INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 4 Tahun 2024 Page 4619-4634 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Analisis Faktor-Faktor Yang Memengaruhi Non-Performing Loan Pada Perusahaan Pembiayaan Otomotif PT XYZ
Iman Satria Sidabutar 1 ✉ , Zuliani Dalimunthe 2
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Indonesia
Email: iman.sidabutar@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
PT XYZ, sebagai salah satu pemain kunci di sektor pembiayaan otomotif, menghadapi kompleksitas risiko kredit, termasuk risiko gagal  bayar dan pelunasan. Manajemen risiko kredit yang tidak memadai akan memicu timbulnya informasi asimetris,  sehingga mempersulit perusahaan untuk  menentukan evaluasi kredit yang baik atau buruk. Adverse selection, perilaku yang muncul sebelum perjanjian kontrak, dan moral hazard, perilaku yang muncul setelah perjanjian kontrak, merupakan fenomena yang timbul akibat informasi asimetris, dapat menjadi faktor terjadinya kredit bermasalah (NPL). Rasio NPL PT XYZ sendiri telah mengalami peningkatan hampir dua kali lipat dalam periode year-on-year bulan Desember 2020 terhadap bulan Desember 2021, sehingga hal tersebut perlu mendapat perhatian khusus dan manajemen strategi lebih lanjut. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang berkontribusi terhadap NPL di perusahaan pembiayaan otomotif, khususnya pengaruh implikasi adverse selection dan moral hazard terhadap NPL. Penelitian ini dilakukan kepada debitur aktif perusahaan pembiayaan otomotif PT XYZ dari Januari 2021 hingga Desember 2023, dimana pengumpulan data dilakukan menggunakan data laporan  kinerja  kredit  debitur  yang  dicatat  setiap  bulannya.  Model  penelitian  ini  adalah  untuk menganalisis  pengaruh  Area,  Jenis  Pembayaran  Angsuran  Awal,  Loan  to  Value  (LTV),  Tipe  Pekerjaan Debitur, Memiliki Pinjaman Lain, Nomor Handphone Tidak Valid, Alamat Rumah Tidak Sesuai, dan Unit Digunakan Pihak Lain terhadap NPL. Model penelitian diuji dengan analisis regresi logistik biner untuk mengetahui  variabel-variabel  yang  memengaruhi  terhadap  terjadinya  NPL.  Hasil  dari  penelitian  ini menunjukkan bahwa variabel dari fenomena adverse selection berdampak signifikan dan berpengaruh positif  terhadap  terjadinya  NPL,  variabel  dari  fenomena  moral  hazard  berdampak  signifikan  dan berpengaruh  negatif  terhadap  terjadinya  NPL,  dan  fenomena  adverse  selection,  yang  menunjukkan ketidakmampuan bayar dari debitur, memiliki pengaruh yang lebih tinggi untuk terjadinya NPL daripada fenomena moral hazard, yang menunjukkan ketidakmauan bayar dari debitur.
Kata Kunci: Kredit Bermasalah, Risiko Kredit, Adverse Selection, Moral Hazard.

## Abstract
PT  XYZ,  as  one  of  the  key  players  in  the  automobile  financing  sector  finds  itself  at  the  forefront  of confronting  the  unavoidable  intricacies  of  credit  risk  including  default  and  prepayment  risk.  The inadequate management of credit risk gives rise to the proliferation of asymmetric information, making it challenging for the company to distinguish between good and bad credit evaluations. The detrimental outcomes of adverse selection, which occurs before the agreement, and moral hazard, which whereas occurs  afterwards,  stemming  from  asymmetric  information  among  debtors,  potentially  catalyzing  an escalation in non-performing loans (NPL). NPL ratio of PT XYZ has nearly doubled from December 2020 to December 2021, requiring special attention and further strategic management.The primary objective of  this  study  is  to  analyze  the  factors  contributing  to  NPL  within  automobile  financing  institutions, specifically  delving  into  the  implications  of  adverse  selection  and  moral  hazard.  The  research  was conducted on active debtors of PT XYZ's automobile financing from January 2021 to December 2023, with data collected using monthly recorded debtor credit performance reports. A research model postulates the influence of Area, First Installment Payment Type, Loan to Value (LTV), Job Type, Having Other Loans, Invalidity Phone Number, Invalidity Address, and Third-Party Unit on NPL. The model was analyzed with binary  logistic  regression  analysis  to  determine  the  variables  affecting  NPL  occurrence.  Our  findings indicate  that  variables  associated  with  adverse  selection  significantly  and  positively  impact  NPL occurrence,  while  variables  associated  with  moral  hazard  significantly  and  negatively  impact  NPL occurrence. Additionally, adverse selection, indicating the debtor's inability to pay, has a higher influence on NPL occurrence than moral hazard, which indicates the debtor's unwillingness to pay.
Keyword: Non-Performing Loan, Credit Risk, Adverse Selection, Moral Hazard.

## PENDAHULUAN
Negara dan Hidayat (2021) menyatakan bahwa industri otomotif di Indonesia telah mengalami pertumbuhan yang sangat pesat, terutama selama periode lonjakan komoditi antara tahun 2006 hingga 2015. Peningkatan permintaan untuk kendaraan pribadi sangat erat kaitannya dengan pertumbuhan jumlah konsumen berpendapatan menengah. Data dari World Bank menunjukkan bahwa konsumen berpendapatan menengah meningkat tajam dari 7 persen pada tahun 2002 menjadi 30 persen pada tahun 2018. Berdasarkan data Korlantas Polri, jumlah kendaraan bermotor aktif di Indonesia hingga Februari 2023 mencapai lebih dari 153 juta unit, dengan 147 juta unit di antaranya adalah sepeda motor dan 19 juta unit lainnya adalah mobil pribadi, sementara sisanya merupakan unit angkutan barang dan orang. Selain sepeda motor, mobil merupakan moda transportasi yang paling banyak digunakan oleh masyarakat untuk aktivitas sehari-hari (Mawaridi & Faisal, 2023).
Data yang dikumpulkan  oleh  GAIKINDO (Gabungan Industri  Kendaraan Bermotor Indonesia) menunjukkan bahwa 70 hingga 80 persen pembelian mobil pribadi dilakukan secara kredit. Memperoleh kendaraan secara kredit menciptakan piutang antara kreditur
(baik bank maupun lembaga multifinance) dan debitur. Piutang atau account receivables (AR) adalah sejumlah nilai yang menjadi kewajiban pelanggan, berupa perolehan kredit atas  pembelian  barang  atau  jasa  (Lusztig  &  Schwab,  1988).  Pengelolaan  piutang  yang efisien  dinilai  menjadi  determinan  penting  bagi  arus  kas  perusahaan,  yang  merupakan tulang punggung kinerja dan kesehatan perusahaan. Pengelolaan piutang yang baik dapat membantu perusahaan menghindari kesulitan finansial dan menjaga kestabilan performa bahkan saat volatilitas ekstrem (Rebelo, 2021).
Kreditur dalam pasar otomotif menghadapi dua risiko utama, yaitu risiko gagal bayar (default risk) dan risiko pelunasan lebih awal (prepayment risk). Default risk terjadi ketika debitur tidak dapat membayar kreditnya, sedangkan prepayment risk terjadi ketika debitur melunasi kredit lebih awal, mengurangi pemasukan kreditur melalui pembayaran bunga (Agarwal et al., 2008). Manajemen risiko kredit yang baik untuk mengurangi probabilitas tunggakan  pembayaran  pinjaman  merupakan  tantangan  bagi  institusi  keuangan  agar dapat bertahan dalam kondisi ekonomi yang baik maupun buruk (Chong, 2021). Untuk menjaga  kelangsungan  usahanya,  lembaga  keuangan  perlu  melaksanakan  manajemen risiko  kredit  secara  teliti,  mengembangkan  strategi  pengendalian  risiko  yang  efektif, mengawasi tren ekonomi, dan memberikan perhatian khusus pada kondisi ekonomi yang dapat  memengaruhi  tingkat  tunggakan  pembayaran.  Potensi  tingginya  tunggakan pinjaman bisa mengakibatkan kesulitan likuiditas yang berpotensi menjatuhkan institusi keuangan dan membahayakan stabilitas ekonomi negara (Chong, 2021).
Martin dan Smyth (1991) menjelaskan bahwa dengan keterbatasan informasi, institusi keuangan menghadapi kesulitan dalam membedakan antara risiko kredit yang dianggap buruk dan baik. Risiko kredit buruk mencakup orang-orang yang mungkin tidak berniat melunasi pinjaman dan mereka yang tidak bijaksana dalam mengelola keuangan. Dalam kondisi informasi asimetris ini, institusi keuangan perlu berhati-hati dalam mengevaluasi pelanggan  dan  mengambil  langkah-langkah  pencegahan  yang  tepat  untuk  mengatasi risiko  kredit  yang  mungkin  timbul.  Tumay  (2009)  menambahkan  bahwa  dalam  banyak kasus terkait informasi asimetris, pihak dengan informasi lebih sedikit mengetahui bahwa pihak lain memiliki informasi lebih banyak. Informasi asimetris ini menghasilkan fenomena adverse selection dan moral hazard. Meskipun moral hazard terjadi setelah adanya kontrak perjanjian dan adverse selection terjadi sebelum adanya kontrak perjanjian, kedua faktor ini dapat dialami pada saat pengajuan pinjaman di awal (Ambrose et al., 2014).
Sitompul (2020) menyatakan bahwa salah satu rasio kinerja keuangan yang sering diterapkan  pada  perusahaan  multifinance  adalah  rasio  Non-Performing  Loan  (NPL) (Riyanto  et  al.,  2021).  Studi  oleh  Nwafor  &  Nwafor  (2023)  dan  Wahyudi  et  al.  (2019)
menyatakan bahwa piutang yang mengalami keterlambatan pembayaran lebih dari 90 hari dapat  dinyatakan  sebagai  NPL.  Rasio  NPL  digunakan  untuk  mengukur  kemampuan lembaga keuangan dalam melindungi risiko gagal bayar oleh debitur (Setiyaningsih et al., 2015). Guo et  al. (2022) menyatakan jika tingkat tunggakan kreditur otomotif melonjak secara tidak menentu, maka kreditur dapat mengalami kerugian signifikan.
PT XYZ adalah salah satu lembaga keuangan nonbank dan perusahaan pembiayaan otomotif yang telah menjadi pemain kunci di sektor pembiayaan otomotif di Indonesia. PT XYZ  memiliki  divisi  khusus  dalam  manajemen  piutang,  terutama  untuk  kredit  yang mengalami  keterlambatan  pembayaran.  Meskipun  rasio  NPL  PT  XYZ  masih  tergolong sangat sehat (Rachmawati et al., 2023), rasio NPL perusahaan ini mengalami peningkatan hampir dua kali lipat dalam periode year-on-year antara Desember 2020 dan Desember 2021, sehingga memerlukan perhatian khusus dan strategi manajemen lebih lanjut.
Penelitian  sebelumnya  telah  mengidentifikasi  beberapa  faktor  yang  dapat memengaruhi terjadinya NPL, seperti area geografis (Wahyudi et al., 2019; Silaen, 2022), jenis pembayaran angsuran awal (Wahyudi et al., 2019), Loan to Value (Agarwal et al., 2008; Wahyudi et al., 2019; Rachmansyah et al., 2021), tipe pekerjaan debitur (Dewi & Suryanawa, 2015; Wahyudi et al., 2019), dan memiliki pinjaman lain (Baidoo et al., 2019). Faktor-faktor ini dikategorikan sebagai informasi dari perilaku adverse selection yang diperoleh sebelum adanya kontrak perjanjian. Namun, belum ada penelitian yang melihat pengaruh faktor informasi  dari  perilaku  moral  hazard,  yang  terjadi  setelah  adanya  kontrak  perjanjian, seperti nomor handphone tidak valid, alamat rumah tidak sesuai, dan unit digunakan pihak lain. Mengingat pentingnya mengelola risiko kredit dan menjaga kualitas piutang agar tidak  terjadi  NPL,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  faktor-faktor  yang  dapat memengaruhi NPL pada perusahaan pembiayaan otomotif PT XYZ.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menjawab  beberapa  pertanyaan  penting  terkait dengan  Non-Performing  Loans  (NPL)  di  perusahaan  pembiayaan  otomotif  PT  XYZ. Pertama, penelitian ini akan mengidentifikasi faktor-faktor yang dapat memengaruhi NPL di perusahaan tersebut. Kedua, penelitian ini akan mengeksplorasi apakah perilaku adverse selection  dan  moral  hazard  memberikan  pengaruh  signifikan  dan  berkontribusi  positif terhadap terjadinya NPL. Ketiga, penelitian ini akan membandingkan dampak dari kedua perilaku  tersebut  untuk  menentukan  apakah  salah  satu  memiliki  pengaruh  yang  lebih tinggi  terhadap  NPL  dibandingkan  yang  lainnya.  Berdasarkan  pertanyaan-pertanyaan penelitian yang telah dirumuskan, tujuan dari penelitian ini adalah tiga hal utama. Pertama, menganalisis faktor-faktor dari perilaku adverse selection terhadap terjadinya NPL. Kedua, menganalisis  faktor-faktor  dari  perilaku  moral  hazard  terhadap  terjadinya  NPL.  Ketiga,
mengevaluasi  dan  membandingkan  pengaruh  perilaku  adverse  selection  dan  moral hazard terhadap terjadinya NPL.
Penelitian ini diharapkan memberikan beberapa manfaat penting bagi perusahaan dan industri. Bagi perusahaan, penelitian ini diharapkan dapat meningkatkan pengelolaan risiko kredit dengan memperdalam pemahaman mengenai perilaku adverse selection dan moral hazard, sehingga dapat menurunkan tingkat probabilitas terjadinya NPL. Selain itu, penelitian  ini  juga  diharapkan  dapat  meningkatkan  efektivitas  operasional  dengan memperbaiki evaluasi kredit dan sistem pengawasan, sehingga dapat mengurangi biaya penanganan  kredit  bermasalah.  Manfaat  lainnya  bagi  industri  adalah  penelitian  ini diharapkan memberikan arahan bagi praktisi industri keuangan dalam mengelola risiko kredit secara lebih efisien. Selain itu, hasil penelitian ini dapat digunakan oleh pembuat kebijakan untuk merumuskan regulasi yang lebih baik dalam mengurangi risiko NPL di sektor  perbankan dan pembiayaan. Penelitian  ini juga diharapkan bisa menjadi pijakan untuk  eksplorasi  lebih  lanjut  dalam  studi  tentang  manajemen  risiko  kredit  dan memunculkan  metode  baru  yang  relevan  bagi  industri.  Penelitian  ini  diharapkan mempelajari  praktik  terbaik  dalam  manajemen  kredit  guna  meningkatkan  standar operasional  di  semua  sektor,  sehingga  berkontribusi  pada  stabilitas  dan  keberlanjutan industri keuangan secara keseluruhan.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan dengan menganalisis variabel-variabel dari debitur aktif PT XYZ,  sebuah  perusahaan  pembiayaan  otomotif,  selama  periode  Januari  2021  hingga Desember 2023. Pengumpulan data dilakukan menggunakan data sekunder dari laporan kinerja kredit debitur yang dicatat setiap bulan. Data tambahan hingga Maret 2024 juga dikumpulkan untuk mengevaluasi kinerja kredit selama tiga bulan pertama bagi debitur yang baru aktif pada Desember 2023. Penelitian ini difokuskan pada pembiayaan untuk debitur  perorangan dan kredit mobil  baru, sehingga pembiayaan untuk  debitur badan usaha, mobil bekas, dan berbasis syariah dikecualikan. Total sampel awal yang terkumpul berjumlah  176.396  debitur.  Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  kuantitatif  dengan tujuan memodelkan hubungan antara variabel independen dan variabel dependen biner.
Variabel dependen dalam penelitian ini adalah Non-Performing Loan (NPL), yang diukur secara  biner dengan nilai 0 untuk debitur yang tidak mengalami keterlambatan pembayaran  lebih  dari  90  hari,  dan  nilai  1  untuk  debitur  yang  pernah  mengalami keterlambatan  tersebut.  Variabel  independen  dikategorikan  menjadi  dua  bagian,  yaitu variabel adverse selection dan moral hazard. Variabel adverse selection meliputi Area, Jenis
Pembayaran Angsuran Awal, Loan to Value (LTV), Tipe Pekerjaan Debitur, dan Memiliki Pinjaman  Lain.  Variabel  moral  hazard  meliputi  Nomor  Handphone  Tidak  Valid,  Alamat Rumah Tidak Sesuai, dan Unit Digunakan Pihak Lain. Semua variabel independen diukur secara biner kecuali LTV yang merupakan rasio. Penjelasan variabel independen adalah sebagai berikut: Area, dengan nilai 0 untuk debitur di luar Jabodetabek dan nilai 1 untuk debitur  di  Jabodetabek;  Jenis  Pembayaran  Angsuran  Awal,  dengan  nilai  0  untuk pembayaran di muka dan nilai 1 untuk pembayaran di belakang; Loan to Value (LTV), yang merupakan rasio dari nilai total pinjaman dibagi dengan harga kendaraan; Tipe Pekerjaan Debitur,  dengan  nilai  0  untuk  karyawan/profesional/nonprofesional  dan  nilai  1  untuk wiraswasta; Memiliki Pinjaman Kredit Lain, dengan nilai 0 untuk debitur tanpa pinjaman lain dan nilai 1 untuk debitur dengan lebih dari satu pinjaman; Nomor Handphone Tidak Valid, dengan nilai 0 untuk nomor handphone aktif dan nilai 1 untuk nomor tidak aktif; Alamat Rumah Tidak Sesuai, dengan nilai 0 untuk alamat yang sesuai dan nilai 1 untuk alamat  yang  tidak  sesuai;  serta  Unit  Digunakan  Pihak  Lain,  dengan  nilai  0  untuk  unit digunakan sesuai dan nilai 1 untuk unit digunakan pihak lain.
HASIL DAN PEMBAHASAN Tabel 1. Hasil Regresi Logistik Biner Variabel Independen β S.E. Wald Sig. Exp (β) Konstanta 14,303 0,661 468,883 0,001* 1.627.878,884 Area (X1) 0,781 0,012 4.080,660 0,000* 2,184 Jenis Pembayaran Angsuran Awal (X2) 0,218 0,011 429,133 0,001* 1,244 Loan to Value (LTV) (X3) 0,65 0,001 14.997,105  0,000* 1,067 Tipe Pekerjaan Debitur (X4) -0,256 0,010 723,591 0,001* 0,774 Memiliki Pinjaman Kredit Lain (X5) 0,612 0,022 760,535 0,001* 1,844 Nomor Handphone Tidak Valid (X6) -5,793  0,449 166,201 0,001* 0,003 Alamat Rumah Tidak Sesuai (X7) -7,571 0,302 628,705 0,001* 0,001 Unit Digunakan Pihak Lain (X8) -8,068  0,378 455,331 0,001* 0,000
Berdasarkan Tabel 1 yang menyajikan hasil regresi logistik biner, dapat disimpulkan bahwa variabel-variabel independen yang diteliti memiliki pengaruh signifikan terhadap
probabilitas terjadinya Non-Performing Loan (NPL). Variabel Area (X1) menunjukkan nilai koefisien (β) sebesar 0,781 dengan nilai odds ratio sebesar 2,184, mengindikasikan bahwa debitur  di  wilayah  Jabodetabek  memiliki  probabilitas  2,184  kali  lebih  besar  untuk mengalami  NPL  dibandingkan  dengan  debitur  di  luar  wilayah  tersebut.  Variabel  Jenis Pembayaran Angsuran Awal (X2) memiliki koefisien (β) sebesar 0,218 dan odds ratio 1,244, yang  berarti  debitur  yang  memilih  pembayaran  angsuran  awal  di  belakang  memiliki probabilitas 1,244  kali  lebih  besar untuk mengalami NPL. Selanjutnya, variabel Loan to Value  (LTV)  (X3)  dengan  koefisien  (β)  sebesar  0,65  dan  odds  ratio  1,067  menunjukkan bahwa setiap peningkatan satu unit dalam LTV meningkatkan probabilitas terjadinya NPL sebesar 1,067 kali. Variabel Tipe Pekerjaan Debitur (X4) memiliki koefisien negatif (-0,256) dan odds ratio 0,774, yang berarti debitur wiraswasta memiliki probabilitas 0,774 kali lebih kecil  untuk  mengalami  NPL  dibandingkan  dengan  debitur  karyawan  atau  profesional. Variabel Memiliki Pinjaman Kredit Lain (X5) menunjukkan koefisien (β) sebesar 0,612 dan odds ratio 1,844, mengindikasikan bahwa debitur dengan lebih dari satu pinjaman memiliki probabilitas 1,844 kali lebih besar untuk mengalami NPL. Sementara itu, variabel Nomor Handphone  Tidak Valid (X6) dengan  koefisien (β) sebesar -5,793 dan odds  ratio 0,003 menunjukkan bahwa debitur dengan nomor handphone tidak valid memiliki probabilitas sangat  kecil  untuk  mengalami  NPL.  Variabel  Alamat  Rumah  Tidak  Sesuai  (X7)  memiliki koefisien (β) sebesar -7,571 dan odds ratio 0,001, mengindikasikan bahwa debitur dengan alamat rumah yang tidak sesuai memiliki probabilitas yang sangat kecil untuk mengalami NPL. Terakhir, variabel Unit Digunakan Pihak Lain (X8) dengan koefis ien (β) sebesar -8,068 dan odds ratio 0,000 menunjukkan bahwa unit yang digunakan oleh pihak lain memiliki probabilitas  yang  hampir  nol  untuk  mengalami  NPL.  Secara  keseluruhan,  hasil  regresi logistik biner ini menunjukkan bahwa variabel-variabel independen yang diteliti memiliki pengaruh signifikan terhadap terjadinya NPL, baik secara positif maupun negatif, dengan signifikansi pada tingkat 0,001.
Tabel 2. Hasil Uji Cox & Snell R-Square dan Nagelkerke R-Square
-2 Log Likelihood Cox & Snell R-Square Nagelkerke R-Square 264.098,738 0,461 0,615
Berdasarkan  Tabel  2  yang  menampilkan  hasil  uji  Cox  &  Snell  R-Square  dan Nagelkerke  R-Square,  dapat  disimpulkan  bahwa  model  regresi  logistik  biner  yang digunakan dalam penelitian ini memiliki tingkat kesesuaian yang cukup baik. Nilai -2 Log Likelihood sebesar 264.098,738 menunjukkan bahwa model ini memiliki kemampuan yang baik dalam memprediksi variabel dependen, yaitu terjadinya Non-Performing Loan (NPL).
Nilai  Cox  &  Snell  R-Square  sebesar  0,461  mengindikasikan  bahwa  sekitar  46,1%  variasi dalam  probabilitas  terjadinya  NPL  dapat  dijelaskan  oleh  variabel-variabel  independen yang digunakan  dalam model ini. Selanjutnya, nilai Nagelkerke  R-Square  yang sebesar 0,615 menunjukkan bahwa model ini dapat menjelaskan sekitar 61,5% dari variasi total, yang menunjukkan bahwa model ini memiliki daya prediksi yang lebih tinggi dibandingkan dengan nilai Cox & Snell R-Square. Dengan demikian, nilai-nilai ini menunjukkan bahwa model  regresi  logistik  biner  yang  diterapkan  dalam  penelitian  ini  cukup  kuat  dalam menjelaskan pengaruh variabel-variabel independen terhadap probabilitas terjadinya NPL, meskipun masih ada sekitar 38,5% dari variasi yang tidak dapat dijelaskan oleh model ini, yang mungkin disebabkan oleh faktor-faktor lain yang tidak termasuk dalam analisis.
Tabel 3. Hasil Uji Hosmer and Lemeshow Chi- square df Sig. Hosmer and Lemeshow Test 10.622,745 8 0,000
Berdasarkan  Tabel  3  yang  menampilkan  hasil  uji  Hosmer  and  Lemeshow,  dapat disimpulkan bahwa model regresi logistik biner yang digunakan dalam penelitian ini tidak memiliki  kecocokan  yang  baik  dengan  data  yang  diobservasi.  Nilai  Chi-square  sebesar 10.622,745 dengan derajat kebebasan (df) sebesar 8 dan nilai signifikansi (Sig.) sebesar 0,000  menunjukkan  bahwa  model  ini  secara  statistik  signifikan.  Nilai  signifikansi  yang sangat rendah (lebih kecil dari 0,05) mengindikasikan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil yang diobservasi dan hasil yang diprediksi oleh model. Uji Hosmer and  Lemeshow  adalah  alat  yang  digunakan  untuk  menguji  kesesuaian  model  regresi logistik, dimana nilai p yang besar (lebih dari 0,05) menunjukkan model yang baik. Dalam kasus ini, nilai p yang sangat kecil menunjukkan bahwa model ini tidak sesuai dengan data yang sebenarnya. Dengan kata lain, meskipun model ini mungkin memiliki koefisien yang signifikan dan nilai R-square yang tinggi, hasil uji Hosmer and Lemeshow mengindikasikan bahwa model ini belum secara akurat mencerminkan pola data yang diamati dan mungkin memerlukan perbaikan atau penyesuaian lebih lanjut untuk meningkatkan kecocokannya.
Tabel 4. Hasil Uji Crosstabs Variabel Nomor Handphone Tidak Valid
Variabel NPL Total 0 1 Nomor Handphone Tidak Valid 0 172.023 (57,0%) 129.599 (43,0%) 301.622 (100,0%)
1 5 (0,0%) 42.429 (100,0%) 42.434 (100,0%) Total 172.028 (50,0%) 172.028 (50,0%) 344.056 (100,0%)
Berdasarkan  Tabel  4  yang  menampilkan  hasil  uji  crosstabs  untuk  variabel  Nomor Handphone  Tidak  Valid  terhadap  tingkat  Non-Performing  Loan  (NPL),  terlihat  bahwa terdapat perbedaan yang signifikan dalam probabilitas terjadinya NPL antara debitur yang memiliki nomor handphone tidak valid dan yang memiliki nomor handphone valid. Pada kelompok debitur yang memiliki nomor handphone tidak valid, dari total 301.622 debitur, sebanyak  129.599  (43,0%)  mengalami  NPL,  sedangkan  pada  kelompok  debitur  yang memiliki  nomor  handphone  valid,  dari  total  42.434  debitur,  sebanyak  42.429  (100,0%) mengalami NPL. Analisis ini menunjukkan bahwa debitur yang memiliki nomor handphone tidak valid memiliki risiko NPL yang lebih rendah secara signifikan dibandingkan dengan debitur yang memiliki nomor handphone valid.
Secara lebih spesifik, hasil ini menunjukkan bahwa variabel Nomor Handphone Tidak Valid berpotensi sebagai indikator yang dapat digunakan untuk memprediksi risiko NPL. Debitur dengan nomor handphone tidak valid cenderung memiliki probabilitas yang lebih rendah untuk mengalami NPL, yang tercermin dari persentase NPL yang jauh lebih rendah dibandingkan dengan debitur yang memiliki nomor handphone valid. Hal ini konsisten dengan hasil analisis regresi logistik sebelumnya yang menunjukkan koefisien negatif yang signifikan untuk variabel Nomor Handphone Tidak Valid, mengindikasikan bahwa variabel ini  berkontribusi  dalam  mengurangi  risiko  terjadinya  NPL  dalam  model  regresi  logistik tersebut.
Tabel 5. Hasil Uji Crosstabs Variabel Alamat Rumah Tidak Sesuai Variabel NPL Total 0 1 Alamat Rumah Tidak Sesuai 0 172.017 (65,5%) 90.727 (34,5%) 262.744 (100,0%) 1 11 (0,0%) 81.301 (100,0%) 81.312 (100,0%) Total 172.028 (50,0%)  172.028 (50,0%)  344.056 (100,0%)
Berdasarkan Tabel 5 yang menampilkan hasil uji crosstabs untuk variabel Alamat Rumah Tidak  Sesuai  terhadap  tingkat  Non-Performing  Loan  (NPL),  dapat  dilihat  bahwa  terdapat perbedaan signifikan dalam probabilitas terjadinya NPL antara debitur yang memiliki alamat rumah  tidak  sesuai  dan  yang  memiliki  alamat  rumah  sesuai.  Pada  kelompok  debitur  yang
memiliki  alamat  rumah  tidak  sesuai,  dari  total  262.744  debitur,  sebanyak  90.727  (34,5%) mengalami NPL, sedangkan pada kelompok debitur yang memiliki alamat rumah sesuai, dari total 81.312 debitur, sebanyak 81.301 (100,0%) mengalami NPL. Analisis ini menunjukkan bahwa debitur yang memiliki alamat rumah tidak sesuai memiliki risiko NPL yang lebih rendah secara signifikan dibandingkan dengan debitur yang memiliki alamat rumah sesuai.
Hasil  ini  menggambarkan  bahwa  variabel  Alamat  Rumah  Tidak  Sesuai  memiliki potensi  sebagai  indikator  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  risiko  NPL  dalam model analisis risiko kredit. Debitur dengan alamat rumah tidak sesuai cenderung memiliki probabilitas yang lebih rendah untuk mengalami NPL, yang tercermin dari persentase NPL yang jauh lebih rendah dibandingkan dengan debitur yang memiliki alamat rumah sesuai. Hal  ini  konsisten  dengan  hasil  analisis  regresi  logistik  sebelumnya  yang  menunjukkan koefisien  negatif  yang  signifikan  untuk  variabel  Alamat  Rumah  Tidak  Sesuai, mengindikasikan  bahwa  variabel  ini  memberikan  kontribusi  dalam  mengurangi  risiko terjadinya NPL dalam konteks penilaian kredit.
Tabel 6. Hasil Uji Crosstabs Variabel Unit Digunakan Pihak Lain
Variabel NPL Total 0 1 Unit Digunakan Pihak Lain 0 172.021 (62,3%) 104.091 (37,7%) 276.112 (100,0%) 1 7 (0,0%) 67.937 (100,0%) 67.944 (100,0%) Total 172.028 (50,0%) 172.028 (50,0%) 344.056 (100,0%)
Berdasarkan  Tabel  6  yang  menunjukkan  hasil  uji  crosstabs  untuk  variabel  Unit Digunakan  Pihak  Lain  terhadap  tingkat  Non-Performing  Loan  (NPL),  terlihat  adanya perbedaan yang signifikan dalam probabilitas terjadinya NPL antara debitur yang unitnya digunakan oleh pihak lain dan yang tidak. Pada kelompok debitur yang unitnya digunakan oleh  pihak  lain,  dari  total  276.112  debitur,  sebanyak  104.091  (37,7%)  mengalami  NPL, sedangkan pada kelompok debitur yang unitnya tidak digunakan oleh pihak lain, dari total 67.944 debitur, sebanyak 67.937 (100,0%) mengalami NPL.
Analisis  ini  menunjukkan  bahwa  debitur  yang  unitnya  digunakan  oleh  pihak  lain memiliki risiko NPL yang lebih tinggi secara signifikan dibandingkan dengan debitur yang unitnya tidak digunakan oleh pihak lain. Hasil ini konsisten dengan temuan sebelumnya dalam model regresi logistik yang menunjukkan koefisien negatif yang signifikan untuk variabel Unit Digunakan Pihak Lain, mengindikasikan bahwa variabel ini adalah faktor yang berkontribusi dalam meningkatkan risiko terjadinya NPL dalam konteks evaluasi kredit.
Variabel Unit Digunakan Pihak Lain dapat dianggap sebagai indikator penting dalam analisis  risiko  kredit,  karena  kemungkinan  unit  yang  digunakan  oleh  pihak  lain  dapat menandakan adanya faktor-faktor yang meningkatkan risiko default, seperti pengelolaan properti yang kurang baik atau masalah hukum terkait kepemilikan unit tersebut. Oleh karena  itu,  manajemen  risiko  perlu  mempertimbangkan  variabel  ini  dalam  kebijakan penilaian kredit untuk mengurangi potensi risiko NPL di masa mendatang.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis, variabel adverse selection berdampak signifikan dan positif terhadap  Non-Performing  Loan  (NPL).  Faktor-faktor  seperti  area,  jenis  pembayaran angsuran awal, Loan to Value (LTV), tipe  pekerjaan debitur,  dan kepemilikan pinjaman kredit  lain  meningkatkan  risiko  NPL.  Debitur  di  Jabodetabek,  pembayaran  angsuran  di belakang, kenaikan LTV, dan memiliki lebih dari satu pinjaman kredit meningkatkan risiko NPL. Sebaliknya, variabel moral hazard berdampak negatif terhadap NPL, dengan faktor nomor handphone tidak valid, alamat rumah tidak sesuai, dan unit digunakan pihak lain mengurangi risiko NPL. Adverse selection lebih berpengaruh dibandingkan moral hazard dalam menentukan risiko NPL.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdou, H., & Pointon, J. (2011). Credit Scoring, Statistical Techniques and Evaluation Criteria:
A Review of the Literature. Int. Syst. in Accounting, Finance and Management, (18), 59-
88. https://doi.org/10.1002/isaf.325
Agarwal, S., Ambrose, B. W., & Chomsisengphet, S. (2008). Determinants of automobile loan default and repayment. Economic Perspectives,
(32)3, 17-28. https://www.chicagofed.org/publications/economic-perspectives/2008/3qtr2008- part2-agarwal-etal
Akerlof,  G.  A.  (1970).  The  Market  for  “Lemons”:  Quality  Uncertainty  and  the  Market Mechanism. The  Quarterly  Journal  of  Economics,  84(3),  488 – 500. https://doi.org/10.2307/1879431
Ambrose,  B.  W.,  Conklin,  J.,  &  Yoshida,  J.  (2014).  Reputation  and  Exaggeration:  Adverse Selection and Moral Hazard in the Mortgage Market. Journal of Finance, Forthcoming. https://doi.org/10.2139/ssrn.2541073
Baidoo, S. T., Aidoo, J. B., Sakyi, D., & Yusif, H. (2019). Multiple borrowing and loan default: Evidence  from  small  and  medium  scale  enterprises  in  Ghana. Ghanian  Journal  of Economic, Vol 7, 71-96. https://hdl.handle.net/10520/EJC-1b2f72f834
Bergh,  D.  D.,  Ketchen,  D.  J.,  Orlandi,  I.,  Heugens,  P.  P.  M.  A.  R.,  &  Boyd,  B.  K.  (2019).
Information Asymmetry in Management Research: Past Accomplishments and Future
Opportunities. Journal of Management, 45(1), 122-158.
https://doi.org/10.1177/0149206318798026
Brown,  A.  L.  (2016).  Asymmetric  Information. The  Palgrave  Encyclopedia  of  Strategic Management. Palgrave Macmillan, London. https://doi.org/10.1057/978-1-349-94848- 2_458-1
Catherine, N. (2020). Credit Risk Management and Financial Performance: A Case of Bank of  Africa  (U)  Limited. Open  Journal  of  Business  and  Management,  2020,  8,  30-38. https://doi.org/10.4236/ojbm.2020.81002
Chawla, N. V., Bowyer, K. W., Hall, L. O., Kegelmeyer, W. P. (2002). SMOTE: Synthetic Minority Over-sampling  Technique. Journal  of  Artificial  Intelligence  Research,  16,  321 – 357. https://doi.org/10.1613/jair.953
Chong, F. (2021). Loan Delinquency: Some Determining Factors. Journal of Risk and Financial Management 14: 320. https://doi.org/10.3390/jrfm14070320
Claus, I. (2011). The effects of asymmetric information between borrowers and lenders in an open  economy. Journal  of  International  Money  and  Finance,  30(5),  796-816.
https://doi.org/10.1016/j.jimonfin.2011.05.009
Dell’Ariccia, G. (2001). Asymmetric information and the structure of the banking industry. European  Economic  Review,  45(10),  1957-1980. https://doi.org/10.1016/S0014- 2921(00)00085-4
Demin, A. N., Kireyeva, O. V., Pomazan, I. A., Zykova, E.I. (2020). Psychological Component of Credit Scoring: Analysis of Theoretical and Methodical Problems. Proceedings of the  5th  International  Conference  on  Economics,  Management,  Law  and  Education (EMLE 2019), 451-453. https://doi.org/10.2991/aebmr.k.191225.080
Dewi, M. D. K, & Suryanawa, I. K. (2015). Pengaruh Tingkat Suku Bunga, Profesi Nasabah Kredit,  Efektivitas  Badan  Pengawas  pada  Non  Performing  Loan. E-Jurnal  Akuntansi Universitas Udayana, 13(3), 779-795. https://ojs.unud.ac.id/index.php/akuntansi/article/view/12674
Elreedy,  D.,  &  Atiya,  A.F.  (2019).  A  Comprehensive  Analysis  of  Synthetic  Minority Oversampling Technique (SMOTE) for handling class imbalance. Information Sciences, 505, 32-64. https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.07.070
Fernández,  A.  García,  S.,  Herrera,  F.,  &  Chawla,  N.  V.  (2018).  SMOTE  for  Learning  from Imbalance Data: Progress and Challenges, Marking the 15-year Anniversary. Journal of Artificial Intelligence Research, 61, 863 – 905. https://doi.org/10.1613/jair.1.11192
GAIKINDO. (2023). Jumlah Kendaraan di Indonesia 147 Juta Unit, 60 Persen di Pulau Jawa. https://www.gaikindo.or.id/jumlah-kendaraan-di-indonesia-147-juta-unit-60-persen- di-pulau-jawa/
Getahun,  T.,  Anwen,  L.,  &  Bari,  M.  (2015).  Credit  Risk  Management  and  Its  Impact  on Performance of Commercial Banks: In of Case Ethiopia. Research Journal of Finance and Accounting, 6(24), 53-64. https://core.ac.uk/download/pdf/234631211.pdf Guo, Z., Zhang, Y., Zhao, X. (2022). Risks of long-term auto loans. Journal of Credit Risk, (18)4, 1-27. https://doi.org/10.21314/JCR.2022.009
Harris, J. K. (2021). Primer on binary logistic regression. Family medicine and community health, 9(Suppl 1), e001290. https://doi.org/10.1136/fmch-2021-001290
Indratno,  I.,  &  Irwinsyah,  R.  (1998).  Aplikasi  Analisis  Tabulasi  Silang  (Crosstab)  dalam Perencanaan Wilayah dan Kota. Jurnal Perencanaan Wilayah dan Kota, 9(2), 49-59. https://journals.itb.ac.id/index.php/jpwk/article/view/4370
Koulafetis,  P.  (2017). Modern  Credit  Risk  Management.  Palgrave  Macmillan  UK. https://doi.org/10.1057/978-1-137-52407-2
Li, X., & Zhong, Y. (2012). An Overview of Personal Credit Scoring: Techniques and Future Work. International Journal of Intelligence Science, (2), 181-189. https://doi.org/10.4236/ijis.2012.224024
Liu, Y., Esan, O. C., Pan, Z., & An, L. (2021). Machine Learning for advanced energy materials. Energy and AI, 3, https://doi.org/10.1016/j.egyai.2021.100049
Lusztig, P., & Schwab, B. (1988). The Management of Accounts Receivable. In Elsevier eBooks, 913 – 935. https://doi.org/10.1016/b978-0-409-80601-4.50071-9
Martin,  R.  E.,  &  Smyth,  D.  J.  (1991).  Adverse  Selection  and  Moral  Hazard  Effects  in  the Mortgage  Market:  an  Empirical  Analysis .  Southern  Economic  Journal,  57(4),  1071. https://doi.org/10.2307/1060335
Mawaridi,  B.  H.,  &  Faisal,  M.  (2023).  Rekomendasi  Merk  Mobil  untuk  Calon  Pembeli Menggunakan  Algoritma  Decision  Tree. Jurnal  Informatika,  10(2),  157 – 162. https://doi.org/10.31294/inf.v10i2.16000
Mester, L. J. (1997). What's the point of credit scoring? Business Review Federal Reserve Bank of Philadelphia, issue Sep, 3-16. https://www.philadelphiafed.org/- /media/frbp/assets/economy/articles/business-review/1997/september- october/brso97lm.pdf
Miller,  A.,  Panneerselvam,  J.,  &  Liu,  L.  (2021).  A  review  of  regression  and  classification techniques for analysis of common and rare variants and gene-environmental factors. Neurocomputing, 489, 466-485. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2021.08.150
Mishkin, F. (1990). Asymmetric Information and Financial Crises: A Historical  Perspective.
National Bureau of Economic Research. https://doi.org/10.3386/w3400
Muiruri, Z. W., Ndegwa, J., & Gweyi, M. (2021). Moral Hazard Related Determinants of Bad Debts in Deposit Taking Saccos in Nairobi County. Journal of Finance & Accounting,
5(1), 1-15. https://stratfordjournals.org/journals/index.php/journal-of- accounting/article/download/668/781/1966
Negara, S. D., & Hidayat, A. S. (2021). Indonesia’s Automotive Industry: Recent Trends and Challenges. Journal  of  Southeast  Asian  Economies,  38(2),  166-186. https://doi.org/10.1355/ae38-2b
Nwafor, C. N., & Nwafor, O. Z. (2023). Determinants of non-performing loans: An explainable ensemble and deep neural network approach. Finance Research Letters, 56(104084). https://doi.org/10.1016/j.frl.2023.104084
Okuyan, H. A. (2014). The Effect of Asymmetric Information on Turkish Banking Sector and Credit Markets. Revue Économique, 65 (5), 699 – 708. https://www.jstor.org/stable/43592288
Rachmansyah, Y., Harijono, H., & Prabowo, R. (2021). The determinants of home mortgage default probability: The effect of loan and borrower’s characteristics. Proceedings of the  First  International  Conference  on  Economics,  Business  and  Social  Humanities, ICONEBS 2020, November 4-5, 2020, Madiun, Indonesia. https://doi.org/10.4108/eai.4-11-2020.2304567
Rachmawati, Sabilalo, M. A., & Johan, A. S. (2024). Analysis of Non-Performing Loans and Loan  to  Deposit  Ratio. Jurnal  Ilmiah  Akuntansi  Kesatuan,  12(1),  65 – 74. https://doi.org/10.37641/jiakes.v12i1.2420
Ramos, H. M., Ollero, J., & Suárez -Llorens, A. (2017). A new explanatory index for evaluating the binary logistic regression based on the sensitivity of the estimated model. Statistics & Probability Letters, 120, 135-140. https://doi.org/10.1016/j.spl.2016.08.022
Rebelo, S. (2021). Predicting Account Receivables Outcomes with Machine-Learning. NOVA Information  Management  School  Instituto  Superior  de  Estatística  e  Gestão  de Informação . Universidade Nova de Lisboa. http://hdl.handle.net/10362/134205
Riyanto, A., Raspati, G., Rahayu, Y., & Yuniati, Y. (2021). Kinerja Keuangan Entitas Multifinance:
Determinasi Non Performing Loan dan Capital Adequacy Ratio Terhadap Profitabilitas. Moneter - Jurnal Akuntansi Dan Keuangan, 8(2), 102 – 109. https://doi.org/10.31294/moneter.v8i2.10934
Salam, M., Rukka, R. M., Samma, M. A. K., Tenriawaru, A. N., Rahmadanih, Muslim, A. I., Ali, H. N. B., & Ridwan, M. (2024). The causal-effect model of input factor allocation on
maize  production:  Using  binary  logistic  regression  in  search  for  ways  to  be  more productive. Journal  of  Agriculture  and  Food  Research,  16(101094). https://doi.org/10.1016/j.jafr.2024.101094
Setiyaningsih, S., et al. (2015). Faktor-Faktor Yang Memengaruhi Ratio Non Performing Loan (NPL). Jurnal Aplikasi Bisnis dan Manajemen 1(1), 23-33.
https://doi.org/10.17358/jabm.1.1.23
Silaen, A. (2022). Analisis Pengaruh Variabel-Variabel yang Digunakan Dalam Penentuan Tingkat Credit Scoring terhadap Non Performing Loan. Tesis. Universitas Indonesia. https://lib.ui.ac.id/m/detail.jsp?id=20523655&lokasi=lokal
Siringoringo, R. (2018). Klasifikasi Data Tidak Seimbang Menggunakan Algoritma SMOTE dan  K-Nearest  Neighbor. Journal  Information  System  Development,  3(1),  44-49. https://ejournal-medan.uph.edu/index.php/isd/article/view/177
Sitompul,  R.  M.  A.  (2020).  Pengaruh  Likuiditas,  Solvabilitas,  Profitabilitas,  dan  Non Performing Financing terhadap Nilai Perusahaan dengan Intellectual Capital sebagai Variabel  Moderating  pada  Perusahaan  Multifinance  yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia Tahun 2015-2018. Tesis. Universitas Sumatera Utara.
https://repositori.usu.ac.id/handle/123456789/81984
Skardziukas, D. (2020). Asymmetric Information: the multiplier effect of financial instability.
MPRA Paper 23013, University Library of Munich, Germany. https://ideas.repec.org/p/pra/mprapa/23013.html
Spuch ľá kov á , E., Vala š kov á , K., & Adamko, P. (2015). The Credit Risk and its Measurement, Hedging  and  Monitoring. Procedia  Economics  and  Finance,  24,  675-681. https://doi.org/10.1016/S2212-5671(15)00671-1
Sofyan, S., & Prasetyo, A. (2021). Penerapan Synthetic Minority  Oversampling Technique (SMOTE) Terhadap Data Tidak Seimbang Pada Tingkat Pendapatan Pekerja Informal Di Provinsi D.I. Yogyakarta Tahun 2019. Seminar Nasional Official Statistics, 2021(1),
868 – 877. https://doi.org/10.34123/semnasoffstat.v2021i1.1081
Sy,  W.  (2022).  A  Causal  Framework  for  Credit  Default  Theory. Journal  of  Insurance  and Financial Management, 5(3), 57-86. https://www.academia.edu/71786189/A_Causal_Framework_for_Credit_Default_Theor y
Szumilas, M. (2010). Explaining Odds Ratios. J Can Acad Child Adolesc Psychiatry. 2010 Aug; 19(3): 227 – 229. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2938757/
Tumay, M. (2009). Asymmetric Information and Adverse Selection in Insurance Markets: The
Problem of Moral Hazard.
Yönetim  ve  Ekonomi  16 (1), 107-114.
https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/146009
Vojtek,  M.,  &  Ko č enda,  E.  (2006).  Credit-Scoring  Methods  (in  English). Czech  Journal  of Economics and Finance (Finance a uver), 56(3-4). 152-167.
https://ideas.repec.org/a/fau/fauart/v56y2006i3-4p152-167.html
Wahyudi,  T.,  Harianto,  &  Sahara.  (2019).  Analisis  Faktor-Faktor  yang  Memengaruhi  Non Performing  Financing  di  PT  TAF  dan  Pengendaliannya. Jurnal  Manajemen  Dan Organisasi, 10(2), 72 – 91. https://doi.org/10.29244/jmo.v10i2.30127
White, D. R. (2004). A Student's Guide to Statistics for Analysis of Cross Tabulations. World Cultures, 14(2). https://escholarship.org/uc/item/8xn2s349
Wright, R.E. (2012). Money and Banking. Saylor Foundation.
https://saylordotorg.github.io/text_money-and-banking-v2.0/s00-license.html