Jatengdaily.com
Oleh: Edi Widodo, M.Kom
Dosen Sistem Informasi Universitas Semarang
Tahukah Anda bahwa alamat tempat tinggal bisa memengaruhi kemampuan seseorang membayar kredit? Bayangkan Anda mengajukan pinjaman ke koperasi.
Biasanya, yang dicek adalah gaji, pekerjaan, atau riwayat kredit. Tapi penelitian terbaru dari Universitas Semarang mengungkap faktor mengejutkan yang sering luput, Alamat rumah Anda sendiri.
Ya, lokasi geografis tempat tinggal, bersama besarnya pinjaman yang diajukan, ternyata bisa menjadi “ramalan” yang akurat tentang apakah pinjaman itu akan lancar atau bermasalah di kemudian hari.
Penelitian mendalam oleh tim yang dipimpin Edi Widodo, membuktikan bahwa dua faktor kunci memainkan peran besar:
Besaran Pinjaman (Plafon Kredit): Semakin besar uang yang dipinjam, semakin tinggi tantangannya. Pinjaman besar seperti beban berat; lebih sulit untuk diangkat secara konsisten.
Kemakmuran Wilayah (IPM): Indeks Pembangunan Manusia (IPM) bukan sekadar angka statistik pemerintah. Ini adalah “rapor” wilayah yang mencakup kesehatan, pendidikan, dan daya beli. Wilayah dengan IPM rendah ibarat tanah yang kurang subur untuk pertumbuhan kredit sehat.
Mengapa Penelitian Ini Penting? Kredit Macet adalah Masalah Nyata!
Data resmi Otoritas Jasa Keuangan (OJK) per Desember 2023 menyoroti masalah serius, hampir 10% dari total pinjaman di Bank Perkreditan Rakyat (BPR) atau senilai Rp 13,89 Triliun tercatat sebagai kredit bermasalah (Non-Performing Loan).
Kredit macet seperti ini bukan hanya merugikan lembaga keuangan, tapi juga bisa menghambat akses pendanaan bagi warga lain yang membutuhkan dan melemahkan perekonomian lokal.
Metode penilaian tradisional seperti prinsip 5C (Character, Capacity, Capital, Collateral, Condition) atau 7P terbukti belum cukup efektif mencegah masalah ini.
Dari data yang diperoleh, secara garis besar penelitian ini menghasilkan :
Nilai Chi-Square = 1180.65, Angka yang sangat besar menunjukkan perbedaan yang sangat signifikan antara data yang diamati dan yang diharapkan jika tidak ada hubungan.
p-value = 0.000: Ini adalah “nilai kepercayaan ilmiah”. Nilai ini JAUH di bawah batas kritis 0.05 (atau 5%). Artinya, peluang hubungan ini terjadi secara kebetulan adalah hampir NOL persen!
Derajat Kebebasan = 836: Menunjukkan kompleksitas analisis yang dilakukan.
Kesimpulannya adalah, ada hubungan yang sangat kuat dan signifikan secara statistik antara besaran plafon, tingkat IPM wilayah, dan kategori risiko kredit. Hubungan ini bukan ilusi atau kebetulan.
Membangun Algoritma Prediksi
Mengetahui ada hubungan saja tidak cukup. Bisakah kita memprediksi risiko kredit berdasarkan plafon dan IPM? Di sinilah model Regresi Logistik berperan. Ini adalah salah satu teknik Machine Learning (Kecerdasan Buatan) yang ampuh untuk memprediksi kategori kredit berdasarkan variabel input (Plafon dan IPM).
Prinsip Kerja (Sederhana): Model ini belajar dari ribuan data untuk menemukan pola matematis. Ia mencari “garis batas” atau “rumus” yang paling baik memisahkan pinjaman lancar (K1) dari yang bermasalah (K2, K3, K4, K5) berdasarkan kombinasi Plafon dan IPM.
Pelatihan dan Pengujian: Data dibagi menjadi dua bagian. Sebagian besar (biasanya 70-80%) digunakan untuk “melatih” model menemukan polanya. Sebagian lagi (20-30%) digunakan untuk “menguji” seberapa baik model yang sudah dilatih itu bekerja pada data baru yang belum pernah dilihatnya.
Ini penting untuk memastikan model tidak hanya menghafal data latih tapi benar-benar bisa memprediksi.
Hasil Uji Menunjukkan Akurasi Tinggi, Model Regresi Logistik ini menunjukkan kinerja luar biasa:
Akurasi = 89.22%: Artinya, dari semua data uji yang diprediksi, hampir 9 dari 10 prediksi (89.22%) adalah BENAR! Ini tingkat akurasi yang sangat tinggi untuk model prediksi di dunia nyata.
Presisi = 79.46%: Ketika model mengatakan suatu pinjaman masuk kategori berisiko, sebesar 79.46% kemungkinannya prediksi itu benar.
Recall = 82.84%: Model ini mampu menemukan 82.84% dari semua pinjaman yang sebenarnya berisiko. Ini menunjukkan model jarang “kecolongan”.
Mengurai Makna di Balik Angka
Temuan ini bukan hanya angka statistik yang rumit. Mereka membuka wawasan baru yang penting:
Konfirmasi Hipotesis Lokasi: Penelitian ini membuktikan secara kuat bahwa lokasi geografis (yang diwakili IPM) memang mempengaruhi risiko kredit, bahkan setelah mengontrol besaran pinjaman. Ini adalah validasi penting bagi teori yang selama ini diduga tapi sulit dibuktikan secara kuantitatif.
Kekuatan Prediktif Luar Biasa: Akurasi model Regresi Logistik yang mendekati 90% menunjukkan bahwa Plafon dan IPM adalah prediktor yang sangat kuat untuk kategori risiko kredit. Ini jauh lebih tinggi dari akurasi banyak model tradisional.
Memperkaya Teori Kredit: Penelitian ini menyuntikkan perspektif baru. IPM harus dipertimbangkan sebagai variabel kunci dalam model penilaian risiko kredit modern, melengkapi (bukan menggantikan) analisis karakter individu debitur (5C).
Risiko kredit bukan hanya tentang orangnya, tapi juga tentang lingkungan tempat orang itu hidup dan bekerja.
Mengapa IPM berpengaruh?
Wilayah IPM Tinggi: Biasanya memiliki lapangan kerja lebih stabil, pendidikan lebih tinggi (membuat pengelolaan keuangan lebih baik), akses kesehatan lebih baik (mengurangi beban biaya tak terduga), dan infrastruktur lebih mendukung usaha. Semua ini meningkatkan kapasitas dan kemampuan bayar debitur.
Wilayah IPM Rendah: Sering menghadapi ketidakstabilan pendapatan, akses pendidikan dan kesehatan terbatas, serta tantangan infrastruktur.
Debitur di sini lebih rentan terhadap guncangan ekonomi yang membuat cicilan terancam macet, terutama jika plafon pinjamannya besar.
Kesimpulan Utama: Lokasi Bukan Sekadar Pin Map
Berdasarkan analisis mendalam dan pengujian statistik yang ketat, penelitian ini menyimpulkan:
Hubungan yang Tak Terbantahkan, ada bukti statistik yang sangat kuat bahwa besaran pinjaman (Plafon) dan tingkat kemakmuran wilayah (IPM) memiliki hubungan yang signifikan dengan kategori risiko kredit.
Kedua faktor ini saling terkait dan mempengaruhi kemungkinan suatu pinjaman menjadi lancar atau bermasalah. Kelemahan penelitian ini adalah sumber data IPM hanya terbatas sampai wilayah Kecamatan, akan lebih akurat jika data IPM tersedia hingga wilayah Desa.
Model Prediksi yang Handal, model Regresi Logistik yang dikembangkan berdasarkan Plafon dan IPM terbukti memiliki akurasi prediksi yang sangat tinggi (89.22%).
Ini menunjukkan model ini bisa menjadi alat yang sangat efektif dan andal untuk memprediksi risiko kredit di masa depan.
Dampak Signifikan Masing-masing Faktor: Baik Plafon itu sendiri maupun IPM wilayah itu sendiri, keduanya memberikan dampak yang signifikan secara statistik terhadap kategori risiko kredit.
Mereka bukan hanya prediktor yang kuat bersama, tetapi juga penting secara individual.
Rekomendasi Praktis: Dari Riset ke Aksi Nyata
Temuan ini bukan hanya untuk akademisi. Mereka menawarkan panduan berharga bagi berbagai pemangku kepentingan:
Bagi Koperasi Simpan Pinjam (KSP) dan Lembaga Keuangan Mikro (LKM) Lainnya:
Integrasikan IPM ke dalam Analisis Kredit: Gunakan data IPM desa (jika tersedia) sebagai salah satu faktor tambahan dalam proses penilaian kelayakan kredit, terutama untuk pinjaman dengan plafon menengah ke atas.
Pertajam Kebijakan Plafon: Pertimbangkan untuk menyesuaikan batas maksimal pinjaman (plafon) berdasarkan tingkat IPM wilayah. Berikan plafon lebih tinggi dengan syarat ketat di wilayah IPM tinggi, dan lebih berhati-hati dengan plafon besar di wilayah IPM rendah.
Manajemen Risiko Proaktif: Untuk pinjaman di wilayah IPM rendah atau dengan plafon tinggi, terapkan pengawasan dan pendampingan yang lebih intensif sebelum masalah muncul.
Kembangkan Alat Bantu Keputusan: Implementasikan model prediksi berbasis Plafon-IPM ini (mungkin dalam bentuk aplikasi sederhana) untuk membantu petugas kredit dalam menilai risiko secara lebih obyektif dan cepat.
Bagi Pemerintah Daerah (Pemda):
Prioritaskan Peningkatan IPM: Temuan ini memperkuat argumen bahwa investasi di bidang pendidikan, kesehatan, dan pemberdayaan ekonomi bukan hanya urusan sosial, tapi investasi strategis untuk stabilitas sistem keuangan mikro lokal.
Peningkatan IPM akan menciptakan lingkungan yang lebih kondusif bagi kredit sehat.
Fokus pada Wilayah Tertinggal: Secara khusus, percepat program pembangunan di kecamatan-kecamatan dengan IPM rendah untuk mengurangi “kantong risiko” kredit.
Kolaborasi dengan KSP/LKM: Pemda dapat berbagi data pembangunan dan IPM terkini dengan KSP/LKM untuk membantu mereka dalam penilaian risiko.
Bisa juga memfasilitasi program pendampingan bersama untuk debitur di wilayah berisiko.
Persempit wilayah pengukuran IPM menjadi lebih kecil dengan skala Desa.
Bagi Masyarakat (Calon Debitur):
Memahami Konteks Lokasi: Sadari bahwa kondisi wilayah tempat tinggal Anda bisa memengaruhi persepsi lembaga keuangan terhadap permohonan pinjaman Anda, terutama untuk jumlah besar.
Ajukan Pinjaman yang Realistis: Sesuaikan besaran pinjaman yang diajukan dengan kemampuan bayar riil dan kondisi ekonomi wilayah Anda. Pinjaman kecil yang lancar lebih baik daripada pinjaman besar yang macet.
Dukung Pembangunan Lokal: Berpartisipasi aktif dalam upaya meningkatkan kualitas hidup di wilayah Anda (pendidikan, kesehatan, kebersihan lingkungan, UMKM). Ini secara tidak langsung akan meningkatkan IPM dan menciptakan lingkungan yang lebih “ramah” untuk akses keuangan.
Masa Depan Pengelolaan Kredit yang Lebih Cerdas
Penelitian ini adalah terobosan signifikan yang mengajak kita melihat risiko kredit tidak hanya melalui kacamata individu debitur, tetapi juga melalui lensa konteks geografis dan sosial-ekonomi tempat individu itu beraktivitas. Kombinasi Plafon dan IPM terbukti menjadi duo prediktor yang tangguh.
Meski model prediksi yang dihasilkan sangat akurat, tim peneliti menekankan bahwa ini adalah alat bantu, bukan pengganti kebijaksanaan manusia.
Analisis karakter debitur (5C) tetap penting.
Namun, dengan memasukkan faktor lokasi dan kemakmuran wilayah, lembaga keuangan mikro seperti KSP dapat mengambil keputusan yang lebih informatif, mengurangi risiko kredit macet, dan pada akhirnya berkontribusi pada sistem keuangan yang lebih inklusif, sehat, dan berkelanjutan, terutama di tingkat akar rumput.
Pemerintah juga mendapat peta jalan yang jelas: tingkatkan IPM, maka Anda juga meningkatkan kesehatan sektor keuangan mikro.
Lokasi Anda bukan sekadar titik di peta. Menurut penelitian ini, itu bisa menjadi petunjuk penting tentang masa depan keuangan Anda dan kesehatan ekonomi wilayah Anda.
Catatan : Penelitian ini telah dipublikasikan pada jurnal Transformatika Universitas Semarang dengan tautan https://doi.org/10.26623/transformatika.v22i1.9710 . Jatengdaily.com-St
