## ANALISIS PENGARUH BELANJA ONLINE TERHADAP KREDIT BERLEBIHAN
Agusmia Wieke Rahayu *
Email: agusmiawiekerahayu23@gmail.com
Program Studi Ekonomi/Fakultas Ekonomi/Universitas Andalas, Payakumbuh, Indonesia

## Bintang Rizky AMS
Correspondent author Email: bintangrizky@eb.unand.ac.id Program Studi Ekonomi/Fakultas Ekonomi/Universitas Andalas, Payakumbuh, Indonesia

## Nur Ari Sufiawan
Email: nurarisufiawan@eb.unand.ac.id
Program Studi Ekonomi/Fakultas Ekonomi/Universitas Andalas, Payakumbuh, Indonesia
Putri Ayu
Email: putriayu@eb.unand.ac.id
Program Studi Ekonomi/Fakultas Ekonomi/Universitas Andalas, Payakumbuh, Indonesia

## ABSTRAK
Kredit dipandang sebagai sumber pendapatan alternatif. Persepsi yang salah tentang pendapatan ditambah dengan  akses  internet  yang  mudah  dapat  mengakibatkan  belanja  online  lebih  kompulsif,  sehingga berkontribusi pada kredit yang lebih tinggi. Hal ini akan mengakibatkan kesulitan keuangan yang berujung pada  kredit  berlebihan.  Akibatnya  kredit  berlebihan  dipandang  sebagai  masalah.  Penelitian  ini  bertujuan untuk menguji apakah belanja online signifikan mempengaruhi kredit berlebihan. Penelitian ini menggunakan data Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) tahun 2019 di Indonesia dan metode analisis regresi probit. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ketika rumah tangga dengan akses internet melakukan belanja online maka  peluang  memiliki  kredit  berlebihan  meningkat  signifikan  sebesar  3,17%  dibandingkan  yang  tidak melakukan belanja online. Hasil ini signifikan secara statistik pada tingkat 1%. Serta karakteristik individu menunjukkan hasil bahwa dengan belanja online, rumah tangga laki-laki, rumah tangga usia produktif, rumah tangga  yang  kawin,  dan  rumah  tangga  yang  tidak  bekerja  memiliki  peluang  signifikan  memiliki  kredit berlebihan.

## Kata Kunci: Kredit berlebihan; Belanja Online; Karakteristik Individu; Model Probit

## ABSTRACT
Credit is seen as an alternative source of income. Misperceptions of income coupled with easy internet access can  result  in  more  compulsive  online  shopping,  thereby  contributing  to  higher  credit.  This  will  result  in financial difficulties that lead to excessive credit. As a result, excessive credit is seen as a problem. This study aims to test whether online shopping significantly affects excessive credit. This study uses data from the 2019 National  Socioeconomic  Survey  (SUSENAS)  in  Indonesia  and  the  probit  regression  analysis  method.  The results showed that when households with internet access did online shopping, the chance of having excessive credit increased significantly by 3.17% compared to those who did not shop online. This result is statistically significant at the 1% level. As well as individual characteristics, the results show that with online shopping, male  households,  productive  age  households,  married  households,  and  non-working  households  have  a significant chance of having excessive credit.
Keywords: Excessive credit; Online shopping; Individual Characteristics; Probit Model

## PENDAHULUAN
Di  era  revolusi  industri  4.0  saat  ini,  ditandai  dengan  kemajuan  pada  bidang  teknologi informasi  dan  komunikasi.  Penggunaan  teknologi  informasi  dan  komunikasi  mengalami perkembangan yang pesat  di  Indonesia. Suatu  hal  yang sangat  berkaitan  dengan perkembangan teknologi adalah keberadaan internet. Internet berdampak pada perubahan aspek dalam kehidupan manusia baik ekonomi dan sosial (Aditina & Sugiharti, 2019).

## Grafik  1. Penduduk Indonesia yang Mengakses Internet
Berdasarkan grafik 1 dari data Badan Pusat Statistik (BPS) hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional (2021) mengatakan bahwa selama rentang waktu tahun 2017 - 2021 pengguna internet terus mengalami peningkatan, dari 32,34% tahun 2017 hingga 62,10% di tahun 2021. Tingginya penggunaan internet ini terlihat dari keterbukaan informasi atas penerimaan masyarakat terhadap perkembangan  teknologi.  Keterbukaan  dalam  penerimaan  teknologi  dapat  dilihat  dari  segi ketersediaan  fasilitas  akses  internet  dalam  kelompok  masyarakat  kecil  yaitu  rumah  tangga. Pertumbuhan  pengguna  internet  dalam  rumah  tangga  pada  tahun  2020  mencapai  78,18% meningkat pada tahun 2021 mencapai 82,07%. Hal ini disebabkan oleh kemudahan akses internet yang  dilakukan  rumah  tangga  baik  untuk  bekerja  maupun  kegiatan  lainnya  (Statistik Telekomunikasi Indonesia, 2021).
Berdasarkan Laporan Survei Internet Indonesia (2022) mengatakan bahwa 20,61% rumah tangga  di  Indonesia  telah  berlangganan  internet  dirumah,  dibandingkan  rumah  tangga  Amerika Serikat persentase ini masih rendah, berdasarkan Biro Sensus Amerika Serikat mengatakan bahwa pada  tahun  2012  rumah  tangga  yang  telah  berlangganan  internet  di  rumah  mencapai  74,8%.
32.34 39.9 47.69 63.73 62.1 0 20 40 60 80 2017 2018 2019 2020 2021 P er sen Penduduk yang Akses Internet
Menurut  Yati  (2022)  mengatakan  bahwa  rendahnya  rumah  tangga  yang  berlangganan  internet dirumah disebabkan oleh biaya berlangganan yang mahal. Akses internet tak hanya dilakukan di rumah, namun  dapat  dilakukan di  luar rumah seperti sekolah, kantor,  atau tempat  lainnya yang terhubung dengan data seluler.  Penggunaan data seluler lebih banyak digemari masyarakat karena aksesnya  murah  dan  mudah  serta  dapat  dibawa  kemana  saja.  Selain  digunakan  untuk  bekerja, internet juga digunakan untuk belanja online.
Perubahan metode berbelanja dari offline menjadi online ( e-commerce ) menjadi hal yang tidak  dapat  dihindarkan  dari  perkembangan  teknologi  internet  ( Statistik  E-Commerce ,  2021). Transaksi e-commerce mengalami peningkatan sebesar 61,7% ( yoy ) yang didorong oleh preferensi perilaku masyarakat untuk berbelanja online.  Kehidupan masyarakat saat ini sangat bergantung pada aplikasi e-commerce yang terkoneksi dengan jaringan internet. Internet menjadi media yang dapat  berperan  untuk  mengembangkan  dan  mengoptimalkan  kebutuhan  masyarakat.  Menurut Bellman  et  al.,  (1999)  mengatakan  bahwa  pembelian  di  internet  mengalami  peningkatan  dari pengguna  waktu  yang  dihabiskan  secara  online.  Semakin  lama  waktu  yang  dihabiskan  untuk online, semakin besar peluang untuk melakukan pembelian secara online.
Berdasarkan  penelitian  Kehoe  et  al.,  (1999)  dan  Wolhandler,  (1999)  melaporkan  bahwa waktu  adalah  salah  satu  alasan  penting  rumah  tangga  menggunakan  internet  untuk  berbelanja online. Menurut Kehoe et al., (1999) menyebutkan bahwa 18,2% penggunaan internet di seluruh dunia mengatakan waktu menjadi alasan mereka berbelanja online. Artinya, waktu belanja tidak hanya bergantung pada konsumsi tetapi juga akses internet. Berbelanja dengan akses internet juga memungkinan konsumen untuk menghemat waktu. Menurut Punj (2012) mengatakan menghemat waktu  sebagai  alasan  konsumen  untuk  berbelanja  online.  Namun  tidak  semua  konsumen menyadarinya.  Menurut  Donou-Adonsou  &  Basnet  (2019)  mengatakan  bahwa  secara  masif dengan  berbelanja  online  rumah  tangga  telah  terbiasa  dengan  penggunaan  teknologi  dalam melakukan pembelian barang dan jasa.
Pembelian  barang  dan  jasa  melalui  internet  mengacu  belanja  online.  Belanja  online menjadi alternatif dalam pembelian barang dan jasa. Menurut Harahap (2018) mengatakan bahwa proses pembelian online berbeda dengan pembelian langsung ke toko yakni menggunakan internet berpotensial  bagi  konsumen  untuk  memperoleh  barang  atau  jasa  yang  dibutuhkan  lebih  efisien
dalam segi  waktu.  Penelitian  Holliday  (2013) menyebutkan hal  yang sama bahwa belanja  yang menggunakan koneksi internet lebih disukai daripada belanja tradisional. Kemudahan memperoleh informasi yang diinginkan menyebabkan konsumen membeli barang diluar kebutuhan. Jika hal ini dilakukan  terus  menerus  akan  berakibat  pada  konsumsi  yang  berlebihan.  Menurut  Sari  (2021) mengatakan bahwa konsumsi yang berlebihan cenderung menjadi perilaku yang konsumtif karena konsumsi  yang  dilakukan  tidak  menjadi  kebutuhan.  Dengan  adanya  koneksi  internet  ini mempengaruhi pengeluaran konsumen atas pembelian barang dan jasa.
Menyikapi  perilaku  manusia  yang  semakin  komplek,  banyak  rumah  tangga  yang mengalami kesulitan mengelola konsumsi seumur hidup mereka. Rumah tangga seperti ini sering dihadapi dengan masalah keuangan yang berat dipicu dengan overspending , kredit macet, kurang dana darurat dan tabungan pensiun (Sui et al., 2021). Menurut Mellan (1997) overspending atau disebut boros adalah suatu keadaan dimana seseorang membelanjakan uang lebih banyak di luar kemampuan pendapatannya.  Berdasarkan Report  on  the  Economic  Well-Being  of  the  AS Households (2015) melaporkan terdapat 48% pengeluaran rumah tangga melebihi pendapatan, 53% rumah tangga tidak memiliki dana darurat untuk memenuhi pengeluaran 3 bulan kedepan dan 31% orang dewasa tidak memiliki dana pensiun (Larrimor, J., Dodini, S., 2016). Penelitian sebelumnya menunjukkan  bahwa  30  -  40%  konsumen  AS  menunjukkan overspending (Bae  et  al.,  1993); (Charles, K. K., Li, G., Schoeni, 2006). Menurut Barboza (2017) mengatakan bahwa overspending salah satu perilaku konsumen tertentu yang memiliki kecenderungan untuk berbelanja meskipun mereka tahu bahwa mereka tidak memiliki cukup uang.
Berdasarkan  riset  Responsi  Bank  Indonesia  (2019)  mengatakan  bahwa overspending rumah tangga Indonesia dilihat dari pendapatan yang digunakan untuk menutupi hutang, dengan nominal  hutang  yang  melebihi  pendapatan. Berdasarkan  data Global  Findex  Database (2018) mengatakan bahwa penduduk Indonesia yang berada pada usia 15 tahun ke atas banyak melakukan pinjaman mencapai 54,8%. Hal ini dilakukan untuk dapat memenuhi konsumsi, saat ini banyak lembaga keuangan yang memberikan kemudahan untuk memenuhinya dengan cara memberikan kredit. Karena dengan kredit seseorang tidak harus memiliki uang yang cukup untuk mendapatkan apa yang diinginkan. Semakin terbukanya akses internet, maka untuk memenuhi konsumsi dengan cara kredit dengan mudah dilakukan.
Aktivitas  yang  terkoneksi  internet  akan  mempengaruhi  kehidupan  sehari-hari  seperti peluang  konsumsi.  Salah  satu  tujuan  hidup  rumah  tangga  adalah  melakukan  konsumsi.  Jika pendapatan tidak stabil, pinjaman harus digunakan untuk memperlancar konsumsi. Dari perspektif tersebut, kredit menjadi semakin banyak digunakan sebagai sumber pinjaman. Namun, jika kredit dilakukan  diluar  batas  kemampuan  maka  rumah  tangga  akan  dihadapi  dengan  beban  keuangan yang berujung pada overspending . Secara menyeluruh perilaku rumah tangga dalam pembelian barang  dan  jasa  akan  berpengaruh  pada  pinjaman.  Menurut  Donou-Adonsou  &  Basnet  (2019) mengatakan  bahwa  akibatnya  banyak  pinjaman  karena  dalam  menyediakan  akses  internet  yang instan dan mudah untuk  berbelanja dengan dapat dilakukan dimana dan kapan saja. Konsumen semakin banyak membeli barang dan jasa. Dengan kata lain rumah tangga memperlancar konsumsi dengan melakukan pinjaman (Cooper, 2011).
Penelitian  sebelumnya  berpendapat  bahwa  beberapa  rumah  tangga  memiliki  perspektif berbeda  tentang overspending .  Peetz  &  Buehler  (2009)  menyebutkan  bahwa  rumah  tangga menyadari  bahwa  mereka  menyesali overspending ,  tetapi  nyatanya  lambat  untuk  menyadari. Seperti contoh berikut. Rumah tangga dengan penghasilan $100.000 per tahun, berencana untuk membeli  mobil  baru  dengan  biaya  $40.000  dan  terpikat  oleh  barang  mewah.  Dalam  keadaan tersebut  rumah  tangga  tidak  menyadari  bahwa  perilaku  semacam  itu  dapat  mengakibatkan overspending .  Secara  kritis  perilaku  tersebut  dapat  mempengaruhi  kemampuan  rumah  tangga untuk  melakukan  pembiayaan  berkala  seperti  biaya  pendidikan,  utilitas  dan  dana  pensiun.  Jika rumah  tangga  tersebut  dapat  mengontrol  pengeluaran  dan  menghindari  pengeluaran  yang  tidak penting. Rumah tangga tersebut dapat membeli mobil baru dengan menyesuaikan anggaran serta mengakomodasi dengan gaya hidup yang lebih baik. Pengeluaran yang melebihi pendapatan dapat memicu overspending dari hasil pengeluaran yang diharapkan selama satu tahun. Situasi  rumah tangga tidak dapat mengontrol pengeluaran dimana dituntut harus melunasi pembiayaan berkala maka akan memicu kredit berlebihan (Sui et al., 2021).
Penelitian  sebelumnya  Donou-Adonsou  &  Basnet,  (2019)  menunjukkan  bahwa peningkatan  persediaan  kredit  yang  fleksibel  telah  berkontribusi  pada  akumulasi  lebih  banyak pinjaman untuk rumah tangga. Akibatnya overspending dari memicu melakukan kredit berlebihan dipandang  sebagai  masalah.  Kredit  berlebihan  disebabkan  oleh  kebutuhan  rumah  tangga  yang
melebihi  pendapatan.  Pengeluaran  dapat  dibiayai  dari  pendapatan  saat  ini  dengan  cara  kredit. Dalam beberapa keadaan dalam rumah tangga, kredit berlebihan dapat menjadi cara yang rasional untuk memaksimalkan utilitas dari konsumsi (Fan et al., 1993) sebagian besar rumah tangga tidak dapat  memenuhi  tabungan  dengan  terus  menerus  (Bae  et  al.,  1993).  Kredit  berlebihan  perlu disikapi  karena  dapat  mengakibatkan  pinjaman  dalam  jangka  panjang.  Jika  seseorang  belum membuat anggaran dengan menahan diri dari konsumsi berlebih, maka seseorang tersebut tidak terlibat dalam perilaku kredit berlebihan (Barbić et al., 2019). Upaya seseorang untuk memantau perilaku  tersebut  sendiri  berkaitan  dengan  pilihan  konsumen  sebenarnya  dalam  mengendalikan pembelian konsumtif (Baumeister, 2002).
Penelitian  ini  berfokus  untuk  mengidentifikasi  kredit  berlebihan.  Khususnya,  pada pembelian barang dan jasa online secara signifikan menentukan perilaku keuangan keseluruhan. Jika seseorang melakukan belanja dengan buruk, membelanjakan sesuatu diluar kemampuan nya artinya tidak terlibat dalam tabungan atau investasi (Kimball, 1986). Menurut (Barbić et al., 2019) dan  (Dew  &  Xiao,  2011)  mengatakan  bahwa overspending dapat  menyebabkan  terjadinya pinjaman  atau  hutang  yang  banyak.  Dengan  demikian, overspending memiliki  akibat  yang merugikan bagi kesejahteraan keuangan rumah tangga.
Tujuan penelitian ini untuk menguji apakah belanja online menyebabkan kredit berlebihan. Secara khusus, penelitian ini mengkonseptualisasikan belanja online terhadap kredit berlebihan. Untuk  menggambarkan  aspek  yang  dari  kredit  berlebihan.  Jika  berkontribusi  pada  kredit berlebihan, sikap rumah tangga terhadap kredit berlebihan apakah dipengaruhi oleh karakteristik individu sebagai variabel kontrol untuk memahami kontribusi pada kredit berlebihan. Maka dalam penelitian  ini  akan  menyelidiki  apakah  pendidikan,  jenis  kelamin,  usia,  status  perkawinan,  dan pekerjaan mempengaruhi kredit berlebihan.

## METODE PENELITIAN
Jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah  data  sekunder  dari  Survei  Sosial Ekonomi  Nasional  (SUSENAS)  Indonesia  tahun  2019.  Jenis  penelitian  ini  bersifat  penelitian kuantitatif. Penelitian kuantitatif bertujuan untuk menguji dan menganalisis hipotesis dengan data terukur sehingga diperoleh parameter dari pengaruh variabel yang digunakan. Variabel penelitian yang  digunakan  sebagai  berikut  variabel  dependen  adalah  kredit  berlebihan  dan  variabel
independen adalah belanja online serta variabel kontrol dalam penelitian ini adalah pendidikan, jenis kelamin, usia, status perkawinan, dan pekerjaan.

## Tabel 1. Pengukuran Variabel Penelitian
Simbol Variabel Definisi Operasional Variabel Kategori Skala Data Y Kredit Berlebihan 1: Memiliki kredit berlebihan Nominal 0: Tidak memiliki kredit berlebihan X1 Belanja Online 1: Dengan akses internet melakukan belanja online Nominal 0:  Dengan  akses  internet  tidak  melakukan belanja online X2 Pendidikan 0: Tidak sekolah Ordinal 1: Paket A, SDLB, SD, dan MI 2: Paket B, SMPLB, SMP, dan MTs 3: Paket C, SMLB, SMA, MA, SMK, dan MAK 4: D1/D2 5: D3 6: D4 7: S1 8: Profesi 9: S2 10: S3 X3 Jenis Kelamin 1: Laki-laki Nominal 0: Perempuan X4 Usia 1: Usia produktif (15 – 64 tahun) Nominal 0: Usia non produktif (0 – 14 tahun dan 64 tahun ke atas) X5 Status Perkawinan 1: Kawin Nominal 0: Belum kawin X6 Pekerjaan 1: Bekerja Nominal 0: Belum bekerja
Sumber: Data diolah, 2022
Analisis  data  pada  penelitian  ini  menggunakan  aplikasi  Stata  14.  Metode  analisis  yang digunakan adalah analisis regresi probit. Persamaan model probit dituliskan sebagai berikut:
P = Yi = β 0 + β 1 X 1i + β2X2i + β3X3i + β4X4i + β5X5i + β6X6i + ε Dimana:
Yi = 1 Jika memiliki kredit berlebihan = 0 Jika tidak memiliki kredit berlebihan X1i = Belanja Online X2i = Pendidikan X3i = Jenis Kelamin X4i = Usia X5i = Status Perkawinan X6i = Pekerjaan β 0 = Parameter intersep
β i ( β 1, β 2, β 3 ) = Parameter koefisien
ε = Distribusi normal

## Estimasi Parameter Model Probit dengan Metode Maximum Likelihood
Model  probit  adalah  fungsi  non-linier,  maka  model  probit  diestimasi  dengan  metode Maximum  Likelihood. Metode Maximum  Likelihood adalah  metode  yang  digunakan  untuk memaksimumkan  fungsi likelihood dengan  penaksiran  parameter  suatu  model  yang  diketahui distribusinya. Hasil yang diperoleh dari estimasi adalah nilai koefisien model probit. Langkah yang dilakukan untuk dapat menginterprestasikan nilai koefisien dari hasil estimasi model probit dengan menghitung  perubahan  nilai  probabilitasnya  disebut Marginal  Effect . Marginal  Effect adalah interprestasi yang menyatakan seberapa besar pengaruh salah satu variabel independen terhadap variabel dependen.

## Pengujian Parameter Model Probit
Pengujian parameter dilakukan untuk  mengetahui apakah terdapat  hubungan yang nyata antara variabel - variabel independen dengan variabel dependen. Pengujian parameter dilakukan dengan uji statistik cara sebagai berikut:

## Uji Likelihood Ratio (LR)
Uji likelihood ratio dilakukan untuk menguji hipotesis H 0 apakah variabel secara simultan mempengaruhi variabel yang diteliti. Pada uji likelihood ratio dilakukan mengikuti distribusi chi square (𝑋 2 ) (Widarjono, 2005). Maka pengujian dilakukan dengan cara:
1. Jika nilai chi  square (𝑋 2 ) lebih  besar dari nilai  kritis atau nilai  tabel chi  square (𝑋 2 ), maka H 0 ditolak yang berarti semua variabel independent secara simultan mempengaruhi variabel dependen.
2. Jika  nilai chi  square (𝑋 2 )  lebih  kecil  dari  nilai  kritis  atau  nilai  tabel chi  square (𝑋 2 ), maka  H 0 diterima  yang  berarti  semua  variabel  independent  secara  simultan  tidak mempengaruhi variabel dependen.
Nilai siginifikan dilambangan dengan α . Daerah kritis jika nilai α > P-value .

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Penelitian

## 1. Statistik Deskriptif
Tabel 1. Ringkasan Statistik Deskriptif Variabel Kategori Freq. Precent Cum. Kredit Berlebihan (Y) 0 Tidak memiliki kredit berlebihan 745.325 72,06 72,06 1 Memiliki kredit berlebihan 303.250 27,94 100,00 Belanja Online (X1) 0 Dengan akses internet tidak melakukan belanja online 1.003.060 95,66 95,66 1 Dengan akses internet melakukan belanja online 45.515 4,34 100,00 Pendidikan (X2) 0 Tidak Sekolah 150.115 14,32 14,32 1 Paket A, SDLB, SD, MI 401.234 38,26 52,58 2 Paket B, SMPLB, SMP, MTs 181.982 17,36 69,94 3 Paket C, SMLB, SMA, MA, SMK, MAK 226.490 21,60 91,54 4 D1/D2 4.226 0,40 91,54
5 D3 13.702 1,31 93,25 6 D4 1.741 0,17 93,41 7 S1 64.827 6,18 99,59 8 Profesi 484 0,05 99,64 9 S2 3.555 0,34 99,98 10 S3 219 0,02 100,00 Jenis Kelamin (X3) 0 Perempuan 524.308 50,00 50,00 1 Laki – laki 524.267 50,00 100,00 Usia (X4) 0 Usia Non Produktif 354.038 33,76 33,76 1 Usia Produktif 694.537 66,24 100,00 Status Perkawinan (X5) 0 Belum Kawin 470.518 44,87 44,87 1 Kawin 578.057 55,13 100,00 Pekerjaan (X6) 0 Tidak Bekerja 674.200 64,30 64,30 1 Bekerja 374.375 35,70 100,00
Sumber: Data diolah, 2022
Penelitian  ini  dilakukan  di  Indonesia  menggunakan  data  Survei  Sosial  Ekonomi Nasional (SUSENAS) tahun 2019 di Indoneisa. Jumlah sampel dalam penelitian ini sebanyak 1.048.574  individu.  Berdasarkan  tabel  1.2  menunjukkan  bahwa  27,94%  rumah  tangga Indonesia dihadapi dengan kredit berlebihan, yang berarti bahwa rumah tangga menggunakan sebagian  konsumsi  masa  depan  nya  untuk  dikonsumsi  saat  ini  pada  tahun  2019.  Penting disebutkan bahwa 4,34% rumah tangga Indonesia dengan akses internet melakukan belanja online untuk pembelian barang dan jasa. Untuk variabel lainnya dapat dilihat pada tabel diatas, maka secara keseluruhan tabel ringkasan statistik deskriptif telah memberi gambaran umum mengenai variabel yang digunakan dalam penelitian.

## 2. Hasil Estimasi Parameter Model Probit

## Tabel 2. Estimasi Model Probit Metode Likelihood
Variabel Koefisien Std. Err dy/dx Std. Err Variabel Dependen: Kredit Berlebihan
Belanja Internet (X1) 0.0938*** 0.00651 0.0317*** 0.00220 Pendidikan (X2) 0.0275*** 0.000864 0.00932*** 0.000292 Jenis Kelamin (X3) -0.0144*** 0.00270 -0.00486*** 0.000914 Usia (X4) -0.0187*** 0.00369 -0.00632*** 0.00125 Status Perkawinan (X5) -0.0561*** 0.00319 -0.0190*** 0.00108 Pekerjaan (X6) -0.0908*** 0.00286 -0.0307*** 0.000965 Konstanta -0.546*** 0.00312 Observations 1.048.575 1.048.575
Sumber: Data diolah, 2022
Dari  estimasi  parameter  model  probit  didapakan  hasil  bahwa  nilai  probabilitas signifikan jika nilai P < 1%, 5% dan 10%. Dari data didapat persamaan model probit sebagai berikut:
P = Yi = 0.0317 X 1i + 0.00932 X2i - 0.00486 X3i - 0.00632 X4i - 0.0190 X5i - 0.0307 X6i
Dapat  diketahui  hasil  menunjukkan  bahwa  variabel  belanja  online  dan  pendidikan berpengaruh  positif  terhadap  peluang  kredit  berlebihan.  Sedangkan  jenis  kelamin,  usia, status perkawinan, dan pekerjaan berpengaruh negaitf terhadap kredit berlebihan.
3. Pengujian Parameter Model Probit
Dari  pengujian  parameter  model  probit  didapatkan  hasil  bahwa  kredit  berlebihan secara  simultan  dipengaruhi  oleh  belanja  online,  pendidikan,  jenis  kelamin,  usia,  status perkawinan, dan pekerjaan di Indonesia. Dapat dilihat dari nilai Prob > chi2 adalah 0,0000 atau nilai Prob < 0,01, 0,05, dan 0,1 yang berarti bahwa regresi model probit layak digunakan untuk membuktikan hipotesis penelitian hubungan belanja online, pendidikan, jenis kelamin, usia, status perkawinan, dan pekerjaan berpengaruh terhadap kredit berlebihan.

## Pembahasan
Berdasarkan  hasil  analisis  regresi  model  probit  yang  telah  dilakukan,  terdapat  variabel- variabel yang mempengaruhi kredit berlebihan yaitu belanja online (X1), pendidikan (X2), jenis kelamin (X3), usia (X4), status perkawinan (X5), dan pekerjaan (X6) sebagai berikut:
1. Ketika rumah tangga dengan akses internet melakukan belanja online (X1) maka peluang memiliki  kredit  berlebihan  meningkat  signifikan  sebesar  3,17%  dibandingkan  yang  tidak
melakukan belanja online. Hasil ini signifikan secara statistik pada tingkat 1%. Hal ini berarti rumah tangga menggunakan akses internet untuk belanja online akan dapat meningkatkan peluang  memiliki  kredit  berlebihan.  Akses  internet  yang  mudah  dapat  mengakibatkan belanja online yang kompulsif atau ceroboh, sehingga berkontribusi pada jumlah kredit yang banyak. Sejalan dengan  penelitian Lo &  Harvey  (2011) mengatakan bahkan kecenderung membeli secara online akan menyebabkan kredit berlebihan. Penelitian Holliday (2013) juga mengatakan  bahwa  belanja  online  menyebabkan  konsumen  membeli  sesuatu  diluar kebutuhan  yang  akan  berakibat  pada  konsumsi  yang  berlebihan.  Menurut  model  Irving Fisher pada teori intertemporal choice mengatakan bahwa semakin banyak mengkonsumsi saat  ini,  maka  semakin  sedikit  konsumsi  yang  dinikmati  di  masa  depan.  Dalam  ini kecenderungan rumah tangga akan meningkat melakukan kredit. Karena kredit secara efektif dapat  berfungsi  sebagai  sumber  pendapatan  alternatif.  Maka  hal  ini  menyebabkan  kredit berlebihan.
2. Pendidikan formal yang ditempuh (X2) akan meningkatkan peluang untuk memiliki kredit berlebihan signifikan sebesar 0,932%. Hasil ini signifikan secara statistik pada tingkat 1%. Hal  ini  berarti  pendidikan  formal  yang  ditempuh  akan  berperan  untuk  memiliki  kredit berlebihan dibandingkan pendidikan informal seperti mengikuti organisasi. Menurut (Basnet &  Donou-Adonsou,  2018)  mengatakan  bahwa  rumah  tangga  yang  menempuh  pendidikan formal  lebih  menyadari  dampak  dari  terlalu  banyak  kredit.  Kredit  dapat  memberikan kemudahan bagi rumah tangga untuk membelanjakan uang. Namun, banyak rumah tangga yang tidak memiliki pengetahuan keuangan yang memadai dan membelanjakan uang dengan ceroboh. Akibatnya akan menumpuk kredit yang berakhir dengan kredit berlebihan.
3. Jenis kelamin (X3) akan menurunkan peluang memiliki kredit berlebihan signifikan sebesar -0,486%. Berdasarkan kategori jenis kelamin, menemukan bahwa peluang laki-laki memiliki kredit berlebihan  sebesar 3,44% lebih tinggi  dibandingan perempuan. Hasil ini signifikan secara statistik pada tingkat 1%. Hal ini terjadi karena pada umumnya dalam rumah tangga yang  bekerja  adalah  suami  (laki-laki).  Sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  (Donou- Adonsou  &  Basnet,  2019)  mengatakan  bahwa  laki-laki  lebih  rentan  terhadap  kredit berlebihan.
4. Usia (X4) akan menurunkan peluang memiliki kredit berlebihan signifikan sebesar -0,632. Berdasarkan  kelompok  usia,  menemukan  usia  produktif  meningkatkan  peluang  memiliki kredit  berlebihan  sebesar  4,44%  lebih  besar  dibandingan  usia  non  produktif.  Hasil  ini signifikan secara statistik pada tingkat 1%. Hal ini berarti bahwa penduduk usia produktif lebih  rentan  melakukan  kredit  berlebihan.  Sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Jiang & Dunn (2013) mengatakan bahwa ketersediaan kredit telah berkontribusi di kalangan usia  produktif  dibandingkan  usia  64  tahun  keatas  cenderung  lebih  sedikit  menggunakan kredit  karena  mengalami  kesulitan  keuangan  dari  penurunan  pendapatan  pasca  pensiun. Dimana usia produktif, kemauan mempengaruhi hasrat untuk meminjam uang dan melunasi kredit. Kondisi ini memperlihatkan bahwa keinganan agar dapat melakukan konsumsi segera mungkin. Penelitian (Donou-Adonsou & Basnet, 2019) menambahkan bahwa rumah tangga yang  lebih  muda,  kurang  memiliki  pengetahuan  keuangan  yang  dapat  dengan  mudah menerima  tawaran  kredit  yang  menyesatkan  dengan  menyalanggunakan  kredit  tersebut. Hasil  penelitian  ini  bertolak  belakang  yang  dilakukan  oleh  Sui  et  al.,  (2021)  mengatakan bahwa usia 64 tahun ke atas menunjukkan kredit berlebihan lebih besar dibandingkan usia produktif.
5. Status  perkawinan  (X5)  akan  menurunkan  peluang  memiliki  kredit  berlebihan  signifikan sebesar -1,90%. Berdasarkan pengelompokkan status perkawinan, menemukan bahwa yang sudah kawin meningkatkan peluang memiliki kredit berlebihan sebesar 3,95% dibandingan yang belum kawin. Hasil ini signifikan secara statistik pada tingkat 1%. Hal ini berarti rumah tangga  yang  telah  kawin  biasanya  memiliki  banyak  tanggungan  dan  pengeluaran  yang melebihi  pendapatan  untuk  memperlancar  konsumsi.  Sejalan  dengan  penelitian  yang dilakukan  (Donou-Adonsou  &  Basnet,  2019)  mengatakan  bahwa  untuk  kelompok  yang sudah menikah meningkatkan peluang untuk melakukan kredit untuk memenuhi konsumsi.
6. Pekerjaan (X6) akan menurunkan peluang memiliki  kredit berlebihan signifikan sebesar - 3,07%.  Berdasarkan  pengelompokkan  pekerjaan,  menemukan  bahwa  peluang  yang  tidak bekerja memiliki kredit berlebihan sebesar 3,45% lebih tinggi dibandingkan yang bekerja. Hasil  ini  signifikan  secara  statistik  pada  tingkat  1%.  Sejalan  dengan  penelitian  yang
dilakukan  (Basnet  &  Donou-Adonsou,  2018)  mengatakan  bahwa  ketika  rumah  tangga menganggur maka akan berkontribusi pada kredit berlebihan.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Menggunakan data Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) tahun 2019 di Indonesia, penelitian  ini  menguji  apakah  belanja  online  signifikan  mempengaruhi  kredit  berlebihan.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel belanja online berpengaruh positif terhadap peluang kredit berlebihan. Artinya, ketika rumah tangga dengan akses internet melakukan belanja online maka peluang memiliki kredit berlebihan meningkat signifikan sebesar 3,17% dibandingkan yang tidak melakukan belanja online. Hasil ini signifikan secara statistik pada tingkat 1%.
Untuk hasil karakteristik individu diperoleh hasil sebagai berikut: Pertama, belanja online meningkatkan peluang melakukan kredit berlebihan rumah tangga ketika menempuh pendidikan formal. Kedua, belanja online meningkatkan peluang melakukan kredit berlebihan rumah tangga ketika membandingkan laki-laki dan perempuan, hasil menunjukkan bahwa belanja online lebih banyak dilakukan oleh laki-laki. Ketiga, belanja online meningkatkan peluang melakukan kredit berlebihan  pada  penduduk  usia  produktif.  Keempat,  belanja  online  meningkatkan  peluang melakukan  kredit  berlebihan  pada  penduduk  yang  sudah  kawin.  Terakhir,  belanja  online meningkatkan peluang melakukan kredit berlebihan pada penduduk yang tidak bekerja. Dengan demikian, hasil menunjukkan bahwa dengan belanja online, rumah tangga laki-laki, rumah tangga usia produktif, rumah tangga yang kawin, dan rumah tangga yang tidak bekerja lebih cenderung melakukan kredit berlebihan.
Penelitian lebih lanjut direkomendasikan untuk menambah variabel dan periode penelitian dari kredit berlebihan. Serta menambahkan peran moderasi literasi keuangan untuk menghindari dampak  negatif  dari  perilaku  yang  merugikan  kesejahteraan  keuangan  rumah  tangga.  Sehingga mendapatkan hasil penelitian yang lebih baik lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
Aditina, N., & Sugiharti, L. (2019). Pengaruh Teknologi Internet Terhadap Keputusan Perempuan untuk  Bekerja  di  Rumah  The  Effect  of  Internet  Technology  on  Women  ’  s  Decision  to Work at Home. 15 (2), 209–220.
Aidha, C. N., Mawesti, D., Silvia, D., Ningrum, D. R., Armintasari, F., Priambodo, R., Sularsi, & Aji, W. (2019). Studi Terhadap Profil dan Risiko Konsumen Kartu Kredit dan Pinjaman Online. Prakarsa , 23 , 1–4.
Bae, M., Hanna, S., & Lindamood, S. (1993). Patterns of overspending in U.S. households. Journal of Financial Counseling and Planning , 4 (614), 11–31.
Barboza, G. . S. C. . B. I. (2017). A Contribution to the Empirics of Consumers’ Anxiety Behavior on and in Credit Card Repayment. Credit Card Management and Financial Literacy Among College Student. Journal of Financial Management, Markets and Institutions , V (1), 35– 66. https://doi.org/10.12831/87059
Basnet, H. C., & Donou-Adonsou, F. (2016). Internet, consumer spending, and credit card balance: Evidence  from  US  consumers. Review  of  Financial  Economics , 30 (2016),  11–22. https://doi.org/10.1016/j.rfe.2016.01.002
Basnet,  H.  C.,  &  Donou-Adonsou,  F.  (2018).  Marriage  between  credit  cards  and  the  internet: Buying  is  just  a  click  away! Review  of  Financial  Economics , 36 (3),  252–266. https://doi.org/10.1002/rfe.1019
Baumeister, R. F. (2002). Yeilding to Temptation: Self-Control Failure, Impulsive Purchasing, and Consumer Behavior. Journal of Consumer Research, Inc , 28 (4), 670–676. https://doi.org/https://doi.org/10.1086/338209
Charles, K. K., Li, G., Schoeni, R. (2006). Overspending-who, why, and how. In Conference of the National Poverty Center on “Consumption, Income, and the Well-Being of Families and Children.”
Cooper,  D.  H.  (2011).  Did  Easy  Credit  Lead  to  Overspending?  Home  Equity  Borrowing  and Household  Behavior  in  the  Early  2000s. SSRN  Electronic  Journal , 09 . https://doi.org/10.2139/ssrn.1520563
Dew,  J.,  &  Xiao,  J.  J.  (2011).  The  financial  management  behavior  scale:  Development  and validation. Journal of Financial Counseling and Planning , 22 (1), 43–59.
Donou-Adonsou, F., & Basnet, H. C. (2019). Credit card delinquency: How much is the Internet to  blame? North  American  Journal  of  Economics  and  Finance , 48 (March),  481–497. https://doi.org/10.1016/j.najef.2019.03.013
Fan,  J.  X.,  Chang,  Y.  R.,  &  Hanna,  S.  (1993).  Real  income  growth  and  optimal  credit  use. Financial Services Review , 3 (1), 45–58. https://doi.org/10.1016/1057-0810(93)90005-B Holliday,  K.  (2013). New  Top  Choice  For  Shoppers:  Online  Overtakes  Brick  and  Mortar . https://www.cnbc.com/2013/11/18/us-online-shoppers-overtake-real-buyers-for-first- time.html
Kehoe, C., Pitkow, J., & Sutton, K. (1999). Results of GVU’s tenth World Wide Web user survey. Atlanta,  GA:  Graphics  … .  http://www.gvu.gatech.edu/user_surveys/survey-1998- 10/report.pdf
Laporan Survei Internet Indonesia . (2022).
Larrimor,  J.,  Dodini,  S.,  T.  (2016). Report  on  the  Economic  Well-Being  of  U.S.  Households  in 2015 .
Mellan, O. (1997). Overcoming Overspending: A Winning Plan for Spenders and Their Partners . Peetz, J., & Buehler, R. (2009). Is there a budget fallacy? The role of savings goals in the prediction of  personal  spending. Personality  and  Social  Psychology  Bulletin , 35 (12),  1579–1591. https://doi.org/10.1177/0146167209345160
Oscar,  T.  (2011).  Predicted  Probabilities  and  Marginal  Effects  After  logit/Probit  models  using margins in stata. Econometrica , 1 (February).
Oscar Torres-Reyna. (2014). 5.p. Using outreg2 to report regression output, descriptive statistics, frequencies and basic crosstabulations. Princeton University , March . http://dss.princeton.edu/training/
Punj, G. (2012). Income effects on relative importance of two online purchase goals: Saving time versus saving money? Journal of Business Research , 65 (5), 634–640. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2011.03.003
Sari, R. (2021). Pengaruh Penggunaan Paylater Terhadap Perilaku Impulse Buying Pengguna E- Commerce  di  Indonesia. Jurnal  Riset  Bisnis  Dan  Investasi , 7 (1),  44–57. https://doi.org/10.35313/jrbi.v7i1.2058
Septiansari, D., & Handayani, T. (2021). Pengaruh Belanja Online Terhadap Perilaku Konsumtif pada Mahasiswa di Masa Pandemi Covid-19. Teknologi , 5 (1), 53–65. http://journal.lembagakita.org
Statistik Telekomunikasi Indonesia . (2021). https://doi.org/8305002
Sui,  L., Sun, L., &  Geyfman, V. (2021). An assessment  of the effects  of  mental  accounting on overspending behaviour: An empirical study. International Journal of Consumer Studies , 45 (2), 221–234. https://doi.org/10.1111/ijcs.12613
The  Little  Data  Book  on  Financial  Inclusion  2015.  (2015). The  Little  Data  Book  on  Financial Inclusion 2015 . https://doi.org/10.1596/978-1-4648-0552-3
Wolhandler, H. C. (1999). Real numbers behind ’Net Profits 1999 . http://www.activmediaresearch.com/real_numbers_1999.html