https://jkp.ejournal.unri.ac.id

## DAMPAK PROGRAM KREDIT USAHA RAKYAT TERHADAP KESEJAHTERAAN

## THE IMPACT OF THE PEOPLE'S BUSINESS CREDIT PROGRAM ON WELFARE
I Komang Putra 1* , Wahyu Widayat 2 , Gede Sanjaya Adi Putra 3 , I Putu Gde Chandra Artha Aryasa 4 , I Made Aditya Pramartha 5
1 Prodi Ekonomi Pembangunan, FEB, Universitas Warmadewa, Jl. Terompong, Denpasar
2 Magister Ekonomika Pembangunan, FEB, Universitas Gadjah Mada, Jl. Bulaksumur, Yogyakarta
3,4,5 Prodi Akuntansi, FEB, Universitas Warmadewa, Jl. Terompong, Denpasar *Koresponden email: komangputra@warmadewa.ac.id

## ABSTRAK
Program Kredit Usaha Rakyat (KUR) merupakan program pemerintah Indonesia yang dilaksanakan sejak tahun 2007 dengan tujuan meningktakan kesejahteraan dan menurunkan kemiskinan melalui pemberdayaan UMKM. Penelitian ini dilakukan bertujuan untuk mengukur dampak dari program KUR terhadap kesejahteraan masyarakat Provinsi Bali penerima  program.  Pendekatan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  evaluasi  dampak  melalui  indikator pengeluaran  rumah  tangga  atas  bahan  nonmakanan  dan  makanan.  Pengukuran  kuantitatif  menggunakan  metode Propensity Score Matching (PSM) dengan setdata yang diperoleh melalui Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) tahun 2018. Jika dibandingkan antara kelompok penerima program KUR dan kelompok yang tidak menerima, maka kelompok  penerima  program  KUR  memiliki  pengeluaran  nonmakanan  lebih  tinggi  8  persen  dan  pengeluaran makanan  lebih  tinggi  4  persen  dibandingkan  kelompok  yang  tidak  menerima  program  KUR.  Hasil  penelitian menyimpulkan  jika  kelompok  rumah  tangga  penerima  program  KUR  cenderung  lebih  sejahterah  dikarenakan memiliki pengeluaran keseluruhan  yang lebih tinggi dari kelompok yang tidak menerima program. Program KUR yang dijalankan oleh pemerintah berdampak besar dalam meningkatkan kesejahteraan masyarakat khususnya dalam pengembangan sektor riil. Temuan dalam penelitian ini juga dapat menjadi rujukan dalam diskusi terkait kebijakan publik dan pengambil keputusan kebijakan publik.
Kata Kunci : Evaluasi dampak, propensity score matching , Susenas, KUR.

## ABSTRACT
The People's Business Credit (KUR) program is an Indonesian government program implemented since 2007 with the aim of increasing welfare and reducing poverty through the empowerment of MSMEs. This study was conducted to measure the impact of the KUR program on the welfare of program recipients in Bali Province. The approach used in this research is impact evaluation through indicators of household expenditure on non-food and food items. The quantitative measurement uses the Propensity Score Matching (PSM) method with data obtained through the 2018 National  Socio-Economic  Survey  (Susenas).  When  compared  between  the  KUR  program  recipient  group  and  the group that did not receive the program, the KUR program recipient group had non-food expenditures that were 8 percent higher and food expenditures that were 4 percent higher than the group that did not receive the KUR program. The results concluded that the group of households that received the KUR program tended to be more prosperous because they had higher overall expenditure than the group that did not receive the program. The KUR program run by the government has a major impact in improving community welfare, especially in the development of the real sector. The findings in this study can also be a reference in discussions related to public policy and public policy decision makers.
Keyword: Impact evaluation, propensity score matching, Susenas, KUR

## PENDAHULUAN
Kredit mikro merupakan salah satu cara untuk meningkatkan  kesejahteraan  dan  menurunkan  ke- miskinan masyarakat. Kredit mikro terbukti mem- bantu  masyarakat  meningkatkan  perekonimian melalui  pengembangan  usaha.  Perkembangan usaha  menjadi  pengungkit  untuk  peningkatan pendapatan  masyarakat  khusunya  penerima  kredit mikro. Menurut (Gyimah & Boachie, 2018) kredit mikro  adalah  pinjaman  yang  diberikan  dalam jumlah yang kecil oleh Lembaga Keuangan Mikro
(LKM) kepada pengusaha kecil atau pemilik usaha perseorangan  yang  produktif untuk  periode  waktu tertentu  sesuai  dengan  karakteristik  usaha.  Tahun 1980  terdapat  sebuah  teori  mengenai  keuangan mikro yang mampu mengatasi kemiskinan dengan baik  melalui  pemberian  kredit  mikro  untuk perluasan uaha kecil sehingga dapat menghasilkan pendapatan  (Bateman  &  Chang  2009).  Teori  ter- sebut lahir dikarenakan pada tahun tersebut, sebauh LKM bernama Grameen Bank di Bangladesh diri- kan  oleh  Dr  Muhammad  Yunus  dan  mampu  me-
nyediakan  ratusan  ribu  pinjaman  mikro  secara berkelanjutan  kepada  masyarakat  yang  paling miskin  di  Bangladesh  untuk  mengembangkan usaha (Yunus, 1999).
Sejalan  denga  teori  tersebut,  Pemerintah  Re- publik  Indonesia  pada  tahun  2007  menyeleng- garakan  program  Kredit  Usaha  Rakyat  (KUR). Program KUR dirancang agar dapat menekan ham- batan  UMKM  untuk  memperoleh  kredit  sehingga dapat  berkembang  dan  berkontibusi  terhadap  pe- ningkatan  kesejahteraan  dan  menurunkan  tingkat kemiskinan di Indonesia (Damayanti, 2015). Prog- ram  KUR  dapat  didefinisikan  sebagai  upaya  stra- tegis  untuk  memecahkan  masalah-masalah  publik termasuk  kemiskinan  (Zulkarnaini,  2012).  Ber- dasarkan data BPS, realiasasi program KUR selalu meningkat dari tahun ke tahun, namun peningkatan realiasisasi program  KUR yang terjadi  tak sejalan dengan  perubahan angka  kemiskinan  di  Indonesia dari tahun ke tahun yang cenderung stagnan. Hal ini memicu  perdebatan  mengenai  peran  kredit  mikro khususnya  program  KUR  dalam  meningkatkan kesejahteraan dan menurunkan kemiskinan khusus- nya di Indonesia.
Penelitian  mengenai  dampak  kredit  mikro terhadap  kesejahteraan  terus  berkembang,  Setyari (2012)  mengukur  dampak  kredit  mikro  terhadap kesejahteraan masyarakat di Indonesia yang diukur dari pengeluaran per kapita. Hasilnya adalah kredit mikro  berdampak  positif  terhadap  kesejahteraan rumah  tangga  masyarakat  di  Indonesia.  You  & Annim, (2014) mengukur efek kausalitas dari kredit mikro  terhadap  kesejahteraan  menggunakan  data panel  rumah  tangga  tahun  2000  dan  2004  di pedesaan  barat  laut  China  yang  diukur  melalui luaran pendidikan anak. Pengaruh positif dari kredit mikro  hanya  terjadi  terhadap  lama  sekolah  hanya pada  sampel  tahun  2000,  namun  tidak  terdapat pengaruh  terhadap  lama  sekolah  untuk  sampel tahun  2004.  Xuan  Luan  et  al.,  (2015)  melakukan penelitian  di  Mountainous,  Vietnam  dengan  me- ngukur dampak dari kredit bersubsidi pada kesejah- teraan  dan  pendapatan,  hasilnya  adalah  kredit bersubsi menurunkan jumlah rumah tangga miskin. Bateman  &  Chang  (2009)  berpendapat  berbeda, dimana kredit mikro mungkin dapat menghasilkan beberapa  hasil  positif  dalam  jangka  pendek  bagi beberapa orang miskin yang berwirausaha, namun hasil  pembangunan  secara  agregat  dalam  jangka panjang masih diperdebatkan.
Duong & Thanh (2014) menemukan jika kre- dit  mikro  hanya  meningkatkan  jumlah  konsumsi, namun  tidak  ada  bukti  akurat  tentang  dampaknya terhadap  pendapatan.  Banerjee  et  al.,  (2015)  juga mengemukakan  temuan  yang  cenderung  sama,
dimana  tidak  ditemukan  perubahan  signifikan  da- lam akses bidang kesehatan, pendidikan, atau pem- berdayaan  perempuan  oleh  penerima  kredit mikro di  daerah  Hyderabad,  Negara  India.  Arif  et  al., (2019) melakukan penelitian dengan menggunakan data  dari  33  provinsi  di  Indonesia,  menunjukkan jika  tingkat  penyediaan  kredit  mikro  yang  lebih tinggi cenderung dapat mengurangi kemiskinan di Indonesia, namun tidak dapat mengurangi ketimpa- ngan pendapatan.
Kelajutan  penelitian  mengenai  kredit  mikro khusunya  program  KUR  menjadi  penting  dalam hal  ini,  mengingat  program  KUR  adalah  kredit mikro  yang  di  desain  oleh  Pemerintah  Indonesia dan berbungan sangat rendah. Selain itu, penelitian secara  kuantitatif  untuk  mengukur  dampak  prog- ram KUR kepada masyarakat sangat dibutuhakan, untuk  mengetahui  apakah  program  KUR  telah mencapai sasaran atau tidak. Dalam paper ini pula akan  diteliti  dampak  program  KUR  terhadap kesejahteraan  masyarakat  khususnya  masyarakat Provinsi  Bali.  Provinsi  Bali  dipilih  dikarenakan dengan  jumlah  penduduk  yang  jauh  lebih  rendah jika dibandingkan Jawa, Sumatera, Kalimantan dan Sulawesi,  namun  memiliki  tingkat  serapan  KUR yang  tinggi.  Provinsi  Bali  berada  di  posisi  empat setelah Jawa, Sumatera dan Sulawesi. Namun disisi lain  sepanjang  tahun  2012  hingga  2018  angka kemiskinan di Provinsi Bali cenderung stagnan.
Dalam  paper  ini,  vaeriabel dependent yang digunakan adalah vaeriabel pengeluaran perkapita masyarakat  Provinsi  Bali,  karena  konsumsi  mas- yarakat  Indonesia  digunakan  sebagai  salah  satu indikator  dalam  menggambarkan  kesejahteraan masyarakat. Alasan lainnya karena pengeluaran da- pat  mengukur  kemampuan  seseorang  untuk  me- menuhi  kebutuhan  minimal  atau  dasar  hidup sehingga dapat dijadikan dasar untuk perhitungan kemiskinan. Data yang digunakan didapatkan dari data  Survei  Sosial  dan  Ekonomi  Nasional  yang dilakukan pada bulan Maret tahun 2018 oleh BPS. Seangkan  variabel  bebas/kontrol  adalah  keikut- sertaan rumah tangga masyarakat di Provinsi Bali dalam  program  KUR.  Berdasarkan  latarbelakang teoritis dan empiris yang telah dijabarkan menge- nai program kredit mikro seperti KUR, seharusnya memberikan  dampak  positif  terhadap  kesejah- teraan  masyarakat  Provinsi  Bali.  Penelitian  ini diharapkan dapat berkontribusi dalam mengemba- ngkan hubungan antara penawaran program KUR dan kesjahteraan yang ingin dicapai dari perspektif negara  berkembang  khususnya  Indonesia.  Bagi para pembuat kebijakan, penelitian ini akan mem- bantu  mengidentifikasi  perkembangan  pinjaman KUR dan mengukur sejauh mana capaian program
tersebut dan pada akhirnya dapat menjadi referensi dalam pengambilan keputusan.

## METODE
Penelitian  ini,  menggunakan  pendekatan quasi-experiment dengan pendekatan metode Pro- pensity Score Matching (PSM). Konsep dasar PSM adalah  membangun  kelompok  pembanding/ con- trol  group yang  setara  berdasarkan  probabilitas ( propensity score ) seseorang/kelompok untuk me- nerima  program/ treatment (Sulistyaningrum, 2016). Setiap anggota dalam treatment group akan dicocokkan  dengan  anggota  dalam control  group yang  memiliki  probabilitas  paling  mendekati. Probabilitas ini dikenal sebagai " propensity score ". Dalam membangun perbandingan, terlebih dahulu dibentuk  model  regresi  dengan  memasukan  va- riabel  yang  akan  memengaruhi  sebuah  kelompok dapat menerima program.
Dalam paper ini, PSM digunakan karena me- tode  ini  merupakan  pendekatan  non-parametrik yang  didefinisikan  dengan  tujuan  untuk  mene- mukan perbandingan antara rumah tangga Provinsi Bali  yang  tidak  menerima  program  dan  penerima program KUR, sehingga kelompok penerima prog- ram  memiliki  kesamaan  karakteristik  yang  dapat diamati  dengan  kelompok  non  penerima  program (Blundell et  al.,  2005).  Persamaan  matematis dari model PSM adalah sebagai berikut:
Y i = D i Y 1i + (1 - D i ) Y 0i
Definisi: Yi: Variabel  terikat  adalah  pengeluaran  bahan  non- makanan  dan  makanan  masyarakat  di  Provinsi Bali selama sebulan.
Di: Variabel bebas dengan nilai 1 jika anggota rumah tangga  mendapatkan  program  KUR  dan  nilai  0 jika tidak mendapatakan program.
Y1i:  Jumlah  pengeluaran  rumah  tangga  penerima program KUR.
Y0i:  Jumlah  pengeluaran  rumah  tangga  jika  tidak menerima program KUR.
Adapun dalam menilai kelayakan metode serta validitas  temuan,  maka  perlu  dilakukan  tahapan analisis  sebagai  berikut  (Caliendo  &  Kopeinig, 2005):
a. Propensity Score Estimate
Terdapat pilihan model yang dapat digunakan seperti binary logit , probit binary , multinomial logit , dan multinomial probit . Perlu dipastikan jika variabel haruslah “ satisfy ” dan memenuhi asumsi  CIA  ( The  Conditional  Independence Assumption )  dimana  variabel  outcome  harus- lah  independent  dari  syarat  intervensi  dalam propensity score .
b. Matching Algorithm
Matching algorithm terdiri dari 4 yaitu: nearest neighbour  with  replacement,  nearest  neigh- bour  without  replacement,  radius  caliper dan kernel
c. Common Support
Kondisi common  support yang  baik  jika  ter- dapat  overlap  garis treateted dan untreated . Kondisi  overlap  menunjukkan  bahwa  kom- binasi dari karakteristik variabel yang diamati pada treatment group juga terdapat pada con- trol  group ,  sehingga  dapat  dipastikan  bahwa treatment dan control  group akan  memiliki pasangan.
d. Matching Quality Dalam  menilai matching  quality dapat  meng- gunakan  T-test  dan  F-test.  Pengujian  meng- gunakan  T-test  dilakukan  dengan  pstest,  se- dangkan  pengujian  F-test  dilakukan  dengan hotelling  test.  Kualitas  metode  matching dikatan baik jika terjadi penurunan standar bias dengan  hasil  T-test  dan  F-test  dari  semua variabel control memiliki nilai p-value > 0.05 atau tidak signifikan.
e. Sensitivity Analysis Mengacu pada & Rubin, (1985) bias selection terjadi  ketika  dua  kelompok  yang  diobservasi dengan covariate yang  sama mempunyai  per- bedaan probabilitas dalam mendapatkan treat- ment .  Sehingga  uji  ini  perlu  dilakukan  untuk mengetahui  sensitivitas hidden  bias dari  obs- ervasi.
Penelitian ini menggunakan data sekuder yang diperoleh dari Survei Sosial dan Ekonomi Nasional yang dipublikasi pada bulan Maret 2018. Survei ini dilakukan  secara  berkala  setiap  tahun  dengan  tu- juan  untuk  memperoleh  informasi  mendetail  me- ngenai  berbagai  aspek  kehidupan  masyarakat, seperti pendapatan, pengeluaran, pendidikan, kese- hatan,  pekerjaan,  dan  lain-lain.  Variabel  terikat yang  digunakan  adalah  pengeluaran  masyarakat Provinsi  Bali  atas  barang  nonmakanan  dan  ma- kanan,  Sedangkan  variabel  bebas/kontrol  adalah keikutsertaan  masyarakat  Provinsi  Bali  dalam program  KUR.  Selanjutnya  diperlukan  penam- bahan  variabel  karakteristik  yang  bertujuan  untuk menyamakan karakter responden, dan variabel ka- rakteristik yang digunakan adalah sebagai berikut:
a. Usia  adalah  variabel  yang  menggambarkan umur dari anggota rumah tangga.
b. Status perkawinan adalah variabel yang meng- gambarkan  status  perkawinan  dari  anggota rumah tangga.
c. Jenis  kelamin  adalah  gender  dari  anggota rumah tangga.
d. Pendidikan  adalah  variabel  yang  mewakili jenjang pendidikan dasar minimal 9 tahun.
e. Atap  menggambarkan  bahan  pembuat  atap rumah dari rumah tangga.
f. Dinding  menggambarkan  bahan  pembuatan dinding rumah dari rumah tangga.
g. Lantai  menggambarkan  bahan  pembuatan lantai rumah terluas dari rumah tangga.
h. Aset kendaraan bermotor roda dua menggam- barkan  barang modal  kepemilikan  dari rumah tangga.
i. Usaha merupakan variabel yang menggambar- kan  kedudukan  anggota  rumah  tangga  dalam profesinya seminggu terakhir.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Propensity Score Estimate
Tahap  pertama  yang  dilakukan  adalah  me- nentukan logit  model .  Model  ini  menggambarkan probabilitas  dari  rumah  tangga  di  Provinsi  Bali untuk  memperoleh  program  KUR  berdasarkan karakteristik  yang  telah  ditentukan.  Variabel de- pendent dalam  penelitian  adalah  pengeluaran  ru- mah tangga atas barang nonmakanan dan makanan masyarakat Provinsi Bali, sedangkan variabel kon- trol adalah keikutsertaan rumah tangga masyarakat di  Provinsi  Bali  dalam  program  KUR.  Untuk meminimalisir  bias,  maka  dilakukan  penyamaan karakterisitik  individu  melalui  penambahan  va- riabel  karakteristtik  yaitu  variabel  umur,  jenis kelamin,  status  perkawinan,  tingkat  pendidikan, bahan bangunan utama  atap  rumah  terluas,  bahan bangunan  utama  dinding  rumah  terluas,  bahan bangunan utama lantai rumah terluas, kepemilikan kendaraan  sebagai  aset  serta  profesi  responden sebagai pekerja atau pemilik usaha.
Tabel 1. Hasil Estimasi Model Logit
No. Variable Coef Std. Err P>|z| 1. _umur 0,010 *** 0,002 *** 0,000 *** 2. d_sex 0,008 0,054 0,877 3. d_status 0,330 *** 0,063 *** 0,000 *** 4. d_pendidikan 0,114 * 0,063 * 0,071 * 5. d_atap 0,112 * 0,070 * 0,065 * 6. d_dinding 0,625 ** 0,252 ** 0,033 ** 7. d_lantai 0,205 0,324 0,527 8. d_aset 0,757 *** 0,153 *** 0,000 *** 9. d_usaha 0,435 *** 0,083 *** 0,000 *** 10. _cons 3,020 0,322 0,000 Sumber: Susenas 2018 (data diolah) *signifikan pada 10%,
**signifikan pada 5%, ***signifikan pada 1%
Keterangan variabel bebas: d_kur=1 jika menerima program KUR; dan d_kur=0 jika tidak menerima program KUR
Hasil  estimasi  dari  Tabel  1  yaitu  dari  9 variabel  karakteristik  yang  digunakan,  7  variabel secara  parsial  memengaruhi  probabilitas  rumah tangga  untuk  memperoleh program  KUR  sedang- kan  2  varabel  tidak  memengaruhi  rumah  tangga untuk  memperoleh  program.  9  variabel  yang  me- nentukan  rumah  tangga  di  Provinsi  Bali  mem- peroleh program KUR adalah variabel umur, status perkawinan,  pendidikan,  jenis  atap  rumah,  jenis dinding  rumah,  kepemilikan  kendaraan  bermotor roda dua dan profesi dari rumah tangga, sedangkan 2  variabel  yaitu  jenis  kelamin  dan  jenis  lantai rumah menjadi faktor yang tidak berpengaruh.
Setelah  mendapatkan logit  model terbaik, selanjutnya  dilakukan balancing  score  test untuk memenuhi  asumsi  c onditional  independence  as- sumption (CIA). Hasil balancing score test harus- lah satisfied .  Hasil  pengolahan  yang  diperoleh yaitu  kesembilan  variabel  karakteristik  yang  di- gunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  variabel yang memuaskan/ satisfied . Jumlah ini memastikan bahwa  rata-rata/ mean dari  uji propensity  score tidak berbeda antara kelompok penerima program KUR dan kelompok yang tidak menerima program KUR.

## Memilih Matching Algorithm
Pada  Tabel  2  dan  Tabel  3  yang  ditunjukkan dibawah  menampilkan  hasil matching  algorithm untuk  melihat  perbandingan  dampak  anggota rumah  tangga  penerima  program  KUR  terhadap pengeluaran  nonmakanan  dan  makanan.  Hasil  uji menunjukkan  bahwa  keempat matching  algoritm yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  dapat mengestimasikan  dengan  cukup  baik  dampak program KUR terhadap pengeluaran rumah tangga masyarakat  di  Provinsi  Bali  atas  barang  non- makanan  dan  makanan.  Hasil  estimasi  keempat metode tersebut, menunjukkan jika program KUR berpengaruh signifikan pada level 5 persen, hal ini dapat  dilihat  melalui  nilai  T  statistik  keempatnya (T-Stat > 1,64).
Tabel 2 . Nonfood matching algorithm Matching method Effect SE T-Stat NN with Replacement 0,182609 0,036 5,01 NN without Replacement 0,126482 0,018 6,97 Radius Calliper 0,083105 0,014 6,07 Kernel 0,182609 0,036 5,01 Sumber: Susenas 2018 (data diolah)
Tabel 3 . Food matching algorithm Matching method Effect SE T-Stat NN with Replacement 0,141538 0,057 2,49 NN without Replacement 0,046118 0,027 1,68 Radius Calliper 0,040902 0,020 2,03 Kernel 0,141538 0,057 2,49 Sumber: Susenas 2018 (data diolah)

## Memeriksa Common Support
Kondisi  dikatagorikan  baik  jika  terdapat perpotongan garis treated dan untreated .  Seperti yang  terlihat  pada  Gambar  1,  terjadi  perpotongan /overlap yang  menunjukkan  jika  kombinasi  dari karakteristik variabel yang diamati pada kelompok rumah  tangga  penerima  program  KUR  juga terdapat pada  kelompok rumah tangga yang tidak menerima program KUR sehingga dapat dipastikan bahwa kelompok yang digunakan dalam penelitian ini adalah setara (Caliendo & Kopeinig, 2005).
Gambar 1. Common support propensity score, Susenas 2018 (data diolah)

## Menilai Matching Quality
Dalam menilai matching quality dapat meng- gunakan  2  jenis  uji  yaitu t-test dan F-test .  Dalam penelitian  ini,  pengujian  t -test dilakukan  dengan teknik ps-test , sedangkan pengujian F-test dilaku- kan  dengan  teknik hoteling-test .  Pengujian t-test dalam  uji  ini  akan  dikatakan  baik  jika  terjadi penurunan  standar  bias  setelah  dilakukan  uji standar  bias.  Diharapkan  setelah  dilakukan  uji standar  bias,  akan  terjadi  penurunan  standar  bias, penurunan ini mengindikasikan baiknya matching quality . Matching  quality yang  baik  dapat  dilihat melalui  hasil ps-test dan hoteling-test dari  semua variabel karakteristik memiliki nilai p-value > 0.05 atau tidak signifikan.
Tabel 4 . ps-test before and after matching
Variab le ps-test bias standart p-value Bef (%) Aft (%) Bias reduct (%) Before (%) After (%) _lnnon food 17,7 34,6 95,1 0,000 0,000 _lnfoo d 7,0 17,4 148,3 0,014 0,000 _umur -7,6 -1,9 75,5 0,005 0,590 d_sex 0,5 -1,4 -158,8 0,843 0,698 d_statu s 9,2 1,7 -81,8 0,001 0,624 d_pend idikan 7,5 -1,0 -87,2 0,006 0,781 d_atap 1,6 -2,9 -82,1 0,559 0,410 d_dind ing 8,5 -5,4 -42,4 0,003 0,156 d_lanta i 4,1 -6,2 -51,5 0,419 0,016 d_aset 17,6 -0,6 -96,7 0,000 0,834 d_usah a 12,3 0,2 -98,4 0,000 0,958
Berdasarkan  hasil  yang  terlampir  pada  Tabel 4,  setelah  dilakukan before  and  after  matching , sebagian  besar  variabel  menunjukkan  nilai  diatas level signifikan, ini dapat dilihat dari nilai p-value >  0.05.  Dapat  disimpulkan  jika  antara  kelompok penerima program KUR dan kelompok yang tidak menerima  program  KUR  dalam  penelitian  ini mempunyai  karakteristik  yang  cenderung  sama setelah proses before and after matching . Selanjutnya hoteling test adalah salah satu uji komparasional  multivariat  yang  digunakan  untuk membandingkan  dua  sample  group  yang  diteliti, kedua sample group yang diuji harus memenuhi 3 syarat  uji  yang  baik  yaitu  sample  group  harus berskala interval, sample group harus berdistribusi normal dan sample group harus mempunyai matrix covariate data yang homogen.
Tabel 5 . Hotelling test Variable hotelling test mean d_kur=1 mean d_kur=0 _lnnonfood 14.649 14,555 _lnfood 14,573 14,516 _umur 38,692 39,550 d_sex 0,502 0,499 d_status 0,808 0,771 d_pendidikan 0,728 0,694 d_atap 0,813 0,807 d_dinding 0,983 0,971 d_lantai 0,990 0,985 d_aset 0,970 0,932 d_usaha 0,126 0,088 H0: Vectors of means are equal for the two group. F (11,12296) =   11,7482 Prob > F (11,12296) =   0,0000
Hasil pengujian yang ditunjukkan pada Tabel 5 dengan teknik pengujian hoteling test mengguna- kan  alfa=0,05  dan  memperoleh  nilai  F=11,7482 serta p-value =0,0000 sehingga dapat dikatakan jika data  variabel  yang  digunakan  mempunyai matrix covariate yang heterogen dan tidak sesuai dengan asumsi kovariat data homogen. Oleh karena ukuran sample yang digunakan dalam penelitian ini cukup besar mencapai 12.308>30  dan  termasuk  katagori big sample size , maka distribusi yang tidak normal dan matrix  covariate yang  heterogen  pada  data yang digunakan tidak menjadi permasalahan (Karl & Léopold Simar, 2015).

## Uji Sensitivity Analysis
Mengacu pada Rosenbaum & Rubin, (1985) bias selection terjadi ketika dua individu/kelompok yang diobservasi dengan covariate yang cenderung sama  mempunyai  perbedaan  probabilitas  dalam mendapatkan program KUR. Uji s ensitivity analy- sis dilakukan dengan tujuan untuk melihat ukuran sensitivitas  dari hidden  bias dalam treatment dan control group dari  observasi  atas  data  yang digunakan.  Uji  sensitifitas  dalam  penelitian  ini dilakukan dengan teknik rosenbaum bounds . Tabel 6 . Nonfood sensitivity analysis
Gam ma (Γ) p-value of Wilcoxon’s signed rank Hodges-Lehman point estimate Upper bound Lower bound Upper bound Lower bound 1 0 0 0,81316 0,183161 1,1 0 0 0,15434 0,211955 1,2 3.60E-13 0 0,12796 0,238187 1,3 2.90E-09 0 0,10410 0,262240 1,4 2.30E-06 0 0,08209 0,284582 1,5 0,000302 0 0,06127 0,305335 1,6 0,009231 0 0,04203 0,324647 1,7 0,088534 0 0,02400 0,342743 1,8 0,343784 0 0,00722 0,359636 1,9 0,689331 0 -0,00879 0,375705 2 0,910593 0 -0,39071 0,390710 Tabel 7 . Food sensitivity analysis Gam ma (Γ) p-value of Wilcoxon’s signed rank Hodges-Lehman point estimate Upper bound Lower bound Upper bound Lower bound 1 6.00E-10 6.00E-10 0,158794 0,158794 1,1 4.70E-06 4.90E-15 0,116056 0,201372 1,2 0,001661 0 0,076913 0,239891 1,3 0,058743 0 0,041244 0,275389 1,4 0,382639 0 0,007922 0,307925 1,5 0,810693 0 -0,022923 0,338243 1,6 0,976387 0 -0,051433 0,366493 1,7 0,998749 0 -0,078710 0,393140 1,8 0,999969 0 -0,104546 0,147856 1,9 1 0 -0,128235 0,440886 2 1 0 -0,151294 0,463354
Tabel 6 menunjukkan hasil sensitivity analysis menggunakan wilcoxon’s  signed  rank  test .  Pada Tabel  6,  nilai  Γ=1,4  adalah  0,08209  mendekati hasil  estimasi radius  caliper yaitu  0,083105  dan keduanya  signifikan  pada  α=5%.  Kesimpulannya nilai ini sudah cukup untuk menjelaskan perbedaan yang  diamati  dalam  pengeluaran  nonmakanan kelompok yang menerima program KUR dan yang tidak menerima program KUR.
Tabel 7 nilai Γ=1,2 pada hasil hodges-lehman point  estimate  adalah  0,076913.  Nilai  ini  dekat dengan  hasil  estimasi  dengan  metode radius caliper yaitu  0,040902  dan  keduanya  signifikan pada α=10%. Kesimpulannya nilai ini sudah cukup untuk menjelaskan perbedaan yang diamati dalam pengeluaran  makanan  kelompok  yang  menerima program KUR dan yang tidak menerima program KUR.
Dengan  melihat  hasil matching  algorithm pada  Tabel  2  dan  Tabel  3,  maka  diketahui  pe- ngujian menghasilkan nilai dengan arah yang sama. Nilai radius caliper sebesar 0,083105 atau 8 persen untuk  pengeluaran  nonmakanan  dengan standart error sebesar  0,014  dan  nilai  0,040902  atau  4 persen  untuk  pengeluaran  makanan  dengan stan- dart  error sebesar  0,20.  Berdasarkan  hal  tersebut dapat ditarik hasil yaitu program KUR memberikan dampak  positif  kepada  rumah  tangga  penerima program  KUR  di  Provinsi  Bali  dengan  rata-rata dampak  perubahan  pengeluaran  rumah  tangga nonmakanan besar 8 persen dan makanan sebesar 4 persen jika dibandingkan dengan rumah tangga di Provinsi Bali yang tidak menerima program KUR. Hasil metoda radius caliper dengan nilai t statistik sebesar 6,07 dan 2,03 signifikan pada level 5 persen menunjukkan  jika  program  KUR  berpengaruh signifikan  positif  terhadap  peningkatan  pengelua- ran rumah tangga penerima program KUR di Pro- vinsi Bali.
Selanjutnya  dapat  disimpulkan  jika  program kredit  mikro  seperti  KUR  memberikan  dampak positif  terhadap  kesejahteraan  masyarakat  peng- guna program kredit tersebut, hal ini juga didukung oleh temuan yang sama dari You & Annim, (2014), Yunus, (1999), Pantaleo & Chagama, (2018), Arif et al., (2019), Duong & Thanh, (2014) Thanh et al., (2019), Setyari, (2012), (Xuan Luan et al., 2015)

## SIMPULAN
Program KUR sebagai kredit mikro berbunga rendah yang dibentung oleh Pemerintah Indonesia berdampak positif dan signifkan terhadap kesejah- teraan  rumah  tangga  penerima  program  KUR khususnya di Provinsi Bali. Rumah tangga di Pro- vinsi Bali yang mendapatkan akses KUR memiliki pengeluaran perkapita makanan dan non makanan yang cenderung lebih tinggi jika dibandingkan de- ngan  rumah  tangga  yang  tidak  menerima  KUR.
Secara  perhitungan  statistik,  program  KUR  ber- dampak  meningkatkan  konsumsi  atas  bahan  non- makanan sebesar 8 persen dan makanan sebesar 4 persen, sehingga tujuan pemerintah meningkatkan kesejahteraan  masyarakat  dapat  dicapai  melalui program  KUR.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat berkontribusi  bagi  perkembangan  keilmuan  khu- susnya  mengenai  kesejahteraan  masyarakat  dan kredit mikro khusunya kredit denganbunga rendah, sedangkan bagi pemangku kebijakan dapat menjadi referensi dalam pengambilan keputusan mengenai program kredit mikro untuk masyarakat. Penelitian ini  memiliki  keterbatasan  diantaranya  adalah  ca- kupan  sampel  yang  hanya  tingkat  pada  Provinsi Bali  dan  kriteria  variabel  karakteristik  yang  ter- batas.  Bagi  penelitian  selanjutnya  dapat  meman- faatkan data set dengan cakupan sampel yang lebih luas  dan  penggunaan  variabel  karakteristik  yang lebih  banyak  sehingga  bias  yang  terjadi  akan  se- makin kecil.

## REFERENCES
Arif, M., Ismail, M., & Santoso, D. B. (2019). Does Microfinance  Affect  Poverty  Reduction  and Inequality in Indonesia? International Journal Of  Scientific  &  Technology  Research , 8 (04). www.ijstr.org
Banerjee, A., Duflo, E., Glennerster, R., & Kinnan, C.  (2015).  The  miracle  of  microfinance? Evidence  from  a  randomized  evaluation.
American Economic Journal: Applied Economics , 7 (1), 22–53. https://doi.org/10.1257/app.20130533 Bateman,  M.  &  Chang.  H.-J.  (2009a). The Microfinance Illusion . http://ssrn.com/abstract=2385174
Blundell,  R.,  Dearden,  L.,  &  Sianesi,  B.  (2005).
Evaluating the effect of education on earnings: models, methods and results from the National Child  Development  Survey.  In J.  R.  Statist. Soc. A (Vol. 168). https://academic.oup.com/jrsssa/article/168/3/
473/7084510
Caliendo,  M.,  &  Kopeinig,  S.  (2005). Some Practical Guidance for the Implementation of Propensity Score Matching .
Damayanti,  M.  (2015). Program  Kredit  Usaha Rakyat  (KUR)  sebagai  Alat  Pendorong Pengembangan UMKM di Indonesia . Naskah
Kerja TNP2K 27 – 2015.
Duong,  P.  B.,  &  Thanh,  P.  T.  (2014).  Impact evaluation  of  microcredit  on  welfare  of  the Vietnamese  rural  households. Asian  Social
Science , 11 (2), 190–201. https://doi.org/10.5539/ass.v11n2p190
Gyimah,  P.,  &  Boachie,  W.  K.  (2018).  Effect  of Microfinance  Products  on  Small  Business Growth:  Emerging  Economy  Perspective.
Journal  of  Entrepreneurship  and  Business Innovation , 5 (1), 59. https://doi.org/10.5296/jebi.v5i1.12378
Karl,  W.,  &  Léopold  Simar,  H.  (2015). Applied Multivariate  Statistical  Analysis  Fourth Edition .  Springer  Heidelberg  New  York. https://doi.org/10.1007/978-3-662-45171-7 Pantaleo, I. M., & Chagama, A. M. (2018). Impact of  Microfinance  Institutions  on  Household Welfare  in  Tanzania:  Propensity  Score Matching  Approach.  In The  African  Review (Vol. 45, Issue 2).
Rosenbaum,  P.  R.,  &  Rubin,  D.  B.  (1985). Constructing a control group using multivariate  matched  sampling  methods  that incorporate  the  propensity  score. American
Statistician , 39 (1), 33–38. https://doi.org/10.1080/00031305.1985.1047 9383 Setyari, W. (2012). Evaluasi Dampak Kredit Mikro Terhadap  Kesejahteraan  Rumah  Tangga  di Indonesia  Analisis  Data  Panel .  Jurnal Ekonomi  Kuantitatif  Terapan  Vol.5  No.2- 2012.
Sulistyaningrum,  E.  (2016).  Impact  Evaluation  of The  School  Operational  Assistance  Program (BOS)  Using  The  Matching  Method.  In Journal of Indonesian Economy and Business (Vol. 31, Issue 1).
Thanh,  P.  T.,  Saito,  K.,  &  Duong,  P.  B.  (2019).
Impact  of  microcredit  on  rural  household welfare  and  economic  growth  in  Vietnam. Journal  of  Policy  Modeling , 41 (1),  120– 139.https://doi.org/10.1016/j.jpolmod.2019.0 2.007
Xuan  Luan,  D.,  Bauer,  S.,  &  Thi  Lan  Anh,  N. (2015).  Poverty  targeting and  income  impact of subsidised credit on accessed households in the  Northern  Mountainous  Region  of Vietnam. Journal  of  Agriculture  and  Rural Development  in  the  Tropics  and  Subtropics , 116 (2), 173–186.
You,  J.,  &  Annim,  S.  (2014).  The  Impact  of Microcredit  on  Child  Education:  Quasi- experimental  Evidence  from  Rural  China. Journal of Development Studies , 50 (7), 926– 948.
https://doi.org/10.1080/00220388.2014.9032 43
Yunus,  M.  (1999). Focus  Take-Aways  Banker  to thePoor Micro-Lending and the Battle Against World Poverty .
Zulkarnaini.  (2012).  Implementasi  Kebijakan Penanggulangan  Kemiskinan  di  Kawasan Perkotaan. Jurnal Kebijakan Publik , 3(1), 1–
55.