## Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Kolektibilitas Debitur  di PT. Bank China Construction Bank Indonesia
Tbk.

## Anggun Himawan, Gunawan Syahputra Wijaya, Wahid Mahmud, Zainul Arifin
School of Business and Economics Universitas Prasetiya Mulya JL. RA. Kartini (TB Simatupang), Cilandak Barat Jakarta Selatan, Jakarta 12430 Indonesia.
*. Corresponding Author: anggun.himawan@gmail.com
This research investigates the relationship between factors owned by a debtor with the ability of a borrowed refund (collectability) in the PT. Bank China Construction Bank Indonesia Tbk (CCBI).  This is based on previous research that there is an influence between demographic factors and other factors such as the amount of credit card ownership against level of collectability.  The data used are secondary data from CCBI and we find not all demographic factors have an effect on collectability level, including the amount of credit card ownership. But the factor of work experience / business influences the level of collectability.

## ABSTRAK
Penelitian ini akan mencari hubungan antara faktor-faktor yang dimiliki seorang debitur dengan kemampuan pengembalian dana yang dipinjam (kolektibilitas) pada PT. Bank China Construction Bank Indonesia Tbk (CCBI) .  Hal ini didasari pada penelitian sebelumnya bahwa ada pengaruh antara faktor demografi dan faktor lain misalnya jumlah kepemilikan kartu kredit terhadap tingkat kolektibitas.  Data yang digunakan adalah data sekunder dari CCBI dan hasil penelitian menunjukkan bahwa bagi debitur CCBI tidak semua faktor demografi berpengaruh pada tingkat kolektibilitas, termasuk jumlah kepemilikian kartu kredit tidak ikut menentukan tingkat kolektibilitas debitur.  Namun faktor pengalaman bekerja/bisnis berpengaruh terhadap tingkat kolektibilitas
Keyword: collectability – demographic – bank Kata Kunci: kolektibilitas – demografi  - bank
Abstract

## I. PENDAHULUAN
Berdasarkan Undang-Undang No. 7 Tahun 1992 sebagaimana diubah dalam UU no 10 tahun 1998, bank adalah badan usaha yang menghimpun dana dari masyarakat dalam bentuk simpanan  dan  menyalurkannya  kepada  masyarakat  dalam  bentuk  kredit  dan  atau  bentuk- bentuk lainnya dalam rangka meningkatkan taraf hidup rakyat banyak.  Sebutan bank umum diberikan bila bank melaksanakan kegiatan usaha secara konvensional dan atau berdasarkan prinsip syariah yang dalam kegiatannya memberikan jasa dalam lalu lintas pembayaran. Fungsi penghimpun dan penyalur dana yang dilakukan oleh bank umum akan diawasi oleh Otoritas Jasa  Keuangan  (OJK)  sesuai  dengan  UU  no.  4  tahun  2011  yang  disebutkan  dalam  pasal  4 bahwa  OJK  dibentuk  dengan  tujuan  agar  keseluruhan  kegiatan  dalam  sector  jasa  keuangan terselenggara secara teratur, adil dan transparan, akuntabel dan mampu mewujudkan system keuangan yang tumbuh secara berkelanjutan dan stabil, serta mampu melindungi kepentingan konsumen  maupun  masyarakat..    Pasal  6  UU  no.  21  tahun  2011  menyebutkan  bahwa  OJK melakukan  pengaturan  dan  pengawasan  terhadap  kegiatan  usaha  bank  dan  pengawasan mengenai  kesehatan  bank  yang  meliputi  :  likuiditas,  rentabilitas,  solvabilitas,  kualitas asset,rasio  kecukupan  modal  minimum,  batas  maksimum  pemberian  kredit,  rasio  pinjaman terhadap simpanan dan pencadangan bank, laporan bank,system informasi debitur, pengujian kredit dan standar akuntansi bank.
Bank  umum  dalam  menjalankan  fungsinya  sebagai  penghimpun  dan  penyalur  dana masyarakat dalam bentuk kredit akan mendasarkan keputusan besaran kredit yang disalurkan sesuai aturan. Penyaluran kredit akan dipertimbangkan untuk debitur yang dianggap memiliki kapabilitas dalam mengelola kredit.  Menjadi tugas bank agar kualitas kredit tidak masuk dalam poin selain lancar, namun pada kenyataannya kredit bermasalah tidak dapat dihindarkan.
Ada  banyak  faktor  yang  menyebabkan  kredit  bermasalah  diantaranya  kemampuan debitur dalam mengelola keuangan, unsur kesengajaan ataupun bencana alam.  Paper ini akan membahas dari sisi bank dalam mengenali calon debitur,  karena keputusan pemberian kredit diberikan oleh bank setelah melalui proses pengenalan debitur  yang dilakukan dalam waktu singkat.  Proses pengenalan hanya didasarkan pada beberapa data permulaan yang diminta dari debitur dan kemudian di analisa oleh pihak bank.
Data permulaan yang diminta oleh calon debitur diantaranya adalah jumlah kartu kredit yang  dimiliki,  jenis  kelamin,  tanggal  lahir,  pendidikan,  pengalaman  (lama  bekerja/usaha),
status  perkawinan,  jumlah  tanggungan  dan  besaran  pendapatan  per  bulan.    Data-data  ini kemudian diolah oleh bagian kredit dan dilakukan wawancara terhadap calon debitur kemudian dibuat  keputusan  untuk  diberikan  kredit  atau  tidak.    Keputusan  yang  diambil  dalam  waktu kurang lebih satu bulan berdasarkan data-data permulaan calon debitur bisa menimbulkan bias dalam pengambilan keputusan karena masih mengutamakan unsur subyektifitas.
Masalah  penelitian  yang  diangkat  dalam  paper  ini  adalah  :  apakah  variabel-variabel yang  tercantum  dalam  data-data  permulaan  calon  debitur  dapat  menggambarkan  prediksi tingkat  kolektibilitas  kredit.  Kemudian  variabel-variabel  apa  sajakah  yang  secara  signifikan berpengaruh terhadap tingkat kolektibilitas kredit calon debitur.
Paper ini akan menggambarkan hubungan antara  tingkat  kolektibilitas dengan  faktor demografi seorang debitur serta jumlah kepemilikian kredit pada PT. Bank China Construction Bank  Indonesia,  Tbk.    Analisa  regresi  dilakukan  pada  data  sekunder  dari  bank  untuk mengetahui faktor-faktor dominan yang bisa menggambarkan tingkat kolektibilitas debitur.
Manfaat  yang diharapkan dari hasil penelitian adalah meningkatkan keakuratan bank dalam  melakukan  analisa  profil  resiko  calon  debitur  dan  memprediksi  tingkat  kolektibilitas kredit serta penerapan metode yang sama di berbagai sektor pemberian pinjaman (i.e leasing) yang lebih luas.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Kredit bila ditinjau dari Kamus Besar Bahasa Indonesia memiliki arti pinjaman uang dengan pembayaran pengembalian secara mengangsur.  Menurut UU No. 10 tahun 1998 kredit adalah  penyediaan  uang  atau  tagihan  yang  dapat  disamakan  dengan  itu,  berdasarkan persetujuan atau kesepakatan pinjam meminjam antara bank dan pihak lain yang mewajibkan pihak  peminjam  untuk  melunasi  utangnya  setelah  jangka  waktu  dengan  pemberian  bunga. Sebagai  salah  satu  produk  dan  tugas  dari  bank  maka  kredit  bisa  menjadi  tolok  ukur keberhasilan sebuah bank dalam pengelolaan keuangan atau justru menjadi masalah bagi bank itu sendiri.  Tingkat kolektibilitas sangat menentukan dalam tata kelola kredit ini dan hal ini menjadi  perhatian  tersendiri  bagi  OJK  untuk  melakukan  tugas  pengawasannya  berdasarkan undang-undang.  Pengelolaan kredit bank menjadi perhatian karena kredit bank tidak hanya berpengaruh  pada  kestabilan  bank  itu  sendiri    tapi  juga  kepada  stabilitas  ekonomi  (Salina Kassim,  M.Shabri 2008) selain itu  stabilitas perbankan berpengaruh pada stabilitas moneter
(Perry  Warjiyo  2006).    Peraturan  Bank  Indonesia  No.  14/15/PBI/2012  membagi  kriteria kualitas kredit yang disalurkan oleh perbankan seperti berikut ini :
a. Lancar 0 –  1 hari b. Dalam perhatian khusus 1 – 90 hari c. Kurang Lancar 91 – 120 hari d. Diragukan 120 – 180 hari e. Macet > 180 hari
Beberapa data permulaan yang diminta oleh pihak bank dari calon debitur di gunakan dalam penelitian ini, diantaranya adalah jumlah kepemilikan kartu kredit.  Menurut Asosiasi Kartu Kredit Indonesia, jumlah kartu kredit yang beredar di  Indonesia  sampai dengan tahun 2016  adalah  17.406.327  kartu  dengan  nilai  transaksi  dalam  juta  adalah  Rp.  272.950.051,-.
Kartu  kredit  menjadi  fakta  bagi  perilaku  konsumen  saat  ini,  dan  akan  mempengaruhi  pola belanja dan perilaku pelunasan di masa depan (Mansfield, Pinto, Robb 2013).  Penelitian di Malaysia  menunjukkan  jumlah  kepemilikan  kartu  kredit  berpengaruh  signifikan  terhadap tingkat penggunaan  (Ramayah dll 2002).  Namun konsumerisme dengan banyak kartu kredit juga  menyebabkan  kebangkrutan  bagi  penggunanya  di  Malaysia  (Noordin,  Zaherawati,  dll 2012).  Study di Bostwana sebagai salah satu negara berkembang juga menunjukkan bahwa semakin  banyak  kartu  kredit  yang  dimiliki  semakin  tinggi  kecenderungan  menunggak pembayaran (Clara 2012)
Data demografi yang menjadi bahan pertimbangan pihak bank dan akan dipakai dalam penelitian  ini  dalam  menilai  debitur  diantaranya  adalah  jenis  kelamin,  usia,  pendidikan, pendapatan, pengalaman, status perkawinan dan jumlah tanggungan.  Jenis kelamin (wanita), usia  dan  pendidikan  berpengaruh  pada  resiko  gagal  bayar  namun  tidak  berpengaruh  untuk jumlah  tanggungan  (Nijam  2013).    Pengalaman  seseorang  dalam  berbisnis  mempengaruhi kemampuan dalam membayar pinjaman (Koesrindartoto & Pratiwi 2010). Pendapatan, usia, gender, pendidikan berpengaruh terhadap pengembalian kredit (Waweru 2010).
Penelitian ini fokus pada 5 variabel yaitu kepemilikian kartu kredit, jenis kelamin, tingkat pendidikan, pengalaman (usaha atau kerja), status perkawinan.

## III. METODOLOGI PENELITIAN DAN HIPOTESA
Penelitian  dilakukan  dengan  menggunakan  data  dari  CCBI.    Pengambilan  data dilakukan  dengan  mengajukan  permohonan  kepada  pihak  bank  untuk  mendapatkan  data permulaan yang diberikan oleh debitur kepada bank pada saat mengajukan kredit. Data yang diminta tergolong rahasia sehingga untuk nama debitur tidak disebutkan.  Data yang didapat merupakan data debitur eksisting yang diambil dari periode 2010 -2016. Data didapat sebanyak 68 debitur yang diambil mewakili wilayah Jakarta, Bandung, Palembang, Pekanbaru, Batam, Lampung dan Surabaya.
Data yang diambil untuk analisa ini adalah sebagai berikut :
1. Kolektibilitas pinjaman
Penggolongan  kolektibilitas  kredit  berdasarkan  surat  keputusan  direksi  Bank Indonesia  No.  30/267/KEP/DIR,  Tanggal  27  Februari  1998  tentang  kualitas produktif dan pembentukan cadangan, ditetapkan 5 (lima) golongan kolektibilitas kredit  yaitu  :  Lancar,  Dalam  Perhatian  khusus,  Kurang  Lancar,  Diragukan  dan Macet.
a) Lancar
Yang dimaksud dengan status lancar pada status kolektibiltas adalah :
• Debitur  menyelesaikan  seluruh  kewajibannya  tepat  waktu,  artinya pembayaran angsuran (pokok pinjaman maupun bunga) tidak melewatii jadwal yang telah disepakati pada saat pengikatan (akad kredit).
• Terjadi  keterlambatan  pembayaran  kewajiban  bunga  dana  tau pembayaran angsuran (pokok dan bunga) namun tidak melewati bulan pembayaran  kewajiban.  Contoh  :  Seorang  debitur  memiliki  jadwal pembayaran  angsuran  atas  fasilitas  KPR-nya  setiap  tanggal  25,  dan debitur baru membayar pada tanggal 27. Memang terjadi keterlambatan
Vol.01, No. 2, 2018
namun tidak melewati bulan pembayaran sehingga status kolektibilitas yang dilaporkan ke Bank Indonesia adalah lancar.

## b) Dalam perhatian khusus
Yang dimaksud dengan status dalam perhatian khusus adalah :
• Terdapat  tunggakan  kewajiban  (angsuran  pokok  dan  bunga  maupun bunga saja) maksimal sampai dengan 90 hari.
c) Kurang lancar
Yang dimaksud dengan status dalam perhatian khusus adalah :
• Terdapat  tunggakan  kewajiban  (angsuran  pokok  dan  bunga  maupun bunga saja) 91 hari sampai dengan 120 hari.
d) Diragukan
Yang dimaksud dengan status dalam perhatian khusus adalah :
• Terdapat  tunggakan  kewajiban  (angsuran  pokok  dan  bunga  maupun bunga saja) 121 hari sampai dengan 180 hari.

## e) Macet
Yang dimaksud dengan status dalam perhatian khusus adalah :
• Terdapat  tunggakan  kewajiban  (angsuran  pokok  dan  bunga  maupun bunga saja) 121 hari sampai dengan 180 hari.
2. Jumlah kepemilikan kartu kredit.
Jumlah  kepemilikan  kartu  kredit  adalah  banyaknya  fasilitas  kartu  kredit  yang dimiliki  oleh  debitur,  data  diambil  pada  rangkuman  data  debitur  pada  saat pengajuan fasilitas di CCBI dimana yang diambil adalah data yang ditarik melalui sistem informasi debitur dari pusat data Bank Indonesia yang biasa dikenal dengan istilah “BI Checking”. Pada data bi checking informasi yang tertera adalah fasilitas yang diterima, jumlah plafond, suku bunga, bank  pemberi  fasilitas, data jaminan dan data profil debitur.
3. Jenis kelamin.
Data jenis kelamin pria dan wanita diambil untuk dianalisa karena debitur di Bank saat  ini  mayoritas  perorangan  pria  maupun  wanita,  sedangkan  untuk  pinjaman komersial mayoritas berbentuk badan hukum.
4. Pengalaman Debitur (Kerja atau usaha).
Data pengalaman yang dimaksud adalah lamanya debitur dalam menjalankan usaha atau bekerja yang dianalisa pada saat pengajuan fasilitas pinjaman di CCBI.
5. Status pernikahan.
Data  status  pernikahan  Debitur  diambil  berdasarkan  dokumen  yang  dilampirkan pada  saat  pengumpulan  dokumen  syarat  pengajuan  kredit  khususnya  dokumen identitas debitur seperti kartu tanda penduduk (KTP), kartu keluarga (KK) dan akta nikah.
Selanjutnya  data  tersebut  diolah  menggunakan  analisa  regresi  untuk  mengetahui pengaruh setiap data debitur terhadap tingkat kolektibilitas.
Hipotesa dari data permulaan dari calon debitur  adalah
H1 : Semakin banyak Debitur memiliki kartu kredit maka semakin tinggi tingkat kolektibilitasnya.
H2 : Pria memiliki tingkat kolektibilitas lebih tinggi daripada wanita.
H3 : Semakin lama bekerja ataupun berbisnis (pengalaman) maka tingkat kolektibiltasnya semakin rendah.
H4 : Debitur yang menikah tingkat kolektibiltasnya semakin tinggi.
Untuk menjawab seluruh hipotesa tersebut dilakukan analisa regresi atas 68 debitur PT. Bank China  Construction  Bank  Indonesia  Tbk  yang  mendapatkan  kredit  dan  memiliki  tingkat kolektibilitas  yang  berbeda-beda.    Hasil  analisa  regresi  diharapkan  dapat  memberikan gambaran tentang faktor dominan yang akan mempengaruhi kolektibilitas dan dapat dipakai pihak bank dalam memutuskan pemberian kredit.

## IV. ANALISIS DATA
Dari data yang didapatkan dilakukan analisa regresi terhadap data permulaan debitur untuk mengetahui keterkaitan antara faktor yang dinilai dengan tingkat kolektibilitas setiap debitur.
Y =  (X1, X2, X3, X4)
Y   = Tingkat kolektibilitas
X1 = Kartu kredit yang dimiliki
X2 = Jenis kelamin
X3 = Pengalaman (kerja / usaha)
X4 = Status pernikahan
Hasil analisa regresi sebagai berikut :
Tabel 1 Summary Output
Tabel ini menunjukan besarnya korelasi/varian antara variabel tidak bebas (dependent variable, dalam hal ini tingkat kolektibilitas) dengan variabel bebas (independent variable, dalam hal ini jumah kartu kredit,jenis kelamin,  pengalaman dan  status perkawinan.
Dari  semua  parameter  yang  ada  pada  tabel  tersebut,  parameter  R  Square  yang  biasanya digunakan untuk  menentukan bagus  tidaknya korelasi/variasi model  hasil regresi  (walaupun ada juga yang menggunakan  Multiple R atau Adjusted R Square).  Sebagai panduan umum, R
Regression Statistics Multiple R 0,443178652 R Square 0,196407318 Adjusted R Square 0,14538556 Standard Error 0,97952624 Observations 68

## Vol.01, No. 2, 2018
Square  0.19 menunjukan varian model memiliki pengaruh terhadap variabel tidak bebas (Y). R square sebesar 0.19 seperti yang dihasilkan pada tabel juga masih cukup baik, ia mengandung pengertian bahwa seluruh variabel bebas (jumlah kartu kredit, jenis kelamin, pengalaman kerja / usaha dan status pernikahan) memiliki pengaruh terhadap tingkat kolektibilitas namun tidak cukup kuat karena hanya mempengaruhi sebesar 19.6% sementara sisanya dipengaruhi oleh variabel lainnya.

## Tabel 2

## Hasil Analisa Anova
Dalam regresi, ANOVA digunakan untuk mengetes tingkat kebenaran/signifikan model hasil regresi  secara  keseluruhan  (overall  model).  Parameter  yang  menentukan  tingkat  signifikan model regresi adalah yang berada pada kolom paling kanan, yaitu Significance F. Parameter ini disebut juga p-value.  Tingkat signifikan model naik jika Significance F turun. Significance F  mendekati  nol  berarti  variabel  bebas  (X)  sangat  (signifikan)  berpengaruh  pada  variabel terikat (Y).
Untuk contoh ini nilai Significance F adalah 0,07331124 < 0.05 (alfa), maka dapat disimpulkan bahwa jumlah  kartu  kredit,  jenis  kelamin,  pengalaman  kerja  /  usaha  dan  status  pernikahan secara bersama-sama berpengaruh terhadap tingakat kolektibilitas debitur .

## Tabel 3
Coefficients
Dari tabel diatas dapat dilihat pada kolom P-value bahwa hasil regresi untuk masing-masing variabel memiliki hasil yang berbeda-beda. Dan hanya variabel pengalaman kerja / usaha  yang
df SS MS F Significance F Regression 4 14,77387396 3,69346849 3,849481608 0,007331124 Residual 63 60,44671428 0,959471655 Total 67 75,22058824
Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95,0% Upper 95,0% Intercept 1,2684711 0,26396958 4,805368305 9,94489E-06 0,740969939 1,795972167 0,740969939 1,795972167 CC yang dimiliki -0,020714 0,034899196 -0,593551077 0,554937553 -0,090454933 0,049026022 -0,090454933 0,049026022 Jenis Kelamin -0,280507 0,249591443 -1,123863861 0,265335007 -0,779275501 0,218261897 -0,779275501 0,218261897 Pengalaman (kerja/usaha) 0,0788903 0,021195175 3,722086188 0,000423561 0,03653509 0,12124544 0,03653509 0,12124544 Status Perkawinan -0,300912 0,420940732 -0,714856816 0,477338244 -1,142095283 0,54027058 -1,142095283 0,54027058
memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  tingkat  kolektibilitas  debitur  (P  value 0.000423561 < alfa 0.005) hal ini tidak mendukung penelitian Koesrindartoto dan Pratiwi th. 2010. Sementara untuk variabel jumah kartu kredit, jenis kelamin dan status pernikahan secara parsial  tidak  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  tingkat  kolektibilitas  debitur. Berdasarkan ketentuan dari Bank Indonesia terkait pengelompokan status pinjaman debitur di Bank dalam rentang tingkatan 1 (satu) sampai dengan 5 (lima) , tingkat kolektibilitas dikatakan sebagai  kolektibilitas  tingkat  1  (satu)  atau  rendah  jika  statusnya  lancar.  Sebaliknya  tingkat kolektibilitas dikatakan sebagai kolektibilitas 5 (lima) atau tinggi jika statusnya macet.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisa  regresi  dapat  disimpulkan  bahwa  semua  data  permulaan (variable bebas atau X) yang diterima oleh CCBI dari calon debitur hanya dapat menjelaskan sebesar 19.6% saja pengaruh terhadap tingkat kolektibilitas debitur. Hal ini tergambarkan dari nilai R-square sebesar 19.6% yang memiliki arti bahwa kelima variabel tersebut mempengaruhi 19.6%  tingkat  kolektibilitas  debitur  dan  masih  ada  sekitar  81.4%  dipengaruhi  oleh  variabel lainnya.
Dari  seluruh  variabel  yang  diuji  hanya  faktor  pengalaman  bekerja  /  berbisnis  yang berpengaruh  pada  tingkat  kolektibilitas  namun  variable  lainnya  tidak  berpengaruh  terhadap tingkat kolektibilitas debitur oleh karena itu tidak bisa diketahui profil risiko seorang debitur hanya dengan melihat dari keempat variabel tersebut saja, dibutuhkan variabel lainnya untuk mengetahui apa yang mempengaruhi tingkat kolektibilitas pinjaman debitur/calon debitur.

## VI. REKOMENDASI
Penelitian  selanjutnya  dapat  dilakukan  dengan  meneliti  faktor  demografi  lain  selain yang sudah dilakukan dalam penelitian ini  atau  faktor-faktor lainnya selain  demografi, agar pihak bank dapat semakin tajam dalam menganalisa tingkat kolektibilitas calon debitur, selain itu  dapat  diperluas  dengan  menggunakan  data  dari  bank  lain  agar  dapat  diketahui perbandingannya.
Selain  itu.  metode  kualitatif  berupa  wawancara  dan  observasi  mendalam  terhadap subjek  debitur  yang  memiliki  pengalaman  bekerja  /  berbisnis  yang  beragam  juga  dapat dilakukan  untuk  mempertajam  hasil  analisa  data  dalam  penelitian  ini  serta  membuka kemungkinan untuk hasil temuan lain.

## VII. DAFTAR PUSTAKA
http://fnistatistics.com/divisi_detail.php?id=114 (diakses tanggal 7 Agustus 2017)
http://sbm.binus.ac.id/2015/11/20/alpha-dan-p-value-dalam-statistik/ (diakses tanggal
7 Agustus 2017)
https://asro.wordpress.com/2009/07/28/penggunaan-fungsi-regresi-excell-untuk- pemodelan-inferential/ (diakses tanggal 7 Agustus 2017)
Kassim, Salina & Majid, Shabri (2008) The role of bank loans and deposits in the
monetary transmission mechanism in Malaysia
Warjiyo, Perry (2006), Stabilitas Sistem Perbankan dan Kebijakan Moneter:
Keterkaitan dan perkembangannya di Indonesia.
Mansfield, Phylis M; Pinto, Mary Beth; Robb, Cliff A (2012) Consumers and Credit Cards : A Review of the Empirical Literature
Ramayah, T; Noor, Nasser; Nasurdin, Aizzat Mohd; Choo, Lim Hee (2002)
Cardholders Attitude and Bank Credit Card Usage In Malaysia : An Exploratory
Study
Noordin, Nazni; Zakaria, Zaherawati; Sawal, Mohd Zool Hilmie; Ngah, Kamarudin;
Hussin, Zaliha (2012) Bangkruptcy among young Executives in Malaysia
Nijam, HM (2013) Owner’s Demographics and Ownership Information in Exlaining
Credit Repayment Behaviour of Micro Small and Medium Sized Enterprises
Koesrindartoto, Deddy P ; Pratiwi, Mega (2010) Collectibility Analysis for Small and Medium Enterprise – Bank Bukopin Case
Waweru,Charlene (2010) Factors Influencing Repayment of Bank Loans: A Case of
NIC Bank Limited, Nairobi Province Kenya

## VIII. LAMPIRAN
Data No Kolektibilitas CC yang dimiliki Jenis Kelamin Lama bekerja/usaha Status Perkawinan 1 1 4 0 7 0 2 2 11 1 8 0 3 1 1 1 14 0 4 1 2 1 5 0 5 1 2 1 2 0 6 1 1 1 12 0 7 1 4 0 5 0 8 2 1 0 3 0 9 1 3 1 15 0 10 1 6 1 6 0 11 1 15 0 5 0 12 2 11 0 10 0 13 2 13 1 13 0 14 1 2 0 5 0 15 2 2 1 16 0 16 1 4 1 1 0 17 1 4 1 5 0 18 1 0 1 2 0 19 1 4 0 2 0 20 1 5 1 11 0 21 1 5 1 11 0 22 1 3 1 3 0 23 1 7 1 6 0 24 1 4 0 6 0 25 2 2 0 1 0 26 2 3 1 11 0 27 1 3 1 10 0 28 1 2 1 2 0 29 1 4 1 15 0 30 1 4 1 9 0 31 1 5 1 5 0 32 1 1 1 6 1 33 1 1 1 2 0 34 1 1 0 2 0 35 5 3 1 5 0
36 1 3
0 19 0 37 1 2 0 10 0 38 1 1 1 6 0 39 2 3 0 6 0 40 1 1 1 2 1 41 1 3 1 2 1 42 1 0 0 5 1 43 1 2 0 2 0 44 1 1 1 7 0 45 1 8 1 20 0 46 2 1 0 2 0 47 1 2 1 9 0 48 1 2 0 0 0 49 2 3 1 2 0 50 1 3 1 10 0 51 2 2 0 15 0 52 2 0 1 18 0 53 3 2 0 14 1 54 5 0 0 16 0 55 2 3 1 8 0 56 3 0 1 7 0 57 4 6 1 17 0 58 2 8 1 14 0 59 2 2 0 4 0 60 2 8 1 20 0 61 1 14 0 15 1 62 3 14 1 21 0 63 5 10 1 15 0 64 2 5 1 15 0 65 5 0 0 25 0 66 2 0 0 4 0 67 2 2 0 6 0 68 2 2 1 5 0
No CC yang dimiliki Pengalaman Status Perkawinan 1 1 Lancar 0 Wanita 0 Menikah 2 2 Dalam Perhatian Khusus 1 Pria 1 Tidak Menikah 3 3 Kurang Lancar 4 4 Diragukan 5 5 Macet
Kolektibilitas Jenis Kelamin

## SUMMARY OUTPUT
Regression Statistics Multiple R 0,4431787 R Square 0,1964073 Adjusted R Square 0,1453856 Standard Error 0,9795262 Observations 68 ANOVA df SS MS F Significance F Regression 4 14,77387396 3,69346849 3,849481608 0,007331124 Residual 63 60,44671428 0,959471655 Total 67 75,22058824 Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95,0% Upper 95,0% Intercept 1,2684711 0,26396958 4,805368305 9,94489E-06 0,740969939 1,795972167 0,740969939 1,795972167 CC yang dimiliki -0,020714 0,034899196 -0,593551077 0,554937553 -0,090454933 0,049026022 -0,090454933 0,049026022 Jenis Kelamin -0,280507 0,249591443 -1,123863861 0,265335007 -0,779275501 0,218261897 -0,779275501 0,218261897 Pengalaman (kerja/usaha) 0,0788903 0,021195175 3,722086188 0,000423561 0,03653509 0,12124544 0,03653509 0,12124544 Status Perkawinan -0,300912 0,420940732 -0,714856816 0,477338244 -1,142095283 0,54027058 -1,142095283 0,54027058
RESIDUAL OUTPUT PROBABILITY OUTPUT Observation Predicted Kolektibilitas Residuals Percentile Kolektibilitas 1 1,737845103 -0,737845103 0,735294118 1 2 1,391227382 0,608772618 2,205882353 1 3 2,071713537 -1,071713537 3,676470588 1 4 1,340986676 -0,340986676 5,147058824 1 5 1,104315875 -0,104315875 6,617647059 1 6 1,913933002 -0,913933002 8,088235294 1 7 1,580064569 -0,580064569 9,558823529 1 8 1,4844274 0,5155726 11,02941176 1 9 2,109174894 -1,109174894 12,5 1 10 1,337019123 -0,337019123 13,97058824 1 11 1,352205562 -0,352205562 15,44117647 1 12 1,829514719 0,170485281 16,91176471 1 13 1,744249807 0,255750193 18,38235294 1 14 1,621493479 -0,621493479 19,85294118 1 15 2,208779616 -0,208779616 21,32352941 1 16 0,983996697 0,016003303 22,79411765 1 17 1,299557766 -0,299557766 24,26470588 1 18 1,145744785 -0,145744785 25,73529412 1 19 1,343393767 -0,343393767 27,20588235 1 20 1,752184914 -0,752184914 28,67647059 1 21 1,752184914 -0,752184914 30,14705882 1 22 1,162491687 -0,162491687 31,61764706 1 23 1,316304668 -0,316304668 33,08823529 1 24 1,658954836 -0,658954836 34,55882353 1 25 1,30593241 0,69406759 36,02941176 1
26 1,793613825 0,206386175 37,5 1 27 1,714723557 -0,714723557 38,97058824 1 28 1,104315875 -0,104315875 40,44117647 1 29 2,088460439 -1,088460439 41,91176471 1 30 1,615118835 -0,615118835 43,38235294 1 31 1,278843311 -0,278843311 44,85294118 1 32 1,139679047 -0,139679047 46,32352941 1 33 1,12503033 -0,12503033 47,79411765 1 34 1,405537132 -0,405537132 49,26470588 1 35 1,320272221 3,679727779 50,73529412 1 36 2,705242765 -1,705242765 52,20588235 1 37 2,015944815 -1,015944815 53,67647059 1 38 1,440591399 -0,440591399 55,14705882 1 39 1,679669291 0,320330709 56,61764706 1 40 0,824117978 0,175882022 58,08823529 1 41 0,782689068 0,217310932 59,55882353 2 42 1,362010037 -0,362010037 61,02941176 2 43 1,384822677 -0,384822677 62,5 2 44 1,519481666 -0,519481666 63,97058824 2 45 2,400053954 -1,400053954 65,44117647 2 46 1,405537132 0,594462868 66,91176471 2 47 1,656547745 -0,656547745 68,38235294 2 48 1,227042143 -0,227042143 69,85294118 2 49 1,08360142 0,91639858 71,32352941 2 50 1,714723557 -0,714723557 72,79411765 2 51 2,410396151 -0,410396151 74,26470588 2 52 2,407989061 -0,407989061 75,73529412 2 53 2,030593532 0,969406468 77,20588235 2 54 2,530715329 2,469284671 78,67647059 2 55 1,556943023 0,443056977 80,14705882 2 56 1,540196121 1,459803879 81,61764706 2 57 2,204812063 1,795187937 83,08823529 2 58 1,926712351 0,073287649 84,55882353 2 59 1,542603212 0,457396788 86,02941176 2 60 2,400053954 -0,400053954 87,5 2 61 1,860910337 -0,860910337 88,97058824 3 62 2,35465749 0,64534251 90,44117647 3 63 1,964173707 3,035826293 91,91176471 3 64 2,067745983 -0,067745983 93,38235294 4 65 3,240727734 1,759272266 94,85294118 5 66 1,584032122 0,415967878 96,32352941 5 67 1,700383746 0,299616254 97,79411765 5 68 1,340986676 0,659013324 99,26470588 5