## ANALISIS KEPUTUSAN KREDIT BERDASARKAN LAPORAN KEUANGAN CALON DEBITUR
Suryanto

## Ratna Meisa Dai
suryanto@unpad.ac.id ; ratna.meisa.dai@unpad.ac.id
Universitas Padjadjaran

## ABSTRACT
The  purpose  of  this  study  is  to  examine  the  effect  of  debtor  financial  ratios  on  lending decisions at Bank bjb. This study uses a quantitative approach to the type of verification research. The sample in this study were debtors who applied for credit to the bank as many as 30 debtors. The analysis technique in this study uses a logistic regression model. The results of the study show that there are 3 models in determining credit decisions to prospective debtors at Bank BJB. The first model, those credit decisions as a whole are influenced by the current ratio, total asset turnover  and  net  profit  margin  of  80.5%.  The  second  model,  overall  credit  decisions  are influenced by the quick ratio, total asset turnover and net profit margin of 77.7%. The third model is that credit decisions are influenced by total asset turnover, debt to asset ratio and the net profit margin of 77.4%. Partially, the effect of the current ratio variable, quick ratio, total asset turnover and net profit margin on credit decisions is positive. However, the variable debt to asset ratio has a negative influence on credit decisions.
Keywords: financial ratios, debtors, credit decisions, logistic regression

## ABSTRAK
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menguji pengaruh rasio keuangan debitur terhadap keputusan pemberian kredit pada Bank bjb. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan jenis penelitian verifikatif. Sampel dalam penelitian ini adalah debitur yang mengajukan permohonan kredit kepada pihak bank sebanyak 30 debitur. Teknik analisis dalam penelitian ini menggunakan model regresi logistic. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ada 3 model dalam menentukan  keputusan  kredit  kepada  calon  debitur  di  Bank  bjb.  Model  pertama,  bahwa keputusan kredit secara keseluruhan dipengaruhi oleh current ratio, total asset turnover dan net profit  margin sebesar  80,5%.  Model  kedua,  keputusan  kredit  secara  keseluruhan  dipengaruhi oleh quick ratio, total asset turnover dan net profit margin sebesar 77,7%.. Model ketiga bahwa keputusan  kredit  dipengaruhi total  asset  turnover,  debt  to  asset  ratio dan net  profit  margin sebesar 77,4%. Secara parsial, pengaruh variabel current ratio, quick ratio, total asset turnover dan net  profit  margin terhadap  keputusan  kredit adalah  positif.  Namun,  variabel debt  to asset ratio mempunyai pengaruh yang negatif terhadap keputusan kredit.
Kata kunci: ratio keuangan, debitur, keputusan kredit, regresi logistik

## PENDAHULUAN
Keputusan pemberian kredit di suatu lembaga perbankan didasarkan pada hasil dari suatu analisis  mengenai  kelayakan  calon  debitur.  Ada  beberapa  faktor  yang  dijadikan  bahan pertimbangan dalam menentukan keputusan pemberian kredit  oleh lembaga keuangan. Salah satu faktor tersebut menurut Arief, Wibowo, & Santosa. (2010)  adalah rasio keuangan. Rasio keuangan merupakan alat analisis kinerja keuangan suatu badan usaha yang membandingkan data  keuangan  pada  pos-pos  yang  ada  di  neraca  maupun  di  laporan  laba  rugi  (Aizenman  & Pasricha, 2010).
Lembaga  keuangan,  khususnya  perbankan  mempunyai  peran  yang  strategis  dalam meenggerakkan roda perekonomian suatu negara (Kornita & Mayes, A. (2013). Pada dasarnya, bank disebut sebagai alat pembangunan negara (agent of development) dalam mencapai tujuan pembangunan  nasional.  Perbankan  adalah  media  yang  menjembatani  antara  sektor  moneter dengan sektor riil. Perbankan merupakan intermediator dalam menampung dana yang berlebih dari  masyarakat  dan  menyalurkannya  kembali  kepada  pihak  yang  membutuhkan  dana  dalam bentuk kredit.
Peran  perbankan  sangat  dibutuhkan  untuk  membantu  pengalokasian  dana  agar  lebih efisien.  Selain  itu,  perbankan  juga  memiliki kemampuan  untuk mengetahui  masalah  informasi asimetris  yang  terjadi  di  pasar  kredit.  Sebagai  penghubung  antara  investor  dan  pengusaha, perbankan  mampu  memberikan  informasi  yang  seimbang  antara  kedua  belah  pihak.  Hal  ini dapat  dilihat  dari  fungsi  bank  sebagai  perantara (intermediary), sehingga  kepercayaan masyarakat luas sebagai nasabah kian bertambah (Curdia & Woodford, 2011).
Kegiatan perkreditan merupakan salah satu aktivitas yang dilakukan kalangan perbankan. Aktifitas  perkreditan  menjadi  salah  satu  sumber  untuk  memperoleh  pendapatan  operasional bank  berupa  pendapatan  bunga,  provisi  dan  komisi.  Pendapatan  bunga  merupakan  sumber pendapatan terbesar dari bank (Guohua, 2011). Pendapatan bunga akan diperoleh dari setiap angsuran  kredit  yang  dibayar  oleh  debitur  dalam  jangka  waktu  yang  telah  disepakati.  Setiap angsuran kredit yang dibayar, didalamnya sudah termasuk sejumlah pokok pinjaman ditambah dengan sejumlah bunga (Dendawijaya, 2005).  Sementara pendapatan provisi diperoleh ketika pencairan kredit, sebesar persentase tertentu dari kredit yang diberikan.
Aktivitas  perkreditan  selain  akan  menambah  sumber  pendapatan  bank,  disisi  lain  akan menjadi  sumber  risiko  bagi  bank  berupa  kredit  macat,  (Suryanto,  2015) . Untuk  meminimalisir adanya kemungkinan resiko yang akan dihadapi, bank memerlukan analisis terhadap laporan keuangan  dari  perusahaan  calon  debitur.  Salah  satu  analisis  yang  akan  digunakan  untuk menganalisis laporan keuangan adalah analisis rasio. Analisis ini dapat memberikan informasi kuantitatif yang berguna untuk pengambilan keputusan pemberian kredit.
Ada berbagai jenis kredit yang ditawarkan oleh bank. Jenis kredit yang menjadi fokus dari penelitian ini adalah kredit modal kerja. Kredit modal kerja adalah kredit yang digunakan untuk keperluan meningkatkan produksi dalam operasional debitur (Halim, 2013). Kredit modal kerja cukup    banyak    diminati    oleh    masyarakat  seiring  dengan  perkembangan  dunia  usaha  yang semakin pesat akhir-akhir ini.
Beberapa penelitian berkaitan dengan pengambilan keputusan kredit  telah beberapa kali dilakukan.  Sarlija  &  Zekic-Susac  (2006)  melakukan  penelitian  bahwa  keputusan  pengambilan kredit  dipengaruhi net  profit  margin dan debt  to  total  asset .  Sementara  hasil  penelitian Rahmandhani  (2015)  mengatakan  bahwa  permohonan  kredit  dipengaruhi  oleh current  ratio, quick ratio, total asset turnover,  debt  to  total  asset, dan profit  margin.
Penelitian  lainnya  dilakukan  oleh  Jacob,  dkk.  (2014)  bahwa    analisis  kinerja  laporan
keuangan dapat digunakan untuk penilaian keputusan pemberian kredit. Sedangkan penelitian yang dilakukan oleh Esther (2009) menyimpulkan bahwsa Rasio Likuiditas, Rasio Leverage, dan Rasio  Profitabilitas  secara  parsial  maupun  simultan  berpengaruh  secara  signifikan  dalam mengidentifikasi ataupun memprediksi keputusan pemberian kredit yang diajukan oleh debitur. Sejalan  dengan  peneliti  sebelumnya,  Yulianita  (2008)  menyimpulkan  bahwa  analisis  rasio keuangan berpengaruh dalam proses pengambilan keputusan persetujuan kredit.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Rasio Keuangan
Rasio keuangan merupakan alat analisis keuangan yang paling sering digunakan.  Rasio keuangan    menghubungkan    berbagai    perkiraan    yang  terdapat  pada  laporan  keuangan sehingga kondisi keuangan dan hasil operasi dapat diinterpretasikan. Menurut Edmister (1972) rasio keuangan adalah suatu angka  yang menunjukkan  hubungan  antara  suatu  unsur  dengan unsur    lainnya  dalam  laporan  keuangan.  Hubungan  antara  unsur-unsur  laporan  keuangan tersebut dinyatakan dalam bentuk matematis yang sederhana.
Menurut  De  Franco,  dkk.  (2011)  rasio  merupakan  pedoman  yang  berfaedah  dalam mengevaluasi posisi dan operasi keuangan perusahaan dan mengadakan perbandingan dengan hasil-hasil  dari  tahun-tahun  sebelumnya  atau  perusahaan-perusahaan  lain.  Sementara  itu menurut Horrigan (1968) rasio keuangan adalah angka yang diperoleh dari hasil perbandingan dari satu pos laporan keuangan dengan pos lainnya yang mempunyai hubungan yang relevan dan signifikan.
Secara  umum  rasio-rasio  keuangan  menurut  Pinches,  dkk.  (1975)  dapat  diklasifikasikan menjadi empat jenis kelompok rasio keuangan yaitu rasio likuiditas, rasio aktivitas, rasio leverage dan rasio profitabilita.

## Keputusan Kredit
Istilah credit berasal  dari  bahasa  Latin  yaitu credo yang  berarti I  believe , I  trust ,  saya percaya. Dalam artian luas kredit diartikan sebagai kepercayaan. Maksud dari percaya bagi si pemberi  kredit adalah ia  percaya  kepada  si penerima  kredit  bahwa  kredit  yang  disalurkannya pasti  akan  dikembalikan  sesuai  dengan  perjanjian.    Sedangkan    bagi    si    penerima    kredit merupakan    penerimaan  kepercayaan    sehingga    mempunyai    kewajiban    untuk    membayar sesuai    jangka  waktu.  Menurut  Undang-Undang  Perbankan  No.  10  tahun  1998  kredit  adalah penyediaan uang atau tagihan yang dapat dipersamakan dengan itu, berdasarkan persetujuan atau  kesepakatan  pinjam-meminjam  antara  bank  dengan  pihak  lain  yang    mewajibkan    pihak peminjam  untuk  melunasi  hutangnya  setelah  jangka waktu tertentu dengan pemberian bunga.
Menurut  Saunders  &  Thomas  (1997)  kredit  adalah  semua  jenis  pinjaman  yang  harus dibayar  kembali  bersama  bunganya  oleh  peminjam  sesuai  dengan  perjanjian  yang  telah disepakati. Sedangkan menurut Suisse (1997) kredit adalah penyerahan barang, jasa atau uang dari  satu  pihak  (kreditur  atau  pemberi  pinjaman)  atas  dasar  kepercayaan  kepada  pihak  lain (nasabah atau pengutang) dengan janji membayar dari penerima kredit kepada pemberi kredit pada tanggal yang telah disepakati kedua belah pihak.
Unsur-unsur dalam kredit menurut Gerali, dkk. (2010). meliputi kepercayaan, kesepakatan, jangka waktu, risiko, dan balas jasa.  Adapun tahapan pemberian kredit menurut  Firdaus  dan Arianti  (2004) meliputi: (1) Tahap persiapan kredit (credit preparation ), (2) Tahap penelitian dan analisa  kredit (credit  analisis/credi  appraisal), (3)  Tahap  pelaksanaan  ( credit  realization ),  (4)
Tahap administrasi kredit/tata usaha kecil, dan (5) Tahap supervisi kredit dan pembinaan debitur. Sementara  itu  tahapan  pengambilan  keputusan  kredit  menurut  Simon  (1996)  meliputi  : intelligence, design, choice, dan implementation.
Substansi  utama  dari  proses  persetujuan  kredit  adalah  untuk  meyakinkan  bank  sebagai suatu institusi bahwa kredit yang akan disetujuinya itu cukup layak untuk diberikan. Cukup layak artinya  debitur  diyakini  akan  mampu  untuk  membayar  bunga  serta  cicilan  pokoknya  kembali, sehingga kredit tersebut dapat diperkirakan tidak akan mengalami kemacetan. Coyle & Kessler (2000)  menyebutkan  bahwa  untuk  mengurangi  kredit  macet  perlu  dilakukan  analisis  kredit. Penerapan prinsip kehati-hatian menuntut pemutus kredit untuk tidak memberikan kredit yang berisiko  tinggi.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  kuantitatif  dengan  jenis  penelitian  verifikatif. Sumber data diperoleh dari laporan keuangan calon debitur yang mengajukan kredit di Bank  bjb. Jumlah calon debitur yang dijadikan sampel dalam penelitian ini berjumlah 30 perusahaan.
Teknik analisis data dilakukan dengan menggunakan analisis regresi logistik. Variabel yang digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  keputusan  pemberian kredit. Adapun faktor-faktor tersebut terdiri dari current ratio , quick ratio, total asset turnover, debt to asset ratio dan net profit margin. Uji hipotesis dilakukan untuk menguji signifikansi dari masing- masing faktor tersebut.

## HASIL DAN PEMBAHASAN PENELITIAN

## Hasil Penelitian
Variabel-variabel yang digunakan dalam menentukan probabilitas keputusan kredit antara lain: quick  ratiio,  current  ratio,  total  asset  turnover,  debt  to  asset  ratio ,  dan net  profit  margin . Setelah dilakukan uji asumsi klasik antar  variabel  independent ternyata ada korelasi yang kuat (multikolinearitas) antara current ratio, quick ratio dan debt to asset ratio , sehingga salah satu dari variabel tersebut harus dikeluarkan dari model.
Pengujian regresi logistik dilakukan sebanyak tiga kali, yaitu current ratio, total asset turn over, dan net profit margin terhadap permohonan kredit. Kemudian quick ratio, total asset turn over dan net profit margin terhadap permohonan kredit dan yang terakhir total asset turn over, debt to total asset ratio dan net profit margin terhadap permohonan kredit.
Untuk melihat apakah data sesuai dengan model sehingga model dapat dikatakan fit, maka diperlukan suatu uji yaitu  dengan menggunakan uji Hosmer dan Lemeshow goodness of fit test statistic, melalui kriteria sebagai berikut:
(1).Jika  nilai  Hosmer  dan  Lemeshow ≤  0,05  artinya  ada  perbedaan  signifikan antara  model dengan  observasinya  sehingga  goodness  fit  tidak  baik,  karena  model  tidak  dapat memprediksikan nilai observasinya.
(2).Jika  nilai  Hosmer  dan  Lemeshow  >  0,05  artinya  model  mampu  memprediksikan  nilai observasinya atau dapat dikatakan bahwa model dapat diterima karena cocok dengan data observasinya.
Tabel 1. Uji Hosmer and Lemeshow ’s Goodness of Fit Test CR, TATO, dan NPM terhadap Permohonan Kredit
Hosmer and Lemeshow Test Step Chi-square df Sig. 1 4.455 8 .814
Berdasarkan  pengujian  nilai  statistik  Hosmer  dan  Lemeshow  Goodness  of  Fit  adalah sebesar 4,455 dengan probabilitas signifikansi sebesar 0,814 nilai ini jauh diatas 0,05 dengan demikian dapat dikatakan bahwa tidak terdapat perbedaan dengan data sehingga model dapat dikatakan fit.
Tabel 2. Nilai Statistics Hosmer and Lemeshow ’s Goodness of Fit Test QR, TATO, dan NPM terhadap Permohonan Kredit
Hosmer and Lemeshow Test Step Chi-square df Sig. 1 7.009 8 .536
Berdasarkan  pengujian  nilai  statistik  Hosmer  dan  Lemeshow  Goodness  of  Fit  adalah sebesar 7,009 dengan probabilitas signifikansi sebesar 0,536 nilai ini jauh diatas 0,05 dengan demikian  dapat  dikatakan  bahwa  model  tersebut  tidak  terdapat  perbedaan  dengan  data sehingga model dapat dikatakan fit.
Tabel 3. Uji Hosmer and Lemeshow ’s Goodness of Fit Test
TATO, DTAR dan NPM terhadap Permohonan Kredit Hosmer and Lemeshow Test Step Chi-square df Sig. 1 2.597 8 .957
Berdasarkan  pengujian  nilai  statistik  Hosmer  dan  Lemeshow  Goodness  of  Fit  adalah sebesar 2,597 dengan probabilitas signifikansi sebesar 0,957 nilai ini jauh diatas 0,05 dengan demikian  dapat  dikatakan  bahwa  model  tersebut  tidak  terdapat  perbedaan  dengan  data sehingga model dapat dikatakan fit.
Model 1 : Pengaruh CR , TATO, dan NPM terhadap Permohonan Kredit Model 1 menguji pengaruh current ratio, total asset turn over, dan net profit margin terhadap keputusan kredit.

## Tabel 4. Hasil Pengujian Regresi Logistik CR, TATO dan NPM
Variables in the Equation  S.E Wald Df Sig. Exp (  ) Step 1 a CR 2.154 1.071 4.042 1 .044 8.616 TATO 20.369 9.240 4.859 1 .027 7.018E8 NPM 42.198 19.175 4.843 1 .028 2.119E18 Constant -21.157 9.241 5.241 1 .022 .000
a. Variable(s) entered on step 1: CR, TATO, NPM.
Hasil  regresi  logistik  dari  tabel  4  di  atas,  maka  persamaan  regresi  yang  didapat  adalah sebagai berikut:
e 42.198NPM 20.369TATO 2.154CR 21.157 P 1 P L            
Interpretasi dari regresi logistik diatas adalah sebagai berikut: (1).Konstanta (a)
Ini berarti jika semua variabel bebas  ( current ratio, total asset turn over, dan net profit margin )  memiliki nilai nol (0) maka nilai variabel terikat (keputusan kredit) sebesar (21,157). (2). Current ratio (X1) terhadap Keputusan Kredit (Y)
Nilai koefisien CR untuk variabel X1  mempunyai pengaruh positif sebesar 2.154 terhadap keputusan  kredit.  Hal  ini  berarti  bahwa  setiap  kenaikan current  ratio satu  satuan  maka variabel keputusan kredit (Y) akan naik sebesar 2,154 dengan asumsi bahwa variabel bebas yang lain dari model regresi logistik adalah tetap.
(3). Total Asset Turn Over (X2) terhadap keputusan kredit (Y) Nilai  koefisien TATO untuk  variabel  X2  mempunyai  pengaruh  positif  sebesar  20,369 terhadap keputusan kredit. Hal ini memiliki arti bahwa setiap kenaikan  TATO  satu  satuan maka  variabel  keputusan  kredit  (Y)  akan  naik  sebesar  20,369  dengan  asumsi  bahwa variabel bebas yang lain dari model regresi logistiK adalah tetap.
(4). Net Profit Margin (X3) terhadap keputusan kredit (Y) Nilai koefisien NPM untuk variabel X3 mempunyai pengaruh positif sebesar 42,198 terhadap keputusan  kredit.  Hal  ini  memiliki  arti  bahwa  setiap  kenaikan  NPM  satu  satuan  maka variabel  keputusan  kredit  (Y)  akan  naik  sebesar  42,198  dengan  asumsi  bahwa  variabel bebas yang lain dari model regresi logistik adalah tetap.
Dilihat  dari  nilai statistik  Wald dari  setiap  variabel  lebih besar dari  3,84 (Z α /2), maka  H1 diterima.  Sehingga  secara  parsial  koefisien  parameter  variabel  independent  dalam  model tersebut  berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel  dependent.  Adapun  secar  lebih  rinci  dapat dikatakan bahwa variabel current ratio , total asset turover dan net profi margin memiliki pengaruh positif.
Untuk  melihat  kontribusi  keseluruhan  variabel current  ratio , total  asset  turnover dan net profit margin terhadap permohonan kredit, dapat dilihat dari nilai R Square.

## Tabel 5.  Nagelkerke R Square CR, TATO, dan NPM
Model Summary Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 13.789 a . 604 .805
a. Estimation terminated at iteration number 8 because parameter estimates changed by less than .001.
Tabel  5  diatas menunjukan koefisien determinan regresi logistik yakni 0.805 sehingga dapat dikatakan kontribusi variabel CR, TATO dan NPM terhadap permohonan  kredit  adalah  sebesar 80,5%.  Itu  berarti  variabel  CR,  TATO,  dan NPM  tersebut  dapat  mempengaruhi  keputusan kredit  diterima  atau  tidak  sebesar 80,5%   dan   sisanya   sebesar   19,5% dipengaruhi   variabel lain   diluar   variabel tersebut.
Dilihat dari nilai  -2 log likelihood yang sebesar 13,789 > χ2α(k) (9,49) maka H1 diterima. Sehingga dapat dikatakan secara keseluruhan variabel current ratio , total asset turnover dan net profit margin dalam model tersebut berpengaruh signifikan terhadap keputusan kredit.
Model 2 : Pengaruh QR , TATO, dan NPM terhadap Permohonan Kredit Model 2 menguji pengaruh quick ratio, total asset turn over, dan net profit margin terhadap
keputusam kredit.

## Tabel 6. Hasil Pengujian Regresi Logistik QR, TATO dan NPM
Variables in the Equation  S.E Wald Df Sig. Exp (  ) Step 1 a QR 1.922 .936 4.212 1 .040 1.553E7 TATO 17.079 7.311 5.457 1 .019 2.613E7 NPM 35.092 15.174 5.349 1 .021 1.740E15 Constant -17.079 6.847 6.222 1 .013 .000
a. Variable(s) entered on step 1: QR, TATO, NPM.
Hasil  regresi  logistik  dari  tabel  diatas,  maka  persamaan  regresi  yang  didapat  adalah  sebagai berikut:
e 35.092NPM 17.079TATO 1.922QR 17.079 - P 1 P L            
Interpretasi dari regresi logistik diatas adalah sebagai berikut: (1).Konstanta (a)
Ini berarti jika semua variabel bebas  ( quick ratio, total asset turn over, dan net profit margin )  memiliki nilai nol (0) maka nilai variabel terikat (keputusan kredit) sebesar -17,079. (2). Quick ratio (X1) terhadap Keputusan Kredit (Y) Nilai  koefisien quick  ratio untuk  variabel  X1  mempunyai  pengaruh  positif  sebesar  1.922 terhadap  keputusan  kredit.  Hal  ini  berarti  bahwa  setiap  kenaikan quick  ratio satu  satuan maka variabel keputusan kredit (Y) akan naik sebesar 1,922 dengan asumsi bahwa variabel bebas yang lain dari model regresi logistik adalah tetap.
(3). Total Asset Turn Over (X2) terhadap keputusan kredit (Y) Nilai  koefisien TATO untuk  variabel  X2  mempunyai  pengaruh  positif  sebesar  17,079 terhadap keputusan kredit. Hal ini memiliki arti bahwa setiap kenaikan  TATO  satu  satuan maka  variabel  keputusan  kredit  (Y)  akan  naik  sebesar  17,079  dengan  asumsi  bahwa variabel bebas yang lain dari model regresi logistiK adalah tetap.
(4). Net Profit Margin (X3) terhadap keputusan kredit (Y) Nilai koefisien NPM untuk variabel X3 mempunyai pengaruh positif sebesar 35,092 terhadap keputusan  kredit.  Hal  ini  memiliki  arti  bahwa  setiap  kenaikan  NPM  satu  satuan  maka variabel  keputusan  kredit  (Y)  akan  naik  sebesar  35,092  dengan  asumsi  bahwa  variabel bebas yang lain dari model regresi logistik adalah tetap.
Dilihat  dari  nilai  statistik  Wald  dari  setiap  variabel  lebih  besar  dari  3,84  (Z α /2),  maka  H1 diterima.  Sehingga  dapat  dikatakan  secara  parsial  koefisien  parameter  variabel  independent dalam model tersebut berpengaruh signifikan terhadap variabel dependent. Adapun secar lebih rinci dapat dikatakan bahwa variabel quick ratio , total asset turo ver dan net profi margin memiliki pengaruh positif.
Untuk  melihat  kontribusi  variabel quick  ra tio, total  asset  turnover dan net  profit  margin terhadap permohonan kredit, dapat dilihat dari nilai R Square.

## Tabel 7. Nagelkerke R Square QR, TATO, dan NPM Model Summary
Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 15.364a .583 .777
a. Estimation terminated at iteration number 8 because parameter estimates changed by less than .001 .
Tabel 7 diatas menunjukan koefisien determinan regresi logistik yakni 0.777 sehingga dapat dikatakan kontribusi variabel QR, TATO dan NPM terhadap permohonan  kredit  adalah  sebesar 77,7%.  Itu  berarti  variabel  QR,  TATO,  dan NPM  tersebut  dapat  mempengaruhi  keputusan kredit  diterima  atau  tidak  sebesar 77,7%  dan  sisanya  sebesar  22,3%  dipengaruhi  variabel lain  diluar  variabel tersebut.
Dilihat dari nilai  -2 log likelihood yang sebesar 15,364 > χ2α(k) (9,49) maka H1 diterima. Sehingga dapat dikatakann secara keseluruhan varaiebel quick ratio, total asset turn over, dan net profit margin dalam model tersebut berpengaruh signifikan terhadap keputusam kredit.
Model 3 : Pengaruh TATO, DTAR dan NPM terhadap Permohonan Kredit
Model 3 menguji pengaruh total asset  turn over, debt  to asset  ratio dan net  profit  margin terhadap keputusam kredit.
Tabel 8. Hasil Pengujian Regresi Logistik TATO, DTAR, dan NPM
Variables in the Equation  S.E Wald Df Sig. Exp (  ) Step 1 a TATO 16.558 7.576 4.777 1 .29 1.553E7 DTAR -24.729 22.003 5.0521 1 .025 .018 NPM 37.546 16.539 5.153 1 .023 2.024E16 Constant -3.592 3.236 1.232 1 .267 .028
a. Variable(s) entered on step 1: TATO, DTAR, NPM.
Hasil regresi logistik dari tabel diatas, maka persamaan regresi yang didapat adalah sebagai berikut:
e 37.546NPM 24.729DTAR 16.558TATO 3.592 - P 1 P L            
Interpretasi dari regresi logistik diatas adalah sebagai berikut: (1).Konstanta (a)
Ini berarti jika semua variabel bebas  ( total asset turn over, debt to asset ratio dan net profit margin )  memiliki nilai nol (0) maka nilai variabel terikat (keputusan kredit) sebesar -3,592. (2). Total Asset Turn Over (X1) terhadap Keputusan Kredit (Y) Nilai  koefisien TATO untuk  variabel  X1  mempunyai  pengaruh  positif  sebesar  16.558 terhadap  keputusan kredit. Hal ini berarti bahwa setiap kenaikan TATO satu  satuan  maka variabel  keputusan  kredit  (Y)  akan  naik  sebesar  16,558  dengan  asumsi  bahwa  variabel bebas yang lain dari model regresi logistik adalah tetap.
(3). Debt to Asset Ratio (X2) terhadap keputusan kredit (Y) Nilai  koefisien DTAR untuk  variabel  X2  mempunyai  pengaruh  positif  sebesar  -24,729 terhadap keputusan kredit. Hal ini memiliki arti bahwa setiap kenaikan DTAR satu  satuan maka  variabel  keputusan  kredit  (Y)  akan  naik  sebesar  -24,729  dengan  asumsi  bahwa
variabel bebas yang lain dari model regresi logistiK adalah tetap.
(4). Net Profit Margin (X3) terhadap keputusan kredit (Y) Nilai koefisien NPM untuk variabel X3 mempunyai pengaruh positif sebesar 37,546 terhadap keputusan  kredit.  Hal  ini  memiliki  arti  bahwa  setiap  kenaikan  NPM  satu  satuan  maka variabel  keputusan  kredit  (Y)  akan  naik  sebesar  37,546  dengan  asumsi  bahwa  variabel bebas yang lain dari model regresi logistik adalah tetap.
Dilihat  dari  nilai  statistik  Wald  dari  setiap  variabel  lebih besar dari  3,84 (Z α /2), maka  H1 diterima.  Sehingga  dapat  dikatakan  secara  parsial  koefisien  parameter  variabel  independent dalam model tersebut berpengaruh signifikan terhadap variabel dependent. Adapun secar lebih rinci dapat dikatakan bahwa variabel total asset turo ver dan net profi margin memiliki pengaruh positif, sedangkan variabel debt to asset ratio memiliki pengaruh yang negatif.
Untuk  melihat  kontribusi  variabel total  asset  turnover,  debt  to  asset  ratio ,  dan net  profit margin terhadap permohonan kredit, dapat dilihat dari nilai R Square.

## Tabel 9. Nagelkerke R Square TATO, DTAR, dan NPM Model Summary
Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 15.538a .580 .774
a. Estimation terminated at iteration number 8 because parameter estimates changed by less than .001.
Tabel  9   di atas  menunjukan  koefisien  determinan  regresi  logistik  yakni 0.774 sehingga dapat dikatakan kontribusi variabel TATO, DTAR, dan NPM terhadap permohonan kredit adalah sebesar  77,4%.  Itu  berarti  variabel  TATO,  DTAR  dan  NPM  tersebut  dapat  mempengaruhi keputusan  kredit  diterima  atau tidak  sebesar  77,4%  dan  sisanya  sebesar  22,6%  dipengaruhi variabel  lain  diluar variabel tersebut.
Dilihat dari  nilai  -2log  likelihood yang  sebesar  15,538  > χ2α(k)  (9,49) maka H1 diterima. Sehingga dapat dikatakan secara keseluruhan varaiebel total asset turn over, debt to asset ratio, dan net profit margin dalam model tersebut berpengaruh signifikan terhadap keputusan kredit.

## Pembahasan Penelitian
Current  ratio berpengaruh  terhadap  probabilitas  diterimanya  permohonan  kredit  karena current ratio merupakan ratio untuk melihat seberapa besar kemampuan perusahaan menutupi kewajiban  lancarnya  dengan  menggunakan  aktiva  lancarnya.  Sehingga  bank    dapat memprediksi    apabila    perusahaan    tidak  dapat  membayar  kewajibannya  dengan  laba  yang didapat  maka  perusahaan  masih  dapat  menutupinya  dengan  aktiva  lancar  yang  dapat dicairkan.  Sehingga  apabila perusahaan tidak dapat melunasi hutangnya setelah jatuh tempo, perusahaan  tersebut  dapat  membayarnya  dengan  mencairkan/menjual  aktiva  lancarnya. Semakin tinggi current ratio maka semakin tinggi jaminan pinjaman debitur. Dilihat dari pengaruh current ratio terhadap permohonan kredit yang kecil ini disebabkan karena kondisi aktiva lancar perusahaan tidak dapat diprediksi dengan pasti.
Penelitian  ini  sama  dengan  penelitian  sebelumnya  yaitu  penelitian Rahmandhani (2015) dan Esther (2009) pada  penelitian  tersebut current  ratio berpengaruh  terhadap permohonan kredit. Karena menurut Arif, dkk (2010) semakin baik kondisi current ratio maka  semakin  besar peluang  perusahaan  tersebut  diterima permohonan kreditnya.
Quick  ratio berpengaruh  terhadap  probabilitas  diterimanya  permohonan  kredit  karena
Quick  ratio merupakan ratio  untuk  melihat  seberapa  besar kemampuan perusahaan menutupi kewajiban lancarnya dengan menggunakan aktiva lancarnya yang liquid. Sehingga bank dapat memprediksi  apabila  perusahaan  tidak  dapat  membayar  kewajibannya  dengan  laba  yang didapat maka perusahaan masih dapat menutupinya dengan aktiva lancar yang dapat dicairkan dengan  cepat.  Karena  apabila  tidak  memperhatikan  quick  ratio  debitur maka  bank tidak akan mempunyai  jaminan  untuk  pinjaman  yang  telah  diberikan.  Semakin  tinggi quick  ratio maka semakin  tinggi  jaminan  pinjaman  debitur.  Dilihat  dari  pengaruh  quick ratio terhadap permohonan  kredit  yang  kecil  ini  disebabkan karena kondisi aktiva lancar perusahaan tidak dapat diprediksi dengan pasti.
Penelitian  ini  sama  dengan  penelitian  sebelumnya  yaitu  penelitian  Rahmandhani (2015) dan Esther (2009) pada penelitian tersebut quick ratio berpengaruh terhadap permohonan kredit. Karena menurut Arif, dkk (2010) semakin baik kondisi quick ratio maka semakin besar peluang perusahaan tersebut diterima permohonan kreditnya.
Total Asset Turn Over berpengaruh terhadap probabilitas diterimanya permohonan kredit karena Total  Asset  Turn  Over merupakan  ratio  untuk  melihat  seberapa  besar  kemampuan perusahaan  menggunakan  aktiva  yang  dimilikinya  untuk  menghasilkan  penjualan.  Sehingga bank  dapat  melihat  seberapa  besar  kemampuan  perusahaan  untuk  menghasilkan  penjualan, karena dengan besarnya penjualan maka laba yang didapat akan semakin tinggi. Sehingga bank dapat memprediksi apakah perusahaan  dapat  melunasi  hutangnya  dengan  penjualan yang didapat   perusahaan.  Semakin   tinggi TATO   maka   tingkat   aktivitas perusahaan  semakin baik,  karena  tingginya  TATO  sejalan  dengan  peningkatan  penjualan  yang  nantinya  akan berdampak  positif  dalam  menghasilkan  laba  bagi  perusahaan.  Meningkatnya  laba  yang dihasilkan  perusahaan  akan  meminimalisir resiko kredit macet.
Penelitian  ini  sama  dengan  penelitian  sebelumnya  yaitu  penelitian  Rahmandhani (2015) dan  Esther  (2009)  pada  penelitian  tersebut total  asset  turn  over berpengaruh  terhadap permohonan kredit.  Karena menurut Arif,  dkk  (2010)  semakin baik   kondisi total   asset   turn over maka  semakin  besar  peluang  perusahaan tersebut  diterima  permohonan  kreditnya. Karena  semakin  baik total  asset  turn over maka akan semakin besar peluang perusahaan melunasi hutangnya.
Debt to total asset ratio berpengaruh terhadap probabilitas diterimanya permohonan kredit karena Debt  to  total  asset  ratio merupakan  ratio  untuk  melihat  seberapa  besar  kemampuan perusahaan  menutupi  seluruh  kewajibannya  dengan  menggunakan  total  aktiva  yang  dimiliki perusahaan. Sehingga bank dapat memprediksi  apabila  perusahaan  tidak  dapat  membayar kewajibannya  dengan laba yang didapat maka perusahaan masih dapat menutupinya dengan aktiva yang dimilikinya.
Penelitian  ini  sama  dengan  penelitian  sebelumnya  yaitu  penelitian  Sarlija & Zekic-Susac (2006), Rahmandhani (2015), dan Esther (2009) yang menyatakan bahwa debt total asset ratio berpengaruh  terhadap  permohonan  kredit.  Karena  menurut  Arif,  dkk  (2010)  semakin  kecil kondisi debt  total  asset  ratio maka  semakin  besar  peluang  perusahaan  tersebut  diterima permohonan kreditnya. Karena semakin kecil debt total asset ratio maka semakin kecil pula total aktiva yang didanai oleh hutangnya.
Net profit margin berpengaruh terhadap probabilitas diterimanya permohonan kredit karena Net  profit  margin merupakan  ratio  untuk  melihat  seberapa  besar  kemampuan  perusahaan mendapatkan laba dengan penjualan yang didaptnya.  Sehingga  bank  dapat  melihat  seberapa besar  kemampuan  perusahaan untuk menghasilkan laba, karena dengan besarnya laba yang didapat maka perusahaan dapat melunasi hutangnya.
Penelitian  ini  sama  dengan  penelitian  sebelumnya  yaitu  penelitian Sarlija & Zekic-Susac (2006),  Rahmandhani  (2015),  dan  Esther  (2009)  pada  penelitian  tersebut net  profit  margin berpengaruh  terhadap  permohonan  kredit.  Karena  semakin  besar net  profit  margin maka semakin semakin besar kemungkinan perusahaan dapat melunasi hutangnya. Namun penelitian ini  berbeda  dengan  penelitian  Sarlija  (2006),  yang  menyatakan  bahwa net  profit  margin tidak berpengaruh terhadap permohonan kredit.

## KESIMPULAN
Berdasarkan analisis  hasil  penelitian  dan  pembahasan  yang  dilakukan, maka diperoleh kesimpulan sebagai berikut.
a.  Terdapat  3  model  dalam  menentukan  keputusan  kredit  kepada  calon  debitur  di  Bank  bjb.
Model pertama, bahwa keputusan kredit dipengaruhi oleh current ratio, total asset turnover dan net profit margin . Model kedua, keputusan kredit dipengaruhi oleh quick ratio, total asset turnover dan net profit margin . Model ketiga bahwa keputusan kredit dipengaruhi total asset turnover, debt to asset ratio dan net profit margin.
b.  Pada model pertama pengaruh secara keseluruhan variabel current ratio, total asset turnover dan net  profit  margin terhadap  keputusan  kredit  sebesar  80,5%.  Pada  model  kedua, pengaruh secara keseluruhan quick ratio, total asset turnover dan net profit margin terhadap keputusan  kredit  sebesar  77,7%.  Sedangkan  pada  model  ketiga,  pengaruh total  asset turnover, debt to asset ratio dan net profit margin terhadap keputusan kredit sebesar 77,4%. Secara parsial, pengaruh variabel current ratio, quick ratio, total asset turnover dan net profit margin terhadap  keputusan  kredit  adalah  positif.  Namun,  variabel debt  to  asset  ratio mempunyai pengaruh yang negatif terhadap keputusan kredit.

## DAFTAR PUSTAKA
Arief  A,  A.,  Wibowo,  A.,  &  Santosa,  A.  (2010). Peran  Laporan  Keuangan  dan  Intuisi  dalam Pengambilan  Keputusan Kredit (Studi Empiris pada Perbankan Kota Semarang) (Doctoral dissertation, Universitas Diponegoro).
Aizenman,  J.,  &  Pasricha,  G.  K.  (2010).  Selective  swap  arrangements  and the  global financial crisis: Analysis and interpretation. International Review of Economics & Finance , 19 (3), 353- 365.
Coyle ‐ Shapiro,  J.,  &  Kessler,  I.  (2000).  Consequences  of  the  psychological  contract  for  the employment relationship: A large scale survey. Journal of management studies , 37 (7), 903- 930.
Curdia,  V.,  &  Woodford,  M.  (2011).  The  central-bank  balance  sheet  as  an  instrument  of monetarypolicy. Journal of Monetary Economics , 58 (1), 54-79.
Dendawijaya,  Lukman,  (2005). Manajemen  Perbankan,  Edisi  Kedua, Cetakan  Kedua,  Ghalia Indonesia, Bogor Jakarta.
De  Franco,  G.,  Kothari,  S.  P.,  &  Verdi,  R.  S.  (2011).  The  benefits  of  financial  statement comparability. Journal of Accounting Research , 49 (4), 895-931.
Edmister,  R.  O.  (1972).  An  empirical  test  of  financial  ratio  analysis  for  small  business  failure prediction. Journal of Financial and Quantitative analysis , 7 (2), 1477-1493.
Esther, J. (2009). Analisis Pengaruh Kinerja Keuangan Debitur Terhadap Keputusan Pemberian Kredit Pada PT. BPR Duta Adiarta Medan. Repositori Institusi Universitas Sumatera Utara . Firdaus,  R.,  &  Ariyanti,  M.  (2004).  Manajemen  Perkreditan  Bank  Umum  (Teori,  Masalah, Kebijakan dan Aplikasinya Lengkap dengan Analisis Kredit). Bandung: Alfabeta .
Gerali, A., Neri, S., Sessa, L., & Signoretti, F. M. (2010). Credit and Banking in a DSGE Model of the Euro Area. Journal of Money, Credit and Banking , 42 , 107-141.
Guohua, R. P. J. (2011). Monetary Policy Changes, Bank Credits and Accounting Conservatism [J]. Journal of Financial Research , 3 , 007.
Halim, L. (2013). Pengaruh Makroekonomi dan Ekspor Terhadap Kredit Modal Kerja dan Kredit Investasi Perbankan. Finesta , 1 (2), 1-6. Horrigan, J. O. (1968). A short history of financial ratio analysis. The Accounting Review , 43 (2), 284-294.
Jacob,  R.  Q.  P.,  Sabijono,  H.,  &  Tangkuman,  S.  (2014).  Analisis  Kinerja  Laporan  Keuangan Perusahaan Dan Penilaian Agunan Dalam Keputusan Pemberian Kredit Modal Kerja Pada Pt  Bank  Rakyat  Indonesia  (Persero)  Tbk  Cabang  Manado. Jurnal  EMBA:  Jurnal  Riset Ekonomi, Manajemen, Bisnis dan Akuntansi , 2 (3).
Kornita, S. E., & Mayes, A. (2013). Analisis Peran Perbankan Dalam Perekonomian di Kabupaten siak. Jurnal Ekonomi , 18 (01).
Pinches,  G.  E.,  Eubank,  A.  A.,  Mingo,  K.  A.,  &  Caruthers,  J.  K.  (1975).  The  hierarchical classification of financial ratios. Journal of Business Research , 3 (4), 295-310.
Rahmandhani,  A.  (2015).  Pentingnya  Pemberian  Analisa  Laporan  Keuangan  Calon  Debitur Sebagai Bahan Pertimbangan Kredit Pada PT. Bank BRI (Persero) Unit Dharmawangsa Di Surabaya. Equity, 1(2).
Suryanto,  S.  (2015).  Non  Performing  Loans  on  Regional  Development  Bank  in  Indonesia  and Factors that Influence. Mediterranean Journal of Social Sciences, 6(4), 280. Saunders, A., & Thomas, H. A. L. (1997). Financial institutions management . Boston: Irwin. Sarlija,  N.,  Bensic,  M.,  &  Zekic-Susac,  M.  (2006).  A  Neural  Network  Classification  of  Credit Applicants in Consumer Credit Scoring. In Artificial Intelligence and Applications (pp. 205- 210).
Simon, H. A. (1996). The sciences of the artificial . MIT press.
Suisse,  C.  (1997).  CreditRisk+:  A  credit  risk  management  framework. Credit  Suisse  Financial Products , 18-53. Yulianita,  M.  V.  (2008). Pengaruh  Analisis  Rasio  Keuangan  Dalam  Pengambilan  Keputusan Persetujuan Kredit Modal Kerja. Doctoral dissertation, Universitas Widyatama.