i
FAKTOR-FAKTOR YANG MENENTUKAN KEPUTUSAN PEMBERIAN
KREDIT USAHA KECIL DAN MENENGAH (UKM) PADA LEMBAGA
PEMBIAYAAN ISLAMIC PEER TO PEER LENDING
SKRIPSI
Diajukan kepada Fakultas Ekonomi dan Bisnis
Untuk Memenuhi Syarat-Syarat Guna Meraih Gelar Sarjana Ekonomi
Oleh :
SUCI FATIKAH HAPSARI
NIM. 11140810000086
JURUSAN MANAJEMEN
FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH
JAKARTA
1439 H/2018 M
ii
FAKTOR-FAKTOR YANG MENENTUKAN KEPUTUSAN PEMBERIAN
KREDIT USAHA KECIL DAN MENENGAH (UKM) PADA LEMBAGA
PEMBIAYAAN ISLAMIC PEER TO PEER LENDING
SKRIPSI
Diajukan kepada Fakultas Ekonomi dan Bisnis
Untuk Memenuhi Syarat-Syarat Guna Meraih Gelar Sarjana Ekonomi
Oleh :
Suci Fatikah Hapsari
NIM. 11140810000086
Di Bawah Bimbingan
Pembimbing
Dr. Indoyama Nasaruddin., MAB
NIP. 19741127 2001 12 1 002
JURUSAN MANAJEMEN
FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH
JAKARTA
1439 H/2018 M
iii
LEMBAR PENGESAHAN UJIAN KOMPREHENSIF
Hari ini, Kamis 12 April 2018 telah dilakukan Ujian Komprehensif atas
mahasiswa:
1. Nama : Suci Fatikah Hapsari
2. NIM : 11140810000086
3. Jurusan : Manajemen (Keuangan)
4. Judul Skripsi : Faktor-Faktor Yang Menentukan Keputusan
Pemberian Kredit Usaha Kecil Dan Menengah (UKM)
Pada Lembaga Pembiayaan Islamic Peer To Peer
Lending
Setelah mencermati dan memperhatikan penampilan dan kemampuan yang
bersangkutan selama proses ujian komprehensif, maka diputuskan bahwa
mahasiswa tersebut di atas dinyatakan LULUS dan diberi kesempatan untuk
melanjutkan ke tahap Ujian Skripsi sebagai salah satu syarat untuk memperoleh
gelar Sarjana Ekonomi pada Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Islam Negeri
Syarif Hidayatullah Jakarta.
Jakarta, 12 April 2018
1. Dr. Indoyama Nasaruddin, MAB ( )
NIP. 19741127 2001 12 1 002 Penguji I
2. Dwi Nur’aini Ihsan, SE. MM ( )
NIP.19772110 2014 11 2 001 Penguji II
iv
LEMBAR PENGESAHAN UJIAN SKRIPSI
Hari ini, 12 Juli 2018 telah dilakukan ujian Skripsi atas mahasiswa:
1. Nama : Suci Fatikah Hapsari
2. NIM : 11140810000086
3. Jurusan : Manajemen (Keuangan)
4. Judul Skripsi : Faktor-Faktor Yang Menentukan Keputusan
Pemberian Kredit Usaha Kecil Dan Menengah (UKM)
Pada Lembaga Pembiayaan Islamic Peer To Peer
Lending
Setelah mencermati dan memperhatikan penampilan dan kemampuan yang
bersangkutan selama ujian Skripsi, maka diputuskan bahwa mahasiswa tersebut di
atas dinyatakan LULUS dan skripsi ini diterima sebagai salah satu syarat untuk
memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas
Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.
Jakarta, 12 Juli 2018
1. Ela Patriana, MM ( )
NIP. 19690528 200801 2010 Ketua
2. Dr. Indoyama Nasaruddin, MAB ( )
NIP. 19741127 2001 12 1 002 Sekretaris
3. Dr. Indoyama Nasaruddin, MAB ( )
NIP. 19741127 2001 12 1 002 Pembimbing
4. Titi Dewi Warninda, M.Si ( )
NIP. 19731221 200501 2002 Penguji Ahli
v
LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ILMIAH
Yang bertanda tangan di bawah ini:
Nama : Suci Fatikah Hapsari
NIM : 111410000086
Jurusan : Manajemen
Fakultas : Ekonomi & Bisnis
Dengan ini menyatakan bahwa dalam penulisan skripsi ini, saya:
1. Tidak menggunakan ide orang lain tanpa mampu mengembangkan dan
mempertanggungjawabkan.
2. Tidak melakukan plagiasi terhadap naskah karya orang lain.
3. Tidak menggunakan karya orang lain tanpa menyebutkan sumber asli atau
tanpa izin pemilik karya.
4. Tidak melakukan pemanipulasian dan pemalsuan data.
5. Mengerjakan sendiri karya ini dan mampu bertanggung jawab atas karya ini.
Jikalau di kemudian hari ada tuntutan dari pihak lain atas karya saya, dan telah
melalui pembuktian yang dapat dipertanggung jawabkan, ternyata memang
ditemukan bukti bahwa saya telah melanggar pernyataan ini, maka saya siap
dikenai sanksi berdasarkan aturan yang berlaku di Fakultas Ekonomi dan Bisnis
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.
Demikian pernyataan ini saya buat dengan sesungguhnya.
Jakarta, 8 Juni 2018
Yang Menyatakan
Suci Fatikah Hapsari
NIM. 11140810000086
vi
DAFTAR RIWAYAT HIDUP
I. IDENTITAS PRIBADI
1. Nama lengkap : Suci Fatikah Hapsari
2. Tempat, tanggal lahir : Jakarta 6 Juli 1996
3. Alamat : Kp. Bulak Barat RT 04/12 No.73, Kedaung,
Pamulang, Tangerang Selatan 15415
4. Telepon : +62856 9374 1794
5. Email : [email protected]
II. PENDIDIKAN FORMAL
1. SDN Kp. Sawah II : Tahun 2002-2008
2. SMPN 3 Tangerang Selatan : Tahun 2008-2011
3. SMAN 1 Tangerang Selatan : Tahun 2011-2014
4. S1 Manajemen UIN Syarif Hidayatullah Jakarta : Tahun 2014-2018
III. PENDIDIKAN NON FORMAL
1. Pelatihan Kepemimpinan dalam Leadership Camp oleh Coca Cola
Foundation Indonesia bersama Yayasan Karya Salemba Empat tahun 2016
2. Pelatihan analisis teknikal dan fundamental oleh MNC Security pada tahun
2017
3. Kursus Bahasa Inggris di ILP Ciputat tahun 2018
IV. PENGHARGAAN
1. Penerima Beasiswa KSE periode 2015-2018
2. Kepala sekolah Rumah Belajar “Rubah” Paguyuban KSE UIN Jakarta tahun
2016-2017
3. Ketua pelaksana kolaborasi kegiatan Happy Steps oleh Coca-Cola
Foundation Indonesia bersama UI, UNJ, UNTIRTA, IPB (region Jakarta)
pada tahun 2016
vii
4. Peserta pada The 6th PPM Business Case Competition Challenge di PPM
School of Management tahun 2016
5. Presentator pada acara Sharing and Fun di Universitas Indonesia
diselenggarakan oleh Paguyuban KSE UI tahun 2017
6. Delegasi KKN Bersama UIN Syarif Hidayatullah Jakarta di Provinsi
Kepulauan Bangka Belitung pada tahun 2017
V. PENGALAMAN ORGANISASI
1. Anggota English Community FEB UIN Jakarta tahun 2014
2. Anggota Divisi Kewirausahaan Himpunan Mahasiswa Jurusan Manajemen
UIN Jakarta tahun 2015
3. Manajer Fundraising pada program Gerakan Banten Mengajar Batch 4
tahun 2017
4. Kepala divisi pendidikan Paguyuban KSE UIN Jakarta periode 2017-2018
5. Wakil ketua bidang Edukasi Galeri Investasi Syariah FEB UIN Jakarta
periode 2017-2018
V. LATAR BELAKANG KELUARGA
1. Ayah : Sunarto
2. Ibu : Winarti
3. Alamat : Kp. Bulak Barat Rt 04/12 No.73 Kedaung, Pamulang,
Tangerang Selatan
viii
DETERMINANTS OF CREDIT DECISION ON FINANCING ISLAMIC
PEER TO PEER LENDING
ABSTRACT
This research aims to analyze the influence of Islamic Peer to Peer Lending on SME
funding. Since, this is the first empirical study conducted using financing for SMEs
submitted through the Islamic Peer to Peer Lending website. The data in this study
was obtained through Kapitalboost.com website, one of the first Islamic Peer to
Peer Lending in Asia that has been operating particularly in Singapore, Malaysia
and Indonesia. Using the purposive sampling method, the number of sample
obtained 45 SMEs. This research using binary logistic regression to analyze the
determinants of crediting and the odds ratio of determinants. In general, the results
of this study explain that Islamic P2P Lending is a new sharia-based financing
model that can be accessed by SMEs.
Keywords : Islamic Peer to Peer Lending, SMEs, Binary Logistic, Sharia
Principle
ix
FAKTOR-FAKTOR YANG MENENTUKAN KEPUTUSAN PEMBERIAN
KREDIT USAHA KECIL DAN MENENGAH (UKM) PADA LEMBAGA
PEMBIAYAAN ISLAMIC PEER TO PEER LENDING
ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa pengaruh dari lembaga Islamic Peer to
Peer Lending terhadap pendanaan UKM. Ini merupakan studi empiris pertama yang
dilakukan dengan menggunakan pembiayaan bagi UKM yang diajukan melalui
website Islamic Peer to Peer Lending. Data dalam penelitian ini diperoleh melalui
website Kapitalboost.com, sala satu penyedia layanan Islamic Peer to Peer Lending
pertama di Asia yang telah beroperasi khususnya di negara Singapura, Malaysia,
dan Indonesia. Dengan menggunakan metode purposive sampling, sampel yang
digunakan dalam penelitian ini sebanyak 45 UKM. Penelitian ini menggunakan
regresi binary logistik untuk menganalisa faktor-faktor penentu pemberian kredit
dan tingkat odds ratio. Secara umum, hasil penelitian ini menjelaskan bahwa
Islamic P2P Lending merupakan model pembiayaan baru berbasis prinsip syariah
yang dapat diakses oleh UKM .
Kata Kunci : Islamic Peer to Peer Lending, UKM, Binary Logistic, Prinsip
syariah
x
KATA PENGANTAR
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah SWT atas anugerah-Nya
sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi yang berjudul Faktor-Faktor yang
Menentukan Keputusan Pemberian Kredit Usaha Kecil dan Menengah (UKM)
pada Lembaga Pembiayaan Islamic Peer To Peer Lending dengan baik.
Kepenulisan skripsi ini merupakan salah satu syarat untuk menyelesaikan Program
Sarjana (S1) pada Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.
Penyusunan skripsi ini tidak lepas dari bimbingan, bantuan dan dorongan
dari berbagai pihak. Penulis menyadari bahwa bimbingan, bantuan, dan dorongan
tersebut sangat berarti dalam penulisan skripsi ini. Sehubungan dengan hal tersebut
di atas penulis menyampaikan hormat dan terima kasih kepada :
1. Allah SWT atas kasih dan anugerah-Nya kepada penulis.
2. Kepada kedua orang tua, Sunarto dan Winarti penulis ucapkan terima kasih
atas dukungan yang selama ini diberikan selama menuntut ilmu. Sebagai
kekuatan terbesar bagi penulis juga yang memotivasi penulis untuk terus
berprestasi dan menjadi kebanggaan orang tua. Terima kasih pula kepada
Zainal Arifin S.Kom selaku kakak bagi penulis yang selalu mengajarkan
penulis untuk bekerja keras menggapai impian.
3. Dr. Arif Mufraini, selaku Dekan Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta.
4. Titi Dewi Warninda SE., M.Si selaku Ketua Jurusan Manajemen Fakultas
Ekonomi & Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.
5. Ela Patriana., Ir., MM selaku Wakil Ketua Jurusan Manajemen Fakultas
Ekonomi & Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.
6. Prof. Dr. Ahmad Rodoni, M.M., selaku dosen penasihat akademik penulis
yang telah banyak memberikan arahan selama perkuliahan.
7. Dr. Indoyama Nasaruddin SE., MAB selaku dosen pembimbing dalam
kepenulisan tugas akhir ini. Terima kasih atas bimbingan, motivasi, saran,
serta ilmu yang diberikan untuk menyelesaikan tugas akhir ini dan semoga
karya tulis ini dapat memberikan manfaat bagi masyarakat. Lebih dari itu,
xi
penulis juga sangat menghaturkan terima kasih kepada beliau, karena
penulis terinspirasi untuk dapat memberikan manfaat kepada masyarakat
khususnya melalui bidang ekonomi yang menjadi basis kompetensi, tidak
hanya bekerja untuk diri sendiri tetapi bagaimana pekerjaan yang ditekuni
dapat memberikan manfaat dan membantu perekonomian masyarakat.
Penulis sangat termotivasi sekali untuk mengikuti jejak beliau sebagai
pembisnis sekaligus konsultan bagi Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah
(UMKM).
8. Yayasan Karya Salemba Empat yang telah memberikan dukungan baik
dalam bentuk materil maupun pengembangan diri dan jaringan sehingga
penulis bisa menyelesaikan studi dan menjadi pribadi yang tangguh dan
selalu berusaha bermanfaat bagi orang di sekitar penulis.
9. PT. Kapital Boost yang bersedia memberikan arahan dan masukan serta
informasi terkait model pembiayaan Islamic Peer to Peer Lending untuk
memenuhi kebutuhan data dan informasi dalam kepenulisan karya ilmiah
ini.
10. Kawan-kawan Paguyuban KSE UIN Syarif Hidayatullah Jakarta yang telah
menginspirasi dan memberi dukungan dalam menjalani perkuliahan di UIN
Syarif Hidayatullah Jakarta dan memberikan kesempatan penullis untuk
terus mengembangkan soft skill dan berkarya.
11. Kawan-kawan HMJ Manajemen 2015, Gerakan Banten Mengajar Batch 1
sampai Batch 5, Galeri Investasi Syariah Fakultas Ekonomi & Bisnis UIN
Syarif Hidayatullah Jakarta, yang telah memberikan banyak pengalaman
dalam bidang organisasi, manajemen dan kepemimpinan serta pengetahuan
lainnya.
12. Kawan-kawan KKN Bersama 2017 Desa Gunung Muda Provinsi
Kepulauan Bangka Belitung, delegasi KKN Bersama UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta 2017. Terimakasih atas pengalaman dan warna baru
yang diberikan semoga bisa tetap menjaga tali silaturahmi kita dan sukses
selalu untuk teman-teman dari sabang hingga merauke.
xii
13. Teman-teman manajemen 2014, teman-teman penulis selama empat tahun
menuntut ilmu di kampus, fakultas, dan kelas. Teman yang selalu
memberikan dukungan, teman belajar, teman curhat, teman diskusi. Sumber
kekuatan dan inspirasi bagi penulis disetiap belajar. Semoga kita semua
diberi kemudahan dan kelancaran dalam menggapai cita-cita. Semoga Allah
selalu berada di samping kita dan menuntun kita kepada pilihan-pilihan
yang terbaik olehNya.
14. Kawan-kawan seperjuangan Atika, Ayudhita, Isti, Qisti, Ratna, Winarni
terima kasih atas semangat yang selalu diberikan kepada penulis untuk
menyelesaikan tugas akhir ini.
Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih jauh dari sempurna. Kritik dan saran
yang membangun sangat diharapkan untuk perbaikan di masa yang akan datang.
Semoga skripsi ini mampu memberikan banyak manfaat bagi masyarakat dan dapat
dijadikan sebagai bahan referensi terutama bagi penelitian yang sejenis.
Jakarta, 8 Juni 2018
Suci Fatikah Hapsari
NIM. 11140810000086
xiii
DAFTAR ISI
SAMPUL DALAM ................................................................................................ ii
LEMBAR PENGESAHAN UJIAN KOMPREHENSIF .................................. iii
LEMBAR PENGESAHAN UJIAN SKRIPSI ................................................... iv
LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ILMIAH ............................ v
DAFTAR RIWAYAT HIDUP ............................................................................ vi
ABSTRACT ......................................................................................................... viii
ABSTRAK ............................................................................................................ ix
KATA PENGANTAR ........................................................................................... x
DAFTAR ISI ....................................................................................................... xiii
DAFTAR TABEL .............................................................................................. xvi
DAFTAR GAMBAR ......................................................................................... xvii
DAFTAR LAMPIRAN .................................................................................... xviii
BAB I PENDAHULUAN ...................................................................................... 1
A. Latar Belakang Masalah ........................................................................... 1
B. Rumusan Masalah ................................................................................... 16
C. Tujuan Penelitian .................................................................................... 16
D. Manfaat Penelitian .................................................................................. 16
BAB II LANDASAN TEORI ............................................................................. 18
A. Landasan Teori........................................................................................ 18
1. Kredit .................................................................................................. 18
a. Pengertian Kredit ........................................................................... 18
b. Unsur-Unsur Kredit ....................................................................... 20
c. Tujuan Kredit................................................................................. 22
d. Jenis-Jenis Kredit........................................................................... 24
e. Prinsip-Prinsip Pemberian Kredit .................................................. 27
f. Kualitas Kredit............................................................................... 29
2. Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) .................................... 31
a. Pengertian Usaha Mikro Kecil dan Menengah .............................. 31
b. Tujuan dan Peran Usaha Mikro Kecil dan Menengah ................... 34
c. Permasalahan yang Dihadapi UMKM ........................................... 35
xiv
3. Default ................................................................................................ 38
4. Crowdfunding..................................................................................... 41
a. Pengertian Platform Crowdfunding ............................................... 41
b. Kategori Platform Crowdfunding .................................................. 42
c. Situs Model Pinjaman.................................................................... 43
1) Peer to Peer Lending ................................................................. 43
2) Islamic Peer to Peer Lending .................................................... 47
B. Penelitian Terdahulu ............................................................................... 50
C. Pengaruh Variabel Independen terhadap Variabel Dependen ................ 51
D. Kerangka Pemikiran................................................................................ 54
E. Hipotesis ................................................................................................. 55
BAB III METODE PENELITIAN .................................................................... 57
A. Ruang Lingkup Penelitian....................................................................... 57
B. Populasi dan Sampel Penelitian .............................................................. 57
C. Sumber Data............................................................................................ 59
D. Teknik Analisis Data............................................................................... 60
1. Analisis Statistik Deskriptif ............................................................... 60
2. Analisis Regresi Logistik ................................................................... 61
E. Operasional Variabel Penelitian ............................................................. 66
1. Variabel Dependen ............................................................................. 66
2. Variabel Independen .......................................................................... 67
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN ...................................................... 69
A. Gambaran Umum Objek Penelitian ........................................................ 69
1. Perkembangan peer to peer lending di Indonesia .............................. 69
2. Deskripsi Pembiayaan Islamic Peer to Peer (P2P) Lending
Kapitalboost ....................................................................................... 71
a. Jenis Pinjaman di Kapitalboost ..................................................... 73
b. Syarat Pengajuan Pinjaman Usaha Di Kapitalboost ...................... 74
c. Jenis Pembiayaan di Kapitalboost ................................................. 75
d. Mitigasi Risiko yang Dilakukan oleh UKM .................................. 76
B. Analisis Data ........................................................................................... 77
1. Analisis Statistik Deskriptif ............................................................... 78
xv
2. Analisis Regresi Logistik ................................................................... 82
a. Ketetapan Model dalam Prediksi................................................... 83
b. Ketepatan Cox & Snell`s R Square and Negelkerke R Square .... 85
c. Uji Hosmer and Lemeshow Test ................................................... 86
d. Ketepatan Prediksi Model Regresi Logistik .................................. 87
e. Uji Omnibus Test of Model Coefficients ...................................... 88
f. Uji Variables in The Equation ....................................................... 90
g. Persamaan Analisis Regresi Logistik ............................................ 92
3. Interpretasi Hasil ................................................................................ 94
BAB V SIMPULAN DAN SARAN .................................................................. 101
A. Simpulan ............................................................................................... 101
B. Implikasi ............................................................................................... 103
C. Saran ..................................................................................................... 104
DAFTAR PUSTAKA ........................................................................................ 106
LAMPIRAN ..................................................................................................... 1122
xvi
DAFTAR TABEL
Tabel 2.1 Kriteria Usaha Mikro Kecil Dan Menengah 32
Tabel 2.2 Penelitian Terdahulu 50
Tabel 3.1 Tabulasi Sampel 58
Tabel 3.2 Operasional Variabel 67
Tabel 4.1 Statistik Deskriptif Keputusan Kredit 79
Tabel 4.2 Statistik Deskriptif Loan Term 79
Tabel 4.3 Statistik Deskriptif Credit Rating 80
Tabel 4.4 Statistik Deskriptif Loan Purpose 81
Tabel 4.5 Statistik Deskriptif Request Amount 81
Tabel 4.6 Hasil Uji Processing Summary 82
Tabel 4.7 Hasil Uji Dependent Variable 83
Tabel 4.8 Ketetapan model prediksi kredit diterima 83
Tabel 4.9 Ketetapan model prediksi kredit diterima 84
Tabel 4.10 Hasil Cox & Snell`s R Square dan Negelkerke’s R Square 86
Tabel 4.11 Hasil Uji Hosmer and Lemeshow Test 87
Tabel 4.12 Hasil prediksi model regresi logistik 87
Tabel 4.13 Hasil Uji Omnibus Test of Model Coefficients 88
Tabel 4.14 Variables in The Equation 90
xvii
DAFTAR GAMBAR
Gambar 1.1 Data Pengguna Internet, Sosial Media, Dan Telepon Genggam 8
Gambar 1.2 Laporan Industri Keuangan Alternatif Asia Pasifik Ke-2 15
Gambar 4.1 Kegiatan Fintech di Indonesia 69
Gambar 4.2 Tampilan Kampanye Kapitalboost 73
Gambar 4.3 Aliran Pembelian Asset Pada Sistem Murabahah 75
Gambar 4.4 Aliran Pembiayaan Tagihan Pada Sistem Qard dan Wakalah 76
xviii
DAFTAR LAMPIRAN
LAMPIRAN 1 : Daftar Sampel Penelitian 112
LAMPIRAN 2 : Data Yang Dimasukkan Dalam Variabel Penelitian 114
LAMPIRAN 3 : Contoh Informasi Peminjam (Borrowers) Pada Website
Kapitalboost.com 116
LAMPIRAN 4 : Hasil Uji SPSS - Analisis Deskriptif 118
LAMPIRAN 5 : Hasil Uji SPSS – Analisis Regresi Logistik 119
1
BAB I
PENDAHULUAN
A. Latar Belakang Masalah
Di era digital saat ini hampir di seluruh dunia penggunaan teknologi
mengalami pertumbuhan yang luar biasa dalam beberapa tahun terakhir.
Perkembangan ini juga membawa dampak terhadap perubahan perilaku
masyarakat. Dengan internet masyarakat seluruh dunia terhubung dan memiiki ilmu
dan pengetahuan tentang dunia luar yang akan sangat bermanfaat jika digunakan
dengan bijak. Teknologi juga dapat dimanfaatkan untuk pengembangan Usaha
Mikro, Kecil dan Menengah (UMKM) dan ini sudah banyak dijumpai dengan
maraknya toko online, jasa online, maupun kurir online.
Dalam pembangunan perekonomian suatu negara, Usaha Mikro Kecil dan
Menengah (UMKM) memiliki peranan yang sangat penting. Di negara maju,
UMKM dipersiapkan menjadi penopang perekonomian negaranya. Karena UMKM
dinilai memiliki manfaat komprehensif dalam menyelesaikan masalah negara.
UMKM dapat menciptakan lapangan kerja baru sehingga menyerap tenaga kerja,
pemasok mayoritas PDB negara, serta meningkatkan produksi ekspor. UMKM
dinilai dapat menjadi pilar perekonomian yang tangguh dan dapat menunjang
pertumbuhan ekonomi jangka panjang.
Data Kementrian Koperasi dan UKM memperlihatkan, tahun 2012 jumlah
UMKM sebesar 56.534.592 unit dengan presentase sebesar 99,99% dari
keseluruhan unit usaha. Terjadi peningkatan sebesar 1.361.129 atau 2,41% pada
tahun 2013. Di tahun tersebut jumlah UMKM bertambah menjadi 57.895.721 unit,
2
dan hanya 5.066 unit usaha besar. Dari jumah UMKM tersebut memang dikuasai
oleh bentuk usaha mikro sedangkan UKM sendiri berjumlah 706.328 unit atau
sekitar 1% dari total seluruh UMKM. Pada tahun 2013, UKM menyerap 9,5 juta
tenaga kerja dan menghasilkan Rp.2.113,4 triliun Produk Domestik Bruto (PDB)
atas dasar harga berlaku. Data tersebut membuktikan bahwa UKM merupakan pasar
yang sangat potensial bagi industri jasa keuangan karena sekitar 70-80% pelaku
UMKM belum memiliki akses pembiayaan perbankan. (depkop.go.id)
Saat ini, Indonesia dihadapkan pada keterbukaan ekonomi dunia. Hal ini
membuka peluang akses pasar dan peningkatan pendapatan (devisa). Situasi ini
berdampak kepada pelaku ekonomi domestik, termasuk sektor UMKM. Sektor
UMKM didorong terhubung dengan rantai nilai global (Global Value Chain/GVC)
dan meningkatkan kontribusi bagi pertumbuhan ekonomi. UKM telah menyadari
bahwasanya begitu besar kesempatan yang tersedia dengan adanya keterbukaan
ekonoomi maka produk yang dihasilkan bukan hanya skala nasional saja namun
juga lingkup internasional ini berdampak baik bagi pemasukan devisa negara.
Berdasarkan data Kementrian Koperasi dan UKM di tahun 2017 menunjukkan
tingginya devisa negara dari para pelaku UMKM. Angkanya pun sangat tinggi
mencapai Rp88,45 miliar. Angka ini mengalami peningkatan hingga delapan kali
lipat dibandingkan tahun 2016.
Di sisi lain, peningkatan keterlibatan UMKM dalam rantai nilai global
(GVC) masih dihadapkan pada kendala permodalan dan pemasaran. Berdasarkan
data Kementrian Koperasi dan Usaha Kecil Menengah permasalahan yang dihadapi
oleh UMKM dari tahun ke tahun tidak begitu berubah yaitu berkaitan dengan
3
kualitas SDM yang rendah, peran sistem pendukung yang kurang optimal, dan
kebijakan dan peraturan yang kurang efektif. Permasalahan SDM UKM pada
umumnya disebabkan oleh rendahnya pendidikan, keterampilan dan pengalaman,
serta akses informasi. Keterbatasan SDM juga merupakan salah satu kendala serius
bagi banyak UKM di Indonesia, terutama dalam aspek – aspek entrepreneurship,
manajemen, teknik produksi, pengembangan produksi, engineering design, quality
control, organisasi bisnis, akuntansi, data processing, teknik pemasaran, dan
penelitian pasar. Sedangkan semua keahlian ini sangat dibutuhkan untuk
mempertahankan atau memperbaiki kualitas produk, meningkatkan efisiensi dan
produktivitas dalam produksi, memperluas pangsa pasar dan menembus pasar baru.
Peran sistem pendukung yang kurang optimal mencangkup pemasaran,
bahan baku, lembaga pembiayaan, lembaga layanan bisnis dan lain-lain. Pemasaran
sering dianggap sebagai salah satu kendala yang kritis bagi perkembangan UKM.
Jika UKM tidak melakukan perbaikan yang cukup di semua aspek–aspek yang
terkait dengan pemasaran seperti kualitas produk dan kegiatan promosi maka sulit
sekali bagi UKM untuk dapat turut berpartisipasi dalam era pasar bebas. Tekanan
persaingan dari produk–produk serupa buatan usaha besar dan impor, baik di pasar
domestik maupun di pasar ekspor menjadi masalah yang dihadapi UKM. Ditambah
lagi dengan mahalnya bahan baku yang pada umumnya diimpor, dan permintaan
pasar dalam negeri yang menurun karena inflasi. Akibatnya dapat diduga bahwa
banyak UKM tidak memiliki sumber daya produksi yang cukup untuk paling tidak
mempertahankan volume produksi dan memperbaiki kualitas dari produk–produk
mereka, dan ini berarti mereka semakin sulit untuk meningkatkan atau bahkan
4
mempertahankan tingkat daya saing mereka di pasar domestik maupun pasar
internasional.
Dalam memenuhi kebutuan finansial usaha, UKM membutuhkan
pembiayaan yang bersumber dari perbankan ataupun lembaga keuangan lainnya.
Produktivitas pada UKM yang masih rendah menyebabkan sulitnya bagi UKM
untuk mengakses pembiayaan. Karena sebagian besar UKM dianggap tidak
bankable atau tidak memenuhi syarat-syarat pengajuan kredit di perbankan
sehingga perbankan cenderung lebih besar perhatiannya terhadap kredit korporasi.
Padahal UKM merupakan pasar potensial bagi perusahaan jasa keuangan. Kegiatan
bisnis bisa berjalan jika modal tercukupi. Bahkan terkadang kecukupan modal
merupakan syarat mutlak bagi sebuah bisnis – baik bisnis besar maupun kecil – agar
dapat memperoleh hasil seperti yang diinginkan. Demikian halnya dengan usaha
kecil dan menengah (UKM), untuk dapat membangun, dan menjalankan usaha
diperlukan kecukupan modal. Masalah permodalan menjadi masalah klasik bagi
UKM, bahkan menjadi salah satu penyebab kegagalan dari usaha. Arinto (2009)
menjelaskan ada beberapa faktor yang menyebabkan masalah ini, diantaranya
seperti : penilaian perbankan yang menganggap UKM kurang kredible, UKM
sebenarnya memiliki kesempatan pembiayaan dari lembaga keuangan lainnya
namun terjadinya informasi yang asimetris dan keterbatasan jangkauan jasa
perbankan membuat UKM kesulitan mencari permodalan.
Program pemerintah banyak digulirkan dalam upaya meningkatkan akses
pembiayaan bagi UMKM diantaranya Kredit Usaha Rakyat (KUR). Penyaluran
KUR untuk tahun 2017 mencapai Rp.96,7 triliun, meningkat sebesar 2,4% dari
5
penyaluran KUR pada tahun 2016 yang mencapai Rp.94,4 triliun. Terlihat dari data
tahun 2017, penyaluran di sektor produksi (pertanian, kelautan dan perikanan,
industry pengolahan konstruksi, jasa-jasa) mencapai sebesar Rp.40,9 triliun
(42,3%). Sedangkan penyaluran KUR di sektor perdagangan mencapai sebesar
Rp.55,8 triliun (57,7%). Pada tahun 2018 ditargetkan pencapaian minimum
penyerapan KUR di sektor produksi sebesar 50% dari target total penyaluran
sebesar Rp.120 triliun (www.ekon.go.id).
Program inipun tidak mudah dilaksanakan baik oleh UMKM, pemerintah
maupun oleh lembaga pembiayaan. Adapun sebelum memberikan kredit, lembaga
pembiayaan perlu melakukan penilaian uji kelayakan (due diligence) yang
menyeluruh. Adapun beberapa prinsip-prinsip penilaian kredit yang sering
dilakukan yaitu analisis 5C, analisis 7P, dan studi kelayakan (Kasmir:2012).
Persyaratan yang ditetapkan oleh lembaga pembiayaan dirasa sulit dipenuhi oleh
UMKM terutama dalam hal pembukuan dan agunan. Oleh sebab itu lembaga
pembiayaan juga kesulitan menemukan UMKM yang feasible dan bankable untuk
dibiayai agar terhindar dari kredit bermasalah. Akhirnya, UMKM yang tidak
menggunakan fasilitas kredit tersebut menggunakan modal sendiri dalam struktur
permodalannya. Maka dari itu diperlukan pengembangan model pembiayaan baru
yang dapat memudahkan askes UMKM terhadap pembiayaan tersebut.
Melesatnya kemajuan teknologi dimanfaatkan sebagai salah satu model
pembiayaan yang dipakai untuk mendukung UMKM. Model pembiayaan tersebut
disebut financial technology (FinTech). FinTech merupakan fenomena perpaduan
antara teknologi dengan fitur keuangan yang mengubah model bisnis dan
6
melemahnya barrier to entries bagi konsumen dalam mengakses layanan keuangan.
Tahun 1998 adalah saat dimana bank mulai mengenalkan online banking untuk para
nasabahnya. FinTech pun menjadi semakin mudah digunakan masyarakat luas, juga
makin dikenal. Pembayaran yang praktis dan jauh berbeda dengan metode
pembayaran konvensional membuat perkembangan FinTech semakin gencar.
Layanan finansial yang lebih efisien dengan menggunakan teknologi dan software
dapat dengan mudah diraih dengan FinTech.
Jumlah FinTech di Indonesia masih terus mengalami pertumbuhan, namun
tingkat pertumbuan tahun 2016-2017 (39%), tidak sebesar pertumbuhan antara
2015-2016 (78%). Jumlah FinTech pada tahun 2016 sebesar kurang dari 140 unit
sedangkan di tahun 2017 pada kisaran 196 unit. Asosiasi FinTech Indonesia
(AFTECH) menjadi wadah bagi perusahaan dan institusi sektor jasa keuangan yang
menggunakan teknologi dalam proses bisnisnya (DailySocial.id report).
Berdasarkan sebuah platform survei seluler, Jakpat, pada tahun 2017 masyarakat
telah banyak mengenal FinTech dengan perkembangannya lebih dari dua kali lipat
dibanding tahun sebelumnya.
Inovasi model FinTech pembiayaan seperti crowdfunding, crowdlending
dan Peer to Peer Lending juga sudah berkembang di beberapa negara. Model
pembiayaan ini dapat membantu UKM untuk mengakses pembiayaan yang lebih
mudah dibandingkan dengan sistem perkreditan konvensional. Zopa menjadi
perusahaan pertama di dunia yang menawarkan model Peer to Peer Lending,
bergerak di Inggris pada tahun 2005. Prosper kemudian mengikuti dengan
peluncuran servis mereka di tahun 2006 di Amerika, diikuti oleh LendingClub dan
7
lainnya. Di Barat, para pengguna tertarik dengan konsep Peer to Peer Lending
karena dampak krisis finansial 2008. Pada saat itu bank menutup penyaluran kredit
baru dan memberikan suku bunga yang mendekati 0% kepada para deposan uang.
Karena itu, peminjam harus mencari sumber pendanaan alternatif dan pemilik dana
aktif mencari investasi dengan imbal hasil yang lebih tinggi.
Selain itu, contoh perusahaan FinTech pembiayaan yang berkembang dan
mampu memberikan dampak bagi UMKM adalah KIVA. KIVA merupakan
perusahaan non profit yang didirikan di Fransisco sejak tahun 2005. Pinjaman yang
diajukan melalui KIVA sudah tersebar di 82 negara, total pinjaman yang diberikan
melalui lembaga ini sudah mencapai $945,3 Milyar sejak tahun 2005 hingga saat
ini dengan total peminjam 2,2 Milyar usaha. Sehingga dibeberapa negara KIVA
merupakan salah satu alternatif pembiayaan usaha mereka. Beberapa abad yang lalu
Cina telah mulai mempraktekkan model pembiayan p2p secara offline. Setelah e-
commerce menanjak, banyak platform peer lending muncul dan berkembang secara
cepat. Dalam waktu dekat, market peer lending Cina diprediksi bisa menjadi lebih
besar dari total market seluruh negara lainnya.
Pada akhir tahun 2016 Otoritas Jasa Keuangan (OJK) telah mengeluarkan
Peraturan Otoritas Jasa Keuangan (POJK) Nomor 77/POJK.01/2016 tentang
Layanan Pinjam Meminjam Uang Berbasis Teknologi Informasi (LPMUBTI).
Regulasi ini diharapkan dapat mendukung pertumbuhan industri LPMUBTI atau
FinTech peer to peer lending sebagai alternatif sumber pembiayaan baru bagi
masyarakat yang selama ini belum dapat dilayani secara maksimal oleh industri jasa
8
keuangan konvensional, seperti perbankan, pasar modal, perusahaan pembiayaan,
dan modal ventura. (ojk.go.id)
Selain itu, Indonesia merupakan salah satu negara pengguna internet
terbesar kedua di dunia, dengan persebaran terbanyak di pulau jawa, yaitu sebesar
50% dari total penduduk Indonesia. Banyaknya masyarakat yang menggunakan
internet dapat menjadi peluang untuk perkembangan pembiayaan berbasis internet.
Bukan hanya itu, para pelaku UKM dimudahkan dengan model pembiayaan
berbasis internet ini dalam menemukan investor untuk mendanai usaha mereka, dan
pembiayaan berbasis internet ini cenderung lebih memiliki persyaratan yang mudah
untuk dipenuhi oleh para pelaku UKM.
Gambar 1.1
Data Pengguna Internet, Sosial Media, dan Telepon Genggam
Sumber : Indonesia Digital Landscape 2018
Walaupun masyarakat sudah banyak mengenal fintech, namun model
pembiayaan fintech masih terdengar asing di Indonesia. Terlihat dari laporan
9
fintech, bahwasanya hampir 40% masyarakat belum mengetahui pembiayaan
fintech. Masyarakat lebih mengetahui produk fintech dari layanan perbankan.
Belum banyak UKM dan investor yang mengetahui model pembiayan ini.
Kebanyakan UKM menggunakan akses pembiayaan terbatas melalui perbankan
dan lembaga keuangan lainnya. Padahal model pembiayaan ini akan lebih
berpeluang besar dalam pengembangan UKM karena akan memberikan banyak
peluang investor dari kalangan manapun untuk mendanai usaha mereka. Selain itu,
model pembiayaan ini dapat menjadi alternatif pembiayaan selain sektor perbankan
dan lembaga keuangan lainnya.
Begitu besar potensi pinjaman P2P menjadi metode yang layak untuk
pendanaan usaha bisnis kecil, namun masih sangat sedikit karya ilmiah yang
diterbitkan sampai saat ini pada pinjaman P2P dan keuangan usaha kecil - terlepas
dari arus dana kecil yang fokus hanya pada penghargaan berdasarkan penggalangan
dana publik (Agrawal dkk, 2011; Mollick, 2013; 2010; Schwienbacher dan
Larralde, 2010). Berdasarkan penelitian sebelumnya, Mollick (2010) menggunakan
data dari Kickstarter.com untuk memeriksa proyek-proyek yang didanai banyak
orang yang sesuai dengan karakteristik usaha yang didukung oleh modal ventura
yang lebih tradisional untuk menentukan apa peran geografi dan gender dalam
bidang keuangan usaha baru dalam penggalangan dana publik. Penelitian lain
meneliti aspek komunikasi yang efisien dan jaringan sebagai penentu keberhasilan
dana tahap awal usaha (Schwienbacher dan Larralde, 2010). Akhirnya, kajian
Mollick (2013), juga didasarkan pada data dari Kickstater.com, menawarkan salah
satu analisis generik pertama bagaimana penghargaan berdasarkan penggalangan
10
dana publik bekerja; berbagai teori mengenai cara dimana karakteristik (calon)
pemilik usaha kecil dan cara mereka menyajikan usaha mereka dapat
mempengaruhi hasil pembiayaan kewirausahaan.
Sejauh ini hampir semua literatur yang ada biasanya berkaitan dengan
pemahaman pinjaman P2P untuk pinjaman umum; menyelidiki faktor penentu hasil
dana atas dasar: kepercayaan yang dirasakan (Duarte dkk, 2010; Klafft, 2008), rasa
berbasis diskriminasi (Paus dan Sydnor, 2009; Ravina, 2008), menyatakan identitas
peminjam dalam cerita yang mereka katakan (Herzenstein dkk, 2011; Sonenshein
dkk, 2011). Aspek lain dalam penelitian mengenai P2P adalah meneliti aspek
jaringan sosial pinjaman P2P, seperti bagaimana jaringan sosial mempengaruhi
kinerja pinjaman (Freedman dan Jin, 2008), bagaimana jaringan sosial berhubungan
dengan risiko
Ravina, (2007) adalah orang pertama yang menganalisis data pinjaman P2P.
Penelitian ini bertujuan untuk menentukan peran kecantikan dan penampilan fisik
pada keputusan lenders dalam alokasi kredit. Data yang dipakai sebagai objek
penelitian adalah data dari Prosper; meliputi pinjaman umum selama satu bulan dari
Maret-April 2007. Untuk menganalisis data, regresi liner Probit digunakan untuk
memperkirakan alokasi kredit dan OLS digunakan untuk memperkirakan faktor
pendorong tingkat suku bunga. Mereka menemukan hasil positif tapi tidak
signifikan untuk estimasi tingkat suku bunga. Penelitian ini menemukan bahwa
kecantikan memberikan probabilitas lebih tinggi untuk mendapatkan kredit
walaupun memiliki tingkat kegagalan pengembalian yang sama. Berkulit hitam
lebih sedikit mendapatkan kredit, membayar return yang lebih tinggi namun tingkat
11
kegaalan lebih tinggi dibanding berkulit putih. Mereka melaporkan bahwa
peminjam yang bekerja penuh waktu lebih mungkin untuk didanai jika
dibandingkan dengan yang tidak bekerja sepenuhnya pada usaha mereka.
Penelitian yang dilakukan oleh Pope dan Sydnor, (2009) menganalisis
gambar untuk menentukan peran diskriminasi dalam mempengaruhi akses ke
kredit, biaya perilaku kredit dan kegagalan pinjaman. Penelitian ini didasarkan pada
sub sampel data dari Prosper; meliputi pinjaman umum selama periode tahun 2006
ke 2007. Untuk menganalisis data, mereka menggunakan regresi liner logit untuk
memperkirakan alokasi kredit; regresi OLS untuk memperkirakan faktor pendorong
tingkat suku bunga dan model hazard Cox untuk memperkirakan kegagalan. Dalam
analisis mereka, Pope dan Sydnor (2011) memasukkan variabel kontrol untuk
membandingkan risiko kredit umum dalam kaitannya dengan kredit usaha. Hasil
penelitian tersebut menyatakan bahwa pinjaman usaha kecil cenderung akan
didanai, memiliki kemungkinan lebih tinggi untuk membayar tingkat bunga yang
lebih tinggi dan lebih mungkin untuk memiliki risiko gagal. Namun, hasil ini tidak
dapat digeneralisasi untuk seluruh pelaku pinjaman pada Prosper, karena mereka
hanya didasarkan pada sub-sampel dari permintaan pinjaman yang mencakup
gambar. Pencantuman gambar adalah opsional; maka ada hasil yang mungkin
menyimpang dari penelitian tersebut.
Duarte dkk, (2010) menganalisis peran kepercayaan dalam keputusan
keuangan; yang fokus pada penilaian sejauh mana orang-orang menilai
kepercayaan orang lain ketika membuat keputusan keuangan. Penelitian ini
berdasarkan data dari Prosper; meliputi pinjaman umum dari tahun 2006 sampai
12
2009. Mereka menggunakan regresi liner Probit untuk memperkirakan alokasi
kredit dan model hazard Cox untuk memperkirakan kegagalan. Mereka
menemukan bahwa pemilik bisnis yang dirasakan kurang layak dipercaya
cenderung permintaan pinjaman mereka didanai, namun mereka menemukan
bahwa pinjaman mereka lebih kecil kemungkinan untuk gagal daripada mereka
yang dianggap kurang dapat dipercaya. Hasil lain yang ditemukan bahwa peminjam
yang mencantumkan tempat usaha dalam permintaan pinjaman mereka tampaknya
dianggap lebih layak dipercaya dan mereka mungkin akan didanai.
Barasinska (2011) model peran gender dalam mempengaruhi akses kredit.
Penelitian ini didasarkan pada data dari SMAVA, sebuah perusahaan pinjaman P2P
Jerman; meliputi pinjaman umum selama periode satu tahun dari 2006 sampai
2007. Mereka menggunakan model probabilitas liner untuk memperkirakan alokasi
kredit. Penelitian ini melaporkan bahwa gender tidak memberikan pengaruh
terhadap pengetahuan investor akan risiko serta pinjaman usaha kecil relatif lebih
mungkin untuk didanai.
Kemudian, Weib dkk (2010) menganalisis dampak dari informasi non-
diverifikasi vs informasi diverifikasi dalam menentukan kesuksesan pendanaan
kredit. Mereka berpendapat bahwa verifikasi karakteristik peminjam tertentu secara
signifikan mempengaruhi keberhasilan dana dan suku bunga yang dibayar untuk
pinjaman. Penelitian ini didasarkan pada data dari Prosper; meliputi pinjaman
umum selama periode tiga bulan; dari Juli hingga Oktober 2009. Untuk
menganalisis data, mereka menggunakan logika regresi multinomial (alokasi
13
kredit) dan regresi standar OLS untuk suku bunga estimasi. Dalam kedua estimasi,
variabel bisnis tidak signifikan.
Berdasarkan penelitian-penelitian yang telah dilakukan sebelumnya terkait
pemberian kredit Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah, penelitian ini juga bertujuan
untuk menganalisa faktor apa saja yang menentukan keputusan pemberian kredit
usaha kecil dan menengah (UKM) pada lembaga pembiayaan islamic peer to peer
lending di Indonesia khususnya pada website kapitalboost.com. Dipilihnya
kapitalboost.com karena Kapitalboost menjadi platform pertama di Asia yang
menawarkan islamic peer to peer (p2p) lending untuk UKM.
Kapitalboost merupakan lembaga peer to peer lending berasal dari
Singapura diinisiasi pada tahun 2015 yang memberikan kemudahan fasilitas
pendanaan atas pembelian asset dan atau invoice financing bagi para pelaku UKM
yang difokuskan beroperasi di wilayah Singapura, Malayia, dan Indonesia. Alasan
mengapa hanya dipilih sektor UKM saja bukan UMKM dikarenakan memang yang
menjadi fokus bukan kredit mikro, nominal pembiayaan yang diberikan adalah bisa
mencapai $S150.000 atau setara dengan lebih dari 1 miliar rupiah. Kapitalboost
juga menawarkan kepada investor seluruh dunia kesempatan berinvestasi dalam
proyek-proyek UKM yang layak. PT. Kapitalboost sedang dalam proses
pendaftaran pada Otoritas Jasa Keuangan(OJK) dibawah POJK No.77/2016. Proses
ini seharusnya telah selesai namun OJK belum memiliki peraturan FinTech berbasis
syariah.
Latar belakang dibentuknya kapitalboost adalah untuk mendorong
pengembangan keuangan syariah serta melihat pertumbuhan minat keuangan
14
syariah di Indonesia, terutama di kalangan millenial. Kapital Boost didirikan
dengan tujuan untuk menumbuhkan UKM di Asia Tenggara dengan memberi
mereka akses pilihan pembiayaan alternatif. Kapital Boost adalah platform peer-to-
peer yang membantu UKM dalam mencari pendanaan dari investor global yang
mencari peluang investasi berbasis syariah. Perusahaan rintisan ini menawarkan
pembiayaan pembelian aset melalui struktur murabahah (cost plus margin) dan
pembiayaan faktur melalui qard (pinjaman tanpa bunga) dan struktur wakalah
(agensi). Kini, platform yang mengawali bisnisnya di Singapura ini telah mendanai
sekitar 50 kampanye UKM di seluruh Indonesia, Singapura dan Malaysia.
Pada tahun 2016, lebih dari US $ 245 miliar dana disalurkan melalui
platform keuangan alternatif online di seluruh Asia Pasifik
(APAC), menurut sebuah laporan oleh University of Cambridge, Australian Centre
for Financial Studies dan Universitas Tsinghua. Meskipun daratan China masih
mendominasi pasar dengan lebih dari US $ 243 miliar yang meningkat pada tahun
2016, banyak negara lain seperti Australia, Korea Selatan, Malaysia dan Thailand
juga mengalami pertumbuhan yang cukup besar. Singapura menduduki peringkat
keenam pasar terbesar di APAC dengan total US $ 163,75 juta meningkat pada
tahun 2016.
15
Gambar 1.2
Laporan Industri Keuangan Alternatif Asia Pasifik Ke-2
Sumber : FinTechnews Singapura
Usaha kecil dan menengah (UKM) membentuk lebih dari 95 persen bisnis
di wilayah Asia Pasifik (APEC) . UKM menghasilkan lebih dari 60 persen total
lapangan pekerjaan. Namun, kurang dari 20 persen dari semua UKM mendapat
persetujuan untuk pinjaman bank. Selanjutnya, sekitar seperempat populasi global
adalah Muslim. Namun produk keuangan berbasis syariah terdiri dari kurang dari
satu persen dari semua produk finansial di seluruh dunia. Sehingga pembiayaan
syariah yang dipercayai akan mengisi kekurangan produk investasi Islam secara
global.
16
B. Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang penelitian di atas, maka permasalahan pokok dalam
penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Bagaimana variabel loan term, credit rating, loan purpose, dan request
amount mempengaruhi keputusan pemberian kredit Usaha Kecil dan
Menengah (UKM) dalam sistem pembiayaan Islamic Peer to Peer
Lending ?
2. Bagaimana hubungan antara odds ratio dengan variabel yang
mempengaruhi keputusan pemberian kredit Usaha Kecil dan Menengah
(UKM) dalam sistem pembiayaan Islamic Peer to Peer Lending ?
C. Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Untuk menganalisa bagaimana variabel loan term, credit rating, loan
purpose, dan request amount mempengaruhi keputusan pemberian kredit
Usaha Kecil dan Menengah (UKM) dalam sistem pembiayaan Islamic
Peer to Peer Lending.
2. Untuk menganalisa hubungan antara odds ratio dengan variabel yang
mempengaruhi keputusan pemberian kredit Usaha Kecil dan Menengah
(UKM) dalam sistem pembiayaan Islamic Peer to Peer Lending.
D. Manfaat Penelitian
Adapun manfaat dari penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Bagi peneliti
17
Penelitian ini diharapkan dapat bermanfaat bagi peneliti untuk
menerapkan konsep dan teori yang selama ini dipelajari di bangku kuliah
pada keadaan yang sebenarnya. Selain itu, penelitian ini dapat menjadi
bahan rujukan baru terkait pembiayaan bagi UKM yang berbasis FinTech.
2. Bagi Pelaku Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah
Dapat menjadi informasi tambahan dan memberikan alternatif lain untuk
pembiayaan usahanya dengan prinsip etik dan syariah serta syarat yang
lebih mudah. Dapat mengetahui portofoli kredit seperti apa ang disukai
oleh pemberi pinjaman agar pinjaman dapar terdanai. Selain itu, pelaku
Usaha Kecil dan Menengah juga dapat memanfaatkan model pembiayaan
berbasis teknologi ini untuk menjaring lebih banyak investor-investor baru
untuk usahanya dan dapat mengembangkan usahanya berbasis internet.
3. Bagi Pemerintah
Bahan informasi dan rujukan bagi pemerintah terkait model pembiayaan
Islamic Peer to Peer Lending sebagai alternatif untuk pembiayaan Usaha
Kecil dan Menengah (UKM) dan sebagai pertimbangan dalam
menentukan kebijakan selanjutnya untuk pengembangan Usaha Kecil dan
Menengah (UKM).
4. Bagi pihak lain
Penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan bagi penelitian selanjutnya
agar dapat menghasilkan penelitian yang lebih baik, serta diharapkan
mampu membantu masyarakat untuk belajar
18
BAB II
LANDASAN TEORI
A. Landasan Teori
Landasan teori ini akan menjabarkan teori-teori yang mendukung hipotesis
serta dapat dijadikan bahan acuan untuk menganalisis hasil penelitian. Dalam
landasan teori akan dipaparkan teori serta argumentasi yang disusun sebagai
tuntunan dalam memecahkan masalah yang ditemukan dalam rangkaian penelitian
serta perumusan hipotesis.
1. Kredit
a. Pengertian Kredit
Kredit berasal dari bahasa latin “credo” yang memiliki arti saya
menaruh. Kredit adalah penyerahan barang, jasa, atau uang dari satu
pihak (kreditor atau pemberi pinjaman) atas dasar kepercayaan kepada
pihak lain (nasabah atau penghutang) dengan janji membayar dari
penerima kredit kepada pemberi kredit pada tanggal yang telah
disepakati kedua belah pihak (Rivai dan Veithzal, 2007). Kredit
merupakan bentuk dari uang tetapi memiliki tipe yang berbeda dari
uang pada umumnya, bentuknya tidak harus nyata, meskipun begitu
kredit sering dijamin oleh sesuatu, yaitu uang di bank, emas, atau
beberapa barang nyata lainnya (MacDonald dan L.Gastmann, 2001).
Undang-Undang Perbankan Nomor 10 Tahun 1998
menjelaskan bahwa kredit merupakan penyediaan uang atau tagihan
19
yang dapat dipersamakan dengan itu, berdasarkan persetujuan atau
kesepakatan pinjam meminjam antara bank dengan pihak lain yang
mewajibkan pihak peminjam melunasi utangnya setelah jangka waktu
tertentu dengan pemberian bunga. Dalam artian luas, kredit berasal
dari bahasa latin “credere” yang berarti percaya. Maksud dari
percaya adalah pemberi kredit percaya pada penerima kredit bahwa
kredit yang disalurkan pasti akan dikembalikan sesuai dengan
persetujuan. Sedangkan bagi penerima kredit maka dia memiliki
kewajiban untuk mengembalikan pinjamannya tersebut sesuai dengan
waktu atau jatuh tempo yang disepakati. (Kasmir, 2013).
Selain kredit ada yang disebut dengan pembiayaan. Pada
dasarnya kredit dan pembiayaan memiliki maksud yang sama, yang
membedakan hanyalah tatacara pengelolaan dan imbalan yang
diberikan. Dalam UU Perbankan No.10 tahun 1998 menyebutkan
bahwa pembiayaan adalah penyediaan uang atau tagihan yang dapat
dipersamakan dengan itu, berdasarkan persetujuan atau kesepakatan
antara bank dengan pihak lain yang mewajibkan pihak yang dibiayai
untuk mengembalikan uang atau tagihan tersebut setelah jangka
waktu tertentu dengan imbalan atau bagi hasil.
Kredit diberikan oleh perbankan berdasarkan prinsip
konvensional, sedangkan pembiayaan diberikan oleh bank syariah
berdasarkan prinsip bagi hasil sesuai syariat islam. Keuntungan yang
didapat juga berbeda. Keuntungan kredit diperoleh dari bunga
20
sedangkan pembiayaan yang diberikan oleh bank syariah berupa
imbalan atau bagi hasil.
Jadi, dapat disimpulkan bahwa yang dimaksud dengan kredit
merupakan salah satu bentuk pinjaman uang maupun lainnya yang
diberikan kreditor pada debitor dengan suatu jaminan yang harus
dibayar atau dikembalikan berdasarkan waktu yang telah disepakati
secara bersama.
b. Unsur-Unsur Kredit
Sebelum kredit disalurkan pada nasabah tentu ada beberapa hal
yang perlu dilakukan untuk dianalisis. Analisis ini diantaranya terkait
latar belakang perusahaan atau nasabah, prospek usaha, jaminan yang
mampu diberikan, dan hal-hal lain. Analisis ini dilakukan untuk
menilai apakah nasabah layak atau tidak untuk mendapatkan kredit.
Ada beberapa unsur yang perlu dipertimbangkan ketika akan
menyalurkan kredit oleh bank atau lembaga pembiayaan lainnya.
Unsur-unsur tersebut diantaranya:
1) Kepercayaan
Keyakinan yang diberikan oleh pemberi kredit kepada debitor
akan kemampuan debitor untuk mengembalikan kredit yang
diberikan (uang barang atau jasa) sesuai dengan jangka
waktu yang disepakati. Hal ini dilakukan oleh bank untuk
memastikan kemampuan nasabah dalam mengembalikan
21
pinjamannya dengan menyelidiki latar belakang nasabah
secara internal maupun eksternal.
2) Kesepakatan
Kesepakatan atau perjanjian ini dilakukan antara dua pihak dalam
memenuhi hak dan kewajiban masing-masing.
3) Waktu
Waktu atau masa yang sudah disepakati dua belah pihak untuk
mengembalikan kredit biasanya jangka pendek (kurang dari
setahun) dan jangka panjang (satu tahun atau lebih).
4) Risiko
Risiko adalah keadaan yang tidak sesuai dengan yang diinginkan.
Hal ini berkaitan dengan kesepakatan pengembalian (jangka
waktu pengembalian kredit). Resiko yang dihadapi yaitu
berupa kredit macet (pengembalian kredit yang tidak tepat
waktu). Resiko ini bisa terjadi baik sengaja atau tidak sengaja
oleh nasabah. Kredit macet ini akan merugikan bank yang
menyalurkan kredit macet.
5) Balas Jasa
Keuntungan yang diperoleh bank atas jasanya menyalurkan
kredit. Bank konvensional akan mendapatkan keuntungan berupa
bunga, sedangkan bank syariah akan mendapatkan bagi hasil
yang telah disepakati.menyelidiki latar belakang nasabah
secara internal maupun eksternal.
22
c. Tujuan Kredit
Kredit memiliki fungsi dan tujuan. Tujuan dan fungsi kredit
tidak hanya menguntungkan salah satu pihak saja. Masyarakat,
pemerintah dan banyak pihak lainnya dapat memanfaatkan kredit
untuk menjalankan usahanya. Adapun tujuan dari pemberian kredit
adalah :
1) Mencari Keuntungan
Keuntungan yang diterima yang akan diperoleh oleh bank yaitu
berupa bunga. Bunga merupakan bentuk balas jasa dan biaya
administrasi kredit yang dibebankan kepada nasabah.
Keuntungan ini sangat penting bagi keberlangsungan hidup bank.
2) Membantu Usaha Nasabah
Dana yang diperoleh dari kredit ini dapat digunakan untuk
mengembangkan dan memperluas usaha debitur.
3) Membantu Pemerintah
Keuntungan yang diperoleh pemerintah melalui penyaluran
kredit berupa penerimaan pajak, selain itu dapat membuka
kesempatan kerja melalui perluasan usaha yang membutuhkan
tenaga kerja baru. Kredit juga membantu pemerintah dalam
meningkatkan jumlah barang dan jasa yang beredar di
masyarakat. Devisa negara juga dapat meningkat apabila produk
dari kredit yang dibiayai untuk keperluan ekspor.
23
Kredit memiliki banyak manfaat untuk berbagai kalangan.
Kredit merupakan salah satu solusi bagi pihak yang kekurangan
dana dalam menjalankan usaha maupun berniat menjalankan
usaha atau kegiatan namun tidak memiliki dana yang mendukung
usaha maupun kegiatannya. Meskipun memiliki manfaat sebagai
salah satu tambahan modal dan usaha, kredit ini dapat dinilai
merugikan bagi pihak yang tidak dapat memenuhi tanggung
jawabnya. Karena kredit ini merupakan salah satu bentuk
pinjaman atau hutang yang berikan kepada pihak yang
kekurangan dana. Menurut Ismail (2010) fungsi dari adanya
kredit dalam melayani kebutuhan dan meningkatkan usaha
masyarakat yaitu;
a) Meningkatkan arus tukar menukar barang dan jasa.
b) Kredit merupakan alat yang dipakai untuk memanfaatkan
idlefound (pihak yang kelebihan dana). Tentu ini akan sangat
efektif karena dana tersebut dapat dimanfaatkan oleh pihak
yang membutuhkan dana.
c) Kredit dapat menciptakan alat pembayaran yang baru,
sebagai contoh kredit Koran yang diberikan bank kepada
usahawan.
d) Kredit sebagai alat pengendali harga. Pemberian kredit yang
ekspansif akan mendorong meningkatnya jumlah uang yang
24
beredar, dan peningkatan peredaran uang tersebut akan
mendorong kenaikan harga.
e) Kredit dapat mengaktifkan dan meningkatkan manfaat
ekonomi yang ada. Kredit produktif yaitu kredit modal
kerja atau investasi. Kredit tersebut memiliki dampak pada
kenaikan makroekonomi.
d. Jenis-Jenis Kredit
Menurut Kasmir (2008) secara umum jenis-jenis kredit dapat
dilihat dari berbagai segi diantaranya sebagai berikut :
1) Dilihat dari segi kegunaan
(a) Kredit Investasi merupakan kredit yang digunakan untuk
keperluan perluasan usaha atau membangun proyek atau
untuk keperluan rehabilitasi.
(b) Kredit Modal Kerja merupakan kredit yang digunakan untuk
keperluan meningkatkan produksi dalam operasionalnya.
2) Dilihat dari segi tujuan kredit
(a) Kredit Produktif merupakankredit yang digunakan untuk
meningkatkan usaha, produksi dan investasi.
(b) Kredit Konsumtif merupakan kredit yang digunakan
untuk kebutuhan konsumsi pribadi.
(c) Kredit Perdagangan merupakan kredit yang digunakan
untuk perdagangan, biasanya untuk membeli barang
25
dagangan dan pembayarannya diharapkan dari hasil
penjualan barang dagangan tersebut.
3) Dilihat dari segi jangka waktu
(a) Kredit Jangka Pendek adalah kredit yang memiliki jangka
waktu kurang dari satu tahun atau paling lama satu tahun dan
biasanya digunakan untuk keperluan modal kerja.
(b) Kredit Jangka Menengah adalah kredit dengan jangka waktu
berkisar antara satu tahun sampai dengan tiga tahun,
biasanya untuk investasi.
(c) Kredit Jangka Panjang adalah kredit yang masa
pengembaliannya panjang berkisar antara tiga sampai lima
tahun.
4) Dilihat dari segi jaminan
(a) Kredit dengan jaminan adalah kredit yang diberikan
dengan suatu jaminan, jaminan dapat berbentuk barang
berwujud atau tidak berwujud atau jaminan orang.
(b) Kredit tanpa jaminan adalah kredit yang diberikan tanpa
jaminan barang atau orang tertentu. Kredit jenis ini diberikan
dengan melihat prospek usaha dan karakter serta loyalitas
atau nama baik si calon debitor selama ini.
5) Dilihat dari segi jumlahnya adalah jenis Kredit ini terdiri dari
kredit Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM), kredit Usaha
Kecil dan Menengah (UKM), kredit korporasi (Ismail, 2010).
26
Kredit UMKM merupakan merupakan kredit yang diberikan
kepada pengusaha dengan skala usaha sangat kecil. Misalnya
kredit yang diberikan bank kepada pengusaha tempe, dan
peracangan. Kredit UKM merupakan kredit yang diberikan
kepada pengusaha dengan batasan antara Rp 50.000.000,00 dan
tidak melebihi Rp 350.000.000,00, UKM sudah memiliki
modal yang cukup, serta administrasi yang lebih baik dibanding
dengan UMKM, sehingga bank juga dapat memenuhi
permohonan kreditnya. Kredit UKM antara lain kredit
untuk koperasi, pengusaha kecil (perdagangan, toko, dan grosir).
Kredit Korporasi adalah kredit yang diberikan kepada debitur
dengan jumlah besar dan diperuntukkan kepada debitur besar
(korporasi). Pada umumnya, bank lebih mudah melakukan
analisis terhadap debitur korporasi karena data keuangannya
lebih lengkap, administrasinya baik, dan struktur permodalannya
kuat.
Dapat disimpulkan bahwa kredit ini memiliki jenis-jenis atau
digolongkan berdasarkan kriteria yang telah ditentukan.
Pengelompokan jenis kredit ini akan mempermudahkan bagi
nasabah yang membutuhkan bantuan kredit. Dari setiap jenis
kredit ini didasarkan dan disesuaikan dengan kebutuhan nasabah
sehingga nasabah dapat dengan mudah menyesuaikan syarat-
27
syarat yang harus dipenuhi untuk mendapatkan pinjaman kredit
dari bank ataupun dari pihak lain.
e. Prinsip-Prinsip Pemberian Kredit
Sebelum kredit disalurkan bank kepada nasabah, bank perlu
melakukan beberapa analisis. Analisis ini digunakan untuk
memperkuat keyakinan bank pada nasabah bahwa nasabah mampu
memenuhi tanggung jawabnya sebagai debitur. Penilaian berdasarkan
aspek dan kriteria yang tetap. Ukuran-ukuran yang sudah ditetapkan
sudah menjadi standar penilaian setiap bank. Biasanya bank
menggunakan analisis 5C untuk menilai nasabah yang
menguntungkan bagi bank. Berikut adalah penjelasan mengenai 5C
kredit, yaitu:
1) Character
Gambaran mengenai watak dan kepribadian dari debitur. Hal
ini dianalisis oleh bank untuk mengetahui bahwa calon debitur
mampu memenuhi kewajiban membayar pinjamannya sampai
jatuh tempo yang ditentukan.
2) Capacity
Kemampuan calon debitur dalam memenuhi kewajibannya sesuai
jangka waktu kredit. Hal ini bisa dilihat dari kemampuannya
dalam menjalankan bisnis yang dimiliki nasabah selama ini.
Kemampuan nasabah dalam bidang bisnis biasanya dihubungkan
dengan pendidikan dan pemahaman nasabah tentang ketentuan-
ketentuan pemerintah.
3) Capital
28
Semakin besar modal yang dimiliki oleh calon debitur maka
hal tersebut akan membuat bank yakin tentang keseriusan
nasabah dalam mengajukan kredit. Analisis terhadap penggunaan
modal dinilai efektif atau tidak dilihat dari laporan keuangan
(neraca dan laporan laba rugi) yang dimiliki nasabah. Dari
laporan keuangan tersebut bank akan mengukur kemampuan
likuiditas, solvabilitas, rentabilitas, dan profitabilitas perusahaan.
4) Collateral
Jaminan yang diberikan calon debitur kepada bank atas kredit
yang diajukan. Jaminan ini merupakan sumber pembayaran
kedua nasabah jika dia tidak mampu memenuhi kewajiban
membayar pinjaman.
5) Condition of Economy
Bank perlu melakukan analisis terhadap kondisi ekonomi dan
politik saat ini. Hal ini akan dikaitkan dengan keberlangsungan
usaha calon debitur nantinya. Penilaian prospek bidang usaha
yang dibiayai dipilih dari bisnis yang memiliki prospek bagus
dan memiliki kemungkinan kecil kredit bermasalah. Dapat
disimpulkan bahwa setiap prinsip ini diterapkan pada seluruh
nasabah untuk menganalisis kemampuan dari setiap nasabah
dalam mengembalikan pinjamannya. Bank akan berusaha untuk
menghindari adanya resiko kredit macet akibat dari adanya
29
ketidakmampuan nasabah dalam melunasi hutang sebagai salah
satu faktor.
f. Kualitas Kredit
Kredit merupakan salah satu faktor penentu hidup atau
matinya usaha suatu bank. Pemberian kredit dikatakan berkualitas
jika kredit tersebut mampu memperkecil kemungkinan kredit
tersebut bermasalah. Agar kredit tersebut berkualitas maka bank
perlu melakukan pemisahan fungsi dalam organisasi kredit tersebut.
Hal ini dilakukan agar masing-masing fungsi dapat bekerja
dengan baik dan menjecegah terjadinya kredit yang bermasalah.
Menurut Sutojo (2008) dalam kasus kredit bermasalah, debitur
tidak menepati janji membayar bunga dan atau kredit induk yang
telah jatuh tempo, sehingga terjadi keterlambatan pembayaran atau
sama sekali tidak ada pembayaran. Dalam dunia perbankan
internasional, kredit dapat dikategorikan ke dalam kredit bermasalah
jika:
1) Terjadi keterlambatan pembayaran bunga dan atau kredit lebih
dari 90 hari sejak tanggal jatuh temponya.
2) Tidak dilunasi sama sekali.
3) Diperlukan negosiasi kembali atas syarat pembayaran kembali
kredit dan bunga yang tercantum dalam pinjaman kredit.
30
Untuk menentukan berkualitas atau tidaknya suatu kredit
diperlukan sebuah ukuran. Oleh karena itu Bank Indonesia
menggolongkan kualitas kredit menurut ketentuan sebagai berikut:
1) Kredit Lancar (pas)
Kredit dapat dikatakan lancar jika pembayaran pokok angsuran
atau bunga tepat waktu, memiliki mutasi rekening yang aktif, dan
bagian dari kredit yang dijamin dengan agunan tunai (cash
collateral).
2) Dalam Perhatian Khusus
Kredit yang mendapat perhatian khusus apabila terdapat
tunggakan pembayaran angsuran pokok dan atau bunga yang
belum melampaui 90 hari, kadang-kadang terjadi cerukan, jarang
terjadi pelanggaran terhadap kontrak yang diperjanjikan, mutasi
rekening reklatif aktif, dan didukung dengan pinjaman baru.
3) Kurang Lancar (substandard)
Dikatakan kurang lancar apabila terdapat tunggakan pembayaran
angsuran pokok dan atau bunga yang telah melampaui 90 hari,
sering terjadi cerukan, terjadi pelanggaran terhadap kontrak yang
diperjanjikan lebih dari 90 hari, frekuensi mutasi rekening relatif
rendah, terdapat indikasi masalah keuangan yang dihadapi
debitur, dan dokumen pinjaman lemah.
4) Diragukan
31
Yang dimaksud dengan kredit diragukan apabila terdapat
tunggakan pembayaran angsuran pokok dan atau bunga yang
telah melampaui 180 hari, terjadi cerukan yang bersifat
permanen, terjadi wanprestasi lebih dari 180 hari, terjadi
kapitalisasi bunga, dokumen hukum yang lemah, baik untuk
perjanjian kredit maupun pengikatan jaminan.
5) Macet (loss)
Kredit macet dapat terjadi jika terdapat tunggakan pembayaran
angsuran pokok dan atau bunga yang telah melampaui 270 hari,
kerugian operasional ditutup dengan pinjaman baru, dari segi
hukum dan kondisi pasar, jaminan tidak dapat dicairkan pada
nilai yang wajar.
2. Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM)
a. Pengertian Usaha Mikro Kecil dan Menengah
Menurut Undang-Undang Nomor 20 Tahun 2008, menjelaskan
tentang pengertian dari Usaha Mikro, Kecil dan Menengah (UMKM)
yaitu sebagai berikut:
1) Usaha Mikro: usaha produktif milik orang perorangan dan atau
badan usaha perorangan yang memenuhi kriteria Usaha Mikro
sebagaimana diatur dalam Undang-Undang ini.
2) Usaha Kecil: usaha ekonomi produktif yang berdiri sendiri, yang
dilakukan orang perorangan atau badan usaha yang bukan
merupakan anak perusahaan atau bukan cabang perusahaan
32
yang dimiliki, dikuasai, atau menjadi bagian baik langsung
maupun tidak langsung dari usaha menengah atau usaha besar
yang memiliki kriteria Usaha Kecil sebagaimana dimaksud dalam
undang-undang ini.
3) Usaha Menengah: usaha ekonomi produktif yang berdiri sendiri,
yang dilakukan oleh orang perseorangan atau badan usaha
yang ukan merupakan anak perusahaan atau cabang perusahaan
yang dimiliki, dikuasai, atau menjadi bagian baik langsung
maupun tidak langsung dengan usaha kecil atau usaha besar
dengan jumlah kekayaan bersih atau hasil penjualan tahunan
sebagaimana diatur dalam Undang- Undang ini.
Tabel 2.1 Kriteria Usaha Mikro Kecil Dan Menengah
No Uraian Asset Omzet
1 Usaha Mikro Max 50Jt Max 300Jt
2 Usaha Kecil 50Jt-500Jt 300Jt-2.5 M
3 Usaha Menengah 500Jt-10 M 2.5 M-50 M
Sumber : Kementrian Koperasi dan UKM (data diolah)
Badan Pusat Statistik (BPS) memberikan definisi UMKM
berdasarkan kuantitas tenaga kerja. Usaha kecil merupakan usaha
yang memiliki jumlah tenaga kerja 5 orang samapai dengan 19 orang,
sedangkan usaha menengah merupakan usaha yang memiliki jumlah
tenaga kerja 20 orang sampai dengan 99 orang.
Berdasarkan Keputusan Menteri Keuangan Nomor 316/KMK
016/1994 tanggal 27 Juni 1994 bahwa Usaha Kecil sebagai
33
perorangan/badan usaha yang telah melakukan kegiatan /usaha
yang mempunyai penjualan/omset pertahun setinggi-tingginya
Rp600.000.000 atau asset (aktiva) setinggi-tingginya Rp600.000.000
(diluar tanah dan bangunan yang ditempati). Contohnya Firma, CV,
PT, dan Koperasi yakni dalam bentuk badan usaha. Sedangkan contoh
dalam bentuk perorangan antara lain pengrajin industri rumah tangga,
peternak, nelayan, pedagang barang dan jasa lainnya.
Dari berbagai pendapat diatas, pengertian UMKM dilihat dari
berbagai aspek, baik dari segi kekayaan yang dimiliki pelaku, jumlah
tenaga kerja yang dimiliki atau dari segi penjualan/omset pelaku
UMKM. Keberadaan Usaha Mikro merupakan salah satu solusi
permasalahan negara berkembang yang memiliki laju pertumbuhan
penduduk lebih cepat dibanding dengan pertumbuhan lapangan
pekerjaan. Usaha Mikro merupakan salah satu bentuk usaha yang
memiliki peran besar dengan kemampuannya menciptakan lapangan
pekerjaan yang luas, mampu memberikan pelayanan ekonomi secara
luas kepada masyarakat, berperan dalam proses pemerataan dan
meningkatkan pendapatan masyarakat, mendorong pertumbuhan
perekonomi, dan menjaga stabilitas perekonomian negara. Sebagai
usaha yang fleksibel dan tahan terhadap kondisi apapun. Hal ini
mampu dibuktikan pada saat krisis yang melanda pasar Indonesia
sekitar tahun 1997. UMKM mampu bertahan dibandingkan dengan
usaha besar yang ada di Indonesia.
34
b. Tujuan dan Peran Usaha Mikro Kecil dan Menengah
Tujuan dari adanya Usaha Mikro kecil dan Menengah ini telah
di jelaskan dalam Undang-Undang Nomor 20 tahun 2008, yaitu
menumbuhkan dan mengembangkan usahanya dalam rangka
membangun perekonomian nasional berdasarkan demokrasi ekonomi
yang berkeadilan.
Peran usaha mikro sangat penting dan memiliki pengaruh
besar untuk membangun dan meningkatkan perekonomian sebuah
negara. Meskipun masuk kedalam kategori usaha kecil namun daya
serap terhadap tenaga kerja sangat besar. Usaha Mikro, Kecil, dan
Menengah mampu melahirkan solusi terhadap permasalahan
ketenagakerjaan. Usaha kecil ini dibangun dengan modal atau
investasi yang lebih kecil dibanding jenis usaha besar lainnya. Usaha
kecil ini termasuk kedalam jenis usaha yang fleksibel dan mudah
beradaptasi dengan perubahan pasar. Hal ini yang menyebabkan usaha
mikro terbilang kuat dan tidak terlalu terpengaruh oleh tekanan dari
luar berupa perubahan-perubahan kondisi pasar atau iklim usaha yang
tidak menentu. Jenis usaha ini memiliki potensi besar, oleh karena
itu perlu adanya tindakan untuk mengembangkan dan
memberdayakan UMKM.
Menurut Setyobudi (2007) eksistensi peran UMKM dalam
membangun perekonomian nasional ditunjukkan melalui data-data
empiris di lapangan yaitu:
35
1) UMKM menduduki posisi teratas sebagai industri dengan
jumlah besar yang terdapat dalam setiap sektor ekonomi. Pada
tahun 2005 tercatat jumlah UMKM adalah 44,69 unit atau 99,9%
dari jumlah total unit usaha.
2) Memiliki potensi yang besar dalam menyerap tenaga kerja. Setiap
unit investasi pada sektor UMKM mampu menciptakan
kesempatan kerja lebih banyak dibandingkan dengan investasi
yang sama pada usaha besar. Sektor UMKM mampu menyerap
77,68 juta tenaga kerja atau 99,77% dari total angkatan kerja yang
bekerja.
3) UMKM berkontribusi besar dalam pembentukan PDB yang
cukup signifikan yaitu sebesar 54,22% dari total PDB.
c. Permasalahan yang Dihadapi UMKM
Meskipun tergolong ke dalam jenis usaha yang tahan terhadap
ketidakpastian kondisi ekonomi seperti krisis, UMKM sebagai
industri kecil juga memiliki banyak permasalahan. Permasalahan
yang berasal dari internal perusahaan ataupun dari luar perusahaan.
Industri kecil ini dibangun dengan cara yang sederhana atau
tradisional. Pemilik pun tidak harus memiliki syarat khusus untuk
mengelola usaha. Pengelolaan dilakukan secara sederhana.
Permasalahan UMKM bisa dilihat dari berbagai aspek dalam kegiatan
perusahaan. Aspek tersebut diantaranya pemasaran, produksi,
SDM, manajerial, keuangan, ketenagakerjaan, dan masih banyak
36
aspek lainnya. Berikut adalah penjabaran dari permasalahan UMKM
yang sering dihadapi pelaku UMKM digolongkan kedalam dua
hal, yaitu permasalahan berdasarkan faktor eksternal dan faktor
internal.
1) Faktor Internal
a) Kekurangan Modal dan Keterbatasan Akses Modal
Modal merupakan salah satu faktor yang sangat penting
dalam perusahaan. Bagi UMKM modal merupakan
masalah utama yang harus dihadapi. Kebanyakan dari
pelaku usaha ini menggunakan modal sendiri untuk
menjalankan usahanya. Modal yang biasa mereka gunakan
jumlahnya sangat terbatas. Selain itu mereka memiliki
keterbatasan untuk mengakses pembiayaan dari bank
maupun dari lembaga keuangan lain. Persyaratan menjadi
hambatan terbesar bagi UMKM untuk mendapat bantuan
modal dari lembaga keuangan.
b) Kualitas Sumber Daya Manusia (SDM)
Sebagian besar usaha kecil dikelola dengan cara yang
sederhana, jenis usaha mereka termasuk kedalam jenis usaha
turun-temurun. Untuk menjalankan usahanya tidak perlu
syarat khusus dan tidak harus dari golongan ahli dalam suatu
bidang. Ini merupakan salah satu keterbatasan yang dimiliki
oleh UMKM dari segi SDM. Hal ini yang menjadikan
37
UMKM sulit untuk mengadopsi hal-hal baru untuk kemajuan
usaha mereka seperti teknologi dan bidang lain.
c) Lemahnya Jaringan Usaha dan Kemampuan Penetrasian
Pasar Umumnya usaha kecil dikelola secara sederhana,
jaringan usahanya sangat terbatas dan kemampuan penetrasi
pasar juga rendah dengan kualitas produk kurang kompetitif.
Hal ini yang membedakan antara usaha kecil dengan usaha
besar yang memiliki kemudahan akses pasar melalui relasi
maupun memanfaatkan teknologi.
d) Mentalitas Pengusaha UMKM
Semangat wirausaha atau enterepreneurship UMKM dinilai
sangat kurang. Semangat wirausaha yang dimaksud berupa
terus melakukan inovasi, berani mengambil resiko, dan ulet.
2) Faktor Eksternal
(a) Terbatasnya Sarana dan Prasarana Usaha
Keterbatasan dalam mengakses pasar melalui relasi dan
teknologi menyebabkan UMKM memiliki kesulitan dalam
mendapatkan sarana dan prasarana yang lebih baik untuk
mengembangkan usahanya.
(b) Iklim Usaha Belum Sepenuhnya Kondusif
Indikator ekonomi makro berupa kontribusinya terhadap
penciptaan PDB (Produk Domestik Bruto), penyerapan
tenaga kerja, ekspor dan perkembangan pelaku usahanya
serta keberadaan investasi usaha kecil dan menengah melalui
38
pembentukan modal tetap bruto (investasi) dijadikan tolak
ukur keberhasilan usaha UMKM. Perkembangan dan
pertumbuhan UMKM selalu dipantau untuk dijadikan bahan
pertimbangan dalam menentukan kebijakan. Selain itu
kendala dari UMKM yaitu sulitnya dalam memperoleh izin
usaha dari pemerintah. Hal ini dikarenakan banyaknya
persyaratan yang sulit untuk dipenuhi oleh pelaku UMKM.
Jadi, dapat disimpulkan meskipun UMKM mampu bertahan
dibanding usaha besar lain pada saat iklim usaha tak menentu seperti
krisis ternyata UMKM juga memiliki permasalahan yang cukup
kompleks dalam internal usahanya. Permasalahan UMKM tersebut
tidak hanya berasal dari faktor internal saja tetapi juga berasal dari
faktor eksternal. Permasalahan terkait modal, kualitas SDM, dan
kebijakan pemerintah merupakan masalah utama yang harus
diselesaikan melalui kegiatan pemberdayaan untuk
mengembangkan kualitas dan potensi UMKM.
3. Default
Dalam literatur utama, intermediasi keuangan pada pinjaman usaha
kecil difokuskan pada faktor-faktor penentu dan akses biaya kredit. Sudah
ada sedikit penelitian yang meneliti perilaku pembayaran perusahaan kecil
yang benar-benar menerima pinjaman. Ini sebelumnya dikaitkan dengan
keterbatasan data (Glennon dan Nigro, 2005; 2008).
39
Motivasi utama dari studi ini adalah untuk menunjukkan secara
signifikan pentingnya (untuk bank) pemodelan risiko kredit untuk
perusahaan kecil secara terpisah dari perusahaan besar. Secara umum studi
ini membangun prediksi model default berdasarkan rasio keuangan yang
berasal dari perusahaan-perusahaan besar untuk menentukan apakah model
ini dapat membantu memprediksi default dalam usaha bisnis kecil atau
tidak. Secara umum, studi ini menemukan bahwa model yang dirancang
untuk perusahaan besar berkinerja buruk dalam memprediksi standar usaha
kecil. Mereka juga menunjukkan bahwa sejumlah kecil rasio keuangan yang
disesuaikan dengan perusahaan kecil yaitu: hutang, likuiditas, profitabilitas
dan efek-sektor tertentu merupakan penentu penting dari default. Oleh
karena itu, studi ini menyimpulkan bahwa bank harus mengembangkan
model risiko kredit khusus yang ditujukan kepada usaha bisnis kecil.
Keterbatasan utama telah diidentifikasi dalam mengadopsi metode
analisis rasio keuangan ketika memodelkan untuk usaha kecil. Sebagian
besar usaha bisnis kecil dalam studi ini sebenarnya perusahaan kecil yang
'lebih besar' (dengan penjualan sebesar 500 juta). Dalam kasus di mana data
laporan keuangan tidak ada - usaha tahap awal biasanya seperti bisnis start-
up dan perusahaan muda - teknik analisis rasio keuangan tidak dapat
diterapkan; maka timbul masalah risiko pemodelan standar khusus untuk
usaha kecil ini.
Model literatur kedua menggambarkan usaha kecil berdasarkan
informasi kredit dari pemilik usaha utama (lihat misalnya Berger dkk,
40
2005). Alur literatur ini menegaskan bahwa sejarah kredit pribadi atau
hutang dari pemilik usaha kecil sangat prediktif dalam pengembalian hutang
dari bisnis mereka. Hal ini terutama berlaku untuk usaha pada tahap awal
pengembangan perusahaan, ketika pemilik usaha biasanya besar (dan
mungkin satu-satunya) pengambil keputusan (Cassar, 2004).
Berger dkk (2005) meneliti efek dari kredit pada ketersediaan, harga
dan standar risiko kredit usaha kecil. Mereka membandingkan pinjaman
usaha kecil yang diberikan sebelum dan sesudah menggunakan rating credit
dalam mengelola risiko kredit. Mereka menemukan bahwa penggunaan dari
rating kredit berkaitan dengan jumlah yang diperluas, harga rata-rata yang
lebih tinggi, dan risiko gagal bayar yang lebih besar untuk pinjaman usaha
kecil. Salah satu penjelasan Berger dkk (2005) yang mengemukakan
pengamatan mereka bahwa penggunaan peringkat kredit sebagai dasar
untuk memprediksi risiko gagal bayar memperluas kredit untuk beberapa
'peminjam marginal' yang relatif beresiko yang tidak akan menerima kredit.
Penelitian oleh Berger dan Frame (2011) membandingkan bank yang telah
mengadopsi penggunaan kredit untuk mengelola risiko default mereka dan
yang belum. Mereka menemukan bahwa bank-bank yang menggunakan
peringkat kredit cenderung tidak memiliki lebih banyak masalah kinerja
pinjaman dari bank lain, meskipun peningkatan yang diamati dalam
pinjaman kepada peminjam mungkin lebih marginal.
41
4. Crowdfunding
a. Pengertian Platform Crowdfunding
Crowdfunding merupakan kegiatan mengumpulkan dana investasi
yang pada umumnya dilakukan melalui jejaring sosial seperti Twitter,
Facebook, Linkedln dan blog khusus lainnya (Belleflame, Lamberrt
dan Schweinbacher 2011). Wheat dkk. (2013) mendefinisikan
crowdfunding sebagai berikut:
“Crowdfunding is a new internet-based method of
fundraising in which individuals solicit contributions for
projects on specialized crowdfunding websites. The focus in
crowdfunding is gathering many small donations (the
‘crowd’ in crowdfunding) rather than requesting a single large
sum from a funding agency. Crowdfunding drives run over
a limited time frame, anywhere from a single day to several
weeks, and attempt to meet a funding goal before the end of the
campaign.”
Crowdfunding adalah sebuah metode baru penggalangan dana
melalui internet di mana individu meminta bantuan untuk proyeknya
melalui website khusus crowdfunding. Fokus dari crowdfunding adalah
menggalang banyak sumbangan kecil dari pada berupa sumbangan
besar dari sebuah lembaga donor. Crowdfunding berjalan dalam
waktu terbatas dari beberapa hari sampai beberapa minggu, dan
berusaha untuk memenuhi target pendanaan sebelum batas akhir waktu.
42
Proses kerja dari crowdfunding yaitu pemilik proyek atau produk akan
mengirimkan produksinya kepada donator, kemudian donator apabila
tertarik akan memberikan donasinya. Lebih lanjut David McGrail
(2013) mendeskripsikan crowdfunding kedalam tiga langkah proses,
yaitu: (1) Setiap kreator proyek membuat tujuan dan batas waktu dari
pendanaan. (2) Jika khalayak tertarik mereka dapat mendonasikan
uang untuk membantu mewujudkan proyek tersebut. (3) Apabila
proyek telah mendapatkan dana yang cukup sesuai yang sudah
ditentukan maka uang donasi dapat ditarik oleh pembuat proyek dari
donator. Jika pendanaan proyek tersebut gagal maka uang donator tidak
akan ditarik.
b. Kategori Platform Crowdfunding
Crowdfunding dapat dibedakan dalam beberapa kategori model.
Bradford (2012) membedakan crowdfunding menjadi lima kategori,
yaitu: (1) model donasi, (2) model penghargaan (reward), (3) model
pra-pembelian, (4) model pinjaman dan (5) model ekuitas. Situs
crowdfunding dapat menerapkan satu model atau menerapkan lebih dari
satu model. Berikut berbagai macam model situs crowdfunding
menurut Bradford (2012):
1) Situs Model Donasi
Kontributor dalam situs donasi tidak mengharapkan imbalan atas
kontribusinya. Biasanya model donasi ini diterapkan pada institusi
amal atau non- profit.
43
2) Situs Model Penghargaan (Reward) dan Pra-pembelian
Situs yang menggunakan model reward dan pra-pembelian
memiliki kesamaan dan cenderung muncul di situs yang sama.
Model reward menawarkan pada kontributor imbalan atas
kontribusinya, tapi tidak tertarik terhadap hasil atau keuntungan
dari produksi. Model pra-pembelian hampir mirip dengan model
reward yaitu kontributor tidak mendapat bagian keuntungan dari
produksi akan tetapi mereka mendapatkan produk yang dibuat.
3) Situs Model Pinjaman
Situs yang menggunakan model pinjaman kontributor hanya
menyediakan pendanaan untuk sementara dan mengharapkan
pengembalian atas dana yang dipinjamkan. Dalam beberapa kasus
kontributor menerima bunga atas dana yang dipinjamkannya.
4) Situs Ekuitas
Situs Model ekuitas memberikan bunga kepada kontributor atas
pengembalian usaha yang mereka bantu.
c. Situs Model Pinjaman
1) Peer to Peer Lending
Peer to peer lending atau P2P Lending adalah kegiatan
pinjam meminjam antar perseorangan. Praktisi ini sudah lama
berjalan dalam bentuk yang berbeda, seringkali dalam bentuk
perjanjian informal. Dengan berkembangnya teknologi dan e-
44
commerce, kegiatan peminjaman turut berkembang dalam bentuk
online dalam bentuk platform serupa dengan e-commerce. Dengan
itu, seorang peminjam bisa mendapatkan pendanaan dari banyak
individu. Dalam peer lending, kegiatan dilakukan secara online
melalui platform website dari berbagai perusahaan peer lending.
Terdapat berbagai macam jenis platform, produk, dan teknologi
untuk menganalisa kredit.
Peminjam dan pendana tidak bertemu secara fisik dan
seringkali tidak saling mengenal. Peer lending tidak sama dan tidak
bisa dikategorikan dalam bentuk-bentuk institusi finansial
tradisional: himpunan deposito, investasi, ataupun asuransi.
Karena itu, peer lending dikategorikan sebagai produk finansial
alternatif. Proses aplikasi pinjaman peer lending lazimnya
mengikuti proses berikut. Peminjam masuk ke website, registrasi
dan mengisi form aplikasi. Platform kemudian memverifikasi dan
menganalisa kualifikasi pinjaman tersebut. Pinjaman yang berhasil
lolos di posting di website di mana pendana bisa memberikan
komitmen dana untuk pinjaman itu. Ada beberapa cara yang di
adopsi berbagai platform peer lending untuk mencocokkan
peminjam dengan pendana. Beberapa platform bahkan tidak
melakukan analisa kredit dan memakai reputasi online sebagai
kriteria utamanya. Ada juga yang memakai jasa pihak ketiga untuk
melakukan cek dan analisa terhadap peminjam.
45
Terdapat tiga macam transaksi yang dipakai di platform peer
to peer :
a) Marketplace
Di model marketplace, peminjam dan pendana bebas memilih
suku bunga. Pinjaman dibuka untuk proses lelang selama
beberapa hari dan peminjam menentukan suku bunga indikatif.
Pendana bebas untuk memasukkan tawaran dengan suku bunga
dan jumlah tertentu. Pada akhir lelang, sistem akan mengambil
total jumlah yang diinginkan oleh peminjam dengan prioritas
bagi tawaran-tawaran yang terbaik. Sisa tawaran lainnya
dikembalikan ke pendana. Suku bunga yang dibayarkan oleh
peminjam adalah rata-rata dari total tawaran yang diterima.
Model ini biasanya juga memberikan peminjam hak untuk
menutup lelang lebih awal apabila sudah terkumpul dana yang
cukup. Syaratnya adalah ia menyanggupi rata-rata suku bunga
dari tawaran yang sudah masuk, yang seringkali lebih tinggi dari
bunga indikatif di awal.
b) Bunga Tetap
Pada model ini Platform menentukan suku bunga untuk setiap
pinjaman berdasarkan tingkat risiko. Pendana bebas untuk
membeli nominal pecahan dari pinjaman tersebut sampai
terkumpul dana yang diminta. Model ini mengasumsi bahwa
Platform memiliki kemampuan yang lebih baik dari pendana
46
untuk menganalisa risiko kredit peminjam. Karena bunga sudah
ditentukan, pinjaman bisa selesai proses pengumulan dana lebih
cepat dari model Marketplace.
c) Pengelola Dana
Dalam model ini para pendana memberikan Platform kuasa
untuk mengelola dana miliknya, yang dikelola sebagai satu
kesatuan. Platform kemudian menentukan pinjaman yang layak
mendapatkan pendanaan dan suku bunga-nya. Di Indonesia
model ini hanya bisa dilaksanakan oleh Platform yang memiliki
ijin Perusahaan Manajer Investasi dari OJK. Keuntungan dari
model ini adalah pendanaan bisa diselesaikan lebih cepat dan
para pendana tidak perlu repot mengatur alokasi dana mereka.
Perusahaan pertama di dunia yang menawarkan peer lending
adalah Zopa di Inggris pada tahun 2005. Prosper kemudian
mengikuti dengan peluncuran servis mereka di tahun 2006 di
Amerika, diikuti oleh LendingClub dan lainnya. Di Barat, para
pengguna tertarik dengan konsep peer lending karena dampak
krisis finansial 2008. Pada saat itu bank menutup penyaluran
kredit baru dan memberikan suku bunga yang mendekati 0%
kepada para deposan uang. Karena itu, peminjam harus mencari
sumber pendanaan alternatif dan pemilik dana aktif mencari
investasi dengan imbal hasil yang lebih tinggi. Di Cina peer
lending sudah dipraktekkan secara offline selama beberapa
47
abad. Setelah e-commerce menanjak, banyak Platform peer
lending muncul dan berkembang secara cepat. Dalam waktu
dekat, market peer lending Cina diprediksi bisa menjadi lebih
besar dari total market seluruh negara lainnya.
2) Islamic Peer to Peer Lending
Islamic Peer to Peer Lending sama saja dengan P2P Lending yaitu
kegiatan pinjam meminjam antar perseorangan namun dalam hal
ini menggunakan prinsip etis sesuai syariah islam. Sistem yang
dibangun didasarkan pada Islamic Finance dengan segala aturan
dan larangan. Praktisi ini masih sangat jarang, lebih banyak yang
menggunakan praktik konvensional. Peluang investasi pada
konsep ini dipandu oleh nilai-nilai moral dan etika. Misalnya, tidak
mendukung kegiatan yang tidak halal seperti terlibat dalam
perjudian, senjata atau yang menyebabkan kerusakan lingkungan.
Terutama menciptakan dampak yang jauh lebih positif, dalam hal
produksi dan pertumbuhan dalam kegiatan ekonomi nyata yang
bermanfaat bagi masyarakat. Investasi yang dijaankan tidak
mengandung unsur penipuan dan ketidakjelasan. Dalam
pembagian keuntungan harus bersikap adil antara kedua belah
pihak.
Tingkat pengembalian pada sistem konvensional biasa
didasarkan dengan tingkat bunga, sedangkan tingkat bunga itu
haram dalam hukum syariah karena mengandung unsur Riba.
48
Maka dari itu pembiayaan dalam sistem syariah mengenal dengan
skema bagi hasil, baik untung maupun rugi. Dari segi legalitas,
pastinya setiap lembaga keuangan diawasi dan diatur oleh Otoritas
Jasa Keuangan (OJK), dan juga dalam hal ini karena terkait dengan
prinsip syariah maka akan diawasi dan diatur juga oleh Dewan
Syariah Nasional - Majelis Ulama Indonesia (DSN-MUI). Sampai
saat ini belum ada aturan yang membawahi Islamic Peer to Peer
Lending karena masih dalam proses.
Prinsip bagi hasil yang diterapkan dalam pembiayaan yang
mendukung investasi dapat dilakukan dengan akad sebagai berikut:
a) Al- mudharabah
Al- mudharabah merupakan akad kerja sama antara dua pihak,
di mana pihak pertama menyediakan seluruh modal dan pihak
lain menjadi pengelola. Keuntungan dibagi menurut
kesepakatan yang dituangkan dalam kontrak. Apabila rugi,
maka akan ditanggung pemilik modal selama kerugian itu
bukan akibat dari kelalaian si pengelola.apabila kerugian
diakibatkan kelalaian pengelola, maka si pengelolalah yang
bertanggung jawab.
b) Al- murabahah
Al- murabahah merupakan kegiatan jual beli pada harga pokok
dengan tambahan keuntungan yang disepakati. Daam hal ini
penjual harus terlebih dahulu memberitahukan harga pokok
49
yang ia beli ditambah keuntungan yang diinginkan. Al-
murabahah baru dilakukan setelah ada kesepakatan dengan
pembeli, baru kemudian dilakukan pemesanan. Dalam dunia
perbankan kegiatan Al- murabahah pada pembiayaan produk
barang-barang investasi baik dalam negeri maupun luar negeri
harus melampirkan letter of credit atau lebih dikenal dengan
nama L/C. Kegunaannya adalah memberikan kepastian
terhadap investor baik dari segi jumlah maupun waktu, cash
flow-nya bisa diprediksi dengan relative pasti.
c) Al- wakalah
Al- wakalah adalah pendelegasian atau pemberian mandat dari
satu pihak ke pihak lain. Mandat ini harus dilakukan sesuai
dengan yang telah disepakati oleh si pemberi mandat.
Pemberian kuasa tersebut bisa bersifat sukarela bisa juga
bersifat profit, dengan pemberian semacam upah/fee/ujrah
kepada pihak yang menerima kuasa. Pada prakteknya
pemberian kuasa dilaksanakan dengan cuma-Cuma, kecuali
diperjanjikan sebelumnya.
d) Qard
Qard adalah akad pinjaman dari pemilik dana (muqridh)
kepada pihak tertentu (muqtaridh) yang wajib dikembalikan
dengan jumlah yang sama sesuai pinjaman. Muqridh dapat
meminta jaminan atas pinjaman kepada muqtaridh.
50
Pengembalian pinjaman dapat dilakukan secara angsuran atau
sekaligus.
B. Penelitian Terdahulu
Tabel 2.2 Penelitian Terdahulu
No Peneliti Judul Persamaan Perbedaan Hasil
1 Reabetswe
Kgoroeadira,
2014
The Impact
Of
Commercial
Peer To Peer
Lending
Websites On
The Finance
Of
Small
Business
Ventures
Menganalis
is faktor
penentu
pemberian
kredit UKM
pada
website
P2P
Lending
Menggunak
an variabel
variabel
pada owner
attributes,
firm
attributes,
dan
information
attributes
Tidak ada
variabel loan
term dalam
penelitian
Menganalisa
penyebab
default dan
menganalisis
faktor yang
memengaruhi
keputusan
pemberian
bunga.
Menggunakan
analisa probit
dan tobit
Model pembiayaan
Peer to Peer
Lending menjadi
alternatif baru bagi
UKM untuk
pembiayaan
usahanya yang tidak
memerlukan
collateral. Dalam
penelitian ini juga
ditemukan
perusahaan dengan
interest rate tinggi
lebih berisiko.
Umur perusahaan
juga dapat
mengurangi
informasi simetris
2 Hanis, umar
dan
Nursyamsi,
Julius. 2013
Pengaruh
prasayat
kredit
terhadap
kelancaran
pembayaran
nasabah
Variabel
dependen
yaitu
kelancaran
kredit,
variabel
independen
prinsip-
prinsip
pemberian
kredit (5C)
Objek
penelitian pada
lembaga
perbankan
Secara parsial hanya
variabel character,
collateral dan
capital yang
berpengaruh
terhadap kelancaran
pembayaran kredit,
berdasarkan hasil
uji simultan, semua
variabel independen
berpengaruh pada
kelancaran kredit
3 Enrichetta
Ravina.2012
Love &
Loans
The Effect
of Beauty
and
Personal
Characteris
tics in Credit
Markets
Menganalis
keputusan
pemberian
pembiayaan
untuk UKM
melalui
website
Peer to
Peer
Lending.
Menggunak
an variabel
kecantikan,
usia, dan
karakteristik
personal
Menggunak
an regresi
probit
Financial
information, status
pekerjaan dan
histori kredit
sebelumnya
memiliki pengaruh
yang signifikan
terhadap
terpenuhinya
pembiayaan pada
51
Terdapat
statistik
deskriptif
website Peer to
Peer Lending
4 Nataliya
Barasinska,
2011
Does
Gender
Affect
Investors’
Appetite
For Risk ?
Evidence
From Peer
to-Peer
Lending
Menggunak
an variabel
jumlah
pembiayaan
yang
diminta,
dan credit
rating
Menganalisi
s pengaruh
gender
terhadap
risiko
Perbedaan gender
antara laki-laki dan
perempuan tidak
mempengaruhi
keputusan
pemberian
pinjaman dalam
konteks Peer to
Peer Lending, serta
gender tidak
memberikan
pengaruh terhadap
pengetahuan
investor akan risiko
5 Duarte,J,
Siegel,S,
Young, L,
2010
Trust and
Credit: The
Role of
Appearance
in
Peer-to-peer
Lending
Identifikasi
pemberian
kredit pada
lembaga
peer to peer
lending
Menggunak
an analisis
deskriptif
Menggunak
an variabel
credit
rating
Faktor-
faktor
psikologi
nasabah
dalam
penilaian
kepercayaan
Menggunak
an variabel
umur,
gender,
weight, foto
collateral
(rumah,
mobil, dll),
number of
bids
Peminjam yang
memiliki
trustworthiness
lebih baik mendapat
kesempatan kredit
lebih besar dengan
bunga yang lebih
rendah dibaningkan
dengan peminjam
yang memiliki
trustworthiness
lebih rendah
Sumber : Berbagai Jurnal (data diolah)
C. Pengaruh Variabel Independen terhadap Variabel Dependen
1. Pengaruh Loan Term terhadap Keputusan Pemberian Kredit Usaha
Kecil, dan Menengah (UKM)
Baransika (2011) lebih fokus meneliti pada pengaruh gender
terhadap keputusan pemberian keputusan kredit. Namun dalam
penelitian tersebut juga dibahas mengenai jangka waktu atau durasi
pinjaman dalam menentukan keputusan pemberian kredit. Dan hasil dari
penelitian tersebut membuktikan bahwa durasi kredit memberikan
52
pengaruh yang signifikan terhadap keputusan pemberian kredit pada
Peer to Peer Lending di Jerman. Dan dalam penelitian tersebut di
jelaskan bahwa gender memberikan pengaruh yang berbeda dalam
penentuan jangka waktu.
2. Pengaruh Credit Rating terhadap Keputusan Pemberian Kredit Usaha
Kecil, dan Menengah (UKM)
Penelitian yang dilakukan Reabetswe (2014), Weib dkk (2008),
Pope dkk (2011), Herzenstein dkk (2011) jika penelitian tersebut
menggunakan signifikan 0.05 Credit Rating tidak memiliki pengaruh
yang signifikan terhadap keputusan pemberian kredit oleh lenders. Hal
ini dikarenakan kurang dominannya variabel credit rating sehingga
variabel tersebut belum cukup berperan sebagai penyeimbang
pengambil keputusan dalam pemberian pembiayaan untuk UMKM.
Namun tidak sesuai dengan penelitian Kumar (2007), Lin dkk (2011),
Barasinska (2011).
3. Pengaruh Loan Purpose terhadap Keputusan Pemberian Kredit Usaha
Kecil, dan Menengah
Hasil penelitian ini sesuai dengan Reabetswe (2014) tidak
menemukan pengaruh yang signifikan dari variabel loan purpose.
Namun bertolak belakang dengan penelitian yang dilakukan oleh
Baransika (2011). Penelitian tersebut menjelaskan bahwa tujuan
pinjaman yang jelas akan mempengaruhi keputusan lenders dalam
memberikan pinjamannya.
53
4. Pengaruh Requested Amount terhadap Keputusan Pemberian Kredit
Usaha Kecil, dan Menengah (UKM)
Penelitian yang dilakukan oleh Kumar (2007), Freedman dkk
(2008), Herzenstein dkk (2011), dan Weib dkk (2010) menjelaskan
bahwa jumlah biaya yang diajukan oleh peminjam (borrowers) memiliki
pengaruh terhadap keputusan pemberian pinjaman. Dalam penelitian
tersebut dijelaskan bahwa pinjaman yang dilakukan pada website Peer
to Peer Lending adalah pinjaman yang berskala kecil sehingga ini cocok
untuk menciptakan lembaga pembiayaan yang inklusif bagi UMKM.
Dalam konteks Peer to Peer Lending juga pemberi dana (lenders) adalah
sekumpulan dari banyak orang tidak hanya satu pihak saja yang
memberikan bantuan pinjaman, sehingga jumlah pinjaman yang
diajukan oleh pelaku usahapun akan mempengaruhi keputusan mereka
dalam memberikan pinjaman. Berdasarkan penelitian Reabetswe (2014)
juga dijelaskan bahwa pinjaman pada website Peer to Peer Lending
skalanya kecil namun frekuensi pemberian pinjamannya cukup tinggi.
54
D. Kerangka Pemikiran
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa faktor-faktor yang
memengaruhi keputusan kredit pada Lembaga Keuangan Islamic Peer To Peer
(P2P) Lending. Berdasarkan landasan teori dan hasil penelitian sebelumnya
serta permasalahan yang dikemukakan, berikut disajikan kerangka pemikiran
teoritis yang dituangkan dalam model penelitian seperti yang ditunjukkan pada
gambar berikut ini:
UKM
Variabel Independen
Loan Term (X1)
Credit Rating (X2)
Loan Purpose (X3)
Request Amount (X4)
Analisis Regresi Logistik
Probit
Interpretasi Hasil
Variabel Dependen
Keputusan Pemberian
Kredit (Y)
Overall Fit Model
Omnibust Test dan R Square
Hosmer and Lemeshow Test
Classification Result
Odds Ratio
55
E. Hipotesis
Berdasarkan tinjauan teoritis dan kajian terhadap penelitian terdahulu
yang relevan, maka hipotesis yang akan diajukan kebenarannya secara empiris
adalah :
Ho1 : Loan Term tidak berpengaruh terhadap keputusan penerimaan
pembiayaan Usaha Kecil dan Menengah (UKM) dalam pembiayaan
Islamic Peer to Peer Lending
Ha1 : Loan Term berpengaruh terhadap keputusan penerimaan pembiayaan
Usaha Kecil dan Menengah (UKM) dalam pembiayaan Islamic Peer to
Peer Lending
Ho2 : Credit Rating tidak berpengaruh terhadap keputusan penerimaan
pembiayaan Usaha Kecil dan Menengah (UKM) dalam pembiayaan
Islamic Peer to Peer Lending
Ha2 : Credit Rating berpengaruh terhadap keputusan penerimaan
pembiayaan Usaha Kecil dan Menengah (UKM) dalam pembiayaan
Islamic Peer to Peer Lending
Ho3 : Loan Purpose tidak berpengaruh terhadap keputusan penerimaan
pembiayaan Usaha Kecil dan Menengah (UKM) dalam pembiayaan
Islamic Peer to Peer Lending
Ha3 : Loan Purpose berpengaruh terhadap keputusan penerimaan
pembiayaan Usaha Kecil dan Menengah (UKM) dalam pembiayaan
Islamic Peer to Peer Lending
56
Ho4 : Request Amount tidak berpengaruh terhadap keputusan penerimaan
pembiayaan Usaha Kecil dan Menengah (UKM) dalam pembiayaan
Islamic Peer to Peer Lending
Ha4 : Request Amount berpengaruh terhadap keputusan penerimaan
pembiayaan Usaha Kecil dan Menengah (UKM) dalam pembiayaan
Islamic Peer to Peer Lending
57
BAB III
METODE PENELITIAN
A. Ruang Lingkup Penelitian
Penelitian ini dilakukan menggunakan data cross section dengan tujuan
untuk menganalisa faktor-faktor penentu pemberian kredit untuk usaha kecil dan
menengah (UKM) pada website Islamic Peer to Peer Lending dengan mengukur
faktor-faktor yang menentukan keputusan pemberian kredit pada UKM dalam
pembiayaan Peer to Peer Lending. Alat ukur sekaligus variabel dalam penelitian ini
diukur dengan indikator loan term, credit rating, loan purpose, dan requested
amount.
Objek dalam penelitan ini adalah perusahaan-perusahaan yang masuk ke
dalam kategori Usaha Kecil, dan Menengah (UKM). Perusahaan-perusahaan yang
dipilih adalah mereka yang menggunakan fasilitas campaign pendanaan UKM pada
website kapitalboost.com. Dipilihnya Kapitalboost sebagai objek penelitian
dikarenakan Kapitalboost merupakan perusahaan Islamic Peer to Peer Lending
pertama di Asia dan telah membantu banyak proyek bisnis UKM. Penelitian ini
juga ingin melihat mekanisme penggunakan prinsip syariah yang digunakan dalam
pembelian asset (akad murabahah) dan invoice financing (akad wakalah).
B. Populasi dan Sampel Penelitian
Populasi adalah seluruh kumpulan elemen yang menunjukkan ciri-ciri
tertentu yang dapat digunakan untuk membuat kesimpulan. Kumpulan elemen
tersebut menunjukkan jumlah, sedangkan ciri-ciri tertentu menunjukkan
58
karakteristik dari kumpulan itu (Sanusi, 2011). Populasi dalam penelitian ini adalah
Usaha Kecil dan Menengah (UKM) yang mengajukan pinjaman melalui platform
Peer to Peer Lending. Sampel merupakan bagian dari populasi yang diteliti.
Adapun sampel yang digunakan pada penelitian ini menggunakan teknik purposive
sampling atau pengambilan sampel dilakukan berdasarkan dengan tujuan tertentu.
Adapun pememilihan sampel dalam penelitian ini didasarkan pada pertimbangan-
pertimbangan tertentu. Kriteria-kriteria yang digunakan untuk menentukan sampel
dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Perusahaan yang termasuk dalam kategori usaha kecil, dan menengah (UKM)
yang mengajukan pinjaman melalui platform Islamic Peer to Peer Lending per
Maret 2018 untuk keperluan bisnisnya.
2. Mengajukan pinjaman melalui website kapitalboost.com selambat-lambatnya
pada Maret 2018.
3. Perusahaan memiliki data ringkasan mengenai informasi usaha dan data
pengajuan kredit yang diperoleh dari www.kapitalboost.com
Berikut adalah rincian dari kriteria sampel perusahaan pada penelitian ini :
Tabel 3.1 Tabulasi Sampel
Semua kampanye (Donasi, Private, dan pinjaman Usaha Kecil dan
Menengah (UKM)) pada kapitalboost.com hingga Maret 2018
60
Kampanye yang tidak mengajukan pinjaman bisnis untuk UKM
pada kapitalboost.com hingga Maret 2018
(12)
UKM yang tidak memiliki data lengkap terkait variabel yang diteliti (3)
Jumlah sampel penelitian 45
59
Sumber : Kapitalboost.com (data diolah)
Dalam penelitian ini jumlah UKM yang terdaftar dalam platform Islamic
Peer to Peer Lending yang memenuhi kriteria berjumlah 45 perusahaan.
C. Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adaah data primer dan sekunder.
Data primer diperoleh dari hasil observasi, beserta analisis secara langsung terhadap
informasi ketentuan alokasi kredit yang dijelaskan dalam website
Kapitalboost.com. Observasi bisa dilakukan dengan mengamati subyek, obyek,
maupun kejadian-kejadian yang terjadi pada responden tanpa mengajukan
pertanyaan. Observasi bisa dilakukan terhadap perilaku maupun nonperilaku dari
responden. Salah satu observasi nonperilaku yaitu observasi terhadap catatan,
teknik ini digunakan dengan maksud untuk mengamati secara cermat megamati
catatan-catatan yang dibuat oleh instansi pemerintah maupun swasta, seperti catatan
dari Kementrian Koperasi dan UKM Republik Indonesia, Bank Indonesia, dan
Otoritas Jasa Keuangan.
Data sekunder yaitu data yang sudah tersedia dan dikumpulkan oleh pihak
lain. Data sekunder diperoleh dari website Kapitalboost.com, Kementrian Koperasi
dan Usaha Mikro Kecil dan Menengah, Bank Indonesia, Laporan dunia Fintech,
dan Indonesia Digital Landscape yang di-download melalui internet.
60
D. Teknik Analisis Data
Teknik analisis data merupakan teknik analisa dengan mendeskripsikan apa
yang akan digunakan oleh peneliti untuk menganalisis data yang telah
dikumpulkan, termasuk pengujiannya (Sanusi, 2011). Teknik analisa data
merupakan sebuah metode pengumpulan data atau pengukuran variabel yang di
dalamnya terdapat banyak muatan analisis yang penting dan harus dikuasai oleh
peneliti. Sedangkan data yang dianalisis oleh peneliti berupa data kualitatif dan
kuantitatif. Analisis yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan statistik
deskriptif dan analisis regresi logistik.
Analisis deskriptif dilakukan untuk menggambarkan hasil penelitian yang
dilakukan dan model yang menjelaskan faktor-faktor yang menentukan pemberian
kredit dalam penelitian ini menggunakan analisa dengan regresi logistik. Uji
Regresi Logistik dilakukan karena variabel dependen dalam penelitian ini bersifat
kategorikal (nonmetrik) dalam kasus ini menggunakan variabel dummy. Sedangkan
variabel independen boleh bersifat kontinyus ataupun kategorial (Gudono, 2012,
h.173). Tujuan dilakukan regresi logistik ini adalah untuk pembuatan sebuah model
regresi untuk memprediksi besar variabel dependen yang berupa sebuah variabel
binary menggunakan data variabel independen yang sudah diketahui besarnya.
(Santoso, 2015).
1. Analisis Statistik Deskriptif
Analisis Statistik Deskriptif merupakan analisa data yang dilakukan untuk
memberikan gambaran umum atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai
rata-rata (mean), standar deviasi, varian, maksimum, minimum, sum, range,
61
kurtosis, dan skewness (kemencengan distribusi) (Ghozali, 2013:19). Statistik
deskriptif adalah statistik yang berfungsi untuk mendeskripsikan atau memberi
gambaran terhadap obyek yang diteliti melalui data sampel atau populasi
sebagaimana adanya, tanpa melakukan analisis dan membuat kesimpulan yang
berlaku untuk umum
2. Analisis Regresi Logistik
Untuk melihat faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan pemberian
kredit dilakukan dengan menggunakan analisis regresi logistik (logistic
regression) atau sering disebut dengan model Logit. Model Logit (logistic
regression) adalah model regresi yang digunakan untuk menganalisis variabel
dependen yang merupakan sebuah data dengan ukuran biner atau dikotomi atau
dengan kemungkinan di antara 0 dan 1. Regresi logistik sebetulnya mirip
dengan analisis diskriminan yaitu ketika kita ingin menguji apakah probabilitas
terjadinya variabel terikat dapat diprediksi dengan variabel bebasnya. Namun
demikian, menurut Ghozali (2013:333), asumsi multivariate normal
distribution tidak dapat dipenuhi karena variabel bebas merupakan campuran
antara variabel-variabel kontinyu (metrik) dan kategorial (non-metrik).
Dijelaskan juga oleh Ghozali, (2007) teknik analisis regresi logistik tidak
memerlukan asumsi normalitas data dan uji asumsi klasik pada variabel
bebasnya, artinya variabel penjelasannya tidak harus memiliki distribusi
normal, linier, maupun memiliki varian yang sama dalam setiap grip. Oleh
karena itu, analisis regresi logistik tidak memerlukan uji normalitas dan uji
asumsi klasik dalam variabel bebasnya.
62
Menurut Gujarati dan Porter (2012:173-175) serta Winarno (2011:6.3),
model regresi respons kualitatif sering juga disebut sebagai model probabilitas.
Model probabilitas tidak mewajibkan menggunakan asumsi normalitas karena,
sama seperti variabel dependen, galat/residual hanya memiliki dua nilai, yaitu
mereka mengikuti distribusi probabilitas Bernoulli (1 jika kejadian terjadi dan
0 jika kejadian tidak terjadi). Kelemahan ini tidak begitu masalah karena akan
menghasilkan estimator yang BLUE, apabila datanya semakin banyak,
distribusinya akan semakin mendekati normal. Selain itu, Gujarati (2003)
menyatakan bahwa regresi logistik mengabaikan heteroscedacity artinya
variabel dependen tidak memerlukan homoscedacity untuk masing-masing
variabel independen. Asumsi-asumsi dalam regresi logistik:
a. Tidak mengasumsikan hubungan linier antar variabel independen
dengan variabel dependen.
b. Variabel dependen harus bersifat dikotomi (2 variabel).
c. Variabel independen tidak harus memiliki keragaman yang sama
dengan antar kelompok variabel.
d. Kategori dalam variabel independen harus terpisah satu sama lain
(bersifat eksklusif).
e. Sampel yang diperlukan adalah dalam jumlah yang relatif besar,
minimum yang dibutuhkan hingga 50 sampel data untuk sebuah
variabel prediktor (variabel independen).
Untuk menguji faktor- faktor apa saja yang mempengaruhi keputusan
pemberian kredit UKM pada platform Islamic Peer to Peer Lending digunakan
63
software Microsoft Excel 2013 dan IBM SPSS Statistics 25 untuk pengolahan
data penelitian. Secara matematis model penelitian yang digunakan sebagai
berikut:
ß0 + ß1 Loan Term + ß2 Credit Rating + ß3 Loan Purpose
+ ß4 Request Amount + e
Keterangan :
= odds ratio atau rasio probabilitas
Pi = Probabilitas kredit diterima
1 – Pi = Probabilitas kredit ditolak
ß0 = Konstanta
ß1 = Koefisien regresi Loan Term
ß2 = Koefisien regresi Credit Rating
ß3 = Koefisien regresi Loan Purpose
ß4 = Koefisien regresi Request Amount
e = Error
Loan Term = Tenor
Credit Rating = Rating kredit / peringkat risiko
Loan Purpose = Tujuan pinjaman yang diajukan
Request Amount = Jumlah pinjaman yang diajukan
64
Langkah-langkah Analisis:
a. Menilai Model Fit
Langkah pertama yaitu menilai model fit terhadap data. Beberapa test
statistics diberikan untuk menilai model fit ini.Hipotesis untuk menilai
model fit ini adalah sebagai berikut:
H0 : Model yang dihipotesiskan fit dengan data
Ha : Model yang dihipotesiskan tidak fit dengan data
Model fit ini dapat juga diuji dengan Hosmer and Lemeshow`s Goodness of
fit yang menguji hipotesis nol bahwa data empiris tersebut cocok atau sesuai
dengan model. Jika nilai Hosmer and Lemeshow`s signifikan atau lebih
kecil dari alpha 0,05 maka hipotesis nol ditolak dan model dikatakan tidak
fit. Sebaliknya jika tidak signifikan atau lebih besar dari alpha 0,05 maka
hipotesis nol diterima yang berarti data empiris sama dengan model atau
model dapat dikatakan fit (Ghozali, 2013:340-341).
b. Cox dan Snell`s R Square
Cox dan Snell`s R Square merupakan ukuran yang mencoba meniru ukuran
R2 pada multiple regression yang didasarkan pada teknik estimasi likelihood
dengan nilai maksimum kurang dari 1 (satu) maka akan sulit untuk
diinterpretasikan. Negelkerke`s R Square merupakan modifikasi dari
koefisien cox dan snell`s r square untuk memastikan bahwa nilainya
bervariasi dari 0 (nol) sampai 1 (satu) (Ghozali, 2013:341).
c. Nilai Odds Ratio
65
Probabilitas kadang-kadang dinyatakan dalam istilah odds. Model log dari
odds merupakan fungsi linear dari variabel independen dan ekuivalen
dengan persamaan multiple regression dengan log dari odss sebagai variabel
terikat. Hubungan antara probabilitas (P) dan variabel independen (X)
adalah non linear sedangkan hubungan antara log dari odss dan variabel
independen adalah linear (X). Dengan demikian interpretasi terhadap
koefisien variabel independen (X) harus dilihat pengaruhnya terhadap log
dari odds dan bukan terhadap probabilitas (Ghozali, 2013:336).
d. Uji Omnibus Test of Model Coefficients
Tabel Omnibus Test of Model Coefficients menunjukan signifikansi model
regresi biner logistik yang diperoleh dari hasil penelitian. Apabila nilai sig.
< α 0,05 maka dapat diasumsikan setidaknya ada satu variabel bebas yang
berpengaruh terhadap model (Pramesti, 2013:64).
e. Uji Variabel in the Equation
Pada tabel Variabel in the Equation perhatikan tabel signifikan yang
menunjukan apakah variabel independen memiliki pengaruh terhadap
variabel dependen, hal ini dapat dilakukan pengamatan dengan menilai jika
nilai sig. < α 0,05 maka dapat dikatakan variabel independen berpengaruh
signifikan terhadap variabel dependen (Pramesti, 2013:64). Model hipotesis
yang dapat dikembangkan adalah sebagai berikut:
Ho : Xi = 0
H1 : Xi ≠ 0
66
Kriteria penerimaan hipotesis:
1) Jika nilai signifikannya < α 0,05, maka Ho ditolak dan H1 diterima.
Ini berarti bahwa ada pengaruh secara parsial antar variabel
independen terhadap variabel dependen.
2) Jika nilai signifikannya > α 0,05, maka Ho diterima dan H1 ditolak.
Ini berarti bahwa tidak ada pengaruh secara parsial variabel
independen dengan variabel dependen.
E. Operasional Variabel Penelitian
Variabel penelitian dibutuhkan sebagai atribut atau nilai/sifat dari suatu
objek penelitian atau suatu peristiwa yang terdiri dari keanekaragaman tertentu
yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari sehingga menghasilkan sebuah
kesimpulan (Sugiyono, 2009). Variabel penelitian terbagi menjadi variabel
dependen dan variabel independen. Variabel dependen merupakan variabel
yang bergantung dengan variabel lainnya, sedangkan variabel independen
merupakan variabel bebas atau tidak bergantung dengan variabel lainnya.
1. Variabel Dependen
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa faktor-faktor apa saja yang
memungkinkan pembiayaan dalam Islamic Peer to Peer Lending dapat
didanai dalam pasar ini serta bagaimana nilai odds ratio pada faktr yang
mempengaruhi tersebut.. Seperti yang dilakukan dalam penelitian
sebelumnya (Reabetswe, 2014), variabel dependen yang digunakan untuk
mengukur alokasi kredit adalah dengan keputusan diterima atau tidaknya
67
pembiayaan tersebut. Variabel dummy menjadi tolak ukur keputusan
alokasi kredit dalam penelitian ini; skor “1” untuk pengajuan pembiayaan
yang diterima (approve) dan skor “0” untuk pembiayaan yang tidak diterima
(rejected). Hasil wawancara dengan Kapitalboost pembiayaan yang sukses
memenuhi 100% dari target yang diajukan. Merujuk dari pernyataan
tersebut, peneliti mengukur perusahaan yang berhasil mendapatkan
pendanaan hingga 100% berarti pembiayaan perusahaan tersebut telah
diterima.
2. Variabel Independen
Dalam Penelitian ini, indikator variabel yang menjadi variabel independen
adalah loan term, credit rating, loan purpose, dan requested amount.
Semua variabel tersebut sering digunakan dalam penelitian-penelitian
sebelumnya dan dijadikan sebagai faktor yang berpengaruh dalam
menolong lenders potensial untuk mendiversifikasi risiko peminjam dan
menyusun portofolio.
Tabel 3.2 Operasional Variabel
No Variabel Keterangan
1 Keputusan Kredit Menggunakan Variabel Dummy dengan deskripsi
sebagai berikut; 1 = untuk pinjaman yang berhasil
terdanai, 0 = untuk pinjaman yang tidak terdanai
2 Loan Term Jangka waktu pengembalian kredit yang diajukan
oleh UKM (brrowers)
3 Credit Rating Pengklasifikasian rating kredit UKM yang
menggambarkan besaran risiko dari usaha tersebut.
Variabel ini menggunakan skala ordinal dengan
68
indikator Low risk = 1, Medium risk = 2, High risk =
3
4 Loan Purpose Tujuan pinjaman yang diajukan dikategorikan
dengan skala nominal dengan indikator 1 = Asset
Purchase Financing, 2 = Invoice Financing
5 Request Amount Jumlah pinjaman yang diajukan oleh peminjam
69
BAB IV
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
A. Gambaran Umum Objek Penelitian
1. Perkembangan peer to peer lending di Indonesia
Sektor keuangan terus melakukan perbaikan dengan menginisiasi
inklusi keuangan. Bank Indoonesia mendorong perusahaan financial
technology (fintech) bisa ikut mendukung peningkatan hal tersebut. Saat
ini fintech terus mengalami perkembangan sejak tahun 2016 dimana saat
itu aturan Otoritas Jasa Keuangan (OJK) telah dikeluarkan untuk
meregulasi kegiatan keuangan di bidang fintech. Kehadiran fintech dinilai
menjadi inovasi yang ditawarkan memungkinkan masyarakat lebih mudah
mengakses jasa keuangan, mempermudah transaksi dan meningkatkan
literasi keuangan.
Gambar 4.1
Kegiatan Fintech di Indonesia
70
Sumber : Kegiatan Fintech Di Indonesia, Otoritas Jasa Keuangan
Perkembangan fintech di Indonesia menggambarkan bahwa keadaan
ekonomi terus mengalami peningkatan. Hal ini disebabkan inovasi fintech
menjadi alat yang sesuai dengan kemajuan teknologi di era digital
sekarang. Fintech mencangkup aspek keuangan mulai dari electronic
money, aggregator keuangan, crowdlending, crowdfunding, Peer to Peer
Lending, hingga virtual account. Salah satu FinTech yang berkembang
pesat hingga saat ini adalah Peer to Peer Lending (P2P) Lending yang
dijadikan sebagai alternatif pembiayaan inklusif untuk Usaha Mikro,
Kecil, dan Menengah (UMKM).
Peer to Peer Lending atau P2P Lending adalah suatu mekanisme
kegiatan pinjam meminjam antar perseorangan. Kegiatan dilakukan secara
online dengan mengakses platform website dari berbagai perusahaan peer
lending. Dalam mekanisme ini terdapat berbagai macam jenis platform,
produk dan teknologi untuk menganalisa kredit. Pihak peminjam
(borrowers) dan pemberi dana (lenders) tidak bertemu secara fisik dan
seringkali tidak saling mengenal. Platform menyediakan fasilitas bagi
pemilik dana dengan peminjam dana agar keduanya punya akses terhadap
jasa keuangan yang lebih cepat, praktis, mudah, kapan saja, dan aman.
Peer lending berbeda dengan bentuk institusi finansial tradisional:
deposito, investasi ataupun asuransi. Karena itu, peer lending
dikategorikan sebagai produk finansial alternatif. Beberapa tahun terakhir
71
platform peer to peer lending berkembang cukup pesat di Asia, termasuk
di Indonesia dengan kuantitas transaksi yang terus meningkat dan nilai
investasi yang cukup tinggi. P2P Lending pun dianggap sebagai solusi
bagi program inklusi keuangan yang belum bisa diacapai hanya dengan
mengandalkan lembaga keuangan tradisional bank dan nonbank.
Berbagai macam lembaga peer to peer lending terus bermunculan
sejak tahun 2015, diantaranya Kapitalboost, Koinworks, Modalku,
Investree, Gandeng Tangan, Amartha dan lain- lain. Dan pada akhir tahun
2016 Otoritas Jasa Keuangan (OJK) telah mensahkan lembaga
pembiayaan baru ini dengan bersandar pada peraturan OJK tentang
layanan pinjam meminjam uang berbasis teknolgi informasi (Fintech)
yaitu POJK No.77/ POJK.01/2016. FinTech diprediksi akan masih terus
berkembang dan mengubah perilaku serta sistem jasa keuangan di dunia.
FinTech kini tidak lagi istilah yang hanya dikenal sebagai istilah sulit
dalam dunia ekonomi dan politik karena keberadaannya sudah mulai
banyak dirasakan oleh masyarakat umum terutama bagi yang tertarik
dengan investasi yang menguntungkan. Dengan risiko yang lebih minim,
aman, dan transparan menjadi pemicu para borrowers dan lenders untuk
menggunakan P2P lending, sehingga diperkirakan P2P lending ini akan
terus tumbuh subur di Indonesia.
2. Deskripsi Pembiayaan Islamic Peer to Peer (P2P) Lending Kapitalboost
PT. Kapital Boost Indonesia (Kapitalbost.com) adalah salah satu
platform website penyelenggara layanan pinjam meminjam uang berbasis
72
teknolgi informasi. Kapitalboost berasal dari Singapura dan secara resmi
adir di Indonesia pada akhir tahun 2016. Situs yang digunakan masih
menggunakan Bahasa Inggris dan masih menggunakan mata uang Dollar
Singapura sebagai alat transaksi mereka. Kapitalboost menyebut dirinya
sebagai platform pertama di Asia yang menggunakan metode Islamic P2P
Crowdfunding. Mengapa disebut Crowdfunding karena Kapitalboost
merasa bahwa bukan penyalurannya (lending) yang menjadi fokus, namun
semangat kebersamaan (crowdfunding) untuk mendanai suatu kampanye
UKM. Dalam pelayanannya, p2p lending berbasis syariah ini
menggunakan sistem akad penjualan (murabahah) di mana dana dari para
pemberi pinjaman di Kapitalboost akan mereka gunakan untuk membeli
asset yang menjadi kebutuhan pemilik UKM. Kemudian, pemilik UKM
tersebut akan membeli kembali aset yang sama dengan tambahan biaya
sesuai kesepakatan dalam jangka waktu tertentu. Selain itu Kapitalbooost
melayani pembiayaan faktur melalui akad qard (pinjaman tanpa bunga)
dan struktur wakalah (agensi).
Secara legalitas, struktur Murabahah Kapitalboost disertifikasi
sesuai syariah oleh Financial Shariah Advisory & Consultancy (FSAC) di
Singapura. Di Indonesia mereka berencana berdiskusi dengan Dewan
Syariah Nasional (DSN) agar bisa memenuhi standar di tanah air. Di
Indonesia praktik yang dilakukan masih dibawah peraturan POJK No.77/
POJK.01/2016 tentang aktivitas FinTech sebelum peraturan yang berbasis
syariah terpublikasi.
73
a. Jenis Pinjaman di Kapitalboost
Sebagai penyedia layanan p2p lending, Kapitalboost tidak hanya
memberikan layanan kredit bagi UKM saja, namun juga menyediakan
layanan untuk pendanaan pribadi (private crowdfunding) bagi UKM
yang tidak memenuhi persyaratan minimum, serta menawarkan
anggota kesempatan berinvestasi untuk Akhirah (akhirat) dengan
Platform Crowdfunding Donasi yang memungkinkan anggotanya
untuk mendukung proyek-proyek nirlaba berbasis sosial di komunitas
yang kurang beruntung di kawasan ini.
Gambar 4.2
Tampilan Kampanye Kapitalboost
Sumber : www.kapitalboost.com
74
a. Keunggulan Yang Ditawarkan Kapitalboost
Proses persetujuan cepat dan sederhana
Biaya pendanaan kompetitif
Meningkatkan eksposur bisnis
Transparansi. Tidak ada biaya / retribusi tersembunyi
Investasi jangka pendek dengan imbal hasil yang menarik
Penyelidikan menyeluruh dan proses uji tuntas
b. Syarat Pengajuan Pinjaman Usaha Di Kapitalboost
Kriteria kelayakan calon peminjam (borrowers) adalah sebagai
berikut :
Usaha berdiri atau beroperasi di wilayah Indonesia dan
Singapura
Telah beroperasi selama lebih dari 1 tahun
Penjualan tahunan lebih dari Rp1 miliar atau SGD100.000
Arus kas bebas yang positif dalam 12 bulan terakhir
Melayani Pembelian aset (bahan baku, peralatan, persediaan,
dll) berdasarkan pembelian / pesanan kerja yang ada atau
pembiayaan faktur diterbitkan untuk perusahaan yang
didirikan seperti multinational company (MNC), perusahaan
publik, atau perusahaan milik negara
Pembiayaan ini cocok untuk pembiayaan jangka pendek
kurang dari enam bulan
75
c. Jenis Pembiayaan di Kapitalboost
Pembiayaan Pembelian Aset (Murabaha)
Kapital Boost menawarkan crowdfunding kepada UKM melalui
sistem Murabahah atau pengaturan penambahan biaya sebagai fee
untuk pembelian aset. Di bawah struktur ini, investor setuju untuk
membeli aset yang akan mereka jual ke UKM dengan harga yang
ditentukan beberapa waktu di masa depan. Aliran pembelian aset
antara Kapital Boost, UKM, dan penjual / pemasok ditunjukkan dan
dijelaskan di bawah ini.
Gambar 4.3
Aliran Pembelian Asset Pada Sistem Murabahah
Sumber : www.kapitalboost.com
Pembiayaan Faktur (Qard dan Wakalah)
Kapitalboost menawarkan pembiayaan faktur untuk bisnis yang
ingin melikuidasi piutang mereka untuk akses cepat ke uang tunai.
76
Pembiayaan tagihan memungkinkan fleksibilitas yang lebih besar
pada penggunaan dana di luar pembelian aset saja. Melalui struktur
ini, bisnis dapat mencari uang tunai untuk memenuhi kebutuhan
modal kerjanya dan memastikan kelancaran operasional bisnis.
Gambar 4.4
Aliran Pembiayaan Tagihan Pada Sistem Qard dan Wakalah
Sumber : www.kapitalboost.com
d. Mitigasi Risiko yang Dilakukan oleh UKM
Terlepas dari proses uji tuntas yang dilakukan kapitalboost,
kapitalboost membutuhkan setidaknya satu dari mitigasi risiko
kredit berikut dari UKM.
Jaminan pribadi oleh satu atau lebih dari direksi
Rekening bank bersama antara UKM dan Kapital Boost untuk
mengontrol penggunaan dana dan memprioritaskan pembayaran
pelanggan untuk pembayaran kepada Investor.
77
Kebutuhan Bilyet Giro pasca-tanggal (pembayaran giro) oleh
UKM ke Kapital Boost
Transfer dana langsung dari Investor ke pemasok aset (untuk
pembiayaan Pembelian Aset)
Keamanan / agunan dengan nilai perkiraan setidaknya 150%
dari jumlah dana yang diminta
Selain itu, kapitalboost memiliki sistem penilaian risiko kredit
berdasarkan profil bisnis perusahaan, posisi keuangan, dan tata
kelola perusahaan. Pada skala penilaian risiko 1 (terendah) hingga
10 (tertinggi), kami hanya mengizinkan bisnis dengan skala risiko
di bawah 4 untuk meningkatkan kampanye crowdfunding melalui
Kapital Boost.
B. Analisis Data
Penalitian ini membahas mengenai faktor-faktor yang menentukan
keputusan pembiayaan kepada Usaha Kecil dan Menengah (UKM) dalam
konteks pembiayaan Islamic Peer to Peer Lending (P2P) pada website
Kapitalboost.com. Pertumbuhan positif UKM merupakan kabar baik bagi
perekonomian namun juga tidak luput dari permasalahannya, yang paling biasa
terjadi yaitu kebutuhan akan sumber permodalan. Lembaga penyedia
pembiayaan untuk UKM masih banyak menghadapi kendala dan masih
menggunakan sistem tradisional. Diketahui bahwa Peer to Peer Lending
merupakan salah satu lembaga alternatif pembiayaan untuk UMKM yang baru
78
berkembang di Indonesia dan ditargetkan akan menjadi lembaga pembiayaan
yang inklusif untuk pelaku UMKM. Peer to Peer Lending adalah sebuah
layanan online untuk pinjam dan meminjamkan uang, di mana
menghubungkan peminjam dengan investor. Sistem online ini memberikan
biaya rendah dengan menggunakan media mobile platform dan apps,
menawarkan kepercayaan, transparansi dan teknologi bagi konsumen, serta
lebih efisien dibandingkan dengan sistem perbankan tradisional.
Pada penelitian ini, pengolahan data dilakukan dengan menggunakan
software Microsoft Excel 2013 dan IBM SPSS Statistics 25. Langkah pertama
yang dilakukan adalah menentukan sampel yang akan diteliti dengan
menggunakan purposive sampling. Sampel yang diteliti adalah Usaha Kecil
dan Menengah (UKM) yang mengajukan pembiayaan pada kapitalboost.com.
Jumlah UKM yang menggunakan fasilitas kredit Peer to Peer Lending pada
website kapitalboost sebanyak 45 dari 48 UKM. Langkah selanjutnya adalah
mengumpulkan data-data yang dibutuhkan terkait dengan variabel bebas tenor
atau jangka waktu peminjaman (Loan Term), kategori pinjaman (Credit
Rating), tujuan pinjaman (Loan Purpose) dan jumlah nilai yang dipinjam
(Request Amount)yang bersumber dari data Kapitalboost.com.
1. Analisis Statistik Deskriptif
Berikut disajikan mengenai gambaran variabel yang diteliti yang disajikan
dalam tabel statistik deskriptif.
79
Tabel 4.1 Statistik Deskriptif Keputusan Kredit
N Minimum
Maksimum
Mean Std.
Deviasi
Keputusan
kredit
45 0 1 0.82 0.387
Jumlah Sampel
N Kredit Ditolak Kredit Diterima
Keputusan
kredit
45 8
(17,8%)
37
(82,2%)
Sumber : Hasil Pengolahan Data Melalui IBM SPSS Statistics 25 dan Ms.Excel
Berdasarkan tabel di atas, dapat diketahui bahwa variabel dependen
Keputusan Kredit memiliki rata-rata (mean) sebesar 0.82 dan standar
deviasi sebesar 0.387. Hal ini menunjukkan bahwa Usaha Kecil dan
Menengah (UKM) dalam sampel penelitian yang pengajuan pembiayaan
berhasil diterima dan didanai sebesar 82%, sisanya 18% tidak terdanai. Nilai
terendah (minimum) sebesar 0 yang mewakili keputusan kredit ditolak dan
nilai terbesar (maksimum) sebesar 1 yang mewakili keputusan kredit
diterima, hal ini dikarenakan variabel keputusan kredit termasuk ke dalam
variabel biner.
Tabel 4.2 Statistik Deskriptif Loan Term
N Minimum Maksimum Mean Std.
Deviasi
Loan term 45 2 12 3.93 2.178
Sumber : Hasil Pengolahan Data Melalui IBM SPSS Statistics 25
Pada loan term mempunyai rata-rata sebesar 3.93. Hal ini menunjukkan
bahwa rata-rata usaha yang mengajukan pinjaman pada Kapitalboost berada
pada titik 3.93 bulan atau diantara 3.5 sampai 4 bulan. Nilai standar deviasi
80
loan term sebesar 2.178, serta nilai minimum dan maksimum berada pada
titik 2 bulan dan 12 bulan. Ini menunjukkan bahwa tenor tercepat pinjaman
pada website Kapitalboost adalah 2 bulan dan tenor terlama adalah 12 bulan
atau 1 tahun.
Tabel 4.3 Statistik Deskriptif Credit Rating
N Minimum Maksimum Mean Std.
Deviasi
Credit rating 45 1 3 1.69 0.668
Jumlah Sampel
N Low risk Medium
risk
High risk Total
Credit rating 45 19
(42,2%)
21
(46,7%)
5
(11,1%)
100%
Sumber : Hasil Pengolahan Data Melalui IBM SPSS Statistics 25 dan Ms.Excel
Pada variabel credit rating mempunnyai nilai rata-rata sebesar 1.69. Hal
ini menunjukkan bahwa rata-rata pembiayaan yang berhasil terdanai dalam
pinjaman Islamic Peer to Peer Lending pada UKM yang diteliti sebesar
1.69. Perhitungan statistik tersebut menjelaskan bahwa rata-rata pendanaan
yang berhasil didanai ada pada rata-rata rating kredit 1.69 atau diantara
tingkat low dan medium hal ini sejalan dengan data persebaran yang
menunjukkan memang credit rating tingkat low dan medium lebih
mendominasi. Hal ini juga menggambarkan bahwa lenders berpeluang
untuk berinvestasi jika usaha tersebut berada pada range tingkat low risk dan
medium risk. Nilai standar deviasi sebesar 0.668, sedangkan nilai minimum
dan maksimum sebesar 1 (low risk) dan 3 (high risk).
81
Tabel 4.4 Statistik Deskriptif Loan Purpose
N Minimum Maksimum Mean Std.
Deviasi
Loan purpose 45 1 2 1.18 0.387
Jumlah Sampel
N Asset Purchase
Financing
Invoice Financing
Loan purpose 45 37
(82,2%)
8
(17,8%)
Sumber : Hasil Pengolahan Data Melalui IBM SPSS Statistics 25 dan Ms.Excel
Pada variabel loan purpose, memiliki nilai minimum 1 mewakili tujuan
pinjaman usaha yaitu Asset Purchase Financing dan nilai 2 menunjukkan
tujuan pinjaman yaitu untuk keperluan Invoice Financing. Nilai rata-rata
sebesar 1.18, dengan standar deviasi sebesar 0.387, serta nilai minimum dan
maksimum berada pada angka 1 dan 2. Kapitalboost memang baru
menyediakan dua tujuan pembiayaan tersebut. Angka rata-rata pada tabel di
atas menunjukkan bahwa rata-rata usaha yang mengajukan pembiayaan
pada website Islamic Peer to Peer Lending cenderung pada keperluan
pemenuhan Asset Purchase Financing.
Tabel 4.5 Statistik Deskriptif Request Amount
N Minimum Maksimum Mean Std.
Deviasi
Request
amount
45 6100 159000 63711.11 44800.620
Sumber : Hasil Pengolahan Data Melalui IBM SPSS Statistics 25
Pada variabel request amount memiliki nilai minimum dan maksimum
masing-masing sebesar 6100 dan 159000. Nilai minimum ini menunjukkan
bahwa jumlah pinjaman terendah yang diajukan sebesar S$6,100 dan batas
maksimum merupakan jumlah pinjaman tertinggi yang diajukan yaitu
82
sebesar S$159,000. Sedangkan nilai standar deviasi sebesar 44800.620 serta
nilai rata-rata sebesar 63711.11. hal ini mengindikasikan bahwa rata-rata
pelaku usaha mengajukan pinjaman sebesar S$63,711.
2. Analisis Regresi Logistik
Menurut Gujarati dan Porter (2012:173-175) serta Winarno (2011:6.3),
model regresi respons kualitatif sering juga disebut sebagai model
probabilitas. Model probabilitas tidak mewajibkan menggunakan asumsi
normalitas karena sama seperti variabel dependen, galat/residual hanya
memiliki dua nilai, yaitu mereka mengikuti distribusi probabilitas Bernoulli
(1 jika kejadian terjadi dan 0 jika kejadian tidak terjadi). Kelemahan ini tidak
begitu masalah karena akan menghasilkan estimator yang BLUE, apabila
datanya semakin banyak, distribusinya akan semakin mendekati normal.
Selain itu, Gujarati (2003) menyatakan bahwa regresi logistik mengabaikan
heteroscedacity artinya variabel dependen tidak memerlukan
homoscedacity untuk masing-masing variabel independen.
Tabel 4.6 Hasil Uji Processing Summary
a. If weight is in effect, see classification table for the total number of cases.
Case Processing Summary
Unweighted Casesa N Percent
Selected Cases Included in Analysis 45 100.0
Missing Cases 0 .0
Total 45 100.0
Unselected Cases 0 .0
Total 45 100.0
83
Sumber : Hasil Olah Data SPSS
Dalam penelitian menunjukkan bahwa jumlah data yang diproses
sebanyak 45 atau N= 45 sehingga Tabel 4.6 ini menjelaskan bahwa seluruh
kasus atau perusahaan ternyata seluruhnya teramati, artinya tidak terdapat
satu pun data yang tidak teramati.
Tabel 4.7 Hasil Uji Dependent Variable
Sumber: Hasil Olah Data SPSS
Tabel 4.7 menggambarkan hasil proses input data yang digunakan pada
variabel dependen, yaitu pinjaman UKM yang tidak terdanai atau ditolak
dengan kode “0” dan pinjaman UKM yang terdanai atau diterima diberi
kode “1”. Dengan indikasi : tidak terpenuhi 100% seluruh target
pembiayaan selama periode campaign pada website Kapitalboost.
a. Ketetapan Model dalam Prediksi
Tabel 4.8 Ketetapan model prediksi kredit diterima
(Block 0: Baginning Block)
Dependent Variable Encoding
Original Value Internal Value
Ditolak 0
Diterima 1
Iteration Historya,b,c
Iteration -2 Log likelihood
Coefficients
Constant
Step 0 1 42.528 1.289
2 42.122 1.515
84
Sumber: Hasil Olah Data SPSS
Untuk menganalisis model yang lebih baik untuk memprediksi
probabilitas diterimanya pembiayaan kredit suatu perusahaan, dapat
dilihat dari nilai -2Log likelihood yaitu pada blok 0 atau blok
permulaan, nilai -2Log likelihood sebesar 42.121 seperti pada tabel 4.8.
Tabel 4.9 Ketetapan model prediksi kredit diterima
(Block 1: Method = Enter)
3 42.121 1.531
4 42.121 1.531
a. Constant is included in the model.
b. Initial -2 Log Likelihood: 42.121
c. Estimation terminated at iteration number 4
because parameter estimates changed by less than
.001.
Iteration Historya,b,c,d
Iteration -2 Log likelihood
Coefficients
Constant Loan_Term Credit_Rating Loan_Purpose Request_Amount
Step 1 1 29.318 2.589 -.082 .532 -.386 .000
2 23.099 3.991 -.145 1.304 -.949 .000
3 20.640 5.425 -.222 2.291 -1.785 .000
4 19.930 6.479 -.287 3.207 -2.499 .000
5 19.834 6.940 -.320 3.709 -2.850 .000
6 19.832 7.025 -.326 3.805 -2.916 .000
7 19.832 7.028 -.326 3.808 -2.918 .000
8 19.832 7.028 -.326 3.808 -2.918 .000
a. Method: Enter
b. Constant is included in the model.
c. Initial -2 Log Likelihood: 42.121
d. Estimation terminated at iteration number 8 because parameter estimates changed by less than .001.
85
Sumber: Hasil Olah Data SPSS
Kemudian pada blok kedua (block 1: method = enter) pada tabel
4.9 adalah tahap memasukkan variabel-variabel independen ke dalam
model penelitian. Nilai -2Log likelihood sebesar 19.832 terjadi
penurunan dalam nilai tersebut dibanding nilai sebelumnya. Maka
model tersebut menunjukkan bahwa penambahan variabel bebas ke
dalam model regresi memperbaiki model fit.
b. Ketepatan Cox & Snell`s R Square and Negelkerke R Square
Dari tabel 4.10 Cox & Snell`s R Square merupakan ukuran yang
mencoba meniru R2 pada multiple regression yang didasarkan pada
teknik estimasi likelihood dengan nilai maksimum kurang dari 1 (satu)
sulit untuk diinterpretasikan. Negelkerke’s R Square merupakan
modifikasi dari koefisien Cox & Snell`s R Square untuk memastikan
bahwa nilai bervariasi dari 0 (nol) sampai 1 (satu). Hal ini dilakukan
dengan cara membagi nilai Cox & Snell`s R Square dengan nilai
maksimumnya. Nilai Negelkerke’s R Square dapat diinterpretasikan
seperti koefisien determinasi R2 pada regresi linear berganda (Ghozali,
2013 : 341). Nilai koefisien Negelkerke’s R Square umumnya lebih
besar dari nilai koefisien Cox & Snell`s R Square tapi cenderung lebih
kecil dibandingkan dengan nilai koefisien determinasi R regresi linear
berganda (Uyanto, 2006 : 236).
Jika dilihat nilai Negelkerke’s R Square sebesar 0,643
menunjukkan bahwa variabel dependen dapat dijelaskan oleh variabel-
86
variabel independen sebesar 64,3% dan sisanya 35,7% dijelaskan oleh
variabel lain diluar model.
Tabel 4.10 Hasil Cox & Snell`s R Square dan Negelkerke’s R Square
Sumber: Hasil Olah Data SPSS
c. Uji Hosmer and Lemeshow Test
Tabel 4.11 Hosmer and Lemeshow Test digunakan untuk menguji
kebaikan model (goodness of fit) apakah data empiris cocok atau sesuai
dengan model yang kita gunakan. Dalam hal ini model yang digunakan
menggunakan empat variabel independen (Loan_Term, Credit_Rating,
Loan_Purpose, Request_Amount) diuji apakah sudah sesuai dengan
data empiris. Hipotesis untuk menilai model fit ini adalah:
H0 : Model yang dihipotesiskan fit dengan data
Ha : Model yang dihipotesiskan tidak fit dengan data
Jika nilai Hosmer-Lemeshow signifikan atau lebih kecil dari
0,05 maka hipotesis nol ditolak dan model dapat dikatakan tidak fit.
sebaliknya jika tidak signifikan atau lebih besar dari 0,05 maka
Model Summary
Step -2 Log likelihood
Cox & Snell R
Square
Nagelkerke R
Square
1 19.832a .391 .643
a. Estimation terminated at iteration number 8 because parameter
estimates changed by less than .001.
87
hipotesis nol diterima yang berarti data empiris sama dengan model
atau model dapat dikatakan fit (Ghozali, 2013 : 346).
Tabel 4.11 Hasil Uji Hosmer and Lemeshow Test
Sumber : Hasil Olah Data SPSS
Hasil olah data diatas menunjukkan nilai dari Hosmer and
Lemeshow Test sebesar 4,709 dan probabilitas signifikansi pada 0,695,
oleh karena nilai signifikansi ini diatas 0,05 maka model dikatakan fit
dan dapat diterima.
d. Ketepatan Prediksi Model Regresi Logistik
Untuk melihat suatu ketepatan model prediksi yang digunakan dalam
penelitian ini dapat ditunjukkan pada tabel 4.12 berupa predicted values
dari suatu keadaan perusahaan dan merupakan data aktual yang dapat
dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 4.12 Hasil prediksi model regresi logistik
Classification Tablea
Observed
Predicted
Keputusan_Kredit
Percentage
Correct
Ditolak Diterima
Step 1 Keputusan_Kredit Ditolak 5 3 62.5
Diterima 2 35 94.6
Overall Percentage 88.9
a. The cut value is .500
Hosmer and Lemeshow Test
Step Chi-square df Sig.
1 4.709 7 .695
88
Sumber : Hasil Olah Data SPSS
Menurut tabel 4.12 diatas, perusahaan yang diprediksi ditolak
pengajuan pembiayaannya menunjukkan sebanyak 5 perusahaan,
dengan ketepatan klasifikasi yang diamati untuk perusahaan yang
diprediksi ditolak pengajuan pembiayaannya sebesar 62,5%.
Sedangkan untuk jumlah perusahaan yang pembiayaannnya diprediksi
diterima sebanyak 35 perusahaan dengan ketepatan klasifikasi yang
diamati untuk perusahaan yang pembiayaannya diterima sebesar
94,6%. Secara keseluruhan ditunjukkan bahwa ketepatan klasifikasi
pada model regresi logistik telah cukup baik, karena mampu
memprediksi dengan benar sebesar 88,9% kondisi yang terjadi.
e. Uji Omnibus Test of Model Coefficients
Tabel Omnibus Test of Model Coefficients menunjukan
signifikansi model regresi biner logistik yang diperoleh dari hasil
penelitian. Apabila nilai sig. < α 0,05, maka dapat diasumsikan bahwa
setidaknya ada satu variabel bebas yang berpengaruh terhadap model
(Pramesti, 2013:64).
Tabel 4.13 Hasil Uji Omnibus Test of Model Coefficients
Sumber : Hasil Olah Data SPSS
Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-square df Sig.
Step 1 Step 22.289 4 .000
Block 22.289 4 .000
Model 22.289 4 .000
89
Uji Omnibus Test of Model Coefficient berfungsi untuk menguji
apakah semua variabel penjelas secara bersama-sama mempengaruhi
variabel dependen (Ghozali, 2011:228). Uji Omnibus Test of Model
Coefficient sebagaimana uji F pada regresi metode OLS. Pengujian
hipotesis dilakukan dengan cara membandingkan nilai chi-square
hitung dan chi-square tabel, apabila nilai chi-square hitung > nilai chi-
square tabel maka menolak H0 yang berarti semua variabel penjelas
secara bersama-sama mempengaruhi variabel dependen, sedangkan
jika sebaliknya, maka berarti semua variabel penjelas secara bersama-
sama tidak mempengaruhi variabel dependen. Selain itu bisa juga
membandingkan nilai probabilitas (sig.) Chi-square dengan tingkat
signifikansi (α), jika nilai probabilitas (sig.) Chi-square < tingkat
signifikansi (α) maka hipotesis H0 ditolak hal ini berarti variabel bebas
secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel terikat, sedangkan
jika nilai probabilitas (sig.) Chi-square > tingkat signifikansi (α), maka
Ho diterima yang berarti bahwa variabel independen secara bersama-
sama tidak mempengaruhi variabel dependen.
Berdasarkan hasil perhitungan, diperoleh nilai chi-square hitung
adalah 22.289, sedangkan nilai chi-square tabel df 4, α = 0.05 diperoleh
sebesar 9.490. Nilai chi-square hitung (22.249) > nilai chi-square tabel
(9.490), serta nilai probabilitas (sig.) Chi-square sebesar 0.000 < 0.05,
dengan kata lain penambahan variabel bebas meningkatkan signifikansi
ke dalam model. Maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis Ho ditolak
90
dan menerima Ha yang berarti semua variabel bebas secara bersama-
sama berpengaruh terhadap variabel terikat.
f. Uji Variables in The Equation
Tabel 4.14 Variables in The Equation
Sumber : Hasil Olah Data SPSS
Variables in The Equation digunakan untuk mengetahui apakah
variabel independen secara individual mempengaruhi variabel
dependen serta menyediakan rentang peluang atau nilai odds ratio dari
batas bawah (lower) hingga batas atas (upper). Uji parsial dapat
dilakukan dengan membandingkan nilai probabilitas terhadap α, jika
nilai probabilitas < α, maka Ho ditolak yang berarti bahwa variabel
independen mempengaruhi variabel dependen, sedangkan jika nilai
probabilitas > α, maka Ho diterima yang berarti bahwa variabel
independen terhadap variabel dependen.
Berikut ini adalah Uji Variables in The Equation dari masing-
masing variabel independen terhadap variabel dependen :
Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
95% C.I.for EXP(B)
Lower Upper
Step 1a Loan_Term -0.325888 0.223453 2.126982 1 0.144725 0.721886 0.465871 1.118593
Credit_Rating 3.808196 2.182906 3.043467 1 0.081063 45.069076 0.624864 3250.661097
Loan_Purpose -2.917627 2.063106 1.999937 1 0.157306 0.054062 0.000948 3.083259
Request_Amount -0.000078 0.000030 6.862966 1 0.008800 0.999922 0.999864 0.999980
Constant 7.027724 3.893976 3.257188 1 0.071111 1127.462005
a. Variable(s) entered on step 1: Loan_Term, Credit_Rating, Loan_Purpose, Request_Amount.
91
1) Variabel Loan Term
Berdasarkan hasil output dapat dilihat bahwa nilai probabilitas
variabel independen loan term sebesar 0,144725. Bila
dibandingkan dengan α (0,05), dapat diambil keputusan untuk
menerima Ho dan menolak Ha. Hal ini dapat disimpulkan bahwa
variabel loan term tidak berpengaruh secara signifikan terhadap
keputusan kredit.
2) Variabel Credit Rating
Berdasarkan hasil output dapat dilihat bahwa nilai probabilitas
variabel independen credit rating sebesar 0,081063. Bila
dibandingkan dengan α (0,10), dapat diambil keputusan untuk
menolak Ho dan menerima Ha. Hal ini dapat disimpulkan bahwa
variabel credit rating berpengaruh secara signifikan terhadap
keputusan kredit. Status risiko yang diwakilkan dengan credit
rating akan memberikan gambaran dan menjadi pertimbangan bagi
lenders. Semakin tinggi risiko maka banyak pertimbangan yang
dilakukan oleh lenders dan semakin kecil kemungkinan lenders
untuk memberikan pinjamannya kepada usaha tersebut.
3) Variabel Loan Purpose
Berdasarkan hasil output dapat dilihat bahwa nilai probabilitas
variabel independen loan purpose sebesar 0,157306. Bila
dibandingkan dengan α (0,05), dapat diambil keputusan untuk
menerima Ho dan menolak Ha. Hal ini dapat disimpulkan bahwa
92
(0,1) (0,1) (0,05)
variabel loan purpose tidak berpengaruh secara signifikan terhadap
keputusan kredit.
4) Variabel Request Amount
Berdasarkan hasil output dapat dilihat bahwa nilai probabilitas
variabel independen request amount sebesar 0,008800. Bila
dibandingkan dengan α (0,05), dapat diambil keputusan untuk
menolak Ho dan menerima Ha. Hal ini dapat disimpulkan bahwa
variabel request amount berpengaruh secara signifikan terhadap
keputusan kredit. Jika jumlah pinjaman yang diajukan oleh
peminjam (borrowers) semakin besar, maka akan mempengaruhi
terhadap keputusan lenders dalam memberikan pinjaman.
g. Persamaan Analisis Regresi Logistik
Berdasarkan hasil perhitungan dalam tabel 4.14 di atas diperoleh
persamaan logistik, yaitu :
= 7,027724 + 3,808196 CR – 0,000078 RA
Dijelaskan sebagai berikut :
1) Berdasarkan persamaan regresi di atas, diperoleh koefisien regresi
untuk konstanta sebesar positif 7,027724 yang artinya memiliki
pengaruh yang positif. Hal ini mengindikasikan bahwa jika tanpa
pengaruh dari variabel independen atau variabel independen sama
dengan 0, maka kemungkinan keputusan pemberian kredit akan
naik sebesar 7,03%.
93
2) Koefisien regresi dari variabel loan term (LT) sebesar negatif
0,325888 dan tidak berpengaruh signifikan pada α = 5%. Hal ini
menunjukkan bahwa jika variabel lainnya dianggap konstan maka
jika terjadi penurunan sebesar loan term 0,33% tidak akan
mempengaruhi keputusan pemberian kredit pada UKM.
3) Koefisien regresi dari variabel credit rating (CR) sebesar positif
3,808196 dan berpengaruh signifikan pada α = 10%. Hal ini
menunjukkan bahwa jika variabel lainnya dianggap konstan maka
jika terjadi kenaikan credit rating sebesar 1% akan mempengaruhi
keputusan pemberian kredit pada UKM sebesar 3,81%.
4) Koefisien regresi dari variabel loan purpose (LP) sebesar negatif
2,917627 dan tidak berpengaruh signifikan pada α = 5%. Hal ini
menunjukkan bahwa jika variabel lainnya dianggap konstan maka
jika terjadi penurunan sebesar long term 2,92% tidak akan
mempengaruhi keputusan pemberian kredit pada UKM.
5) Koefisien regresi dari variabel request amount (RA) sebesar
negatif 0,000078 dan berpengaruh signifikan pada α = 5%. Hal ini
menunjukkan bahwa jika variabel lainnya dianggap konstan maka
jika terjadi kenaikan request amount sebesar 1% maka
kemungkinan kecenderungan memberikan pembiayaan akan
menurun sebesar 0,000078%.
94
(0,1) (0,1)
3. Interpretasi Hasil
Analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis model
regresi Logistik. Uji regresi Logistik digunakan sebagai alat analisis faktor-
faktor apa saja yang menentukan suatu pembiayaan dalam Islamic Peer to
Peer Lending akan dibiayai. Alasan menggunakan uji ini adalah variabel
bebas yang digunakan merupakan campuran antara variabel kontinyu
(metrik) dan kategorial (nonmetrik).
Pada tahap ini akan disajikan uraian mengenai hasil uji statistik yang
telah dilakukan dengan acuan penelitian terdahulu. Pada pembahasan tabel
4.14 didapatkan hasil persamaan model logistik sebagai berikut :
= 7.027724 + 3.808196 CR - 0.000078 RA
Masing-masing slope pada persamaan ini adalah koefisien slope parsial dan
menghitung perubahan pada nilai estimasi logit akibat satu unit perubahan
pada nilai variabel (dengan asumsi variabel independen lainnya konstan).
Pada regresi logistik koefisien dari persamaan yang dibangun tidak dapat
diinterpretasikan secara langsung maka dibutuhkan nilai odds untuk
menginterpretasikannya. Nilai-nilai pada kolom Exp(B) atau disebut juga
odds ratio menggambarkan seberapa besar peluang pengaruh variabel bebas
terhadap variabel independen. Rentang peluang dari batas bawah (lower)
hingga batas atas (upper) juga dapat dilihat dari kolom nilai CI untuk
Exp(B)
95
a. Variabel Loan Term
Berdasarkan tabel Variables in The Equation diketahui bahwa
variabel loan term tidak berpengaruh signifikan terhadap keputusan
kredit sehingga tidak mampu membuktikan hipotesis penelitian yang
dibangun dimana terdapat pengaruh loan term terhadap keputusan
kredit. Hal ini dikarenakan kurang dominannya variabel loan term
sehingga variabel tersebut belum cukup berperan sebagai penyeimbang
pengambil keputusan dalam pemberian pembiayaan untuk UKM pada
salah satu platform Islamic Peer to Peer Lending.
Hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian sebelumnya yang
telah dilakukan oleh Barasinska (2011) yang menyatakan bahwa durasi
kredit memberikan pengaruh yang signifikan terhadap keputusan
pemberian kredit pada Peer to Peer Lending di Jerman. Namun
penelitian ini sependapat bahwa waktu pengembalian yang lebih cepat
lebih disukai oleh lenders yang ditunjukkan dengan nilai koefisien yang
dihasilkan bernilai negatif. Walaupun dalam penelitian ini lebih
memfokuskan meneliti pengaruh gender terhadap keputusan pemberian
kredit. Namun dalam penelitian tersebut juga dibahas mengenai jangka
waktu atau durasi pinjaman dalam menentukan keputusan pemberian
kredit. Dan dalam penelitian tersebut di jelaskan bahwa gender
memberikan pengaruh yang berbeda dalam penentuan jangka waktu.
b. Variabel Credit Rating
96
Berdasarkan tabel Variables in The Equation diketahui bahwa
variabel credit rating berpengaruh signifikan terhadap keputusan
pemberian kredit pada UKM sebesar 3,808196 atau 3,81% pada tingkat
signifikansi 10% sehingga mampu membuktikan hipotesis penelitian
yang dibangun dimana terdapat pengaruh credit rating terhadap
keputusan kredit. Nilai koefisien tersebut paling dominan dibanding
dengan variabel lain maka bisa ditarik kesimpulan bahwasanya variabel
ini merupakan variabel yang paling berpengaruh besar dalam keputusan
pemberian kredit. Dalam pembiayaan Islamic Peer to Peer Lending
Kapitalboost, credit rating tersebut menunjukkan tingkat risiko pada
pembiayaan tersebut yang akan dihadapi oleh lenders. Status risiko yang
diwakilkan dengan credit rating akan memberikan gambaran tentang
profil bisnis perusahaan, posisi keuangan, dan tata kelola perusahaan
yang menjadi pertimbangan bagi lenders. Semakin tinggi risiko maka
banyak pertimbangan yang dilakukan oleh lenders dan semakin kecil
kemungkinan lenders untuk memberikan pinjamannya kepada usaha
tersebut. Hasil data statistik menunjukkan bahwa variabel credit rating
bernilai positif, maka credit rating memiliki hubungan yang positif
dengan keputusan pemberian kredit. Dengan kata lain semakin tinggi
risiko maka kecenderungan untuk kredit diterima akan meningkat. Ini
menjadi penting bahwasanya kredit yang memiliki risiko tinggi tidak
selamanya atau otomatis ditolak pengajuan kreditnya pada sistem
Islamic Peer to Peer Lending. Dilihat pada lampiran 3 bahwasanya
97
seluruh tingkat kredit yang berisiko tinggi justru diterima pengajuan
kreditnya. Hal ini menunjukkan bahwa ada perbedaan penilaian uji
kelayakan yang dilakukan antara lenders dengan platform Islamic Peer
to Peer Lending. Seperti yang tertera dalam petunjuk penggunaan yang
tertera dalam situs web bahwasanya situs web dan konten di dalamnya
bukan merupakan saran keuangan, saran investasi, atau permintaan
untuk tujuan melakukan investasi. Anggota platform melakukan uji
kelayakan (due diligence) sendiri dengan menggunakan informasi
mendalam yang disediakan. Dalam manajemen perbankan bahwasanya
dalam melepas kredit agar berkualitas perlu memperhatikan risiko dan
return serta melihat potensi bisnis (Kasmir, 2012). Maka kemungkinan
lain juga lenders mempertimbangkan return serta melihat potensi bisnis
UKM yang ada pada Islamic Peer to Peer Lending.
Variabel credit rating dengan odds ratio sebesar 45,07
menggambarkan bahwa UKM yang dinilai memiliki risiko tinggi
memiliki peluang untuk diberikan kredit sebesar 45,07 kali lipat
dibandingkan dengan UKM yang dinilai memiliki risiko rendah.
Rentang peluang yang dimiliki adalah sebesar 0,62 hingga 3250,7 kali.
Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian Kumar (2007), Lin dkk
(2011), Barasinska (2011) namun bertentangan dengan dengan
penelitian Reabetswe (2014), Weib dkk (2008), Pope dkk (2011),
Herzenstein dkk (2011). Perbedaan ini hanya dikarenakan adanya
perbedaan tingkat signifikansi yang digunakan antar peneliti.
98
c. Variabel Loan Purpose
Berdasarkan tabel Variables in The Equation diketahui bahwa
variabel loan purpose tidak berpengaruh secara signifikan terhadap
keputusan kredit. Maka dalam pembiayaan Islamic Peer to Peer
Lending Kapitalboost, tujuan pinjaman yang jelas dan spesifik tidak
begitu penting dalam memutuskan pemberian pinjaman terhadap usaha
tersebut.
Hasil penelitian ini sesuai dengan Reabetswe (2014) yang tidak
menemukan pengaruh yang signifikan dari variabel loan purpose.
Namun bertolak belakang dengan penelitian yang dilakukan oleh
Barasinska (2011). Penelitian tersebut menjelaskan bahwa tujuan
pinjaman yang jelas akan mempengaruhi keputusan lenders dalam
memberikan pinjamannya.
d. Variabel Request Amount
Berdasarkan tabel Variables in The Equation diketahui bahwa
variabel request amount berpengaruh negatif signifikan terhadap
keputusan kredit. Jika jumlah pinjaman yang diajukan oleh peminjam
(borrowers) semakin besar, maka akan mempengaruhi terhadap
keputusan lenders dalam memberikan pinjaman. Koefisien regresi dari
variabel request amount (RA) sebesar negatif 0.000078 dan
berpengaruh signifikan pada α = 5%. Hal ini menunjukkan bahwa jika
variabel lainnya dianggap konstan maka jika terjadi kenaikan request
amount sebesar 1% maka kemungkinan kecenderungan memberikan
99
pembiayaan akan menurun sebesar 0.000078%. Maka dapat diartikan
bahwa semakin tinggi jumlah pinjaman yang diajukan oleh UKM maka
akan menurunkan tingkat keputusan pemberian kredit.
Variabel request amount dengan odds ratio sebesar 1
menggambarkan bahwa UKM yang mengajukan jumlah pinjaman lebih
kecil memiliki peluang untuk diberikan kredit sebesar 1 kali lipat
dibandingkan dengan UKM yang mengajukan jumlah pinjaman lebih
besar.
Hasil penelitian ini didukung oleh penelitian Reabetswe (2014),
Kumar (2007), Freedman dkk (2008), Herzenstein dkk (2011), dan
Weib dkk (2010) yang menyatakan bahwa jumlah biaya yang diajukan
oleh peminjam (borrowers) memiliki pengaruh terhadap keputusan
pemberian pinjaman. Dalam penelitian tersebut dijelaskan bahwa
pinjaman yang ditampilkan pada website Peer to Peer Lending adalah
pinjaman jangka pendek berskala kecil sehingga alternatif ini cocok
untuk inklusifitas keuangan bagi UKM. Dalam konteks Islamic Peer to
Peer Lending, pemberi dana (lenders) terdiri dari sekumpulan orang
tidak hanya satu pihak saja yang memberikan bantuan pinjaman,
sehingga jumlah pinjaman yang diajukan oleh pelaku usahapun akan
mempengaruhi keputusan mereka dalam memberikan pinjaman. Dalam
penelitian Reabetswe (2014) juga menjelaskan bahwa pinjaman pada
website Peer to Peer Lending skalanya kecil untuk jumlah uang namun
100
frekuensi pemberian pinjamannya cukup tinggi karena pinjaman jangka
pendek
101
BAB V
SIMPULAN DAN SARAN
A. Simpulan
Penelitian ini membahas tentang analisis faktor-faktor apa saja yang dapat
mempengaruhi keputusan pemberian kredit pada sebuah model pembiayaan
baru yaitu Islamic Peer to Peer Lending untuk pelaku Usaha Kecil dan
Menengah (UKM) yang mengajukan pinjaman melalui platform Kapitalboost.
Faktor-faktor yang digunakan meliputi variabel Loan Term, Credit Rating,
Loan Purpose, dan Request Amount. Analisis digunakan menggunakan analisis
regresi logistik dengan program IBM SPSS Statistics 25 dengan data sampel
perusahaan sebanyak 45 sampel perusahaan.
Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan, maka dapat dibuat kesimpulan
sebagai berikut :
1. Hasil hipotesis memberikan bukti bahwa dari empat variabel yang
diuji, terbukti bahwa Requested Amount memiliki pengaruh negatif
signifikan pada alpha 5% dan variabel Credit Rating berpengaruh
positif signifikan pada alpha 10% terhadap keputusan pemberian
kredit. Namun, pada variabel Loan Term dan Loan Purpose tidak
terbukti mempengaruhi keputusan pemberian kredit. Alasan tidak
mempengaruhinya Loan Term hal ini dapat disebabkan karena kurang
dominannya variabel tersebut sebagai penyeimbang keputusan
pendanaan. Sedangkan pada Loan Purpose, hal ini disebabkan karena
102
dalam Islamic Peer to Peer Lending barang tentu yang menjadi
pertimbangan utama pemberi pinjaman adalah kegiatan usaha tidak
mendukung kegiatan yang tidak halal seperti terlibat dalam perjudian,
senjata atau kegiatan yang menyebabkan kerusakan lingkungan.
Dengan sistem syariah ini setiap tujuan pinjaman juga sudah
menggunakan akad yang jelas.
2. Hasil pengamatan odds ratio menemukan bahwa UKM dengan waktu
pengembalian (tenor) lebih cepat memiliki peluang untuk diberikan
kredit sebesar 0,72 kali lipat dibandingkan dengan UKM dengan waktu
pengembalian (tenor) lebih lama, UKM yang dinilai memiliki risiko
tinggi memiliki peluang untuk diberikan kredit sebesar 45,07 kali lipat
dibandingkan dengan UKM yang dinilai memiliki risiko rendah,
pinjaman yang diajukan untuk Invoice Financing memiliki peluang
untuk diberikan kredit sebesar 0,05 kali lipat dibandingkan dengan
pinjaman yang diajukan untuk Asset Purchase Financing, serta UKM
yang mengajukan jumlah pinjaman lebih kecil memiliki peluang untuk
diberikan kredit sebesar 1 kali lipat dibandingkan dengan UKM yang
mengajukan jumlah pinjaman lebih besar.
3. Hasil analisis statistik pada variabel credit rating yang
menginterpretasikan tingkat resiko menemukan bahwa credit rating
memiliki hubungan yang positif dengan keputusan pemberian kredit.
Hal ini bertentangan dengan studi literatur yang ada maka dari hasil
analisis menarik kesimpulan bahwa ada perbedaan penilaian uji
103
kelayakan yang dilakukan antara lenders dengan platform Islamic Peer
to Peer Lending. Hasil due diligence yang dilakukan oleh lenders
memiliki penilaian yang berbeda akan tingkat risiko, lenders juga
memperhatikan return serta melihat pandangan yang berbeda
mengenai potensi bisnis dari UKM tersebut.
B. Implikasi
Berdasarkan simpulan yang telah diuraikan, terdapat beberapa implikasi yang
mungkin bermanfaat, diantaranya :
1. Perusahaan Islamic Peer to Peer Lending
Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan masukan kepada
perusahaan penyedia jasa Islamic Peer to Peer Lending dalam menampilkan
informasi yang dibutuhkan oleh pendana (lenders) sebagai keputusan
pemberian kredit bagi usaha yang mengajukan pinjaman.
2. Lenders (Pemberi Pinjaman)
Penelitian ini dapat menjadi salah satu atau menambah pengetahuan bagi
para lenders untuk mengetahui faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi
kemungkinan suksesnya pembiayaan yang diajukan pada website Islamic
Peer to Peer Lending sehingga, lenders dapat mengambil salah satu dari
penelitian ini sebagai rujukan. Sehingga lenders dapat memutuskan usaha-
usaha apa saja yang akan didanai dan dijadikan investasinya
3. Akademisi
104
Penelitian ini merupakan penelitian pertama yang dilakukan untuk
menganalisa alokasi kredit pada platform Islamic Peer to Peer Lending di
Indonesia, bagi para akademisi penelitian ini diharapkan dapat menjadi
sarana untuk memperluas pengetahuan mengenai faktor yang
mempengaruhi alokasi kredit pada website Islamic Peer to Peer Lending
serta diharapkan penelitian ini dapat menjadi referensi bagi para peneliti
selanjutnya dalam meneliti faktor penentu alokasi kredit pada website
Islamic Peer to Peer Lending.
4. Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM)
Bagi pelaku Usaha, Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) penelitian ini
diharapkan dapat menjadi sumber informasi baru mengenai faktor penentu
alokasi kredit pada website Islamic Peer to Peer Lending. Sehingga dapat
dijadikan rujukan ketika akan mengajukan pinjaman usaha melalui website
Islamic Peer to Peer Lending. Penelitian ini juga diharapkan dapat memberi
informasi bagi pelaku usaha mengenai alternatif pembiayaan berbasis
teknologi yang dapat diakses oleh pelaku UMKM.
C. Saran
Adapun saran yang diberikan dalam penelitian ini adalah :
1. Diharapkan penelitian selanjutnya dapat menambah variabel yang
berpengaruh terhadap alokasi kredit pada pembiayaan Islamic Peer to Peer
Lending yang tidak terdapat dalam penelitian ini, dikarenakan dalam uji
Negelkerke’s R Square masih terdapat variabel lain yang tidak terdapat
dalam model yang mempengaruhi keputusan pemberian kredit.
105
2. Menabah rentan periode penelitian, sehingga diperoleh hasil yang lebih
baik dan representatif.
3. Meneliti mengenai default, dalam pinjaman Islamic Peer to Peer Lending
untuk menilai seberapa besar risiko dalam pembiayaan ini.
106
DAFTAR PUSTAKA
[OJK] Otoritas Jasa Keuangan. 2015. Lembaga Keuangan Mikro. Jakarta.
http://www.ojk.go.id/lembaga-keuangan-mikro.
[POJK] Peraturan Otoritas Jasa Keuangan. 2014. Peraturan Otoritas Jasa Keuangan
no. 13 Tahun 2014 tentang Penyelenggaraan Usaha Lembaga Keuangan
Mikro. Jakarta.
Agrawal, A, Catalini,C and Goldfard, A. 2011. The Geography of Crowdfunding.
SSRN Electronic Journal.
Ashta, A. and Assadi, D. 2010. Online or Offline: The Rise of Peer-to-Peer Lending
in Microfinance. Journal of Electronic Commerce in Organizations, vol.
8,no. 3, pp. 26-37.
ATC , Ulrizh, Bholat ,David. 2016. Peer-To-Peer Lending And Financial
Innovation In The United Kingdom. Jurnal.
ATC, Ulrizh, Bholat ,David. 2016. Peer-To-Peer Lending And Financial
Innovation In The United Kingdom. Jurnal.
Barasinska, N. 2011. Does Gender Affect Investors’ Appetite for Risk? Evidence
from Peer-to-Peer Lending. DIW Berlin Discussion Paper No. 1125.
Belleflamme, P, Lambert, T, Schwienbacher, A. 20l1. Crowdfunding: Tapping The
Right Crowd. Journal of business venturing.
Berger, A; Cowan, A and Frame, S. 2011. The surprising use of credit scoring in
small business lending by community banks and the attendant effects of
credit availability, risk and profitability. Journal of Financial Services
Research.vol. 39, pp. 1 – 17.
Berger, A, Frame, S, Miller, N. 2005. Credit Scoring And The Availability, Price,
And Risk Of Small Business Credit. Journal of Money Credit and Banking
The Ohio State University Press vol. 3, no.2, march 2005, p.191-222.
Berger, S and Gleisner, F. 2009. Emergence of financial intermediaries in
electronic markets: The case of online P2P Lending. Business Research,
vol. 2, no.1, pp. 39-65.
Bradford, C Steven. 2012. Crowdfunding And The Federal Securities Laws.
College Of Law Faculty Publication p.119.
Budisan dan Triand. 2006. Bank dan Lembaga Keuangan Lain. edisi 2, Salemba
Empat, Jakarta.
107
Cassar, G. 2004. The financing of business start-ups. Journal of business venturing
19 (2): 261-283.
Daily social id, fintech Indonesia, Jakpat.2017. Financial Technology Report 2017.
Jakarta : Daily social id.
Dapp, Thomas. 2014. FinTech – The Digital (R)evolution in The Financial Sector.
Germany : Deutsche Bank.
Duarte, J., Siegel, S and Young, L. 2010. Trust and Credit. AFA 2010 Atlanta
Meetings : SSRN http://ssrn.com/abstract=1343275.
Fabrice, Jean. Lobre, Katia. 2013. Crowdsourcing. One Step Beyond, London :
FSC.
Freedman, S and Jin, G. Z. 2008. Do Social Networks Solve Information Problems
for Peer-to-Peer Lending? Evidence from Prosper.com. NET Institute
Working Paper No. 08-43. Available at
SSRN:http://ssrn.com/abstract=1304138.
Ghozali, Imam. 2007. Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program SPSS.
Badan Penerbit Universitas Diponogoro. Semarang.
Ghozali, Imam. 2013. Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program IBM SPSS
21. Edisi 7, ISBN: 979.704.300.2, Badan Penerbit Universitas Diponogoro.
Semarang.
Ghozali, Imam. Ratmono, Dwi. 2013. Analisis Multivariat dan Ekonometrika :
Teori, Konsep, dan Aplikasi dengan Eviews 8. Semarang : Undip.
Gudono. 2012. Analisis Data Multivariate. Yogyakarta: BPFE.
Gujarati, N Damodaran. Porter, C Dawn. 2012. Dasar-Dasar Ekonometrika. Edisi
Kedua, Jakarta Selatan : Salemba Empat.
Glennon, D, Nigro, P. 2005. Measuring The Default Risk of Small Business Loans:
A Survival Analysis Approach. Journal of Money Credit and Banking
37(5):923-47.
Gumayantika R, Irwanto AK. 2010. Analisis Sistem Manajemen Risiko Kredit dan
Pengaruhnya terhadap Laba Perusahaan dengan Penerapan Model
Program Komputer (Studi Kasus PT Bank JABAR Cabang Ciamis). Jurnal
Manajemen dan Organisasi. Tersedia pada
manajemen.fem.ipb.ac.id/images/uploads/6._Analisis_Sistem_
Manajemen_Risiko.pdf.
108
Hanafi MM. 2009. Manajemen Risiko. Yogyakarta (ID) : Unit Penerbit dan
Percetakan Sekolah Tinggi Ilmu Manajemen YKPN.
Hanis U, Nursyamsi J. 2013. Pengaruh Prasyarat Kredit terhadap Kelancaran
Pembayaran Anggota (Studi Kasus Anggota pada PT. Bank Bukopin Kantor
Cabang Pembantu Cilegon). UG Jurnal. 7 (5)
http://download.portalgaruda.org/article.php?article =94297&val=1448
Herzenstein, M., Andrews, R. L., Dholakia, U. M and Lyandres, E. 2008. The
Democratization of Personal Consumer Loans? Determinants of Success in
Online Peer-to-Peer Lending Communities. Discussion paper, University of
Delaware.
Herzenstein, M., Dholakia, U. M., and Andrews, R. L. 2011. Strategic Herding
Behavior In Peer-To-Peer Loan Auctions. Journal of Interactive Marketing,
25(1), 2736.
Herzenstein, M., Sonenshein, S and Dholakia, U. M. 2011. Tell Me a Good Story
& I May Lend You My Money: The Role of Narratives in Peer-to-Peer
Lending Decisions. SSRN: http://ssrn.com/abstract=1840668.
Hootsuite. 2018. Indonesia Digital Landscape Januari 2018.
Howe, Jeff. 2008. Crowdsourcing : Why The Power of The Crowd is Driving The
Future of Business. New York : Crown Business.
Ismail. 2010. Manajemen Perbankan: Dari Teori Menuju Aplikasi. Jakarta:
Prenada Media Grup.
Kasmir. 2008. Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya. Jakarta: PT Raja Grafindo
Persada.
Kasmir. 2013. Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya. Jakarta: PT Raja Grafindo
Persada.
Kasmir. 2012. Manajemen Perbankan. Jakarta: PT Raja Grafindo Persada.
Klafft, M. 2008. Online Peer to Peer Lending: A Lender’s Perspective. Las Vegas:
CSREA Press.
Kumar, S. 2007. Bank of one: Empirical analysis of Peer-to-peer marketplace.
Working Paper, AMCIS 2007 Proceedings, Paper 305.
109
Lin, M., and Viswanathan, S. 2013. Home Bias in Online Investments: An
Empirical Study of an OnlinCrowd Funding Market. Working paper,
available : papers.ssrn.com.
Mollick, E. 2013. The Dynamics of Crowdfunding: An Exploratory Study. Journal
of business venturing vol. 29.
Muharam, A. 2015. Kementerian Koperasi dan Usaha Kecil dan Menengah
Republik Indonesia. Retrieved November 3, 2015, from Kementerian
Koperasi dan Usaha Kecil dan Menengah Republik Indonesia:
www.depkop.go.id.
Pope, D and Sydnor, J. 2011. What’s in a picture? Evidence from Prosper.com.
Journal of Human Resources, vol. 46, no.1, pp. 53-92 Prenada Media Grup.
Ravina, E. 2008. Love & Loans: The Effect of Beauty & Personal Characteristics
in Credit Markets. Working Paper, Columbia GSB.
Rivai, V., & Veithzal, A. P. 2007. Credit Management Handbook: Teori, Konsep,
Prosedur, dan Aplikasi Panduan Praktis Mahasiswa, Bankir, dan Nasabah.
Jakarta: Raja Grafindo.
Rodoni, Ahmad. 2006. Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya. Jakarta: CSES
PRESS ( Centre for Social and Economics Studies).
Ryadi, Slamet. Assifa, Ria Yunita. 2016. Sokongan.com : Online Crowdfunding
Platform Sebagai Pilihan Pendanaan Bagi UMKM Sektor Pertnian,
Perikanan, dan Industri Kecil Terkait Berbasis Financial Technology.
Karya Ilmiah.
Sanusi, A. 2011. Metode Penelitian Bisnis. Jakarta: Salemba Empat.
Santoso, S. 2015. Menguasai Statistik Nonparametrik: Konsep Dasar Dan Aplikasi
SPSS. Jakarta: Gramedia.
Sarwono, Jonatha. 2013. Statistik Multivariat : Aplikasi untuk Riset Skripsi.
Yogyakarta : ANDI OFFSET.
Schwienbacher, A, Larralde, B. 2010. Crowdfunding of Small Entrepreneurial
Ventures. Oxford Unversity Press.
Segal, Miriam. 2015. Peer-to-Peer Lending: A Financing Alternative for Small
Businesses. Jurnal.
110
Setyobudi, A. 2007. Peran Serta Bank Indonesia dalam Pengembangan Usaha
Mikr Kecil dan Menengah (UMKM). Buletin Hukum Perbankan dan
Kebanksentralan Vol. 5, No.2, hal 29-35.
Sonenshein, S, Herzenstein, M, Dholakia, Utpal M. 2011. How Accounts Shape
Lending Decisions Through Fostering Perceived Trustworthiness. Article
in Organitational Behavior and Human Decision Processes 115(1):69-84.
Sugiyono. 2009. Metode penelitian kuantitatif, kualitatif, dan R&D. Bandung:
Alfabeta.
Sulaiman, Wahid. 2008. Statistik Non-Parametrik, Contoh Kasus dan
Pemecahannya dengan SPSS. Yogyakarta: Andi.
Sutojo, S. 2008. Menangani Kredit Bermasalah Konsep dan Kasus. Jakarta: PT
Damar Mulia Pustaka.
Sutrisno. 2008. Manajemen Keuangan: Teori, Konsep dan Aplikasi. Yogyakarta:
Ekonesia.
Tim penyusun. 2000. Pedoman penulisan Skripsi, Tesis, dan Disertasi. Jakarta :
UIN Jakarta Press.
Umar, Hussein. 2011. Metode Penelitian Untuk Sripsi dan Tesis Bisnis. Jakarta:
PT Kendal.
Weiß, N, Pelger, K and Horsch, A. 2010. Mitigating Adverse Selection in P2P
Lending – Empirical Evidence from Prosper.com,
SSRN:http://ssrn.com/abstract=1650774.
Wheat, R. Wang, Y, et al. 2013. Raising Money For Scientific Research Through
Crowdfunding. Trends In Ecology & Evolution 28(2): 71-72.
Widarjono, Agus. 20077. Ekonometrika Teori dan Aplikasi untuk Ekonomi dan
Bisnis. Edisi kedua, Ekonosia, Yogyakarta.
Widarjono, Agus. 2015. Analisis Multivariat Terapan, Edisi kedua”. Yogyakarta :
UPP STIM YKPN.
www. bps.go.id
www. kapitalboost.com
www.bi.go.id
www.depkop.go.id
111
www.gandengtangan.org
www.investree.com
www.koinworks.com
www.komite-kur.com
www.modalku.com
www.ekon.go.id
112
LAMPIRAN
LAMPIRAN 1 : Daftar Sampel Penelitian
No Nama Perusahaan
Tanggal Kampanye
Berakhir Tipe Kampanye
1 Arus Tirta Niagatama 26/03/2018 UKM
2 Scan-Food (8) 20/03/2018 UKM
3 Cakrawala Inti Persada 16/03/2018 UKM
4 Gizi Indonesia 09/03/2018 UKM
5 Telaga Pelangi (5) 02/03/2018 UKM
6 Sherita Asia Pratama 22/02/2018 UKM
7 Wirabita Turbo Indoonesia 17/02/2018 UKM
8 Telaga Pelangi (4) 31/01/2018 UKM
9 Scan-Food (7) 19/01/2018 UKM
10 Telaga Pelangi (3) 03/01/2018 UKM
11 Elfrida Natania Jaya (2) 15/12/2017 UKM
12 Scan-Food (6) 06/12/2017 UKM
13 Telaga Pelangi (2) 22/11/2017 UKM
14 Wahyu 08/12/2017 UKM
15 Cordoba Internasional
Indonesia 22/11/2017
UKM
16 Telaga Pelangi (1) 13/09/2017 UKM
17 Scan-Food (5) 04/09/2017 UKM
18 Reka Gemilang Kreasindo 12/06/2017 UKM
19 Rayka Inti Synergi (2) 15/06/2017 UKM
20 Scan-Food (4) 27/04/2017 UKM
21 Teknik Rajut Indonesia 11/04/2017 UKM
22 Basfit Rafindo Group 03/04/2017 UKM
23 Wahana Cipta Adhikarya (2) 22/01/2017 UKM
113
24 Scan-Food (3) 09/02/2017 UKM
25 Scan-Food (2) 13/11/2016 UKM
26 Lipid Global 01/12/2016 UKM
27 Star Omega (3) 30/01/2017 UKM
28 Rayka Inti Synergi (1) 28/02/2017 UKM
29 Mitramas Tunas Mandiri (2) 12/10/2016 UKM
30 Maxima Juta Niaga 02/10/2016 UKM
31 Scan-Food (1) 24/08/2016 UKM
32 Star Omega (2) 18/09/2016 UKM
33 Ig Tech & Resources 10/08/2016 UKM
34 Asafa Kabera Sinergi 17/08/2016 UKM
35 Jasmanindo Sapta Perkasa 03/07/2016 UKM
36 Radiance Medical Systems 30/06/2016 UKM
37 Wahana Cipta Adhikarya (1) 18/05/2016 UKM
38 Mitramas Tunas Mandiri (1) 15/03/2016 UKM
39 Santai Reflexology 26/03/2016 UKM
40 Star Omega (1) 03/03/2016 UKM
41 Southeast Food Industries 02/11/2015 UKM
42 Produsen Batik (2) 21/10/2015 UKM
43 Fleur Café 22/09/2015 UKM
44 Elfrida Natania Jaya (1) 22/09/2015 UKM
45 Produsen Batik (1) 10/06/2015 UKM
114
LAMPIRAN 2 : Data Yang Dimasukkan Dalam Variabel Penelitian
Nama Perusahaan KK LT CR LP RA
Arus Tirta Niagatama 1 4 2 1 150,000
Scan-Food (8) 1 3 1 1 60,600
Cakrawala Inti Persada 1 3 2 1 41,500
Gizi Indonesia 1 2 2 2 58,000
Telaga Pelangi (5) 1 3 1 2 20,300
Sherita Asia Pratama 1 3.5 2 1 25,500
Wirabita Turbo Indoonesia 1 2 1 2 44,000
Telaga Pelangi (4) 1 3 1 2 19,700
Scan-Food (7) 1 3 1 1 57,900
Telaga Pelangi (3) 1 3 1 2 14,300
Elfrida Natania Jaya (2) 1 3 2 1 26,000
Scan-Food (6) 1 3 1 1 57,500
Telaga Pelangi (2) 1 3 1 2 12,700
Wahyu 0 2 2 2 100,000
Cordoba Internasional Indonesia 0 6 2 1 140,000
Telaga Pelangi (1) 1 3 1 2 6,100
Scan-Food (5) 1 3 1 1 58,000
Reka Gemilang Kreasindo 1 5 2 1 83,000
Rayka Inti Synergi (2) 0 6 1 1 135,600
Scan-Food (4) 1 3 1 1 36,900
Teknik Rajut Indonesia 1 6 2 1 69,900
Basfit Rafindo Group 0 3 2 1 112,000
Wahana Cipta Adhikarya (2) 1 5 1 1 27,000
Scan-Food (3) 1 2 1 1 50,400
Scan-Food (2) 1 2 1 1 26,000
Lipid Global 0 3 1 1 92,000
Star Omega (3) 0 2.5 2 1 151,000
115
Rayka Inti Synergi (1) 0 4 2 1 159,000
Mitramas Tunas Mandiri (2) 1 5 2 1 27,000
Maxima Juta Niaga 1 5 2 1 54,300
Scan-Food (1) 1 2 1 1 26,000
Star Omega (2) 1 2 2 1 58,000
Ig Tech & Resources 1 12 2 1 92,000
Asafa Kabera Sinergi 1 5 3 1 129,000
Jasmanindo Sapta Perkasa 1 3.5 3 1 121,000
Radiance Medical Systems 1 4 2 1 150,000
Wahana Cipta Adhikarya (1) 1 6 1 1 32,000
Mitramas Tunas Mandiri (1) 1 3.5 2 1 16,000
Santai Reflexology 0 12 1 1 50,000
Star Omega (1) 1 2 3 1 42,000
Southeast Food Industries 1 6 2 1 100,000
Produsen Batik (2) 1 3 2 1 20,800
Fleur Café 1 6 3 1 15,000
Elfrida Natania Jaya (1) 1 3 3 1 49,000
Produsen Batik (1) 1 3 2 1 50,000
Keterangan :
KK : Diterima (1), Ditolak (0)
LT : Jangka waktu pengembalian kredit yang diajukan oleh UKM (brrowers)
CR : Low Risk (1), Medium Risk (2), High Risk (3)
LP : Asset Purchase Financing (1), Invoice Financing (2)
RA : Jumlah pinjaman yang diajukan oleh peminjam
116
LAMPIRAN 3 : Contoh Informasi Peminjam (Borrowers) Pada Website
Kapitalboost.com
117
118
LAMPIRAN 4 : Hasil Uji SPSS - Analisis Deskriptif
Frequencies
Statistics
Keputusan_
Kredit Loan_Term Credit_Rating Loan_Purpose Request_Amount
N Valid 45 45 45 45 45
Missing 0 0 0 0 0
Mean .82 3.93 1.69 1.18 63711.11
Std. Deviation .387 2.178 .668 .387 44800.620
Minimum 0 2 1 1 6100
Maximum 1 12 3 2 159000
119
LAMPIRAN 5 : Hasil Uji SPSS – Analisis Regresi Logistik
a. If weight is in effect, see classification table for the total number of cases.
Dependent Variable
Encoding
Original Value Internal Value
Ditolak 0
Diterima 1
Block 0: Beginning Block
Iteration Historya,b,c
Iteration -2 Log likelihood
Coefficients
Constant
Step 0 1 42.528 1.289
2 42.122 1.515
3 42.121 1.531
4 42.121 1.531
a. Constant is included in the model.
b. Initial -2 Log Likelihood: 42.121
c. Estimation terminated at iteration number 4 because parameter estimates changed by less than .001.
Case Processing Summary
Unweighted Casesa N Percent
Selected Cases Included in Analysis 45 100.0
Missing Cases 0 .0
Total 45 100.0
Unselected Cases 0 .0
Total 45 100.0
120
Classification Tablea,b
Observed
Predicted
Keputusan_Kredit Percentage
Correct Ditolak Diterima
Step 0 Keputusan_Kredit Ditolak 0 8 .0
Diterima 0 37 100.0
Overall Percentage 82.2
a. Constant is included in the model.
b. The cut value is .500
Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Step 0 Constant 1.531 .390 15.428 1 .000 4.625
Variables not in the Equationa
Score df Sig.
Step 0 Variables Loan_Term 1.621 1 .203
Credit_Rating .091 1 .763
Loan_Purpose .185 1 .667
Request_Amount 14.318 1 .000
a. Residual Chi-Squares are not computed because of redundancies.
121
Block 1: Method = Enter
Iteration Historya,b,c,d
Iteration -2 Log likelihood
Coefficients
Constant Loan_Term Credit_Rating Loan_Purpose
Request_Amoun
t
Step 1 1 29.318 2.589 -.082 .532 -.386 .000
2 23.099 3.991 -.145 1.304 -.949 .000
3 20.640 5.425 -.222 2.291 -1.785 .000
4 19.930 6.479 -.287 3.207 -2.499 .000
5 19.834 6.940 -.320 3.709 -2.850 .000
6 19.832 7.025 -.326 3.805 -2.916 .000
7 19.832 7.028 -.326 3.808 -2.918 .000
8 19.832 7.028 -.326 3.808 -2.918 .000
a. Method: Enter b. Constant is included in the model. c. Initial -2 Log Likelihood: 42.121 d. Estimation terminated at iteration number 8 because parameter estimates changed by less than .001.
Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-square df Sig.
Step 1 Step 22.289 4 .000
Block 22.289 4 .000
Model 22.289 4 .000
Model Summary
Step
-2 Log
likelihood
Cox & Snell R
Square
Nagelkerke R
Square
1 19.832a .391 .643
a. Estimation terminated at iteration number 8 because parameter
estimates changed by less than .001.
122
Hosmer and Lemeshow Test
Step Chi-square df Sig.
1 4.709 7 .695
Contingency Table for Hosmer and Lemeshow Test
Keputusan_Kredit = Ditolak Keputusan_Kredit = Diterima
Total Observed Expected Observed Expected
Step 1 1 3 4.178 2 .822 5
2 4 2.476 1 2.524 5
3 1 .700 4 4.300 5
4 0 .367 5 4.633 5
5 0 .164 5 4.836 5
6 0 .091 5 4.909 5
7 0 .022 5 4.978 5
8 0 .002 5 4.998 5
9 0 .000 5 5.000 5
Classification Tablea
Observed
Predicted
Keputusan_Kredit Percentage
Correct Ditolak Diterima
Step 1 Keputusan_Kredit
Ditolak 5 3 62.5
Diterima 2 35 94.6
Overall Percentage 88.9
a. The cut value is .500
123
Correlation Matrix
Constant Loan_Term Credit_Rating Loan_Purpose Request_Amount
Step 1 Constant 1.000 -.666 .179 -.862 -.553
Loan_Term -.666 1.000 -.440 .615 .534
Credit_Rating .179 -.440 1.000 -.509 -.852
Loan_Purpose -.862 .615 -.509 1.000 .687
Request_Amount -.553 .534 -.852 .687 1.000
Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
95% C.I.for EXP(B)
Lower Upper
Step 1a Loan_Term -0.325888 0.223453 2.126982 1 0.144725 0.721886 0.465871 1.118593
Credit_Rating 3.808196 2.182906 3.043467 1 0.081063 45.069076 0.624864 3250.661097
Loan_Purpose -2.917627 2.063106 1.999937 1 0.157306 0.054062 0.000948 3.083259
Request_Amount -0.000078 0.000030 6.862966 1 0.008800 0.999922 0.999864 0.999980
Constant 7.027724 3.893976 3.257188 1 0.071111 1127.462005
a. Variable(s) entered on step 1: Loan_Term, Credit_Rating, Loan_Purpose, Request_Amount.
124
Step number: 1
Observed Groups and Predicted Probabilities
16 +
+
I
1I
I
1I
F I
1I
R 12 +
1+
E I
1I
Q I
1I
U I
1I
E 8 +
1+
N I
1I
C I
1I
Y I
1I
4 +
1 1+
I
1 111I
I 1
11 1111I
I 0 0 1 0 0 0 0
0 1 1 10 111 111111I
Predicted ---------+---------+---------+---------+---------+------
---+---------+---------+---------+----------
Prob: 0 .1 .2 .3 .4 .5
.6 .7 .8 .9 1
Group:
000000000000000000000000000000000000000000000000001111111111111111
1111111111111111111111111111111111
Predicted Probability is of Membership for Diterima
The Cut Value is .50
Symbols: 0 - Ditolak
1 - Diterima
Each Symbol Represents 1 Case.