Bisma: Jurnal Bisnis dan Manajemen p- ISSN 1978-3108, e-ISSN 2623-0879 Vol. 14 No. 3, 2020, Hal. 210 - 215
Bisma: Jurnal Bisnis dan Manajemen
https://jurnal.unej.ac.id/index.php/BISMA
Vol. 14 No. 3, 2020, Hal. 210 - 215

## PREDIKSI KREDIT DAN INDEKS MUSIMAN ( SEASONAL INDEX ) PADA BANK PERKREDITAN RAKYAT DI KABUPATEN JEMBER
Hari Sukarno 1 , Ratna Pratiwi Nugroho 2 , Susanti Prasetiyaningtiyas 3 1,2,3 Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Jember, Jember
Abstrak Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  menentukan  nilai  prediksi  kredit,  mengkaji  pola perkembangan penyaluran kredit dan menelaah fluktuasi kredit yang dipengaruhi oleh variabel indeks musiman, bunga kredit, NPL, LDR, ROA, CAR, dan BOPO pada 13 BPR di Kabupaten Jember. Explanatory research digunakan sebagai pendekatan riset. Sampel penelitian ini adalah laporan keuangan triwulan BPR di Kabupaten Jember pada tahun 2014-2019 yang diambil menggunakan metode purposive sampling . Terdapat 3 metode analisis  data  yang  digunakan,  yaitu  metode  pemulusan  ganda  eksponensial,  metode rasio  rata-rata  bergerak,  dan  analisis  regresi  linear  berganda.  Berdasarkan  masing- masing  metode  analisis,  terdapat  3  hasil  penelitian  yaitu:  pertama,  terdapat  10  BPR yang mengalami kenaikan dan 3 BPR mengalami penurunan dalam penyaluran kredit; kedua,  pola  perkembangan  penyaluran  kredit  cenderung  mengalami  kenaikan;  dan ketiga, variabel NPL dan LDR berpengaruh secara parsial terhadap fluktuasi kredit.

## Kata Kunci: BPR, indeks musiman, prediksi kredit
Abstract
This  research  aims  to  analyze  the  credit's  predictive  value,  the  development  pattern  of credit distribution, and the credit fluctuations of 13 Rural Banks in Jember, influenced by seasonal index variables, credit interest, NPL, LDR,  ROA, CAR, and operational efficiency ratio.  This  study  used  an  explanatory  research  approach.  The  sample  consisted  of  all Rural  Banks'  quarterly  financial  reports  in  2014-2019  taken  by  a  purposive  sampling method.  Data  were  analyzed  using  three  methods,  i.e.,  double  exponential  smoothing, moving  average  ratio,  and  multiple  linear  regression  analysis  methods.  Results  showed that,  according  to  each  data  analysis  method,  ten  Rural  Banks  experienced  increased credit distribution. However, the other three Rural Banks experienced a decrease in credit distribution.  The  study  results  also  indicated  an  increasing  trend  in  the  development pattern of credit distribution. Meanwhile, the NPL and LDR variables partially influenced credit fluctuations.
Keywords: credit prediction, rural bank, seasonal index
Universitas Jember Jalan Kalimantan No. 37, Jember, Jawa Timur, 68121 E-mail : pratiwir58@gmail.com

## Pendahuluan
Istilah kredit tidak asing lagi bagi masyarakat Indonesia,  baik  masyarakat  di  perkotaan maupun di pedesaan telah banyak melakukan kegiatan  konsumsi  melalui  perkreditan (Latumaerissa,  2017:286).  Kredit  berupa pemberian  dana  berdasarkan  kesepakatan pinjam-meminjam  antara  bank  dengan  pihak lain  yang  mewajibkan  pihak  peminjam melunasi  utangnya  disertai  penambahan bunga dalam jangka waktu tertentu (Budisantoso  dan  Nuritomo,  2014:146). Walaupun  kredit  disertai  dengan  bunga  atau biaya  tambahan  dari  biaya  pengembalian pokok  pinjaman,  kredit  tetap  menjadi  pilihan karena  secara  tidak  langsung  masyarakat merasa  beban  pembayaran  dalam  kegiatan perekonomian yang ditanggung menjadi lebih ringan  dibandingkan  melakukan  pembayaran secara tunai.
Berdasarkan  dua  sudut  pandang  yang berbeda,  pemberian  kredit  bagi  perbankan menjadi  bagian  pendapatan  terbesar  karena bank  harus  berusaha  untuk  memperoleh keuntungan  yang  maksimal.  Semakin  besar volume  perkreditan,  menandakan  semakin besar  pula  peluang  keuntungan  yang  akan diperoleh
(Latumaerissa, 2017:295). Sedangkan bagi masyarakat, pemberian kredit yang diterima dapat dijadikan sebagai sumber tambahan  modal  untuk  meningkatkan  taraf hidup.
Bank  Perkreditan  Rakyat  (BPR)  merupakan salah  satu  lembaga  keuangan  yang  juga melakukan  kegiatan  usahanya  dalam  bentuk pemberian  kredit  (Hasibuan,  2009:38).  BPR dikenal sebagai motor penggerak perekonomian  daerah  karena  kegiatan  utama usahanya  yakni  melayani  usaha-usaha  kecil serta  masyarakat  yang  tinggal  di  kecamatan dan pedesaan (Boateng dan Oduro, 2018). BPR juga memiliki beberapa keunggulan yang tidak dimiliki oleh bank umum lainnya.
Sebelum pemberian kredit direalisasikan, BPR dapat  melakukan  prediksi  kredit  yang  akan diberikan  untuk  beberapa  periode  ke  depan menggunakan  informasi  sebelumnya  berupa laporan keuangan (Gogas, et al ., 2014). Hal ini dilakukan  agar  pemberian  kredit  menjadi tepat  sasaran  dan  mengurangi  risiko  kredit
macet  (Khemakhem  dan  Boujelbene,  2018). Berdasarkan  uraian  tersebut,  maka  dapat disimpulkan  bahwa  tujuan  prediksi  yaitu meramalkan kejadian di masa depan sehingga digunakan  sebagai  panduan  dalam  proses pengambilan keputusan (Hakim, 2004:308).
Fenomena  prediksi  kredit  terjadi  karena adanya kegiatan pemberian kredit saat musim tertentu  yang  berulang  setiap  tahun  sehingga membentuk  suatu  pola.  Gerakan  musiman menjadi salah satu komponen yang berpengaruh dalam menentukan pola perkembangan  penyaluran  kredit.  Supranto (2008:248)  menyatakan  bahwa  gerakan musiman  merupakan  gerakan  yang  naik turunnya terjadi secara teratur dan bertepatan pada  pergantian  musim  selama  klasifikasi waktu  tertentu.  Gerakan  musiman  dapat dibuktikan  melalui  perhitungan  indeks musiman  (Santosa  dan  Hamdani,  2007:217). Indeks  musiman  adalah  suatu  angka  yang dibuat  sedemikian  rupa  sehingga  dapat digunakan  untuk  membandingkan  kegiatan yang  sama  dalam  dua  waktu  yang  berlainan melalui pengukuran secara kuantitatif (Setiawan, 2013:222).
Selain menentukan jumlah prediksi kredit dan mengkaji  pola  perkembangan  penyaluran kredit,  peneliti  menelaah  pengaruh  variabel indeks musiman, bunga kredit, Non Performing  Loan (NPL), Loan  to  Deposit  Ratio (LDR), Return  on  Assets (ROA), Capital Adequacy Ratio (CAR) serta Biaya Operasional dan Pendapatan Operasional (BOPO) terhadap fluktuasi  kredit.  Berdasarkan  kajian  teoritis dan  kajian  empiris,  maka  dapat  dirumuskan hipotesis penelitian ini adalah:
IM,  BK,  NPL,  LDR , ROA,  CAR  dan  BOPO berpengaruh secara parsial terhadap fluktuasi kredit.

## Metode
Jenis  penelitian  ini  adalah explanatory research ,  yaitu  penelitian  yang  berkaitan dengan  upaya  untuk  menjelaskan  mengapa suatu fenomena terjadi dan menguji hubungan kausalitas  antar  variabelnya  (Gratton  dan Jones,  2010:198).  Seluruh  laporan  keuangan triwulan  BPR  di  Kabupaten  Jember  menjadi populasi pada penelitian ini. Teknik pengambilan  sampel  menggunakan  metode purposive  sampling .  Jenis  dan  sumber penelitian  ini  adalah  data  kuantitatif  dan sekunder. Sumber data diperoleh dari laporan keuangan  TW  I-IV/  2014  hingga  TW  I-III/ 2019 (OJK, 2014-2019).

## Hasil dan Pembahasan
Tabel 1. Rekapitulasi Prediksi Kredit pada 13 BPR
BPR III/ 2019 (Rp) I/ 2020 (Rp) II/ 2020 (Rp) III/2020 (Rp) 1 7.391.817 8.005.904 8.619.992 9.234.080 2 55.566.960 57.243.966 58.920.971 60.597.977 3 10.255.661 10.416.336 10.577.012 10.737.687 4 17.820.454 18.278.837 18.737.220 19.195.603 5 5.295.661 5.336.168 5.376.675 5.417.182 6 3.932.599 3.939.529 3.946.458 3.953.388 7 12.728.781 12.534.506 12.340.231 12.145.956 8 28.733.858 29.497.823 30.261.787 31.025.752 9 9.255.326 9.787.253 10.319.181 10.851.109 10 10.024.289 10.206.222 10.388.156 10.570.089 11 13.468.464 13.450.612 13.432.760 13.414.907 12 4.515.766 4.581.920 4.648.073 4.714.226 13 11.251.465 11.981.474 12.711.484 13.441.494 TOTAL 190.241.101 195.260.550 200.280.000 205.299.450
Sumber: Data diolah
Berdasarkan  Tabel  1,  dapat  diketahui  bahwa terdapat  10  BPR  yang  diprediksi  mengalami kenaikan  dan  3  BPR  lainnya  mengalami penurunan  dalam  penyaluran  kredit  selama TW IV/2019 dan TW I-III/2020.

## Gambar 2. Pola Perkembangan
Penyaluran Kredit Sumber: Data diolah
Berdasarkan  Gambar  2,  dapat  diketahui bahwa  hasil forecast (TW  IV/2019  dan  TW  I- III/2020)  indeks  musiman  penyaluran  kredit mengalami  kecenderungan  kenaikan  yang signifikan.

## Tabel 2. Hasil Analisis Regresi Linear
Berganda Variabel Koef. Regresi ρ- value IM 0,208 0,833 BK 0,189 0,893 NPL -5,174 0,015 LDR -4,535 0,000 ROA 1,082 0,752 CAR -0,355 0,837 BOPO -0,979 0,469 Sumber: Data diolah
Berdasarkan  Tabel  2,  maka  diperoleh persamaan regresi sebagai berikut:
Kit = 888,356 + 0,208 IMit + 0,189 BKit - 5,174 NPLit  –  4,535  LDRit  +  1,082  ROAit  -  0,355 CARit – 0,979 BOPOit
Tabel 3. Uji T Variabel Koef. Regresi ρ- value IM 0,208 0,833 BK 0,189 0,893 NPL -5,174 0,015 LDR -4,535 0,000 ROA 1,082 0,752 CAR -0,355 0,542 BOPO -0,979 0,513 Sumber: Data diolah
Berdasarkan  Tabel  3,  variabel  NPL  dan  LDR berpengaruh secara parsial terhadap fluktuasi kredit. Hal tersebut dikarenakan ρ- value <5%.
Prediksi  dan  Pola  Perkembangan  Penyaluran Kredit Selama TW IV/ 2019 dan TW I-III/2020
Terdapat  10  BPR  yang  diprediksi  mengalami kecenderungan  kenaikan  dan  3  BPR  lainnya diprediksi  mengalami  kenaikan  maupun penurunan pada triwulan tertentu selama TW IV/2019  dan  TW  I-III/2020.  Prediksi  dari  13 BPR  tersebut  dapat  diproyeksikan  melalui pola  perkembangan  penyaluran  kredit  yang menunjukkan adanya kecenderungan kenaikan. Faktor terjadinya kenaikan penyaluran  kredit  oleh  BPR,  yaitu  terdapat musim  tertentu  yang  berulang  setiap  tahun sehingga  menyebabkan  kebutuhan  dana masyarakat  menjadi  meningkat.  Kebutuhan dana  yang  dibutuhkan  digunakan  oleh masyarakat  sebagai  kredit  konsumtif  atau usaha.  Sebagai  contoh,  pada  TW  IV/2019 ditandai dengan adanya musim menjelang hari natal (bertepatan pada bulan Desember) serta tanam padi, cabe dan tomat (bertepatan pada bulan  Oktober  hingga  Desember).  Memasuki TW  I/2020  ditandai  dengan  adanya  musim tanam  padi  (bertepatan  bulan  Januari  hingga Maret)  yang  digunakan  untuk  mengajukan kredit usaha untuk membeli kebutuhan tanam. Pada  TW  II/2020  ditandai  dengan  musim menjelang  hari  raya  (bertepatan  pada  bulan Mei) dan  tahun ajaran  baru  (bertepatan  pada bulan Juni) yang digunakan masyarakat untuk mengajukan  kredit  konsumtif  atau  usaha. Selain  musim  tahun  ajaran  baru  yang berkesinambungan  hingga  bulan  Juli  (TW III/2020), terdapat pula musim tanam jagung, padi,  cabe  dan  tomat  (bertepatan  pada  bulan Agustus dan September).
Pengaruh  Indeks  Musiman  ( Seasonal  Index ) terhadap Fluktuasi Kredit
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa indeks  musiman  tidak  berpengaruh  terhadap fluktuasi  kredit  pada  seluruh  BPR  di Kabupaten Jember. Artinya, terjadinya peningkatan  pada  indeks  musiman  tidak selalu membuktikan bahwa penyaluran kredit akan  mengalami  kenaikan  pada  musim tertentu setiap tahun dan sebaliknya. Terdapat faktor  lain  yang  memengaruhi  tinggi
rendahnya  penyaluran  kredit.  Contoh,  di  luar musim  tertentu  para  nasabah  yang  memiliki reputasi  baik  dapat  menerima  jumlah  kredit yang cukup besar, karena BPR mengutamakan unsur kepercayaan.
Pengaruh  Bunga  Kredit  terhadap  Fluktuasi Kredit
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa bunga  kredit  tidak  berpengaruh  terhadap fluktuasi  kredit  pada  seluruh  BPR  di Kabupaten  Jember.  Terjadinya  peningkatan pada  bunga  kredit  tidak  selalu  membuktikan bahwa  penyaluran  kredit  akan  mengalami penurunan  dan  sebaliknya.  Sebagai  contoh, tingginya  bunga  kredit  tidak  menjadi  bahan pertimbangan  oleh  para  nasabah  apabila terjadi  kebutuhan  dana  yang  mendesak. Kebutuhan dana yang mendesak mengakibatkan  para  nasabah  tidak  memiliki waktu  untuk  mempertimbangkan  besar kecilnya  bunga  kredit  antar  BPR.  Selain  itu, rendahnya  bunga  kredit  dapat  menyebabkan rendahnya pula penyaluran kredit dikarenakan keadaan perekonomian masyarakat  yang  tidak  stabil.  Keadaan perekonomian  tersebut  menyebabkan  risiko kredit macet.
Pengaruh NPL terhadap Fluktuasi Kredit
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  NPL berpengaruh terdahap penyaluran kredit pada seluruh  BPR  di  Kabupaten  Jember.  Apabila terjadi  peningkatan  pada  NPL,  maka penyaluran kredit akan mengalami penurunan dan sebaliknya.
Peningkatan NPL mengakibatkan  BPR  harus  lebih  selektif  dan ketat  dalam  menyalurkan  kreditnya  pada masyarakat  agar  tidak  terjadi  resiko  kredit macet  (Fajrina,  2017).  Apabila  terjadi penurunan NPL, maka penyaluran kredit akan mengalami  kenaikan.  Hal  ini  dikarenakan risiko  berupa  kredit  macet  yang  ditanggung menjadi  rendah.  Sehingga,  BPR  dapat menyalurkan  kreditnya  lebih  banyak.  NPL memiliki  pengaruh  terhadap  penyaluran kredit  dikarenakan  tinggi  rendahnya  NPL dapat  menjadikan  tolok  ukur  kesigapan  BPR untuk  menyediakan  pencadangan  agar  modal bank  tidak  ikut  terkikis  dalam  menanggung risiko  berupa  kredit  macet  (Sari,  2013;  Dewi
dan Budiasih, 2016; Kuncahyono, 2016; Purba, et al ., 2016).
Pengaruh LDR terhadap Fluktuasi Kredit Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  LDR berpengaruh terdahap penyaluran kredit pada seluruh  BPR  di  Kabupaten  Jember.  Apabila terjadi  peningkatan  pada  LDR,  maka penyaluran kredit akan mengalami peningkatan  juga  dan  sebaliknya.  Semakin meningkat  rasio  LDR  membuktikan  bahwa BPR  mampu  menyalurkan  kreditnya  dengan baik.  Apabila  terjadi  penurunan  LDR,  maka penyaluran  kredit  oleh  BPR  akan  mengalami penurunan.  LDR  berpengaruh  terhadap penyaluran kredit dikarenakan tinggi rendahnya LDR akan berdampak pada tingkat kepercayaan  masyarakat  untuk  menanamkan modalnya  (Sari,  2013;  Dewi  dan  Budiasih, 2016;  Kuncahyono,  2016;  Purba, et  al .,  2016; Fajrina,  2017).  Modal  masyarakat  yang dihimpun  oleh  BPR  bertujuan  untuk melakukan  kegiatan  penyaluran  kredit.  Dari penyaluran  kredit  tersebut,  BPR  akan menghasilkan  keuntungan  sehingga  dapat membayar kembali kewajiban jangka pendeknya dengan cepat.
Pengaruh ROA terhadap Fluktuasi Kredit Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  ROA tidak  berpengaruh  terhadap  fluktuasi  kredit pada  seluruh  BPR  di  Kabupaten  Jember. Terjadi  peningkatan  pada  ROA  tidak  selalu membuktikan  bahwa  penyaluran  kredit  oleh BPR akan mengalami kenaikan dan sebaliknya. Hal  ini  dikarenakan  kurangnya  kemampuan manajemen BPR dalam menyaingi kemampuan  manajemen  BPR  lain  yang  lebih unggul  dalam  memperoleh  laba  dari  seluruh aset  yang  dimiliki.  Tinggi  rendahnya  ROA dapat menjadi bukti bahwa aset terbesar yang dimiliki  oleh  BPR  tidak  hanya  berasal  dari pendapatan  bunga,  tetapi  dapat  berasal  dari deposito.
Pengaruh CAR terhadap Fluktuasi Kredit Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  CAR tidak  berpengaruh  terhadap  fluktuasi  kredit pada  seluruh  BPR  di  Kabupaten  Jember. Terjadinya peningkatan pada CAR tidak selalu membuktikan bahwa posisi cadangan
minimum yang dimiliki menjadi semakin baik. Apabila  terjadi  penurunan  pada  CAR  juga tidak selalu membuktikan bahwa posisi modal minimum  yang  dimiliki  tidak  cukup  untuk menyalurkan  kredit  dan  meminimalisir terjadinya  risiko.  CAR  tidak  berpengaruh terhadap  penyaluran  kredit  dikarenakan tinggi rendahnya CAR tidak menjadi salah satu faktor  penyebab  BPR  akan  maksimal  dalam melakukan  kegiatan  operasionalnya  melalui penyaluran  kredit  yang  bertujuan  untuk memperoleh  pendapatan  (Desi, et  al .,  2013;
Kuncahyono, 2016; Fajrina, 2017).
Pendapatan  yang  diperoleh  tersebut  bukan merupakan  salah  satu  sumber  pembiayaan cadangan  modal  minimum  yang  dimiliki  oleh BPR.  Sumber  pembiayaan  tersebut  dapat berasal  dari  pemerintah  yang  digunakan untuk  program  usaha  rakyat,  sehingga  BPR tidak  perlu  menyediakan  atau  menggunakan modal sendiri.
Pengaruh BOPO terhadap Fluktuasi Kredit Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa BOPO tidak  berpengaruh  terhadap  fluktuasi  kredit pada  seluruh  BPR  di  Kabupaten  Jember. Terjadinya  peningkatan  persentase  lebih  dari 60%-70% pada BOPO tidak selalu membuktikan  bahwa  kegiatan  operasional BPR  dalam  menyalurkan  kredit  dinilai  tidak efisien dan sebaliknya. Hal tersebut dikarenakan  BPR  tidak  mampu  dalam menekan  biaya  yang  dikeluarkan  untuk membiayai penyaluran kredit yang meningkat. Sehingga,  hal  tersebut  berpengaruh  terhadap pendapatan yang diperoleh. Apabila BPR lebih menekan biaya operasional untuk penyaluran kredit,  maka  BPR  akan  kehilangan  peluang dalam  memperoleh  pendapatan  yang  tinggi. Penelitian  ini  didukung  oleh  Dewi  dan Budiasih (2016) dan Kuncahyono (2016) yang mengungkapkan bahwa BOPO tidak berpengaruh terhadap penyaluran kredit.

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  dapat disimpulkan  bahwa  terdapat  10  BPR  yang diprediksi mengalami kecenderungan kenaikan, sedangkan 3 BPR lainnya diprediksi mengalami  kenaikan  maupun  penurunan dalam  menyalurkan  kredit  pada  triwulan
tertentu.  Sementara,  pola  perkembangan penyaluran  kredit  mengalami  kecenderungan kenaikan  sejak  TW  IV/2019  hingga  TW  I- III/2020.  Kemudian  untuk  variabel  NPL  dan LDR  berpengaruh  terhadap  fluktuasi  kredit pada  BPR  di  Kabupaten  Jember  sejak  TW  I- IV/2014 hingga TW I-III/2019.
Melalui  penelitian  ini,  perlu  disarankan  agar hasil  penelitian  ini  perlu  dikembangkan  lagi terutama pada variabel penelitian dan rentang waktu  pengumpulan  data  dapat  diperpanjang agar  manfaat  yang  diperoleh  semakin  banyak dan  hasil  penelitian  semakin  baik  (nyata). Selain  itu,  sebaiknya  menggunakan  objek penelitian  yang  lain  selain  BPR  serta disesuaikan dengan rancangan penelitian.
Bagi  pihak  manajemen  BPR,  diharapkan  agar dapat  memperhatikan  hasil  prediksi dan  pola perkembangan sebagai acuan untuk menentukan  keputusan  jumlah  penyaluran kredit  di  masa  yang  akan  datang.  Selain  itu, pihak  manajemen  BPR  perlu  memperhatikan semua variabel dalam penelitian ini yang telah diuji  secara  parsial  terhadap  fluktuasi  kredit. Sehingga,  pihak  manajemen  BPR  dapat menyalurkan  kreditnya  dengan  tepat  serta mengantisipasi  atau  meminimalisir  risiko yang terjadi.

## Daftar Referensi
Boateng,  Y.  E.,  &  Oduro,  F.  T.  (2018).  Predicting Microfinance  Credit  Default:  A  Study  of Nsoatreman  Rural  Bank,  Ghana. Journal  of Advances  in  Mathematics  and  Computer Science , 26 (1), 1-9.
Budisantoso,  T.,  &  Nuritomo.  (2014). Bank  dan Lembaga  Keuangan  Lain. Edisi  3.  Jakarta: Salemba Empat.
Desi,  P.,  Maria,  A.,  Beny,  S.,  &  Mujiyani.  (2013). Pengaruh Non  Performing  Loan , Capital Adequacy  Ratio dan  Dana  Pihak  Ketiga terhadap  Penyaluran  Kredit  pada  PT.  Bank Central  Asia,  Tbk. Jurnal  Psikologi,  Ekonomi, Sastra,  Arsitektur  &  Teknik  Sipil  (PESAT) , 5 , 465-470.
Dewi,  N.  P.  E.  N.,  &  Budiasih,  I.  G.  A.  N.  (2016). Kualitas Kredit sebagai Pemoderasi Pengaruh Tingkat  Penyaluran  Kredit  dan  BOPO  pada Profitabilitas. E-Jurnal  Akuntansi  Universitas Udayana , 15 (1), 784-798.
Fajrina,  P.  N.  (2017).  Analisa  Faktor  yang Mempengaruhi  Penyaluran  Kredit  pada  Bank BUMN di Indonesia. Tesis : Surabaya: Program Studi Akuntansi Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi PERBANAS.
Gogas,  P.,  Papadimitriou,  T.,  &  Agrapetidou,  A.
(2014).  Forecasting  Bank  Credit  Ratings. Journal of Risk Finance , 15 (2), 195-209.
Gratton, C., & Jones, I. (2010). Research Methods for Sport  Studies. Edisi  Kedua.  New  York: Routledge.
Hakim,  A.  (2004). Statistika  Deskriptif  untuk
Ekonomi dan Bisnis. Edisi Pertama. Yogyakarta: EKONISIA.
Hasibuan, M. S. P. (2009). Dasar-Dasar  Perbankan . Jakarta: PT Bumi Aksara.
Khemakhem, S., & Boujelbene, Y. (2018). Predicting Credit Risk on The Basis of Financial and Non- Financial Variables and Data Mining. Review of Accounting and Finance , 17 (3), 316-340.
Kuncahyono,  D.  (2016).  Pengaruh  DPK,  NPL,  CAR,
ROA,  LDR  dan  BOPO  terhadap  Penyaluran Kredit  (Studi  Kasus  Bank  Umum Go  Public di Indonesia  Periode  2010  -  2014). Skripsi : Surabaya:  Program  Studi  Akuntansi  Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi PERBANAS.
Latumaerissa,  J.  R.  (2017). Bank  &  Lembaga Keuangan  Lain:  Teori  dan  Kebijakan  Edisi
Pertama . Jakarta: Mitra Wacana Media. Otoritas  Jasa  Keuangan  Laporan  Triwulanan. (2014-2019). Diakses dari https://www.ojk.go.id/id/data-dan statistik/laporan-triwulanan/Default.aspx.
Purba, N. N., Syaukat, Y., & Maulana, N. A. (2016).
Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Penyaluran  Kredit  pada  BPR  Konvensional  di Indonesia. Jurnal Aplikasi  Bisnis  dan
Manajemen , 2 (2), 105-117.
Santosa,  P.  B.,  &  Hamdani,  M.  (2007). Statistika Deskriptif  dalam  Bidang  Ekonomi  dan  Niaga . Jakarta: Erlangga.
Sari, G. N. (2013). Faktor-Faktor yang Mempengaruhi  Penyaluran  Kredit  Bank Umum  di  Indonesia  (Periode  2008.1-2012.2). Jurnal  Riset  Ekonomi,  Manajemen,  Bisnis  dan Akuntansi (EMBA) , 1 (3), 931-941.
Setiawan, B. (2013). Menganalisa Statistik Bisnis dan Ekonomi dengan SPSS 21 . Yogyakarta: Penerbit Andi.
Supranto,  J.  (2008). Statistik  Teori  dan  Aplikasi.
Edisi 7 Jilid 1. Jakarta: Penerbit Erlangga.