Volume 4, Nomor 1, Januari-Juni 2022 p-ISSN: 2656-8918 e-ISSN: 2684-8317 DOI: 10.31539/jomb.v4i1.3677

## APLIKASI METODE ACCELERATED FAILURE TIME (AFT) : ANALISIS RISIKO PREPAYMENT PADA KREDIT KENDARAAN BERMOTOR
Yessy Noviyanti Kawi 1 , Yogo Purwono 2
Universitas Indonesia 1,2
yessynoviyantik@yahoo.com 1

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengukur  distribusi  probabilitas  waktu  pembayaran  di muka dan menjelaskan faktor-faktor yang dapat mempengaruhi risiko prabayar pinjaman kredit  menggunakan  metode  analisis  kelangsungan  hidup.  Metode  penelitian  ini  adalah metode  kuantitaif  deskriptif.  Sampel  penelitian  ini  adalah  debitur  pembiayaan  kredit kendaraan  bermotor  dari  bank  swasta  di  Indonesia  dengan  periode  pengamatan  antara tahun  2017-2019.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  ada  kemungkinan  50%  debitur pembiayaan kredit motor dan mobil akan memiliki pembayaran di muka setelah 21 bulan dan  24  bulan  sejak  periode  pengajuan  kredit  awal.  Setelah  bulan  ke-44  dan  ke-68, perkiraan peluang debitur memiliki pelunasan di  muka adalah > 99%.  Simpulan, faktor tenor,  batas  kredit,  pekerjaan,  pendapatan,  jenis  kelamin,  status  perkawinan,  usia,  dan tingkat pendidikan berpengaruh terhadap variasi waktu sampai terjadinya pembayaran di muka  pembiayaan  kredit  Motor.  Sementara  itu,  selain  faktor-faktor  tersebut,  faktor tambahan wilayah tempat tinggal juga mempengaruhi variasi waktu pembayaran di muka untuk kredit Mobil.
Kata  Kunci :  Analisis  Bertahan,  Perbankan,  Pinjaman  Kredit,  Waktu  Kegagalan  yang Dipercepat, Waktu Pembayaran Dimuka

## ABSTRACT
This study aims to measure the probability distribution of the time of payment in advance and  explain  the  factors  that  can  affect  the  risk  of  credit  loans  using  the  life  analysis method.  This  research  method  is  descriptive  quantitative  method.  The  sample  of  this research is motor vehicle loan financing debtors from private banks in Indonesia with an observation period between 2017-2019. The results of the study indicate that there is a 50% chance that the debtor  of  motorcycle and  car loan  financing  will  have an upfront payment  after  21  months  and  24  months  from  the  initial  loan  application  period.  After the 44th and 68th months, the estimated probability of the debtor having a prepayment is > 99%. In conclusion, the tenor factor, credit limit, occupation, income, gender, marital status, age, and education level affect the variation in time until the payment in advance for  motorcycle  credit  financing.  Meanwhile,  in  addition  to  these  factors,  the  additional factor of the area of residence also affects the variation in the time of advance payments for car loans.
Keywords :  Survival  Analysis,  Banking,  Credit  Loans,  Accelerated  Failure  Time, Prepayment Time

## PENDAHULUAN
Stabilitas  sistem  keuangan  merupakan  kondisi  dimana  mekanisme  ekonomi dalam  penetapan  harga,  alokasi  dana  dan  pengelolaan  risiko  berfungsi  secara  baik  dan
mendukung  pertumbuhan  ekonomi.  Sistem  keuangan  yang  stabil  adalah  sistem keuangan  yang  kuat  dan  tahan  terhadap  berbagai  gangguan  ekonomi  sehingga  tetap mampu melakukan fungsi intermediasi, melaksanakan pembayaran dan menyebar risiko dengan  baik.  Dalam  perekonomian  nasional,  perbankan  sebagai  salah  satu  lembaga intermediasi keuangan negara memiliki peranan penting dalam menjaga stabilitas sistem keuangan.  Salah  satu  tugas  perbankan  adalah  mengumpulkan  dana  dari  pihak  baik perorangan  atau  badan  usaha  yang  memiliki  modal  lebih  menyalurkannya  kembali kepada pihak yang kekurangan modal melalui pinjaman atau kredit. Pengalokasian dana yang kurang tepat sasaran menyebabkan fungsi intermediasi gagal berjalan seperti yang diharapkan  sehingga  pertumbuhan  ekonomi  pun  menjadi  terhambat  dan  dalam  skala yang lebih luas bahkan dapat memicu terjadinya krisis.
Pada  umumnya,  perbankan  merupakan  salah  satu  industri  yang  labanya cenderung  stabil  naik,  dimana  hal  ini  berbeda  dengan  jenis  usaha  lain  seperti pertambangan dan perkebunan yang labanya fluktuatif seiring pergerakan harga di pasar. Namun  disisi  lain,  terdapat  risiko  dimana  ketika  kondisi  ekonomi  sedang  tidak  stabil, maka  bank  akan  terkena  dampak  berupa  macetnya  angsuran  pengembalian  pinjaman (default  risk )  dari  debitur  bank,  sementara  bank  tetap  harus  membayar  bunga  kepada para deposannya.
Selain  risiko  terjadinya default ,  terkait  upaya  bank  dalam  menjaga  agar profitabilitas dapat tumbuh secara stabil sering terjadi anomali dimana debitur melunasi pinjamannya  sebelum  waktunya  ( prepayment  risk ).  Hal  tersebut  sering  dianggap menguntungkan  bagi  sisi  perbankan  karena  dianggap  uang  bank  dapat  kembali  lebih cepat.  Padahal  menurut  kacamata  bank,  hal  ini  merupakan  sebuah  masalah  dimana dengan nasabah mempercepat pelunasan, laba bank akan bersifat fluktuatif, karena tidak mudah juga bagi  bank untuk  segera mendapatkan debitur baru. Andaipun dapat,  proses analisis  dan  administrasinya  membutuhkan  waktu.  Selain  mempengaruhi  profitabilitas, opsi  pelunasan  dipercepat  ( prepayment) yang  dilakukan  debitur  dapat  meningkatkan beberapa  risiko  seperti  likuiditas,  tingkat  suku  bunga,  kesalahan pricing pada  debitur, dan sebagainya (Consalvi, 2010).
Adapun  dari  segi  likuiditas,  perbankan  saat  ini  mengalami  pengetatan  kondisi likuiditas.  Hal  ini  tercermin  dari  rasio Loan  to  Deposit  Ratio ( LDR )  yang  telah melampaui  94%  (posisi  per  Desember  2019),  berada  di  atas  ketentuan  batas  aman
Sumber: Statistik Perbankan Indonesia (OJK)
regulator.  Keterbatasannya  likuiditas  perbankan  yang  diikuti  dengan  terdapatnya beberapa risiko seperti default dan prepayment . Hal ini membuat perbankan harus mulai lebih  selektif  dalam  menyalurkan  kreditnya  sehingga  profitabilitas  dan  permodalan perusahaan tetap terjaga dengan solid.
Kredit  Kendaraan  Bermotor  (KKB)  merupakan  salah  satu  jenis  kredit konsumtif  yang  disalurkan  oleh  perbankan.  Dimana  kredit  ini  banyak  diminati  oleh masyarakat  untuk  membiayai  kepemilikan  kendaraan  roda  dua  atau  roda  empat  baik kendaraan  baru  maupun  bekas.  Kredit  Kendaraan  Bermotor  (KKB)  ini  menjadi  salah satu  jenis  kredit  yang  menyumbang  komposisi  kedua  terbesar  setelah  Kredit  Pemilikan Rumah  (KPR)  pada  portofolio  kredit  konsumtif  perbankan  di  Indonesia.  Dalam  upaya menjaga  stabilitas  keuangan  negara,  kredit  konsumtif  memiliki  kekuatan  yang  dapat mempengaruhi perekonomian baik dari ukuran maupun eksposur secara signifikan.
KKB  merupakan  salah  satu  jenis  kredit  yang  rentan  mengalami  risiko prepayment. Dimana  terdapat  kecenderungan  dimana  nasabah  akan  memiliki  opsi perilaku (behavior  options) pada  pinjaman  yang  memiliki  suku  bunga  tetap,  salah satunya  ialah  KKB.  Berdasarkan  pemaparan  diatas,  dapat  disimpulkan  dua  kejadian umum yang dapat mempengaruhi kinerja perbankan yaitu default dan prepayment . Salah satu  hal  yang  umumnya  dilakukan  perbankan  dalam  melakukan  mitigasi  risiko  kredit adalah dengan melakukan credit scoring .
Credit  scoring merupakan  sistem  penilaian  kredit  yang  digunakan  perbankan untuk  membuat  keputusan  apakah  akan  memberikan  kredit  kepada  calon  debitur  atau tidak. Hal ini dilakukan dengan cara memisahkan calon debitur berisiko tinggi dan calon debitur berisiko rendah, dengan memperhatikan perilaku default nya ( default behaviour). Namun, mitigasi risiko tersebut terbatas pada perilaku default saja. Padahal dalam kredit konsumer  terdapat  pendapat  dimana  seharusnya  para  kreditur  (bank)  dapat  merubah fokusnya  dari risk-based  scoring menjadi profit-based  scoring .  Dimana  profitabilitas tidak hanya terbatas pada kejadian default , tetapi juga kejadian lain seperti prepayment , atribusi, cross-selling produk, dan sebagainya.
Dalam meminimalisir risiko prepayment ini dibutuhkan manajemen risiko yang memadai.  Dimana  pada  umumnya  “Basel  III:  Global  Regulatory  Framework  for  More Resilient  Bank  and  Banking  Systems”  digunakan  sebagai  acuan  perbankan  di  dunia. Penerapan aturan penalti (denda) bagi debitur yang melakukan pelunasan dipercepat juga
digunakan  sebagai  salah  satu  cara  untuk  mengurangi  risiko  prepayment  tersebut. Besarnya  penalti  (denda)  disesuaikan  dengan  aturan  atau  ketentuan  negara  masing- masing.
Sebagai  salah  satu  langkah  untuk  mengoptimalkan  peran  perbankan  dalam mendorong  pertumbuhan  ekonomi,  OJK  sebagai  lembaga  pengawas  jasa  keuangan  di Indonesia  juga  telah  berkomitmen  menerapkan  kerangka  “Basel  III:  Global  Regulatory Framework for More Resilient Bank and Banking Systems”. Bagi perbankan yang telah disesuaikan  dengan  kepentingan  nasional  sejak  Januari  2013  secara  bertahap  dengan masa transisi hingga diimplementasikan secara menyeluruh pada Januari 2019.  Basel III secara  mendasar  menyajikan  reformasi  yang  dilakukan  oleh Basel  Committee  on Banking  Supervision (BCBS)  untuk  memperkuat  permodalan  dan  standar  likuiditas. Dengan  tujuan  untuk  meningkatkan  ketahanan  sektor  perbankan  terhadap  krisis. Kemampuan  sektor  perbankan  menyerap  shock  yang  terjadi  karena  tekanan  keuangan dan perekonomian diharapkan dapat mengurangi penyebaran risiko dari sektor keuangan terhadap perekonomian.
OJK telah membuat peraturan yang tertuang dalam SE OJK No 12/ SEOJK.03/ 2018 tentang Penerapan Manajemen Risiko dan Pengukuran Risiko Pendekatan Standar untuk Risiko Suku Bunga dalam Banking Book (Interest Rate Risk in The Banking Book) Bagi  Bank  Umum.  Peraturan  ini  mengharuskan  bank  untuk  melakukan  pemantauan terdapat  instrumen-instrumen  yang  memiliki  risiko prepayment .  Dimana  bank  harus memahami  karakteristik  risiko  pelunasan  dipercepat (prepayment  risk) dari  portofolio bank  dan  menyusun  estimasi  atau  model  yang  hati-hati (prudent) serta  rasional  atas ekspektasi pelunasan dipercepat (prepayment).
Dalam  hal  ini,  diperlukan  informasi  distribusi  dari  durasi  waktu prepayment dan  faktor  yang  mempengaruhi  kejadian  tersebut  agar  perbankan  dapat  menentukan besarnya  nominal  penalti  yang  sesuai  untuk  setiap  kategori  kejadian prepayment. Penelitian terkait risiko kejadian prepayment telah dilakukan oleh Brennan & Schwartz, (1985) dan Kang & Zenios (1992) yang menggunakan data aggragate dan hukum law of the  large  number untuk  memprediksi prepayment pada  portofolio  kredit  KPR. Selanjutnya peneliti lain adalah Archer et al., (1996) dan Green & Shoven (1986) dimana mereka menggunakan data individual loan sebagai dasar untuk memprediksi prepayment risk .
Menurut Jacobs & Koning (2005), melanjutkan penelitian dengan memodelkan risiko prepayment untuk kredit KPR di Netherlands. Dengan menggunakan pendekatan 2 model  yaitu  model survival dan  model  logistik . Hasil  menunjukkan  bahwa  model survival lebih baik model logistik karena model logistik hanya dapat memprediksi suatu kejadian akan terjadi atau tidak dalam satu waktu saja. Serta, prepayment behavior dari sebuah kontrak kredit tidak dapat diasumsikan independent sepanjang waktu. Penelitian terkait risiko prepayment pada kredit KKB pernah dilakukan oleh Wang (2019) dimana penelitian berfokus pada competing risk dan faktor yang mempengaruhi kinerja KKB.
Keuntungan dari menggunakan analisis survival dalam konteks tersebut adalah waktu  tunggu  hingga  kejadian  dapat  dimodelkan,  dimana  tidak  hanya  menganalisa apakah debitur akan mengalami kredit macet/ pelunasan dipercepat atau tidak (Thomas, 2002).
Analisis survival dinilai lebih tepat untuk digunakan karena time to prepayment bisa  saja  mempunyai  bentuk  distiribusi  yang  tidak  biasa  ( normal  distribution tidak applicable),  probability dari  survival  sebuah  kontrak  kredit  ( survival  model )  lebih menarik dibandingkan expected survival (regression model ), dan hazard function dinilai lebih  informatif  dan  membantu  untuk  memahami  mekanisme prepayment dari  suatu kredit  (Harrell,  2001).  Dalam  literatur  Consalvi,  (2010),  disebutkan  untuk  model survival , Accelerate  Life  Model merupakan  salah  satu  kategori  model  yang  tepat  untuk diaplikasikan dalam menganalisa prepayment risk.
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  yang  memiliki  tingkat  pertumbuhan ekonomi  yang  cukup  berkembang  setiap  tahunnya.  Pertumbuhan  ekonomi  ini  salah satunya  didorong  oleh  faktor  konsumsi  atau  belanja  masyarakat  yang  semakin bertambah,  termasuk  diantaranya  kredit  pinjaman  rumah  (KPR)  ataupun  kendaraan (KKB). Dengan semakin besarnya penyaluran kredit KPR dan KKB di Indonesia, maka semakin  tinggi  pula  tingkat  kewaspadaan  perbankan  terhadap  risiko  kredit  tersebut. Berdasarkan penjelasan sebelumnya, bahwa perbankan dihadapkan pada 2 risiko umum dalam kredit yaitu risiko default (kredit macet) dan risiko prepayment (pelunasan kredit dipercepat).  Maka  dilakukan  kajian  untuk  mengetahui  terkait  risiko  tersebut  agar perbankan  dapat  lebih  memahami  karakteristik  dan  cara  untuk  memitigasi  risiko  yang ada.
Di  Indonesia  sendiri,  penelitian  mendalam  terkait  risiko  kejadian prepayment belum banyak dilakukan dimana sebagian besar penelitian terkait kredit berfokus hanya kepada kejadian risiko default. Salah satu penelitian yang membahas terkait prepayment adalah  Hakim  (2008)  dimana  peneliti  mencoba  untuk  membentuk  permodelan survival kredit yang tepat dengan dasar competing risk default dan prepayment, serta melakukan analisa  faktor  yang  mempengaruhi survival kredit.  Namun,  penelitian  terbatas  hanya pada  jenis  kendaraan  bermotor  roda  dua  dan  fokus  wilayah  hanya  pada  daerah Jabodetabek saja.
Berdasarkan  pemaparan  latar  belakang  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa risiko prepayment merupakan salah satu  risiko umum yang dihadapi perbankan dimana prepayment dapat mengganggu profitabilitas. Diperlukan mitigasi risiko oleh manajemen yang  memadai  yang  didukung  dengan  analisa  tepat  dan  mendalam  terkait  risiko  ini. Perbankan  perlu  untuk  mengetahui  estimasi  distribusi  peluang  dari  durasi  waktu prepayment dan  faktor  yang  mempengaruhi  kejadian prepayment sehingga  dapat menentukan mitigasi risiko (ketentuan penalti) yang sesuai.
Oleh sebab itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisa kejadian prepayment untuk  jenis  kredit  KKB  dengan  menggunakan  model survival sebagai  basis  analisis dalam menguji distribusi durasi waktu hingga terjadi prepayment dan menganalisa faktor atau variabel yang mempengaruhi prepayment risk pada KKB.

## KAJIAN TEORI
Risiko  dapat  ditafsirkan  sebagai  bentuk  ketidakpastian  tentang  suatu  keadaan yang akan terjadi nantinya ( future ) dengan keputusan yang diambil berdasarkan berbagai pertimbangan pada saat ini. Menurut Gallati (2003), risiko didefinisikan sebagai kondisi dimana  ada  kesulitan.  Risiko  kredit  adalah  risiko  kerugian  akibat  kegagalan  pihak peminjam tidak dapat memenuhi kewajibannya kepada pemberi pinjaman pada saat jatuh tempo.  Risiko  kredit  mencakup  risiko  kredit  akibat  kegagalan  debitur  membayar kewajiban  pada  bank  pada  saat  jatuh  tempo.  Pinjaman  yang  dimaksud  dalam pembahasan risiko kredit ini adalah aktiva produktif bank, yaitu alokasi dana bank yang ditempatkan  pada  pihak  lawan  transaksi  atau  peminjam  atau  debitur  ( counterparty  or borrower )  dimana  peminjam  berkewajiban  untuk  mengembalikannya  kembali  pada waktu yang disepakati.

## METODE PENELITIAN
Data  dalam  penelitian  ini  menggunakan  data  debitur  Kredit  Kendaraan Bermotor (KKB) milik salah satu perbankan swasta di Indonesia yang fasilitas kreditnya tercatat  selama  pada  masa  penelitian  yaitu  mulai  1  Januari  2017–31  Desember  2019. Dengan  menggunakan  metode simple  random  sampling ,  sampel  yang  terpilih  akan selanjutnya diamati perkembangan status kreditnya.
Sampel dianggap teramati apabila debitur mengalami prepayment yaitu ketika debitur  melakukan  pelunasan  kredit  sebelum  jangka  waktu  yang  ditetapkan  dalam perjanjian kredit dan fasilitas kreditnya harus masuk dalam kategori kredit lancar ketika melakukan  pelunasan.  Sedangkan  jika  sampai  dengan  akhir  pengamatan  sampel  tidak tercatat  mengalami prepayment yaitu dimana  kredit  masuk  kategori  kredit default ataupun mengalami pelunasan normal, maka sampel dikatakan tersensor kanan dan tidak perlu  masuk  dalam  pengamatan.  Selanjutnya  sampel  dikatakan  terpancung  kiri  jika sebelum  masa  pengamatan  sampel  sudah  tercatat  mengalami default sehingga  sampel tersebut juga tidak perlu masuk dalam pengamatan.
Kategori data yang menjadi objek pengamatan dalam penelitian terdiri atas tiga kategori, diantaranya fasilitas kredit ketika debitur melakukan prepayment, karakteristik dari debitur, serta karakteristik dari  fasilitas kredit  yang diterima debitur. Adapun  yang termasuk  ke  dalam  fasilitas  kredit  pada  saat prepayment adalah  usia  kredit  yang dinyatakan dalam satuan bulan. Kategori  yang menjadi bagian dari karakteristik debitur dan fasilitas kredit yang diterima debitur dapat dijelaskan sebagai berikut:

## Tabel 1.

## Variabel Penelitian untuk seluruh Kategori Data
Karakteristik Usia Jenis Kelamin 1 Laki 2 Perempuan Status Perkawinan 1 Menikah 2 Lajang 3 Janda/ Duda Pendidikan 1 SD 2 SMP 3 SMA 4 Akademi 5 Universitas Pekerjaan 1 Karyawan 2 Profesional 3 Wiraswasta
Penghasilan 1 < 15 juta 2 15-25 juta 3 25-400 juta 4 > 400 Juta Variabel Karakteristik Wilayah Tempat Tinggal 1 DKI Jakarta 2 Jawa 3 Bali & Nusa Tenggara 4 Sumatera 5 Kalimantan 6 Sulawesi 7 Maluku & Papua Jangka Waktu Kredit 1 <1 tahun 2 1-3 tahun 3 3-5 tahun 4 > 5 tahun Plafond Kredit (Motor) 1 < 20 juta 2 20-50 juta 3 50-100 juta Plafond Kredit (Mobil) 1 < 200 juta 2 200-500 juta 3 500 juta- 1 miliar 4 >1 miliar
Dalam  melakukan  analisis  data,  langkah  pertama  adalah  penyeleksian  data penelitian dari sampel data yang diperoleh. Selanjutnya dilakukan analisis data, meliputi analisis  deskriptif  dan  analisis  survival.  Analisis  deskriptif  dilakukan  terhadap  semua variabel peubah yang ada untuk mengetahui sebaran data secara umum.
Tujuan  utama  penelitian  ini  adalah  mempelajari  perilaku  waktu  hingga prepayment sebuah  kontrak  dari  pinjaman  KKB.  Tingkah  laku  dalam  konteks  statistik mengacu pada distribusi probabilitas random variable waktu hingga prepayment . Karena random  variable waktu  hingga prepayment masuk  dalam  kelompok “time  to  event/ survival  time”, maka  selanjutnya  akan  dilakukan  analisis  data  menggunakan  analisis survival untuk  mengestimasi  durasi  waktu  hingga  debitur  mengalami prepayment (sebaran time  to  prepayment )  dan  menguji  faktor  yang  mempengaruhi prepayment. Fungsi survival dapat dinyatakan dalam fungsi:
S(t) = P(T > t) (2.1)
Secara  teori, S(t) merupakan  fungsi  probabilitas  yang  menurun (decreasing  probability function), sehingga ketika t = 0 , maka S(0)=1 dan t=1 maka S(∞)=0
Analisa survival dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  metode Kaplan  Meier dan Accelerated  Failure  Time yang  mana  merupakan  model  yang  dapat digunakan  untuk  menganalisa  data  waktu  dari  sebuah  kejadian.  Metode Kaplan  Meier
akan digunakan untuk menggambarkan kurva survival dari setiap variabel dan akan diuji dengan  Uji Log  Rank untuk  melihat  apakah  ada  perbedaan  antar  kurva  survival  dari setiap variable. AFT model didefinisikan dengan hubungan
(2.2)
Faktor disebut  sebagai  faktor  akselerasi  yang  menjelaskan bagaimana  sebuah  perubahan  nilai  kovariat  akan  mempengaruhi  skala  waktu  dari baseline skala waktu. Metode AFT memiliki beberapa asumsi  yaitu, model  yang dibuat berasal  dari  suatu  bentuk  distribusi  tertentu  dan  efek  kovariat  bersifat  multiplikatif terhadap waktu survival (Harlan, 2017).
(2.3)
Atau: (2.4)
Analisa  menggunakan  metode AFT dilakukan  karena  data  sebaran time  to prepayment dalam  penelitian  dianggap  mengikuti  pola  distribusi  tertentu.  Analisa  ini akan  dilakukan  melalui  2  tahapan,  yaitu  pemilihan  distribusi  dan  pemilihan  model. Pemilihan  distribusi  yaitu  memilih  distribusi  statistik  yang  dapat  menjelaskan failure time (dalam penelitian ini adalah prepayment time ) pada tingkat percepatan/ perlambatan variabel. Distribusi statistik yang pada umumnya digunakan pada AFT dapat dibedakan menjadi distribusi eksponensial, weibull, log-logistik dan log-normal.
Setelah  menentukan  distribusi  statistik  yang  sesuai,  maka  langkah  selanjutnya adalah  memilih  model  untuk  menjelaskan  hubungan  distribusi life  time dengan percepatan/ perlambatan varian. Pemilihan model yang masuk terbaik dilakukan dengan pemilihan variabel yang masuk dan keluar terlebih dahulu.  Pemilihan variabel dilakukan dengan  menggunakan  metode  yang  umumnya  digunakan  yaitu  seleksi forward  dimana seleksi ini dilakukan dengan menambah variabel satu demi satu dalam setiap langkahnya. Penentuan variabel-variabel yang masuk ke dalam model dilakukan pada masing-masing tahapan ini menggunakan kriteria AIC yang paling minimum.
(2.5)
Dimana l adalah log  likelihood dari  model  yang  diestimasi, p adalah  jumlah dari  parameter  yang  diestimasi  dalam  model,  dan k * =  2. Proses forward akan  selesai ketika tidak ada lagi kemungkinan penambahan variabel independen dalam pembentukan model.
Langkah  terakhir  ialah  melakukan  pengujian  model  yang  telah  dibentuk. menggunakan  Uji  Kesesuaian  Model (Robustness  Test). Uji  ini  dilakukan  dengan  cara menggunakan  data  sampel  lain  untuk  dimasukan  kedalam  model  estimasi  yang  telah dibentuk.  Selanjutnya  akan  diperoleh  nilai MSE  (Mean  Squared  Error) dari  hasil  uji tersebut dimana model regresi baik untuk dijadikan sebagai model estimasi apabila Root MSE <  Standar  deviasi  variabel  dependen.  Tahapan  analisis  penelitian  ini  secara keseluruhan dapat digambarkan melalui flow chart berikut:
Gambar 1. Tahapan Analisis Data hingga Estimasi Model Terbaik
Uji Kesesuaian Model Data Debitur KKB 2017-2019 Proses Seleksi Data Analisa Deskriptif Kurva Survival Metode Kaplan Meier Pemilihan Distribusi Estimasi Awal Model AFT Uji Parsial Model

## HASIL PENELITIAN

## Gambaran Umum
Berikut  sebaran  data  debitur  KKB  selama  periode  2017-2019  yang  telah digolongkan berdasarkan kejadian pengamatan:
Tabel 2. Data Jumlah Debitur KKB selama periode 2017-2019
Kejadian Jumlah Debitur (Data) Mobil Motor Total Pelunasan kredit dipercepat (prepayment) 230,202 113,210 343,412 Terpancung kiri 2,060 13,389 15,449 Tersensor kanan Kredit Macet (default) 9,125 63,901 73,026 Kredit Lancar 366,363 123,536 489,899 Kredit Lunas 165,942 259,524 425,466 Total Data 773,692 573,560  1,347,252
Selanjutnya  berdasarkan  data  debitur  yang  mengalami  kejadian prepayment, akan  dianalisis  berdasarkan  faktor-faktor  yang  diduga  memiliki  pengaruh  terhadap kejadian prepayment dari  debitur  yang  dibedakan  menjadi  karakteristik  individu  dan karakteristik  produk/pinjaman.  Faktor-faktor  yang  merupakan  karakteristik  individu yang  akan  dianalisis  adalah  usia,  jenis  kelamin,  status  perkawinan,  pendidikan, pekerjaan, penghasilan per bulan, dan wilayah tempat tinggal debitur. Faktor-faktor yang termasuk karakteristik produk/ pinjaman adalah jangka waktu kredit dan plafond kredit. Keseluruhan  faktor  ini  dilihat  pada  saat  debitur  mengajukan  dan  mendapat  persetujuan untuk melakukan kredit.
Hasil Analisis Survival - Metode Kaplan Meier
Analisis  kurva  s urvival  Kaplan  Meier dilakukan  pada  setiap  faktor  atau variabel  yang  akan  dianalisis  dalam  penelitian.  Tabel  3.  Menunjukkan  hasil  analisis dengan  Uji Log-Rank, dimana  hasil p-value menunjukkan  nilai  yang  lebih  kecil  dari alpha 5%,  sehingga  dapat  diperoleh  kesimpulan  bahwa  terdapat  perbedaan  pada  kurva survival untuk setiap kategori dari faktor yang diteliti (Ho Ditolak, H1 diterima).
Tabel 3.
Uji Log-Rank untuk setiap Faktor Faktor p-value KKB Motor  KKB Mobil Usia 0.000 0.000 Jenis Kelamin 0.000 0.000 Status Perkawinan 0.000 0.000 Pendidikan 0.000 0.000 Pekerjaan 0.000 0.000 Pendapatan 0.000 0.000 Wilayah Tempat Tinggal 0.000 0.000 Jangka waktu kredit 0.000 0.000 Plafond Kredit 0.000 0.000
Hasil Analisis Survival – Metode Accelerated Failure Time (AFT)

## Analisis Penentuan Jenis Distribusi
Dalam  analisa  dengan  menggunakan  metode Accelerated  Failure  Time  (AFT) dibutuhkan  analisa  terhadap  tipe  distribusi  yang  dianggap  tepat  untuk  dimodelkan. Gambar  2.  menunjukkan Probability  Distribution  Function  (PDF) dan Cummulative Distribution  Function  (CDF) dari  berbagai  tipe  distribusi  yaitu,  distribusi  ekponensial, weibull ,  log-normal,  dan  log-logistik.  Dapat  terlihat  bahwa  tipe  distribusi  weibull  yang paling  sesuai  dalam  menggambarkan  data  sebaran prepayment  time debitur  secara keseluruhan.
Gambar 2. PDF dan CDF berdasarkan Jenis Distribusi
Eksponensial Weibull Log-Normal Log-Logistik
Menentukan  jenis  distribusi  yang  sesuai  juga  dapat  dilakukan  dengan membandingkan  nilai log-likelihood terbesar  dan  Nilai AIC terkecil.  Tabel  4. Menunjukkan  bahwa  baik  pada  debitur  jenis  KKB  Motor  dan  Mobil,  tipe  distribusi weibull menunjukkan  nilai log-likelihood terbesar  dan  nilai AIC terkecil  dibandingkan dengan tipe distribusi lainnya.  Berdasarkan penjelasan  tersebut maka distribusi weibull yang paling dianggap dapat menggambarkan distribusi dari data prepayment time.
Tabel 5.
Log-likelihood dan AIC berdasarkan Jenis Distribusi Tipe KKB Kriteria Jenis Distribusi Eksponensial Weibull Log-Normal  Log-Logistik Motor Log- likelihood -453,247.3 -406,782.4 -433,442.0 -425,265.7 AIC 906,496.6 813,568.8 866,887.9 850,535.4 Mobil Log- likelihood -970,431.2 -918,042.6 -944,146.8 -939,010.0 AIC 1,940,864.0 1,836,089.0 1,888,298.0 1,878,026.0
Tabel  5  di  bawah  ini  merupakan  hasil  penaksiran  dengan  metode  parametrik Accelerated  Failure  Time  (AFT) -  distribusi Weibull menyatakan  bahwa  diperkirakan terdapat  peluang  terjadinya prepayment oleh  debitur  sejak  awal  mulai  kredit.  Dapat diperkirakan  probabilitas  sebesar  50%  dari  debitur  KKB  Motor  dan  mobil  akan mengalami prepayment setelah  21  bulan  dan  24  bulan  sejak  periode  awal  pengajuan kredit, dan nilai taksiran semakin meningkat dimana setelah bulan ke 44 dan 68, taksiran probabilitas seorang debitur yang akan mengalami prepayment sebesar >99%.

## Tabel 5.
Survival , Cumulative Hazard, dan Hazard Metode AFT– Distribusi Weibull Debitur KKB Motor t Survival Cum Haz Hazard 1 0.99969 0.00031 0.00078 2 0.99822 0.00178 0.00226 3 0.99503 0.00499 0.00421 … … … … 20 0.54234 0.61186 0.07756 21 0.50036 0.69242 0.08359 … … … … 44 0.01093 4.51615 0.26021 45 0.00839 4.78092 0.26935 46 0.00638 5.05488 0.27859 47 0.00480 5.33814 0.28794

## Tabel 6.
Survival , Cumulative Hazard, dan Hazard Metode AFT– Distribusi Weibull Debitur KKB Mobil t Survival Cum Haz Hazard 1 0.99823 0.00177 0.00331 2 0.99355 0.00647 0.00605 3 0.98629 0.01381 0.00861 … … … … 23 0.53649 0.62271 0.05063 24 0.50952 0.67430 0.05254 … … … … 68 0.00885 4.72735 0.13000 69 0.00776 4.85818 0.13166 70 0.00680 4.99067 0.13332 … … … … 94 0.00017 8.66097 0.17229 95 0.00015 8.83406 0.17389
Selanjutnya dengan melihat  hasil taksiran cumulative hazard, dapat  dijelaskan bahwa untuk debitur KKB Motor sampai dengan bulan ke 1 memiliki cumulative hazard sebesar 0.031%, dan sampai dengan bulan ke 47 nilainya meningkat menjadi 533.814%, sehingga  diperkirakan  nilai  taksiran  kasar  dari hazard  rate untuk  1-47  bulan  adalah 11.6%. Sedangkan untuk debitur KKB Mobil, cumulative hazard rate pinjaman sampai dengan  bulan  ke  1  diprediksi  sebesar  0.177%,  sedangkan  sampai  dengan  bulan  ke  95 nilainya  meningkat  menjadi  883.406%,  sehingga  diperkirakan  nilai  taksiran  kasar  dari hazard rate untuk 1-95 bulan adalah 9.4%.
Artinya,  probabilitas  seorang  debitur  KKB  Motor  dan  KKB  Mobil  yang bertahan  sampai  waktu  tertentu  pinjaman  KKBnya  akan  mengalami prepayment sesaat kemudian  adalah  sebesar hazard  rate, yaitu  11.6%  dan  9.4%.  Taksiran  ini  juga  sejalan dengan gambaran taksiran hazard pada Tabel 5. dimana terlihat semakin bertambahnya periode,  maka  secara  perlahan  semakin  meningkat  pula  taksiran hazard nya  ( increasing hazard ),  dengan  rata-rata  hazard  dari  1-47  bulan  adalah  sebesar  11.7%  untuk  KKB Motor, dan rata-rata hazard dari 1-95 bulan adalah sebesar 88% untuk KKB Mobil.
Penentuan Model Accelerated Failure Time (AFT)
Adapun  dalam  penentuan  model survival dari  kejadian prepayment untuk  tipe KKB  Motor  dan  Mobil  akan  menggunakan  model Accelerated  Failure  Time  (AFT)  – distribusi Weibull dimana  pada  pembahasan  sebelumnya  telah  ditentukan  distribu si ini merupakan distribusi terbaik pada permodelan ini. Dalam membentuk model AFT perlu
dilakukan  pemilihan  faktor-faktor  peubah  tambahan  yang  dianggap  memiliki  pengaruh terhadap  terjadinya  kejadian prepayment. Faktor-faktor  yang  telah  dijelaskan sebelumnya  akan  diseleksi  dengan  menggunakan  metode  seleksi forward .  Selanjutnya model  yang  terbentuk  akan  diuji  secara  parsial  untuk  melihat  pengaruh  dari  setiap variabel.
Tabel 6. Estimasi Model AFT – KKB Motor dan Mobil Variabel KKB Motor KKB Mobil Alpha (α)  Exp (α)  p value  Alpha (α)  Exp (α)  p value (Intercept) 3.4126 0.0000 3.7582 0.0000 TNR_BIK1 -1.5998 0.2019 0.0000 TNR_BIK2 -0.4532 0.6356 0.0000 TNR_CAR1 -1.8552 0.1564 0.0000 TNR_CAR2 -0.7690 0.4635 0.0000 TNR_CAR3 -0.2940 0.7453 0.0000 EDU_SD 0.0313 1.0318 0.0000 0.0160 1.0161 0.0167 EDU_SMA -0.0542 0.9472 0.0000 EDU_AKD -0.0985 0.9062 0.0000 -0.0134 0.9867 0.0069 EDU_UNI -0.1036 0.9016 0.0000 PLF_BIK1 0.2673 1.3064 0.0002 PLF_CAR1 0.2162 1.2414 0.0000 MAR_MRD 0.0480 1.0492 0.0000 0.0221 1.0224 0.0003 MAR_SGL -0.0201 0.9801 0.0026 INC_1 0.0335 1.0340 0.0000 -0.0321 0.9684 0.0000 INC_2 -0.0142 0.9859 0.0014 0.0433 1.0443 0.0000 INC_3 -0.0636 0.9384 0.0000 0.0743 1.0772 0.0000 SEX 0.0142 1.0143 0.0000 -0.0106 0.9895 0.0000 JOB_PRO 0.0283 1.0287 0.0007 JOB_WIR 0.0102 1.0102 0.0001 -0.0213 0.9789 0.0000 AGE -0.0003 0.9997 0.0146 -0.0009 0.9991 0.0000 REG_SUM -0.1233 0.8840 0.0483 Scale 0.3270 0.4130 AIC 772,728 -867,534 Loglikelihood -386,345 1,735,122
Berdasarkan  Tabel  6.  diatas,  dengan  asumsi  faktor  lain  tidak  berbeda,  dapat dipaparkan  penjelasan  yaitu  semakin  pendek  jangka  waktu  kredit  yang  diambil  oleh debitur,  maka  risiko prepayment kreditnya  relatif  lebih  besar  dibanding  debitur  yang mengambil kredit dengan jangka waktu  yang lebih panjang. Hal ini terlihat dari debitur KKB  Motor  yang  pada  saat  awal  kontrak  memiliki  jangka  waktu  kredit  <1  tahun  dan antara 1-3 tahun memiliki risiko prepayment sebesar 4.9520 dan 1.5733 kali lebih besar dibandingkan debitur yang memiliki jangka waktu kredit 3-5 tahun. Sama halnya dengan debitur  KKB  Mobil  yang  memiliki  risiko  6.3927,  2.1575,  dan  1.3417  kali  lebih  besar
untuk  debitur  dengan  jangka  waktu  kredit  <  1  tahun,  1-3  tahun,  dan  3-5  tahun dibandingkan debitur dengan jangka waktu kredit >5 tahun.
Selanjutnya,  semakin  tinggi  tingkat  pendidikan,  maka  risiko prepayment kreditnya  relatif  lebih  besar.  Dibandingkan  dengan  debitur  berpendidikan  SMP,  maka debitur  KKB  Motor  dan  Mobil  yang  berpendidikan  SMA-Universitas  memili  risiko prepayment lebih besar yaitu diantara 1.0135-1.1092 kali.
Dari sisi plafond kredit, debitur dengan plafond kredit yang semakin kecil maka risiko prepayment kreditnya  juga  relatif  lebih  kecil.  Terlihat  bahwa  pada  debitur  KKB Motor  dengan  plafond  <20  juta  rupiah  memiliki  risiko prepayment yang  lebih  kecil 0.7654  kali  dibandingkan  plafond  50-100  juta  rupiah.  Sedangkan  pada  debitur  KKB Mobil  dengan  plafond  dibawah  <200  juta  rupiah  dibandingkan  dengan  debitur  dengan plafond > 1 miliar rupiah memiliki risiko yang lebih kecil sebesar 0.8056 kali.
Selanjutnya  dari  sisi  status  perkawinan,  debitur  dengan  status  menikah  risiko prepayment kreditnya  relatif  lebih  kecil  dibanding  debitur  dengan  status  janda/  duda. Dimana debitur KKB Motor dan Mobil yang sudah menikah memiliki risiko prepayment yang lebih kecil sebesar 0.9531 kali dan 0.9781 kali.
Pada  faktor  berikutnya  yaitu  pendapatan  per  bulan,  maka  dapat  disimpulkan bahwa  semakin  besar  pendapatan,  maka  semakin  besar  juga  risiko prepayment untuk debitur  KKB  Motor,  namun  sebaliknya  untuk  debitur  KKB  Mobil.  Pada  debitur  KKB Motor,  debitur  dengan  penghasilan  25-500  juta  rupiah  dan  diatas  400  juta  rupiah  per bulan,  akan  memiliki  risiko prepayment lebih  besar  sebesar  1.0143  dan  1.0656  kali dibandingkan debitur dengan penghasilan <15 juta rupiah per bulan. Sedangkan debitur dengan  penghasilan  15-25  juta  rupiah  akan  memiliki  risiko prepayment lebih  kecilr 0.9671 dibandingkan debitur dengan penghasilan <15 juta rupiah per bulan. Namun pada debitur  KKB  Mobil,  dimana  apabila  dibandingkan  dengan  debitur  berpendapatan  <15 juta,  debitur  dengan  pendapatan  15-25  juta  rupiah  memiliki  risiko  yang  lebih  besar 1.0326 kali, sedangkan debitur dengan pendapatan 25-400 juta dan diatas 400 juta rupiah memiliki risiko lebih kecil sebesar 0.9576 dan 0.9284 kali.
Dari  sisi  jenis  kelamin,  debitur  berjenis  kelamin  laki-laki  risiko prepayment kreditnya relatif lebih besar dibandingkan debitur perempuan untuk debitur KKB Mobil yaitu  sebesar  1.0106  kali,  dan  sebaliknya  akan  lebih  kecil  untuk  debitur  KKB  Motor yaitu sebesar 0.9859 kali.
Selanjutnya  pada  faktor  jenis  pekerjaan,  dibandingkan  pekerjaan  selain wiraswasta,  debitur  KKB  Mobil  dengan  pekerjaan  wiraswasta  memiliki  risiko prepayment kredit yang relatif lebih besar yaitu 1.0215 kali dan sebaliknya untuk debitur KKB Motor memiliki risiko prepayment yang lebih kecil sebesar 0.9899 kali.
Pada faktor usia, semakin tua usia debitur, maka risiko prepayment dari debitur semakin  tinggi.  Hal  ini  terlihat  apabila  dibandingkan  dengan  debitur  berusia  40  tahun, debitur KKB Motor dan Mobil yang berusia 30 tahun akan memiliki risiko prepayment lebih kecil sebesar 0.9970 kali dan 0.9908 kali. Sedangkan debitur yang berusia 50 tahun akan memiliki risiko prepayment yang lebih tinggi sebesar 1.030 kali dan 1.009 kali.
Faktor terakhir,  yaitu dari sisi  wilayah tempat  tinggal,  Debitur  yang tinggal  di wilayah  kota  besar  risiko prepayment kreditnya  lebih  besar  dibandingkan  debitur  yang tinggal di luar wilayah kota besar. Hal ini terlihat dari debitur yang tinggal di Sumatera memiliki risiko prepayment lebih besar 1.1312 kali dibandingkan debitur yang tinggal di wilayah Maluku & Papua.
Uji Model Regresi Accelerated Failure Time (AFT)
Setelah persamaan model didapatkan maka langkah terakhir akan dilakukan uji untuk mengetahui kesesuaian model dimana model regresi baik untuk dijadikan sebagai model  estimasi  apabila Root  MSE <  Standar  deviasi  variabel  dependen.  Dengan menggunakan  data  sampel  lain  untuk  melakukan  pengujian,  maka  diperoleh  hasil perhitungan sebagai berikut:

## Tabel 7. Uji Kesesuaian Model
Kriteria KKB Motor KKB Mobil MSE 70.2950 169.3203 Root MSE 8.3842 13.0123 Std. dev variabel dependen (Prepayment time) 9.1697 14.4957
Berdasarkan  tabel  diatas,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  baik  model  regresi AFT untuk debitur KKB Motor dan Mobil yang telah dibentuk sebelumnya sudah sesuai karena Root  MSE <  Standart  deviasi  variabel  dependen,  yaitu  8.3842  <  9.1697  untuk debitur KKB Motor dan 13.0123 < 14.4957 untuk debitur KKB Mobil.

## PEMBAHASAN

## Analisis Implikasi Manajerial
Salah  satu  kegiatan  usaha  pokok  bagi  bank  adalah  memberikan  kredit.  Kredit disalurkan  bank  kepada  masyarakat  sesuai  dengan  fungsi  utamanya  menghimpun  dan menyalurkan dana masyarakat (Saroinsong, 2014). Berdasarkan hasil analisa yang telah dilakukan peneliti dapat  digunakan oleh perbankan sebagai salah satu metode atau cara dalam  menyeleksi  ataupun  meninjau  kegiatan  penyaluran  kredit  terutama  Kredit Kendaraan Bermotor. Hal ini juga guna untuk memenuhi ketentuan OJK terkait dengan penerapan  manajemen  risiko  yang  memadai.  Berikut  kesimpulan  berdasarkan  analisis yang telah dilakukan sebelumnya.
Pertama, hasil penaksiran waktu survival dan hazard dapat dijadikan salah satu landasan  bagi  manajemen  dalam  pembentukan early  warning  system. Dimana  hasil penaksiran  dapat  digunakan  untuk  menetapkan  besaran  nominal  penalti  berdasarkan kemungkinan  waktu  yang  dibutuhkan  debitur  untuk  melakukan prepayment. Terutama pada  periode  yang  dianggap  memiliki  peluang  besar  untuk  mengalami prepayment. Penetapan  besaran  penalti  yang  tepat  diharapkan  dapat  mengurangi  peluang  terjadinya prepayment sehingga profitabilitas perusahaan dapat lebih stabil.
Kedua,  dari  sisi  penyeleksian  penyaluran  kredit,  Manajemen  dapat menggunakan  hasil  analisa  model  regresi AFT yang  telah  dibuat  dimana  faktor-faktor atau  variabel  yang  dianggap  mempengaruhi  waktu survive ataupun prepayment dari debitur dapat menjadi pertimbangan manajemen dalam menyalurkan/ menyeleksi debitur sehingga  kredit  dapat  disalurkan  dengan  tetap  memandang  prinsip  kehati-hatian. Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya,  bank  dapat  melakukan segmentasi  atau  pengelompokkan  calon  debitur  KKB  dimana  dalam  proses pengelompokkan  dapat  mempertimbangkan  faktor  usia,  jenis  kelamin,  pendidikan, pekerjaan, status perkawinan, wilayah tempat tinggal, penghasilan, jangka waktu kredit, dan  plafond  kredit.  Dengan  segmentasi  yang  telah  dibuat,  maka  perbankan  dapat  lebih mudah  untuk  menyeleksi  dan  memilih  calon  debitur  yang  mempunyai  potensi  besar untuk  tetap survive sampai  akhir  periode  kredit.  Bank  juga  dapat  membentuk  program pemasaran  yang  sesuai  dengan  perilaku  calon  debitur  bedasarkan  karakteristiknya sehingga peluang penjualan produk KKB akan meningkat.

## SIMPULAN
Berdasarkan analisa parametrik dengan metode AFT , dapat diperkirakan bahwa semakin  bertambah  periode  kredit,  maka  semakin  besar  probabilitas  seorang  debitur KKB akan mengalami prepayment. Hal ini terlihat pula dari taksiran hazard untuk kedua jenis debitur KKB Motor dan Mobil yang membentuk kurva increasing hazard , dimana semakin bertambah periode, maka semakin meningkat pula hazard rate nya. Berdasarkan analisis Kaplan  Meier dan  parametrik AFT ,  dapat  diperoleh  estimasi  model  survival untuk  debitur  KKB  Motor  dengan  8  faktor  yang  memiliki  pengaruh  signifikan,  yaitu faktor  usia,  jenis  kelamin,  status  perkawinan,  pendidikan,  pekerjaan,  penghasilan  per bulan,  jangka  waktu  kredit,  dan  plafond  kredit.  Penambahan  satu  faktor  yaitu  wilayah tempat tinggal juga masuk sebagai model untuk debitur KKB Mobil.

## DAFTAR PUSTAKA
Archer, W. R., Ling, D. C., & McGill, G. A. (1996). The Effect of Income and Collateral Constraints on Residential Mortgage Terminations. Regional Science and Urban Economics, 26 (3–4), 235–261. doi: 10.1016/0166-0462(95)02115-9 Brennan, M. J., & Schwartz, E. S. (1985). Evaluating Natural Resource Investments. The Journal of Business, 58 (2), 135-157. doi: 10.1086/296288 Consalvi,  M.  F.  G.  (2010). Measuring  Prepayment  Risk:  an  Application  to  Unicredit Family Financing . Italy: Knight of Labor Ugo Foscolo Foundation Gallati, R. (2003). Risk Management & Capital Adequacy . New york: McGraw-Hill Inc Green, J., & Shoven, B. (1986). The Effect of Interest Rates on Mortgage Prepayments.
Journal of Money, Creit and Banking , 18 (1), 41–59. https://doi.org/10.2307/1992319
Hakim, E. S. (2008). Analisa Survival Kredit . Jakarta: Universitas Indonesia Harrell,  F.  E.  (2001). Regression  Modeling  Strategies .  New  York:  Springer  New  York (Springer Series in Statistics)
Jacobs, J. P. A. M. & Koning, E. S. R. H. (2005). Modelling Prepayment Risk . Belanda: University of Groningen
Kang,  P.,  &  Zenios,  S.  A.  (1992).  Complete  Prepayment  Models  for  Mortgage-Backed
Securities. Management Science ,
38 (11), 1665–1685. doi: 10.1287/mnsc.38.11.1665. Saroinsong,  A.  N.  (2014).  Fungsi  Bank  dalam  Sistem  Penyaluran  Kredit  Perbankan. Lex Privatum, 2 (3), 130-137.
https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/lexprivatum/article/view/6166
Thomas,  L.  E.  D.  (2002). Credit  Scoring  and  Its  Applications.  in  Monographs  on Mathematical  Modeling  and  Computation .  Philadelphia:  Society  for  Industrial and Applied Mathematics
Wang,  M.  (2019) Determinants  of  Repayment  Risk  in  Automobile  Loan  Market–  An Empirical Analysis . Kanada: Hec Montréal