah

ini:

Page 12: analisis penilaian faktor-faktor yang menentukan pemberian kredit

12

Tests of Equality of Group Means

Wilks' Lambda F df1 df2 Sig.

usia .998 .202 1 98 .654

golongan karyawan .894 2.182 1 98 .000

tanggungan .776 28.248 1 98 .000

pinjaman .941 6.165 1 98 .015

waktu .957 4.396 1 98 .039

angsuran .964 3.676 1 98 .058

jasa .969 3.140 1 98 .080

pembayaran .962 3.848 1 98 .053

Sumber : data diolah SPSS, 2009

Analisis :

Tabel di atas adalah hasil pengujian untuk setiap variabel bebas yang ada.

Keputusan bisa diambil lewat dua cara, yaitu :

a. Dengan angka Wilk’s Lambda

Angka Wilk’s lambda berkisar 0 sampai 1. Jika angka mendekati 0 maka data tiap

grup cenderung berbeda, sedangkan jika angka mendekati 1, data tiap grup

cenderung sama. Dari tabel terlihat angka Wilk’s Lambda berkisar antara 0,776

sampai 0,998 (mendekati 1). Dari kolom sig. bisa dilihat bahwa variabel usia,

jasa, dan pembayaran yang cenderung tidak berbeda. Hal ini, berarti usia,

angsuran, jasa, dan pembayaran untuk calon debitur yang layak atau tidak layak

mendapatkan kredit tidak berbeda secara nyata.

b. Dengan F. Test

Lihat angka sig.

Jika sig. > 0,05, berarti tidak ada perbedaan antar grup

Jika sig. < 0,05, berarti ada perbedaan antar grup.

Page 13: analisis penilaian faktor-faktor yang menentukan pemberian kredit

13

Contoh analisis dengan menggunakan Uji F :

1. Variabel golongan karyawan, angka sig. adalah di bawah 0,05 (0,000). Hal ini

berarti ada perbedaan antar grup, atau debitur yang layak atau tidak layak

mendapatkan kredit terkait dengan golongan karyawan dari debitur tersebut.

Mungkin debitur dengan golongan tinngi (dilihat dari ijazah terakhir dan gaji

pokok karyawan selama satu bulan) akan lebih layak mendapatkan kredit

dibanding dengan golongan rendah.

2. Variabel tanggungan, angka sig. adalah di bawah 0,05 (0,000). Hal ini berarti ada

perbedaan antar grup, atau debitur yang layak atau tidak layak mendapatkan

kredit terkait dengan jumlah tanggungan dari debitur tersebut. Mungkin, debitur

yang lebih sedikit tanggungannya akan lebih layak mendapatkan kredit dibanding

dengan mereka yang banyak memiliki tanggungan.

3. Variabel usia, angka sig. di atas 0,05 (0,654). Hal ini berarti usia dari seorang

calon debitur tidak mempengaruhi layak tidaknya debitur mendapatkan kredit.

Kesimpulan ini sama dengan jika berpatokan pada angka Wilk’s Lambda yang

hampir mendekati 1 untuk variabel usia

Dari delapan variabel di atas, ada empat variabel yang berbeda secara nyata

untuk dua grup diskriminan, yaitu golongan karyawan, jumlah tanggungan yang

dimiliki debitur, besar pinjaman yang diajukan dan lama angsuran pembayaran.

3.3 Uji Varians

Untuk menguji apakah data yang ada sudah memenuhi asumsi analisis

diskriminan dapat dilihat pada tabel di bawah ini:

Page 14: analisis penilaian faktor-faktor yang menentukan pemberian kredit

14

Test Results

Box's M 127.499

Approx. 4.200

df1 28

df2 29701.675

F

Sig. .205

Tests null hypothesis of equal population covariance matrices.

Sumber : Data diolah SPSS, 2009

Analisis :

Jika analisis ANOVA dan angka Wilk’s Lambda menguji means (rata-rata)

dari setiap variabel, maka Box’s M menguji varians dari setiap variabel.

Analisis diskriminan mempunyai asumsi bahawa :

a. Varians variabel bebas untuk tiap grup seharusnya sama. Jika demikian,

seharusnya varians dari debitur yang layak mendapatkan kredit sama dengan

varians dari debitur yang tidak layak mendapatkan kredit.

b. Varians diantara variabel-variabel bebas seharusnya juga sama. Jika demikian,

seharusnya varians dari golongan karyawan sama dengan variabel tanggungan,

sama dengan variabel pinjaman dan sebagainya.

Kedua pengertian di atas disimpulkan, seharusnya group covariance

matrices adalah relatif sama, yang diuji dengan alat Box’s M dengan ketentuan :

1. Hipotesis

Ho : group covariance matrices adalah relatif sama

Ha : group covariance matrices adalah berbeda secara nyata

Page 15: analisis penilaian faktor-faktor yang menentukan pemberian kredit

15

2. keputusan dengan dasar signifikansi (lihat angka sig.) :

Jika sig. > 0,05, berarti Ho diterima

Jika sig. < 0,05, berarti Ha diterima

Dari tabel terlihat bahwa angka sig. di atas 0,05 yaitu (0,205), yang berarti

data di atas sudah memenuhi asumsi analisis diskriminan, sehingga proses dapat

dilanjutkan.

3.4 Variables in the Analysis

Sumber: Data diolah SPSS, 2009

Variables in the Analysis

Step Tolerance

Sig. of F to

Remove

Min. D

Squared

Between

Groups

1 golongan 1.000 .000

golongan .991 .000 1.146 0 and 1 2

tanggungan .991 .000 9.545 0 and 1

Tabel dia atas dan tabel selanjutnya sebenarnya hanyalah perincian (detail) dari

proses stepwise pada tabel sebelumnya.

1. Pada step 1, variabel golongan karyawan adalah variabel pertama yang masuk ke

dalam Model Diskriminan. Hal ini disebabkan variabel tersebut mempunyai

angka Sig. of F to Remove 0,000 (jauh di bawah 0,05). Variabel golongan

karyawan yang secara nyata mempengaruhi kelayakan dalam pemberian kredit

bagi debitur disebabkan karena golongan karyawan yang terkait dengan

penggolongan gaji yang diterima oleh debitur berdasarkan ijazah pendidikan

Page 16: analisis penilaian faktor-faktor yang menentukan pemberian kredit

16

terakhir yang tercatat dalam biro kepegawaian. Berdasarkan analisa penilaian

kelayakan kredit yang biasa disebut dengan prinsip 6’C, yaitu character,

capacity, collateral, capital, condition of economic, dan constrain, variabel

golongan karyawan yang terkait dengan pemberian kredit sesuai dengan prinsip

capital, yaitu penggolongan gaji dari golongan karyawan (golongan 1 dan

golongan 2) yang memiliki gaji berkisar antara Rp. 800.000 sampai dengan

Rp.1.500.000 cenderung termasuk kategori kredit debitur yang tidak lancar atau

macet, sedangkan untuk golongan 3 dan golongan 4 dengan gaji berkisar

Rp.2.500.000 sampai dengan Rp. 4.000.000 cenderung termasuk kategori kredit

debitur yang lancar. Dengan demikian, hal tersebut sangat berpengaruh terhadap

layak atau tidaknya seorang debitur mendapatkan kredit.

2. Pada step 2 atau terakhir, dimasukkan variabel tanggungan dan variabel ini

memenuhi syarat yaitu angka Sig. of F to Remove 0,000 (jauh di bawah 0,05).

Variabel tanggungan yang secara nyata mempengaruhi kelayakan dalam

pemberian kredit bagi debitur, terkait dengan dengan jumlah anak yang menjadi

tanggungan debitur. Rata-rata debitur yang tergolong tidak lancar dalam

pembayaran kredit memiliki jumlah tanggungan anak sebanyak 4 sampai 5 orang

anak, sedangkan rata-rata debitur yang tergolong lancar dalam pembayaran kredit

memiliki jumlah anak 1 sampai 2 orang. Hal ini terkait dengan program Keluarga

Berencana yang sampai saat ini masih dianjurkan oleh Pemerintah, dimana untuk

satu anggota keluarga hanya memiliki dua orang anak saja ternyata dapat

mengurangi resiko terjadinya kredit macet.

Page 17: analisis penilaian faktor-faktor yang menentukan pemberian kredit

17

3.5 Tahap pengeluaran variabel bebas

Tabel di bawah ini adalah kebalikan dari tabel sebelumnya, dimana pada

tabel ini yang dinyatakan adalah proses pengeluaran variabel secara bertahap .

1. Pada tahap 0 (keadaan awal), kedelapan variabel secara lengkap dinyatakan

dengan Sig. of F to Enter sebagai faktor penguji. Terlihat Sig. of F to Enter yang

terkecil adalah variabel golongan karyawan dan tanggungan. Maka, kedua

variabel tersebut dikeluarkan dari step 0 tersebut, yang berarti variabel tersebut

bukan termasuk variabel yang dianalisis.

2. Pada tahap 1, sekarang terlihat ada 7 variabel, dan proses terus berjalan, dengan

pedoman angka Sig. of F to Enter harus di bawah 0,05, dan jika mungkin diambil

angka terkecil. Terlihat variabel tanggungan sekarang mempunyai angka Sig. of F

to Entere terkecil (0,000), sehingga variabel tersebut dikeluarkan.

3. Pada tahap 2, sekarang terlihat ada enam variabel dan terlihat keenam variabel

tersebut mempunyai angka Sig. of F to Enter di atas 0,05 (dapat dilihat di Tabel

4.7 kolom Sig. of F to Enter). Oleh karena sudah tidak ada variabel yang

memenuhi syarat, maka proses pengeluaran variabel berhenti, dan keenam

variabel sisa tersebut dikeluarkan, yang berarti keenamnya termasuk pada

Variables Not in the Analysis atau variabel yang tidak dianalisis lebih lanjut.

Variables Not in the Analysis

Step Tolerance Min. Tolerance

Sig. of F to

Enter Min. D Squared

Between

Groups

usia 1.000 1.000 .654 .008 0 and 10

Layak golongan

karyawan

1.000 1.000 .000 9.545 0 and 1

Page 18: analisis penilaian faktor-faktor yang menentukan pemberian kredit

18

tanggungan 1.000 1.000 .000 1.146 0 and 1

pinjaman 1.000 1.000 .015 .250 0 and 1

waktu 1.000 1.000 .039 .178 0 and 1

angsuran 1.000 1.000 .058 .149 0 and 1

jasa 1.000 1.000 .080 .127 0 and 1

pembayaran 1.000 1.000 .053 .156 0 and 1

usia .999 .999 .620 9.579 0 and 1

tanggungan .991 .991 .000 11.409 0 and 1

pinjaman .922 .922 .316 9.686 0 and 1

waktu .958 .958 .572 9.590 0 and 1

angsuran .940 .940 .310 9.690 0 and 1

jasa .930 .930 .201 9.776 0 and 1

1

Tidak

Layak

pembayaran .931 .931 .249 9.733 0 and 1

usia .998 .990 .740 11.426 0 and 1

pinjaman .916 .910 .221 11.652 0 and 1

waktu .941 .941 .320 11.569 0 and 1

angsuran .938 .930 .262 11.613 0 and 1

jasa .904 .904 .076 11.924 0 and 1

2

pembayaran .923 .919 .164 11.723 0 and 1Sumber : Data diolah SPSS, 2009

Dari tabel di atas terlihat bahwa variabel usia secara nyata tidak

mempengaruhi kelayakan dalam pemberian kredit, karena lancar atau tidaknya

seorang debitur menyelesaikan kewajibannya tidak tergantung dari usia debitur yang

rata-rata berusia 30 sampai dengan 55 tahun tidak menentukan kelayakan dalam

pemberian kredit. Untuk variabel pinjaman tidak mempengaruhi kelayakan dalam

pemberian kredit, karena tidak ada pembatasan besar pinjaman pada pengajuan

pinjaman oleh debitur. Sedangkan, variabel waktu dan angsuran juga tidak

berpengaruh secara signifikan, karena adanya tata cara pembayaran dengan cara

Page 19: analisis penilaian faktor-faktor yang menentukan pemberian kredit

19

pemotongan gaji setiap bulannya bagi debitur yang ingin mencicil pengembalian

uang yang dipinjamnya. Variabel jasa, yaitu biaya yang dibebankan kepada setiap

debitur yang jumlahnya berbeda antar debitur sesuai dengan besar pinjamannya, hal

ini menyebabkan variabel jasa masuk ke dalam variable not in the analysis. Begitu

pula dengan variabel pembayaran yang jumlahnya juga berbeda antar debitur,

pembayaran yang dikenakan oleh setiap debitur tergantung dari besarnya pinjaman

dan jasa yang dibebankan dari pinjaman masing-masing debitur, sehingga dari

variabel tersebut tidak ada perbedaan yang signifikan dalam penentuan kelayakan

pemberian kredit.

3.6 Pembentukan Model Diskriminan

Structure Matrix

Function

1

golongan karyawan .915

tanggungan -.317

jasaa .308

pinjamana .288

pembayarana .277

angsurana .244

waktua .240

usiaa .013

Pooled within-groups correlations between discriminating

variables and standardized canonical discriminant functions

Variables ordered by absolute size of correlation within

function. a. This variable not used in the analysis.

Sumber : Data diolah SPSS, 2009

Page 20: analisis penilaian faktor-faktor yang menentukan pemberian kredit

20

Tabel Structure Matrix menjelaskan korelasi antara variabel independen

dengan fungsi diskriminan yang terbentuk. Terlihat bahwa variabel golongan

karyawan paling erat hubungannya dengan fungsi diskriminan, dari kredit konsumtif

yang diberikan kepada anggota koperasi Karyawan Departemen Kehutanan rata-rata

golongan 1 dan golongan 2 termasuk ke kategori kredit debitur tidak lancar, hal ini

terkait dengan gaji untuk golongan tersebut tidak sebanding dengan besar pinjaman

yang diajukan, dalam analisa kredit semakin besar modal yang dimiliki oleh debitur,

maka semakin kecil pula resiko terjadinya kredit macet, begitu pula sebaliknya.

Sehingga variabel golongan karyawan yang terkait dengan gaji pegawai sangat

menentukkan layak tidaknya debitur mendapatkan pinjaman yang sesuai dengan

kemampuannya untuk melunasinya. Variabel tanggungan, yang menunjukkan jumlah

anak yang menjadi tanggungan memiliki keeratan dengan fungsi diskriminan, rata-

rata debitur dengan jumlah tanggungan di atas 3 orang anak masuk ke kategori

debitur tidak lancar, sedangkan untuk debitur yang memiliki tanggungan di bawah 3

orang anak rata-rata masuk ke kategori lancar, semakin banyak jumlah tanggungan

maka akan semakin banyak pula jumlah kebutuhan ekonomi dari debitur tersebut,

sehingga debitur untuk melunasi kewajibannya akan terhambat, karena terjadi

ketidakseimbangan antara besar pinjaman dengan pemasukkan dan pengeluaran

untuk kebutuhan pokok dari setiap masing-masing anggota keluarga debitur.

Page 21: analisis penilaian faktor-faktor yang menentukan pemberian kredit

21

Canonical Discriminant Function

Coefficients

Function

1

golongan karyawan 2.081

tanggungan -.393

(Constant) -4.335

Unstandardized coefficients Sumber :Data diolah SPSS, 2009

Tabel di atas mempunyai fungsi yang hampir mirip dengan persamaan

regresi berganda, yang dalam analisis diskriminan disebut dengan Fungsi

Diskriminan :

Z Score = -4,335 + 2,081 Golongan karyawan - 0,393 Tanggungan

Kegunaan fungsi di atas adalah untuk mengetahui sebuah case (dalam kasus

ini adalah seorang debitur) masuk pada grup yang satu ataukah tergolong pada grup

yang lainnya. Selain fungsi di atas, dengan dipilihnya Fisher Function Coefficient

pada proses analisis, maka akan terbentuk pula fungsi diskriminan fisher.

Page 22: analisis penilaian faktor-faktor yang menentukan pemberian kredit

22

3.7 Cut Off Score (Nilai Batas)

Sumber : Data diolah SPSS, 2009

Classification Resultsb,c

Predicted Group Membership

kredit 0 1 Total

0 layak 54 2 56Count

1 tidak layak 1 43 44

0 layak 96.4 3.6 100.0

Original

%

1 tidak layak 2.3 97.7 100.0

0 layak 54 2 56Count

1 tidak layak 1 43 44

0 layak 96.4 3.6 100.0

Cross-validateda

%

1 tidak layak 2.3 97.7 100.0

a. Cross validation is done only for those cases in the analysis. In cross validation, each

case is classified by the functions derived from all cases other than that case.

b. 97.0% of original grouped cases correctly classified.

c. 97.0% of cross-validated grouped cases correctly classified.

Pada bagian Original, terlihat bahwa mereka yang pada data awal adalah

tergolong layak, dan dari klasifikasi fungsi diskriminan tetap pada kelompok layak,

adalah 54 orang. Sedangkan dengan model diskriminan, mereka yang pada awalnya

masuk grup layak, ternyata menjadi anggota grup tidak layak adalah 2 orang.

Demikian juga dengan grup tidak layak, yang tetap pada grup tidak layak

sejumlah 43 orang, dan yang meleset adalah 1 orang. Dengan demikian, ketepatan

prediksi dari model adalah :

(54 + 43) / 100 = 0,97 atau 97%

Oleh karena angka ketepatan tinggi (97%), maka model diskriminan di atas dapat

digunakan untuk analisis diskriminan. Atau penafsiran tentang berbagai tabel yang

Page 23: analisis penilaian faktor-faktor yang menentukan pemberian kredit

23

ada valid untuk digunakan. Pendapat lain mengatakan bahwa klasifikasi di atas terlalu

optimis, dan tidak memperhitungkan berbagai bias yang mungkin terjadi. Untuk itu,

disarankan juga penggunaan metode Leave-one-out cross validation untuk

mengurangi bias yang mungkin terjadi di atas. Dari keterangan tabel paling bawah

didapat angka ketepatan klasifikasi data ke grup dengan metode Leave-one-out cross

validation, yaitu tetap 97% yang masih dikategorikan ketepatan klasifikasi tetap

tinggi.

Setelah terbukti bahwa fungsi diskriminan mempunyai ketepatan prediksi

yang tinggi, maka fungsi diskriminan tersebut bisa digunakan untuk memprediksi

sebuah kasus, apakah akan diklasifikasikan ke tipe layak atau tipe tidak layak. Dan

pada kasus ini dari delapan variabel bebas yang berpengaruh secara signifikan hanya

ada dua variabel saja, yaitu variabel golongan karyawan yang terkait dengan besar

gaji yang diterima oleh debitur selama satu bulan serta penggolongan karyawan

berdasarkan ijazah terakhir dari debitur yang tercatat dalam biro kepegawaian, dan

untuk variabel tanggungan yang terkait dengan jumlah anak yang menjadi

tanggungan debitur pada kenyataannya juga berpengaruh terhadap layak tidaknya

debitur mendapatkan kredit, debitur dengan jumlah tanggungan lebih sedikit, maka

lebih layak dalam mendapatkan kredit.

Page 24: analisis penilaian faktor-faktor yang menentukan pemberian kredit

24

V. KESIMPULAN

Berdasarkan hasil analisis data dengan menggunakan analisis diskriminan

menunjukan bahwa ada perbedaan yang signifikan antara nasabah yang Layak

menerima kredit dan yang Tidak Layak menerima kredit. Dari delapan variabel

independent, hanya dua variabel saja yang secara nyata menjadi faktor yang

menentukan kelayakan dalam pemberian kredit, yaitu variabel golongan karyawan

dan jumlah tanggungan, yang juga masuk dalam model diskriminan. Selain dari

variabel tersebut tidak dimasukkan dalam model diskriminan. Hal ini terlihat pada

step analisis awal, baik pada bagian Variable In Analysis maupun Variable Not In

Analysis. Model atau fungsi diskriminan pada kasus ini mempunyai ketepatan

mengklasifikasikan kasus sebesar 97%.