Bisma: Jurnal Bisnis dan Manajemen p- ISSN 1978-3108, e-ISSN 2623-0879 Vol. 15 No. 1, 2021, Hal. 25 - 35

## Bisma: Jurnal Bisnis dan Manajemen
https://jurnal.unej.ac.id/index.php/BISMA
Vol. 15 No. 1, 2021, Hal. 25 - 35
INKLUSI KEUANGAN DAN TEKNOLOGI, P2P LENDING, KEMISKINAN DAN PENGEMBANGAN SUMBER DAYA MANUSIA AGREGAT
Suryaning Bawono 1 , Regina Niken Wilantari 2
Departemen Ekonomi, STIE Jaya Negara Tamansiswa, Malang 1 , Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Jember, Jember 2
Abstrak Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menemukan  pengembangan  sumber  daya manusia  agregat  berbasis  investasi  modal  manusia  dalam  upaya  pengentasan kemiskinan di Indonesia. Data yang digunakan adalah data sekunder yang diperoleh dan diolah  dari  Otoritas  Jasa  Keuangan  Indonesia  dan  Bank  Dunia.  Penelitian  ini menggunakan  model  koreksi  kesalahan  vektor  untuk  mengestimasi,  mensimulasikan, dan  meramalkan  masing-masing  variabel  yang  diteliti  untuk  memberikan  gambaran tentang  peluang  dan  ancaman  inklusi  teknologi  dan  inklusi  keuangan  dalam keberhasilan  upaya  penanggulangan  kemiskinan  berbasis  investasi  modal  manusia dalam  kerangka  modal  manusia  berbasis  pendidikan.  Inklusi  berpotensi  menjadi peluang untuk menekan biaya pendidikan sehingga upaya investasi human capital dalam rangka  kerja human  capital berbasis  pendidikan  oleh  masyarakat  miskin  berpeluang lebih  tinggi  untuk  berhasil.  Dukungan financial  inclusion dari official  P2P  lending juga dapat  menjadi  penunjang  bagi  modal  masyarakat  miskin  dalam  melakukan  investasi human  capital ,  namun  dengan  bunga  rendah  dan  harus  mendekati  nol  dan  akan  lebih baik dengan bunga nol.
Kata Kunci: inklusi  keuangan, P2P  lending ,  pendidikan,  pengentasan  kemiskinan,  sumber  daya manusia
Abstract This  study  aims  to  find  the  development  of  aggregate  human  resources  based  on  human capital investment  in poverty alleviation efforts in Indonesia. The data used  is secondary data  obtained  and  processed  from  the  Indonesian  Financial  Services  Authority  and  the world  bank.  This  study  uses  a  vector  error  correction  model  to  estimate,  simulate,  and predict  each  of  the  variables  studied  to  provide  an  overview  of  the  opportunities  and threats of technological inclusion and financial inclusion in poverty reduction efforts based on human capital investment in the education-based human capital framework. Inclusion has  the  potential  to  be  an  opportunity  to  reduce  the  cost  of  education  so  that  human capital investment efforts in the framework of education-based human capital work by the poor have a higher chance of success. Financial inclusion support from official P2P lending can also support poor people's capital in investing in human capital, but with low interest and must be close to zero and would be better with zero interest.
Keywords: education, financial inclusion, human resources, P2P lending, poverty alleviation
STIE Jaya Negara Tamansiswa Jl. R. Tumenggung Suryo No. 17, Bunulrejo, Blimbing, Malang, Jawa Timur 65123 E-mail : nino@stiekn.ac.id

## Pendahuluan
Layanan  keuangan  tradisional  seperti  bank dan  layanan  keuangan  publik  lainnya cenderung mendiskriminasi masyarakat miskin dan kelompok tertinggal lainnya (King, 2018). Orang yang kurang mampu tidak dapat mengakses  akses  perbankan,  terutama  akses ke  kredit  atau  pembiayaan  pinjaman (Chmelíková  dan  Redlichová,  2020).  Di  satu sisi,  kebutuhan  akan  uang  semakin  tinggi dengan  budaya  masyarakat  yang  semakin individualistis dan materialistis, khususnya di kawasan perkotaan besar di Indonesia.
Masyarakat  Indonesia  masih  banyak  yang kesulitan  mencari  pekerjaan,  perumahan  dan pangan karena faktor ekonomi dan minimnya lahan  untuk  bercocok  tanam  di  kota (Noerhidajati, et  al .,  2020).  Kondisi  tersebut disebabkan  oleh  tingginya  harga  tanah  di perkotaan dan kesempatan kerja bagi mereka yang  tidak  mampu  dengan  pendidikan  yang tidak  memadai  untuk  memenuhi  kriteria minimum  untuk  bekerja  sebagai  pekerja informal  dengan  pendapatan  yang  kurang layak (Asian Development Bank, 2016).
Selain  itu,  juga  terdapat  masalah  kesehatan dengan  tingginya  biaya  kesehatan  sehingga kelompok  ini  semakin  membutuhkan  fasilitas pelayanan  keuangan.  Akses  yang  sulit terhadap  layanan  keuangan  perbankan mendorong kelompok yang kurang beruntung untuk  menggunakan  layanan  keuangan nonformal dengan bunga tinggi yang semakin menjerat  kehidupan  mereka  (Lassou, et  al ., 2019; Greenberg, et al., 2016).
Selain layanan kesehatan, pelayanan pendidikan  yang  semakin  mahal  di  Indonesia turut menjadi penyebab adanya permasalahan tersebut.  Padahal,  keduanya  merupakan layanan  untuk  mendukung  pengembangan sumber  daya  manusia  karena  basis  modal manusia  adalah  pengetahuan  dan  kesehatan (Huang, et al ., 2020).
Masyarakat  yang  pada  saat  mengalami kesulitan untuk mengakses layanan kesehatan dan  pendidikan,  hal  ini  akan  memperkuat siklus  kemiskinan  yang  hanya  dapat  diputus oleh  keterjangkauan  pendidikan  dan  layanan
kesehatan.  Kesulitan  dan  hambatan  untuk mengakses  layanan  keuangan  formal  atau perbankan, kelompok yang terdiskriminasi ini menggunakan  layanan  keuangan  alternatif. Salah  satu  alternatif  layanan  tersebut  adalah peer-to-peer lending atau P2P lending . Internet telah  berkembang  dan  semakin  diterima  oleh masyarakat luas. Inklusi keuangan P2P lending pun juga turut meningkat.
Biaya  pendidikan  yang  tinggi  dan  layanan kesehatan  di  Indonesia  bagi  masyarakat kurang  mampu  mendorong  kelompok  ini mencari pinjaman untuk membiayai pendidikan dan/atau kesehatannya. Tentunya, hal ini menjadi investasi sumber daya manusia bagi mereka untuk mengembangkan pendidikan  dan  kesehatan.  Namun,  apakah hasil  pendidikan  yang  mereka  terima mampu mendongkrak  produktivitas  mereka  sehingga mereka  dapat  mengembalikan  dana  investasi yang  mereka  keluarkan  untuk  membiayai pendidikan dan kesehatan mereka?
Masyarakat  banyak  yang  menggunakan peer- to-peer lending untuk membayar biaya rumah sakit  yang  tidak  murah  dan  atau  membayar SPP  yang  juga  tidak  murah,  khususnya  pada pendidikan setingkat universitas atau perguruan tinggi.
Kajian tentang pengembangan modal manusia secara  agregat  dan  hubungan  antara  inklusi keuangan  khususnya P2P  lending terhadap pengembangan  modal  manusia  di  Indonesia sangat minim. Sehingga, perlu untuk dilakukan penelitian tentang modal manusia dan inklusi keuangan khususnya P2P Lending.
Fenomena yang terjadi ini dapat dikorelasikan dengan  hasil  tinjauan  pustaka  digunakan untuk  menentukan  model,  variabel,  dan estimasi variabel untuk memperoleh kesimpulan  dasar  dan  rasional  berdasarkan tinjauan  pustaka  sebelumnya.  Literatur  yang ditinjau  merupakan  literature  yang  berfokus pada  dampak  teknologi  inklusi  pada  inklusi keuangan  dan  pengembangan  sumber  daya manusia  bagi  masyarakat  miskin.  Sehingga dapat  terbentuk  sebuah  tujuan  penelitian, yaitu  untuk  menemukan  solusi  terbaik  dalam memutus  rantai  kemiskinan  dalam  kerangka pengembangan sumber daya manusia.
Masyarakat  miskin  dengan  pendapatan  di bawah pendapatan minimum untuk
membayar  kehidupan  yang  layak,  tentunya sangat membutuhkan layanan keuangan untuk membantu  memenuhi  kebutuhannya  yang mendesak,  terutama  untuk  pengembangan sumber daya manusia bagi dirinya atau anak- anaknya  (MacKinnon  dan  Fiala,  2014;  Penne dan  Goedemé,  2020).  Dalam  pengembangan sumber daya manusia bagi masyarakat miskin, diperlukan  upaya  sistematis  dan  terencana serta  terukur  dari  berbagai  pihak  untuk memutus  mata  rantai  kemiskinan,  program pemerintah  Indonesia  dalam  pengentasan kemiskinan.  Adapun  upaya  yang  dilakukan oleh Pemerintah Indonesia cukup banyak.
Pemerintah Indonesia pun juga sangat banyak dalam  memberikan  kesempatan  kepada masyarakat kurang mampu untuk mengenyam pendidikan  hingga  lulus  perguruan  tinggi. Namun,  semua  program  tersebut  belum mampu  memulihkan  seluruh  masyarakat miskin guna mendapatkan layanan pendidikan yang  layak  hingga  perguruan  tinggi.  Tidak semua  orang  miskin  mendapatkan  uang sekolah  untuk  pendidikan  tinggi  guna meningkatkan  modal  manusianya.  Selain  itu, banyak  orang  miskin  di  Indonesia  lebih memilih  berhenti  kuliah  dan  bekerja  pada pekerjaan  yang  memberikan  penghasilan kurang dari layak untuk memenuhi kebutuhan hidup  mereka  (Bennett  dan  Kent,  2017; Raghuram, et al ., 2020).
Layanan  keuangan  bagi  siswa,  khususnya masyarakat  miskin,  dalam  pembiayaan  biaya pendidikan  tinggi  yang  sangat  mahal  bagi masyarakat  miskin  hampir  tidak  tersedia  di Republik  Indonesia.  Layanan  keuangan dengan  bunga  uang  juga  tidak  sesuai  untuk kaum  muda  maupun  kelompok  miskin  yang mengenyam  pendidikan  untuk  masa  depan mereka (Moreno-Herrero, et al ., 2018; Cassidy, 2014).  Kualitas  pendidikan  di  perguruan tinggi  di  seluruh  Indonesia  juga  belum menunjukkan  atau  menyajikan  prospektus pelayanan  pendidikan  tentang  peningkatan human  capital dan  ROI human  capital yang diperoleh  mahasiswa  dalam  pengembalian investasi  berupa  uang  sekolah  dengan peningkatan  pendapatan.  Mereka  berpotensi
mendapatkan  penghasilan  setelah  lulus  dari perguruan tinggi.
Universitas  atau  perguruan  tinggi  yang berkomitmen
memberikan
layanan pendidikan  terbaik  untuk  memberikan  nilai tambah  bagi  sumber  daya  manusia  yang  ada agar  para  mahasiswa  tersebut  dapat memperoleh  nilai  tambah  ekonomi  setelah lulus  dari  universitas  masih  sedikit.  Mereka dapat  menghitung  berapa  laba  atas  investasi yang  mereka  bayarkan  untuk  peningkatan pendapatan  setelah  lulus  kuliah.  Sebagian besar  perguruan  tinggi  di  Indonesia  hanya berorientasi  pada  peningkatan  ilmu  dan penelitian,  tanpa  memperhitungkan  berapa prospek  pengembalian  investasi  yang  akan diperoleh  mahasiswa  dari  biaya  kuliah  yang mereka  keluarkan  setelah lulus  dari perguruan tinggi.
Layanan P2P  lending dapat  digunakan  oleh mahasiswa  miskin  yang  membutuhkan peningkatan  sumber  daya  manusianya. Tentunya,  hal  tersebut  dilakukan  dengan menghitung  potensi  pengembalian  investasi dari  investasi  yang  telah  ditanamkan  ke sumber  daya  manusianya  sendiri.  Jika  tidak memungkinkan  untuk  membayar  hutang  dan bunga  dari P2P  lending ,  lebih  baik  hindari program P2P lending . Pinjaman dengan bunga tunai  tentunya  tidak  cocok  untuk  masyarakat miskin  yang  sedang  menuntut  ilmu.  Tidak sedikit  masyarakat  miskin  yang  mengambil pinjaman P2P  lending ilegal  karena  tidak memiliki  akses  layanan  keuangan  resmi (Billah, 2019).
Perkembangan ilmu pengetahuan dan penelitian  menjadi  penting  karena  kedua  hal tersebut  merupakan  basis  dari  sumber  daya manusia dan dasar peningkatan keterampilan maupun teknologi untuk mendorong peningkatan sumber daya manusia yang dapat meningkatkan kinerja mahasiswa di bidangnya  masing-masing.  Namun  demikian, pengukuran  investasi  modal  manusia  secara finansial  juga  penting  dalam  pengentasan kemiskinan  bagi  kaum  muda  miskin terpelajar,  dengan  harapan  mereka  yang berasal dari keluarga miskin dapat keluar dari kemiskinan setelah lulus dan dapat membantu keluarganya,  khususnya  keluarga  yang  lebih
muda. Sehingga, hal tersebut dapat membentuk  mata  rantai  baru  yaitu  mata rantai pengentasan kemiskinan.
Peningkatan inklusi teknologi bagi masyarakat miskin,  khususnya  generasi  milenial,  dapat meningkatkan akses informasi dan pengetahuan  bagi  mereka.  Tentunya  dengan meningkatnya  masuknya  teknologi  informasi, masyarakat miskin dapat belajar secara gratis dari  berbagai  platform  di  dunia maya  dengan harga murah. Tentu saja, ini dapat membantu mereka mendapatkan laba atas investasi yang lebih  baik  daripada  kursus  mahal  (Jain  dan Sharma, 2018).
Aspek  yang  mendorong  investasi  modal manusia  yang  lebih  baik  bagi  masyarakat miskin, program pemerintah Indonesia dalam meningkatkan  inklusi  internet  sangat  tepat. Harus  terus  ditingkatkan  hingga  ke  pelosok tanah  air  agar  masyarakat  miskin,  terutama kaum  muda,  bisa  mendapatkan  akses pendidikan  seluas-luasnya  tanpa  perlu  biaya mahal (Erlando, et al ., 2020; Van der Wal, et al . ,2020).
Internet  memberikan  peluang  dan  harapan bagi  masyarakat  miskin  untuk  memperoleh pengetahuan  dan  keterampilan  baru  dari berbagai  bidang  hubungan  di  internet  (Ones, et  al .,  2017).  Namun  sayangnya,  ilmu  yang diperoleh  secara  mandiri  tidak  memiliki pengakuan  yang  sama  sebelum  bukti  kerja, sehingga  hal  tersebut  tidak  dapat  ditawarkan pada  pekerjaan  formal.  Adanya  pendidikan resmi seperti perguruan tinggi dan mahal bagi masyarakat miskin, maka hendaknya memberikan dukungan dan sebagian keuntungan  atau  keuntungan  dari  layanan pendidikan  yang  diperoleh  dari  pemungutan SPP  mahasiswa  yang  belajar  di  perguruan tinggi,  hibah  dari  pemerintah,    sektor  swasta, dan masyarakat untuk membantu masyarakat miskin memperoleh pengetahuan dan keterampilan dalam meningkatkan pendapatan  mereka.  Sehingga,  pihak-pihak tersebut dapat membantu mereka keluar dari kemiskinan.
Namun demikian, penyelenggaraan pendidikan  di  perguruan  tinggi  tentunya membutuhkan  biaya  yang  tidak  murah.
Sehingga,  penentuan  biaya  pendidikan  bagi mahasiswa  yang  menuntut  ilmu  merupakan hal  yang  wajar.  Namun,  akan  lebih  baik  jika universitas  dapat  memberikan  uang  sekolah berdasarkan  potensi  keuntungan  yang  akan diperoleh  mahasiswa  setelah  menyelesaikan program pendidikan, yang ditawarkan berdasarkan  harga  pasar  dan  dapat  diukur dari  besaran  gaji  untuk  kelompok  pekerjaan tertentu  yang  lulus.  Siswa  bisa  memperoleh kelompok  usaha  tertentu  yang  dapat dijalankan  mahasiswa  tersebut  setelah  lulus. Tentunya, perguruan tinggi harus memberikan layanan pendidikan yang berkualitas yang sesuai dengan prospek kerja atau  peluang  bisnis  yang  bisa  didapatkan mahasiswa setelah menyelesaikan pendidikannya. Universitas juga harus menghitung  struktur  biaya  sekolah  yang efektif  dan  efisien  untuk  menentukan  biaya sekolah  yang  terjangkau  pada  semua  lapisan masyarakat  dan  berinovasi  dalam  aliran pendapatan  untuk  mendapatkan  penghasilan di luar biaya kuliah siswa.
Masuknya  teknologi  informasi  yang  dikenal dengan  internet  dapat  menjadi  peluang  bagi perguruan  tinggi  untuk  mengefisienkan  biaya pendidikan. Sehingga, dengan memaksimalkan teknologi  informasi,  perguruan  tinggi  dapat memberikan layanan pendidikan yang murah, bahkan  mungkin  gratis  jika  ditemukan  aliran pendapatan  baru  untuk  menutupi  biaya pendidikan  yang  diberikan  perguruan  tinggi. seperti  sponsor  atau  hibah  pemerintah  dan donor  (Lopez-Sintas ,  et  al .,  2020).  Tentunya teknologi  informasi  dapat  menjadi  sarana penyelenggara  pendidikan  yang  efisien  bagi seluruh  masyarakat  Indonesia  agar  para pelajar tetap dapat belajar walaupun berada di luar kota bahkan di luar negeri. Sehingga, hal tersebut  dapat  mengefisienkan  biaya  hidup mahasiswa, seperti biaya kos.
Penyelenggaraan  pendidikan  tentuk  tidak murah.  Sehingga  jika  memungkinkan,  seluruh rakyat  Indonesia  perlu  didukung  oleh  semua pihak.  Sehingga,  investasi human  capital masyarakat  miskin  dapat  berhasil  dan  dapat mendorong  masyarakat  miskin  keluar  dari kemiskinan  melalui  pendekatan human capital, yaitu  pendekatan  pendidikan.  Dengan biaya  pendidikan  yang  terjangkau  dan  jika
memungkinkan  gratis  tanpa  mengorbankan kualitas  layanan  pendidikan  itu  sendiri, masyarakat miskin  tidak perlu  menggadaikan apa  yang  mereka  miliki  untuk  mendapatkan layanan  keuangan  di  pegadaian.  Serta,  tidak perlu  lagi  mempertaruhkan  data  pribadinya hingga berisiko dan sampai pada layanan P2P ilegal untuk kemudian disalahgunakan.

## Metode
Bagian  ini  menjelaskan  data  dan  model  yang digunakan dalam penelitian untuk mengestimasi  variabel  sesuai  dengan  tujuan penelitian.  Data  yang  digunakan  adalah  data sekunder  yang  diperoleh  dan  diolah  dari Otoritas  Jasa  Keuangan  Indonesia  dan  bank dunia, seperti yang ditunjukkan pada Tabel 1.
Model  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini, yaitu  model  koreksi  kesalahan  vektor  untuk melihat hubungan antar variabel, respon, dan impuls  antar  variabel,  sehingga  dapat memberikan  gambaran  tentang  hubungan antar variabel selama periode penelitian serta peramalan atau peramalan tren variabel masa depan.
Estimasi  dilakukan  sebanyak  tiga  kali,  yaitu pada  variabel  jumlah  peminjam  dengan variabel default  of  debt ,  variabel  simulasi jumlah  peminjam  dengan  simulasi default hutang,  dan  variabel  modal  manusia, kemiskinan,  dan  inklusi  teknologi.  Estimasi jumlah borrower dengan  variabel default  of debt dilakukan  untuk  melihat  hubungan jangka  panjang  variabel  jumlah borrower dengan  variabel default  of  debt .  Upaya  ini dilakukan  untuk  melihat  berapa  banyak peminjam resmi P2P lending yang terdaftar di Otoritas  Jasa  Keuangan  Republik  Indonesia dan berapa banyak WNI yang gagal membayar pinjaman P2P lending resmi dan berlisensi. Hal ini bertujuan untuk melihat risiko gagal bayar yang  mungkin  menimpa  masyarakat  miskin jika mereka meminjam dari P2P lending resmi, yang  terdaftar  di  Otoritas  Jasa  Keuangan Republik Indonesia.
Tabel 1. Variabel dan Deskripsi Variabel Deskripsi Sumber Jumlah Peminjam (NB) Variabel NB ini adalah jumlah penduduk Indonesia yang terdaftar sebagai peminjam uang di P2P lending ojk.go.id Default pada Hutang (dod) Jumlah penduduk Indonesia yang gagal membayar hutang di P2P lending yang terdaftar di otoritas jasa keuangan Indonesia ojk.go.id NB s Variabel ini merupakan simulasi jumlah peminjam. ojk.go.id dan World Bank (diproses) DOD s Data simulasi warga Indonesia yang gagal membayar utangnya diolah melalui proses komputasi penulis menggunakan data OJK dan Bank Dunia ojk.go.id dan World Bank (diproses) Investasi Modal Manusia (HC) jumlah total investasi di bidang pendidikan untuk mengembangkan sumber daya manusia di Indonesia yang dicatat oleh bank dunia ojk.go.id dan World Bank (diproses) Inklusi Internet (TIS) Inklusi internet di Indonesia dicatat oleh bank dunia World bank Kemiskinan (POV) Jumlah penduduk miskin di Indonesia yang dicatat oleh bank dunia World bank Sumber: OJK dan World Bank, 2019
Estimasi  jumlah  simulasi borrower dengan variabel  simulasi default  of  debt dilakukan untuk  melihat  hubungan  jangka  panjang antara  jumlah  variabel  simulasi borrower dengan variabel simulasi default of debt . Upaya ini  dilakukan  untuk  melihat  berapa  banyak peminjam P2P lending tidak resmi dan berapa banyak  WNI  yang  gagal  membayar  dalam pinjaman P2P  lending tidak  resmi.  Ini bertujuan  untuk  melihat  risiko  gagal  bayar yang  mungkin  menimpa  masyarakat  miskin jika meminjam dari P2P lending ilegal.
Tujuan  estimasi  variabel Human  Capital , Kemiskinan,  dan  Inklusi  Teknologi  adalah untuk  melihat  keterkaitan  ketiga  variabel tersebut  sehingga  potensi human  capital dan teknologi inklusi dapat diketahui keberhasilannya  dalam  upaya  pengentasan kemiskinan  melalui human  capital berbasis pendidikan  dalam  pengembangan  sumber daya manusia Indonesia.

## Hasil dan Pembahasan
Pada  bagian  ini,  hasil  dan  pembahasan menjelaskan  hasil  estimasi  dengan  bantuan komputer  dan  sekaligus  membahas  hasil estimasi  tersebut.  Hasil  estimasi VECM Number  of  Borrower atau  jumlah  peminjam dan Default  of  Debt atau default pada  hutang atau  wan  prestasi  disajikan  pada  tabel  2,  dan respon  serta  impuls  diilustrasikan  dengan grafik hasil komputasi.

## Tabel 2. Hasil VECM Jumlah Peminjam dan
Gagal Bayar Response of DOD Response of NB Per DOD NB Period DOD NB 1 3772 9.83 0 1 2813 1.27 33675 1.8 2 3550 7.09 4335.1 58 2 - 5202 1.74 39467 5.9 3 6029. 197 7459.8 58 3 - 1165 54.8 41392 6.7 4 - 8044. 623 11690. 3 4 - 2566 36.6 49074 9.3 5 - 3883. 179 16472. 58 5 - 4102 10.7 56593 8.7 6 - 1649. 19811. 11 6 - 4937 62930 9.1
Response of DOD Response of NB Per DOD NB Period DOD NB 474 18.8 7 - 9042. 131 22373. 43 7 - 5491 32.8 68953 5.7 8 - 1846 3.81 25387. 45 8 - 6315 75.4 74571 3.7 9 - 2326 6.63 28716. 17 9 - 7305 85.7 79915 4.7 10 - 2511 0.01 31722. 83 10 - 8156 66.7 85183 2.5 Sumber: Hasil Data yang Diolah, 2019 Berikut  hasil  komputasi  grafik  respon  dan impuls hasil estimasi VECM:

## Gambar 1. Grafik Hasil VECM Gagal Bayar
Hutang Sumber: Hasil Komputasi (2019)

## Gambar 2. Grafik Hasil VECM Jumlah
Peminjam Sumber: Hasil Komputasi (2019) Berdasarkan  hasil  estimasi  V ECM  Number  of Borrower dan Default  of  Debt yang  di- forecasting -kan dengan grafik sebagai berikut:
-30,000 -20,000 -10,000 0 10,000 20,000 30,000 40,000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 DOD NB Response of DOD to Innovations -1,000,000 -500,000 0 500,000 1,000,000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 DOD NB Response of NB to Innovations Response to Cholesky One S.D. (d.f. adjusted) Innovations -30,000 -20,000 -10,000 0 10,000 20,000 30,000 40,000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 DOD NB Response of DOD to Innovations -1,000,000 -500,000 0 500,000 1,000,000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 DOD NB Response of NB to Innovations Response to Cholesky One S.D. (d.f. adjusted) Innovations
Gambar 3. Grafik Hasil Forecasting Jumlah Peminjam dan Gagal Bayar di P2P Lending Sumber: Hasil Komputasi (2019)
Jika dilihat dari hasil estimasi VECM pada tabel 2  dan  gambar  1,  untuk  peminjam  yang meminjam  dari official  P2P  lending ,  terlihat bahwa tren dan hubungan data antar variabel NB  adalah  sebagai  persentase  jumlah masyarakat  Indonesia  yang  meminjam  dari P2P  resmi  dengan  DOD  sebagai  perwakilan dari  jumlah  rakyat  Indonesia.  Mereka  yang gagal  bayar  dalam P2P  lending memiliki hubungan  negatif  atau  terbalik,  artinya semakin  banyak  orang  yang  meminjam  dan disetujui  untuk  pinjaman  pada P2P  lending , semakin  berkurang  atau  semakin  sedikit jumlah  orang  yang default .  Terlihat  bahwa lembaga P2P resmi secara umum cukup sehat dalam  menjalankan  usahanya  dan  diawasi dengan  baik  oleh  Otoritas  Jasa  Keuangan Republik Indonesia.
Berdasarkan  hasil  peramalan  atau  data prediksi,  tren  penerimaan  pinjaman  dari P2P lending atau WNI yang dilindungi oleh layanan keuangan  dari P2P  lending resmi  dapat menembus  20  juta  WNI.  Artinya,  dalam financial  inclusion , P2P  lending dengan dukungan  teknologi  informasi  inklusi  cukup efektif dalam mendorong pelayanan kesehatan yang berpotensi gagal membayar hingga enam ratus  ribu  orang.  Enam  ratus  ribu  orang  jika dibandingkan  dengan  20  juta  orang  kurang dari  5%  atau  sekitar  3%  dalam  waktu  lebih dari 90 hari. Dari perbandingan tersebut dapat diperkirakan  bahwa  bunga  dasar  sebagai penutup atas risiko gagal bayar adalah sebesar 3% per tiga bulan atau 1% per bulan.

## Tabel 3. Hasil VECM Jumlah Peminjam Simulasi dan Gagal Bayar Hutang Simulasi
Response of DOD Response of NB Per DODS NBS Per DODS NBS 1 640829.2 0 1 77230 3.6 1615 893 2 478739.2 2715 07.7 2 97166. 93 1480 353 3 71846.25 1855 92.1 3 - 29179 2.5 1193 361 4 266204.3 5740 7.82 4 28832 0.2 1423 552 5 495773.6 2350 35.8 5 32129 6.6 1871 722 6 285653.9 3494 70.6 6 - 17696 5.9 1994 740 7 155628.4 2700 69.6 7 - 15286 6.5 2010 725 8 320530.4 2955 10.7 8 10616 1.9 2337 777 9 352637.8 4407 10.6 9 - 75365 2713 213 10 203790 4901 14.7 10 - 32480 7.8 2893 642
Sumber: Hasil Data yang Diolah, 2019
-200,000 0 200,000 400,000 600,000 800,000 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 DOD_F 0 4,000,000 8,000,000 12,000,000 16,000,000 20,000,000 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 NB_F -200,000 0 200,000 400,000 600,000 800,000 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 DOD_F 0 4,000,000 8,000,000 12,000,000 16,000,000 20,000,000 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 NB_F
Berikut  hasil  komputasi  grafik  respon  dan impuls hasil estimasi VECM:

## Gambar 4. Grafik Hasil VECM Gagal Bayar
Hutang Simulasi
Sumber: Hasil Komputasi (2019)

## Gambar 5. Grafik Hasil VECM Jumlah Peminjam Simulasi
Sumber: Hasil Komputasi (2019)
Berdasarkan  hasil  estimasi  VECM  jumlah peminjam  simulasi  dan  gagal  bayar  simulasi di- forecasting -kan  dengan  grafik  sebagai berikut:
Gambar 6. Grafik Hasil Forecasting Jumlah Peminjam Simulasi  dan Gagal Bayar
Simulasi di P2P Lending

## Sumber: Hasil Komputasi (2019)
Jika  dilihat  dari  hasil  estimasi  tabel  3  dan gambar 4 dan 5, hubungan jangka pendek dan menengahnya  bersifat  positif,  artinya  apabila semakin  banyak  masyarakat  Indonesia  yang meminjam  dari  jasa  keuangan  illegal,  maka semakin banyak pula jumlah orang yang gagal membayar.  Hal  tersebut  dapat  dimaklumi karena  sebagian  besar  masyarakat  yang meminjam  dari  jasa  keuangan  ilegal  adalah orang-orang  yang  terdesak  secara  finansial, sehingga  kemungkinan  gagal  bayar  cukup tinggi.  Namun,  ketika  hal  tersebut  dalam jangka  panjang  maka  hubungannya  menjadi negatif, seperti P2P lending resmi yang artinya dalam  jangka  panjang  akan  terjadi  adaptasi layanan  keuangan  ilegal  dalam  memberikan layanan  keuangan  kepada  masyarakat  yang semakin  manusiawi  dan  lebih  baik  serta mengarah  pada  layanan  keuangan  resmi. Berdasarkan  hasil  peramalan  pada  gambar  6, WNI yang meminjam dari P2P lending maupun jasa  keuangan  ilegal  mencapai  70  juta  orang. Hal  ini  tentunya  menjadi  perhatian  jika  tidak segera diantisipasi dengan default rate hingga 8 juta orang, lebih dari 10 % jika dibandingkan dengan jumlah orang yang meminjam 70 juta orang.
0 100,000 200,000 300,000 400,000 500,000 600,000 700,000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 DODS NBS Response of DODS to Innovations -1,000,000 0 1,000,000 2,000,000 3,000,000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 DODS NBS Response of NBS to Innovations
0 100,000 200,000 300,000 400,000 500,000 600,000 700,000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 DODS NBS Response of DODS to Innovations -1,000,000 0 1,000,000 2,000,000 3,000,000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 DODS NBS Response of NBS to Innovations Response to Cholesky One S.D. (d.f. adjusted) Innovations -2,000,000 0 2,000,000 4,000,000 6,000,000 8,000,000 10,000,000 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 DODS_F 0 10,000,000 20,000,000 30,000,000 40,000,000 50,000,000 60,000,000 70,000,000 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 NBS_F
-2,000,000 0 2,000,000 4,000,000 6,000,000 8,000,000 10,000,000 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 DODS_F 0 10,000,000 20,000,000 30,000,000 40,000,000 50,000,000 60,000,000 70,000,000 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 NBS_F
Bisma: Jurnal Bisnis dan Manajemen Vol.15  No.1, 2021
Tabel 4. Hasil VECM Jumlah Peminjam

## Simulasi dan Gagal Bayar Hutang Simulasi
Response of HC: Period HC POV TIS 1 3.69E+09 0 0 2 2.77E+09 1.55E+09 1.05E+09 3 4.23E+09 1.63E+09 4.34E+08 4 3.17E+09 -3.77E+08 1.04E+09 5 4.76E+09 -12614775 1.55E+08 6 3.75E+09 -1.20E+08 7.76E+08 7 4.38E+09 3.64E+08 9.72E+08 8 4.20E+09 -4.56E+08 2.23E+08 9 3.77E+09 -2.32E+09 1.36E+09 10 5.26E+09 -1.27E+09 -4.55E+08 Response of POV: Period HC POV TIS 1 -1461534 939047.9 0 2 -1488524 255456.2 -76134.04 3 -1833717 -237150.2 -208683.7 4 -1607797 -163799.4 -360321.3 5 -1906102 149963.4 -77843.8 6 -1744233 275823.1 -250540.3 7 -2032160 -407143.4 -122509.8 8 -1690583 -476827 -333674.4 9 -1872812 -555582.6 -257861.4 10 -1812868 -588206.7 -98547.16 Response of TIS: Period HC POV TIS 1 1591539 -770835.8 1246991 2 2295538 -906852.5 -120963.4 3 1379848 -5206760 1617531 4 3762205 -5541119 -530610.5 5 1781115 -10071726 1171272 6 4015757 -11777184 356792.1 7 3099770 -17627019 -211206.4 8 3456370 -24753342 1463605 9 5944531 -30217545 -2124029 10 2967268 -43817712 2211550 Sumber: Hasil Data yang Diolah, 2019 Berikut  hasil  komputasi  grafik  respon  dan impuls hasil estimasi VECM:
Gambar 7. Grafik Hasil Investasi Modal Manusia (HC) Sumber: Hasil Komputasi (2019)
Gambar 8. Grafik Hasil VECM Kemiskinan (POV) Sumber: Hasil Komputasi (2019)

## Gambar 9. Grafik Hasil VECM Inklusi
Teknologi

## Sumber: Hasil Komputasi (2019)
Berdasarkan  hasil  estimasi  VECM  di- forecasting -kan dengan grafik sebagai berikut:
-4,000,000,000 -2,000,000,000 0 2,000,000,000 4,000,000,000 6,000,000,000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 HC POV TIS Response  of  HC  to  Innovations -3,000,000 -2,000,000 -1,000,000 0 1,000,000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 HC POV TIS Response  of  POV  to  Innovations -50,000,000 -40,000,000 -30,000,000 -20,000,000 -10,000,000 0 10,000,000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 HC POV TIS Response  of  TIS  to  Innovations
-4,000,000,000 -2,000,000,000 0 2,000,000,000 4,000,000,000 6,000,000,000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 HC POV TIS Response  of  HC  to  Innovations -3,000,000 -2,000,000 -1,000,000 0 1,000,000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 HC POV TIS Response  of  POV  to  Innovations -50,000,000 -40,000,000 -30,000,000 -20,000,000 -10,000,000 0 10,000,000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 HC POV TIS Response  of  TIS  to  Innovations Response to Cholesky One S.D. (d.f. adjusted) Innovations
-4,000,000,000 -2,000,000,000 0 2,000,000,000 4,000,000,000 6,000,000,000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 HC POV TIS Response of  HC to  Innovations -3,000,000 -2,000,000 -1,000,000 0 1,000,000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 HC POV TIS Response  of  POV  to  Innovations -50,000,000 -40,000,000 -30,000,000 -20,000,000 -10,000,000 0 10,000,000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 HC POV TIS Response of TIS to Innovations
0E+00 1E+10 2E+10 3E+10 4E+10 00 02 04 06 08 10 12 14 16 18 HC_F 24,000,000 28,000,000 32,000,000 36,000,000 40,000,000 00 02 04 06 08 10 12 14 16 18 POV_F 0 4,000,000 8,000,000 12,000,000 16,000,000 20,000,000 00 02 04 06 08 10 12 14 16 18 TIS_F
Gambar 10. Forecasting Sumber Daya
Manusia, Kemiskinan, dan Inklusi Teknologi Sumber: Hasil Komputasi (2019)
Jika dilihat dari hasil estimasi pada tabel 4 dan gambar  7,  8  dan  9,    hubungan  antara human capital dan  inklusi  teknologi  dengan kemiskinan  adalah  negatif,  yang  artinya peningkatan human  capital yang  diperoleh dari  investasi human  capital dan  inklusi teknologi  cukup  efektif  dalam  mengurangi kemiskinan.  Namun,  dalam  jangka  panjang, inklusi  teknologi  memainkan  peran  penting dalam  penanggulangan  kemiskinan  dengan bekerja  sama  bersama  inklusi  digital  dalam pendidikan, keuangan, dan layanan kesehatan yang  lebih  murah  dan  bersahabat.  Hal  ini mengajarkan  bahwa  inklusi  teknologi  dapat mendukung  sumber  daya  manusia  dalam meningkatkan  kinerja  seseorang  yang  pada akhirnya  dapat  meningkatkan  pendapatan untuk keluar dari kemiskinan.
Berdasarkan hasil peramalan pada gambar 10, masyarakat  Indonesia  dapat  terus  meningkat pada human capital yang dimiliki. Kemiskinan berkurang  seiring  dengan  perkembangan teknologi  yang  semakin  melonjak  mengikuti dinamika zaman. Namun, dengan sumber daya manusia yang baik, berdasarkan hasil estimasi dan prakiraan
( forecasting ) secara meyakinkan dirasa dapat mengurangi kemiskinan secara efektif.

## Kesimpulan
P2P  lending inklusi  teknologi  dan  keuangan dapat  menjadi  peluang  sekaligus  ancaman bagi  pengembangan  sumber  daya  manusia bangsa  Indonesia  untuk  mengentaskan kemiskinan.  Sumber  daya  manusia  terbukti efektif dalam mengurangi kemiskinan.
Peningkatan human  capital melalui  investasi human  capital yang  didukung  oleh  teknologi inklusi dan keuangan inklusif dapat mengurangi kemiskinan di Indonesia.

## Daftar Referensi
Asian  Development  Bank.  (2016). Indonesia: Country  Water  Assessment. Manila:  Asian Development Bank.
Bennett, R., & Kent, M. (2017). Massive Open Online Courses  and  Higher  Education:  What  Went Right,  What  Went  Wrong  and  Where  to  Next . London: Routledge.
Billah,  M.  M.  (2019). Halal  Cryptocurrency Management. Cham: Springer.
Cassidy,  P.  J.  (2014). Life  Skills  for  Young  Adults: How to Survive  Each Day and the Rest of Your Life. Bloomington: Balboa Press.
Chmelíková, G., & Redlichová, R. (2020). Is There A
Link  between  Financial  Exclusion  and  Over- Indebtedness? Evidence from Czech
Peripheral  Municipalities. Journal  of  Rural Studies, 78 , 457-466.
Erlando,  A.,  Riyanto,  F.  D.,  &  Masakazu,  S.  (2020). Financial  Inclusion,  Economic  Growth,  and Poverty  Alleviation:  Evidence  from  Eastern Indonesia. Heliyon, 6 (10), e05235.
Greenberg, A. G., Gullotta, T. P., & Bloom, M. (2016). Social  Capital  and  Community  Well-Being:  The Serve Here Initiative . Cham: Springer.
Moreno-Herrero,  D.,  Salas-Velasco,  M.,  &  Sanchez- Campillo, J. (2018). Factors that Influence The Level  of  Financial  Literacy  among  Young People: The Role of Parental Engagement and Students'  Experiences  with  Money  Matters. Children  and  Youth  Services  Review,  95 ,  334- 351.
Huang,  C.,  Zhang,  X.,  &  Liu,  K.  (2020).Effects  of Human Capital Structural Evolution on Carbon Emissions  Intensity  in  China:  A  Dual Perspective  of  Spatial  Heterogeneity  and Nonlinear Linkages. Renewable and
Sustainable Energy Reviews, 135 , 110258.
Jain, D., & Sharma, A. (2018). Marketing Techniques for  Financial  Inclusion  and  Development.
Hershey: IGI Global.
0E+00 1E+10 2E+10 3E+10 4E+10 00 02 04 06 08 10 12 14 16 18 HC_F 24,000,000 28,000,000 32,000,000 36,000,000 40,000,000 00 02 04 06 08 10 12 14 16 18 POV_F 0 4,000,000 8,000,000 12,000,000 16,000,000 20,000,000 00 02 04 06 08 10 12 14 16 18 T IS_F
King,  B.  (2018). Bank  4.0:  Banking  Everywhere,
Never at a Bank . Hoboken: Wiley and Sons.
Lassou,  P.  J.  C.,  Hopper,  T.,  Tsamenyi,  M.,  & Murinde,  V.  (2019).  Varieties  of  Neo- Colonialism: Government Accounting Reforms in Anglophone and Francophone Africa–Benin and  Ghana  Compared. Critical  Perspectives  on Accounting, 65 , 102071.
MacKinnon,  B.,  &  Fiala,  A.  (2014). Ethics:  Theory and  Contemporary  Issues. Stamford:  Cengage
Learning.
Noerhidajati, S., Purwoko, A. B., Werdaningtyas, H.. Kamil,  A.  I.,  &  Dartanto,  T.  (2020).  Household
Financial Vulnerability in Indonesia:
Measurement  and  Determinants. Economic
Modelling, 96 , 433-444.
OJK. (2019). Diakses dari https://www.ojk.go.id/ .
Ones,  D.  S.,  Anderson,  N.,  Viswesvaran,  C.,  & Sinangil,  H.  K.  (2017). The  SAGE  Handbook  of Industrial,  Work  &  Organizational  Psychology.
London: Sage.
Penne, T., & Goedemé, T. (2020). Can Low-Income Households Afford a Healthy Diet? Insufficient Income  as  A  Driver  of  Food  Insecurity  in Europe. Food Policy, 99 , 101978.
Raghuram,  P.,  Breines,  M.  R.,  &  Gunter,  A.  (2020). Beyond# FeesMustFall:
International
Students,  Fees  and  Everyday  Agency  in  The Era of Decolonisation. Geoforum , 109 , 95-105.
Lopez-Sintas, J., Lamberti, G., & Sukphan, J. (2020). The Social Structuring of The Digital Gap in A Developing  Country.  The  Impact  of  Computer and Internet Access Opportunities on Internet Use  in  Thailand. Technology  in  Society , 63 ,
101433.
Van der  Wal, J. M., Arjadi, R., Nauta, M. H., Burger, H.,  &  Bockting,  C.  L.  (2020).  Guided  Internet Interventions  for  Depression:  Impact  of Sociodemographic  Factors  on  Treatment Outcome in Indonesia. Behaviour Research and Therapy , 130 , 103589.
World Bank.
(2019).
Diakses dari
https://databank.worldbank.org/ .