## Zeta – Math Journal
Volume 9 Nomor 1, Mei 2024, pp. 1-9 E-ISSN: 2579-5864   P-ISSN: 2459-9948 D https://doi.org/10.31102/zeta.2024.9.1.1-9

## Estimasi Pemberian Pinjaman Kredit Usaha Rakyat (KUR) di Bank BRI Unit Tangkerang Pekanbaru menggunakan Logistic Regression Analysis
E lfira Safitri 1* , A zra Hazirah 2 , Rahmadeni 3
1, 2, 3 Prodi Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Indonesia
*Penulis Korespondensi. Email: e lfira.safitri@uin-suska.ac.id

## ABSTRAK
Kredit Usaha Rakyat (KUR) merupakan suatu program pemerintah untuk membantu usaha mikro masyarakat yang disalurkan melalui pihak bank. Kredit Usaha Rakyat (KUR) rentan terjadi resiko yang tidak diinginkan seperti kredit macet. Untuk mengurangi kredik macet, pihak perbankan perlu menganalisis debitur nasabah apakah memenuhi syarat untuk  mendapatkan  kredit. Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  membuat  bentuk  persamaan  Logistic Regression Analysis dan menentukan faktor-faktor yang mempengaruhi pemberian Kredit Usaha Rakyat (KUR) pada Bank BRI Unit Tangkerang. Metode yang digunakan adalah metode logistic Regression. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh model regresi logistik untuk estimasi pemberian pinjaman Kredit Usaha Rakyat (KUR) pada Bank BRI Unit Tangkerang yaitu 𝜋(𝑥) = 𝑒−11.587+0.501𝑥1+2.549𝑥2 1+𝑒−11.587+0.501𝑥1+2.549𝑥2 dengan 𝜋 ( 𝑥 ) fungsi non linear sehingga dilakukan transformasi logit dengan  fungsi  logit  yang  dihasilkan  adalah g(x )  = −11.587 + 0.501x 1 + 2.549x 2 .  Nilai  ketetapan  kalsifikasi pemberian  Kredit  Usaha  Rakyat  (KUR)  sebesar 93.84% . Adapun  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  pemberian Kredit Usaha Rakyat (KUR) pada Bank BRI Unit Tangkerang yaitu omset usaha ( 𝑥 1 ) dan laba usaha ( 𝑥 2 ).
Kata Kunci: Ketetapan klasifikasi; Kredit usaha rakyat (KUR); Laba usaha; Omset usaha; Regresi logistik

## ABSTRACT
People’s Business Credit (KUR) is a government program to help community micro businesses which is channeled through banks. People’s Business Credit (KUR) is vulnerable to unwanted risks such as bad credit. The reduce bad credit, banks need to analyze whether customer debtors meet the requirements for credit. The aim of this research is to  create  a  logistic  regression  analysis  equation and  determine  the  factors  that  influence  the  provision  of  People's Business Credit (KUR) at Bank BRI Tangkerang Unit. The method used is the Logistic Regression method. Based on the research results, a logistic regression model was obtained to estimate the provision of People’s Business Credit (KUR) loans at Bank BRI Tangkerang Unit that is 𝜋(𝑥) = 𝑒−11.587+0.501𝑥1+2.549𝑥2 1+𝑒−11.587+0.501𝑥1+2.549𝑥2 with 𝜋 ( 𝑥 ) non linear fuction so that a  logit  transformation  is  carried  out  with  the  resulting  logit  function  being g(x)  =  -11.587+0.501x 1 +2.549x 2. The calcification value for granting People's Business Credit (KUR) is 93.84%. The factors that influence the provision of People's Business Credit (KUR) at Bank BRI Tangkerang Unit are business turnover (x 1 ) and business profit (x 2 ). Keyword: Classification provisions; People's Business Credit (KUR); Business Profit; Business Turnover; Logistics Regression.

## Article info:
Submitted: 17 January 2024
Accepted: 22 May 2024
How to cite this article:
Safitri, E., Hazirah, A., & Rahmadeni, R. (2024). Estimasi Pemberian Pinjaman Kredit Usaha Rakyat (KUR) di Bank BRI Unit Tangkerang Pekanbaru menggunakan Logistic Regression Analysis. Zeta - Math Journal, 9(1), 1-9. https://doi.org/10.31102/zeta.2024.9.1.1-9
This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License .
Estimasi Pemberian Pinjaman Kredit Usaha Rakyat (KUR) di Bank BRI Unit Tangkerang Pekanbaru menggunakan Logistic Regression Analysis

## 1. PENDAHULUAN
Perbankan  merupakan  suatu  lembaga  keuangan yang berperan penting dalam bidang  perekonomian di sebuah negara termasuk Indonesia. Penyaluran dana yang dilakukan oleh perbankan yang biasanya dilakukan dengan penyediaan berbagai fasilitas kredit sehingga masyarakat dapat menggunakan fasilitas kredit untuk menyejahterakan kehidupan dan menghasilkan usaha untuk mendukung perekonomian (Handayani. S, 2018).
Kredit adalah pemberian pinjaman oleh pemberi kepada peminjam berdasarkan akad antara bank dengan peminjam dengan perjanjian pihak peminjam melunasi pinjaman setelah jangka waktu tertentu dengan bunga yang  ditanggung  oleh  peminjam.  Pemberian  kredit  sangat  penting  karena  dalam  kegiatan  ini  bank  bisa memaksimalkan laba yang merupakan salah satu sumber suatu bank memperoleh laba. Penyaluran kredit oleh bank  mempunyai  manfaat  tersendiri  bagi  peminjam  (debitur)  diantaranya  sebagai  modal  usaha  yang dinamakan dengan kredit usaha (Sari. M.S dan Akbar. A, 2019).
Kredit  usaha  merupakan  salah  satu  program  pemerintah  untuk  meningkatkan  UMKM  dengan  bunga rendah. Salah satu kredit usaha yaitu kredit usaha rakyat (KUR) dimana kredit ini merupakan program yang diluncurkan oleh pemerintah dalam membantu usaha mikro masyarakat. Oleh karena itu, banyak masyarakat yang mengajukan kredit usaha rakyat (KUR) ke perbankan dengan tujuan untuk mendapatkan modal tambahan yang dapat mengembangkan usahanya. Dalam mengajukan KUR, ada syarat yang harus dipenuhi oleh calon debitur seperti omset usaha dan laba usaha (Supeni. N, 2018).
Untuk kelancaran menjalankan kegiatan operasional sebagai penyalur kredit kepada calon debitur, pihak bank  perlu  menilai  dan  menentukan  calon  debitur  terlebih  dahulu  sebelum  memberikan  keputusan  untuk menerima  atau  menolak  permintaan  pinjamannya,  hal  ini  dilakukan  mengingat  resiko  kredit  macet  usaha rakyat  (KUR)  cukup  besar  (Yunitasari.  I,  2015).  Resiko  kredit  macet  KUR  dapat  diatasi  dengan  cara menganalisa calon debitur apakah memenuhi syarat untuk mendapatkan kredit. Salah satu analisa yang dapat digunakan  dalam  penentuan  pemberian  kredit  yaitu  Logistic  Regression  Analysis.  Logistic  Regression Analysis bertujuan untuk mengetahui pengaruh omset usaha dan laba usaha terhadap estimasi pemberian kredit (Novitasari. A, 2016).
Penelitian terdahulu yang berkaitan dengan Logistic Regression Analysis yaitu penelitian dilakukan oleh Handiantini. R dan Retnowati. A. N pada tahun 2022 memperoleh hasil perhitungan variabel-variabel yang signifikan yaitu usia, jumlah tanggungan keluarga, nilai jaminan, besarnya kredit yang diajukan, dan jangka waktu  pengembalian  kredit.  Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  Sari.  M.  S  dan  Akbar.  A  tahun  2019 memperoleh hasil perhitungan yaitu variabel jangka waktu pinjaman dan status Pekerjaan berpengaruh positif terhadap tingkat kelancaran pengembalian kredit oleh nasabah di PT Pegadaian Syariah UPS Urip Sumoharjo. Penelitian lainnya juga dilakukan oleh Agusman. F dan Marta. J pada tahun 2023 dengan hasil perhitungan yang diperoleh yaitu Bidang usaha dagang, nilai pinjaman, produk Flexi, dan rasio cicil memiliki pengaruh yang signifikan terhadap peluang kredit lancar seorang nasabah di PT. Pegadaian Area Padang. Jenis kelamin, usia,  pendidikan,  status  perkawinan,  jumlah  tanggungan,  kepemilikan  tempat  usaha,  lama  usaha,  dan pendapatan tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap peluang kredit lancar seorang nasabah di PT. Pegadaian Area Padang.
Berdasarkan  uraian  di  atas,  penulis  tertarik  melakukan  penelitian  dengan  judul  “ Estimasi  Pemberian Pinjaman  Kredit  Usaha  Rakyat  (KUR)  di  Bank  BRI  Unit  Tangkerang  Pekanbaru  menggunakan Logistic Regression Analysis”. Dengan tujuan adalah untuk membuat model persamaan Logistic Regression Analysis dan menentukan faktor-faktor yang mempengaruhi pemberian Kredit Usaha Rakyat (KUR) di Bank BRI Unit Tangkerang Pekanbaru.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Kredit Usaha Rakyat (KUR)
KUR merupakan salah satu program pemerintah untuk meningkatkan UMKM di bidang usaha dengan bunga rendah. Dalam mengajukan KUR, ada syarat yang harus dipenuhi oleh calon debitur seperti omset usaha dan laba usaha (Abdi. A.F, 2014). Omset penjualan adalah jumlah pendapatan keseluruhan dari hasil penjualan dalam  kurun  waktu  tertentu,  yang  dihitung  berdasarkan  jumlah  uang  yang  diperoleh.  Sedangkan  laba merupakan keuntungan yang diperoleh dari hasil usaha (Arinta. D.Y, 2014).
Zeta – Math Journal, vol. 9, no. 1, pp. 1 - 9, Mei, 2024.

## 2.2 Logistic Regression
Logistic Regression adalah bagian dari regresi yang digunakan jika variabel   terikat merupakan variabel dikotomi.  variabel dikotomi terdiri dari dua nilai, yang mewakili suatu kejadian dengan diberi angka 0 atau 1 (Nirwana. S.R, 2015). Logistic Regression membentuk variabel   terikat yang merupakan kombinasi linier dari variabel independen. Nilai variabel dependen ini kemudian ditransformasikan menjadi probabilitas dengan fungsi logit. Adapun bentuk persamaan Logistic Regression yaitu:
𝜋(𝑥) = 𝑒 (𝛽0+𝛽1𝑥)
1+𝑒 (𝛽0+𝛽1𝑥)
(1)

## 2.3  Model Logistic Regression Biner
Logistic Regression merupakan analisis data yang digunakan untuk mencari hubungan antara variabel terikat (𝑦 ) yang bersifat biner atau dikotomi dengan variabel   bebas ( 𝑥) yang bersifat polikotomi. Dimana variabel   terikat y terdiri dari 2 klasifikasi yaitu “berhasil” dan “gagal” yang dinotasikan dengan 𝑦 = 1 untuk berhasil dan 𝑦 = 0 untuk gagal. Model Logistic Regression dengan variabel   terikat yaitu:
𝜋(𝑥) = 𝑒 (𝛽0+𝛽1𝑥1+⋯+𝛽𝑝𝑥𝑝)
1+𝑒 (𝛽0+𝛽1𝑥1+⋯+𝛽𝑝𝑥𝑝) (2)
dimana:
p
:  Banyaknya variabel dependen;
𝜋(𝑥) :  Peluang kejadian sukses dengan nilai probabilitas 0 ≤ 𝜋(𝑥) ≤ 1 . Berdasarkan Persamaan (2), dapat dibentuk transformasi logit sebagai berikut: 𝑔(𝑥) = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥 1 + ⋯ + 𝛽 𝑝 𝑥 𝑝 (3)
Model di atas  merupakan fungsi linier dari parameter-parameternya.
2.4  Estimasi Parameter
Metode estimasi parameter pada regresi logistik biner menggunakan pendekatan Maximum Likelihood Estimasi. Metode Maximum Likelihood Estimasi di gunakan untuk mengestimasi parameter 𝛽 dengan cara memaksimumkan fungsi likelihood dengan data berdistribusi Bernauli.
Untuk  memperoleh  nilai  penafsiran  koefisien  dilakukan  dengan  cara  mendeferensialkan 𝑙(𝛽) ke  turunan pertama dan syarat 𝜕𝑙(𝛽) 𝜕𝛽 = 0 . Sehingga diperoleh koefisien-koefisen parameter 𝛽 sebagai berikut:
𝛽 0 = ln [∑ 𝑦 𝑖 1−𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 ] (4)
𝛽 1 = ln[∑ 𝑦𝑖 1−𝑦𝑖 𝑛 𝑖=1 ]−𝛽 0 𝑥 1𝑖 (5)
𝛽 2 = ln[∑ 𝑦𝑖 1−𝑦𝑖 𝑛 𝑖=1 ]−𝛽 0 +𝛽 1 𝑥 1𝑖 𝑥 1𝑖 (6)
𝛽 𝑛 = ln[∑ 𝑦𝑖 1−𝑦𝑖 𝑛 𝑖=1 ]−𝛽 0 +𝛽 1 𝑥 1𝑖 +⋯+𝛽 𝑛 𝑥 𝑛𝑖 𝑥 1𝑖 (7)
Untuk memperoleh nilai 𝛽 menggunakan bantuan software SPSS V.26.
2.5 Pengujian Hipotesis
Pengujian parameter terhadap model dapat dilakukan secara serentak dan parsial sebagai berikut:
1. Uji Simultan (Serentak)
Uji ini di gunakan untuk menguji signifikan koefisien 𝛽 secara keseluruhan. Penyelesaian  uji  simultan sebagai berikut:

## a. Mendefinisikan Hipotesis
𝐻 0 : 𝛽1, 𝛽2, … , 𝛽𝑘  =  0
(Tidak terdapat pengaruh variabel bebas terhadapa variabel terikat  secara serentak)
𝐻 1 : 𝛽1, 𝛽2, … , 𝛽𝑘  ≠  0
Estimasi Pemberian Pinjaman Kredit Usaha Rakyat (KUR) di Bank BRI Unit Tangkerang Pekanbaru menggunakan Logistic Regression Analysis
(Terdapat pengaruh variabel bebas minimal satu variabel terikat terhadap bebas secara serentak)
b. Melakukan uji statistik menggunakan Likelihood Ratio Test (G) dengan rumus:
𝐺 = 2 ln
( 𝑛 1 𝑛 ) 𝑛 𝑖 ( 𝑛 0 𝑛 ) 𝑛 0 ∑ 𝜋 𝑖 𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 (1 − 𝜋 𝑖 ) 1−𝑦 𝑖
Keterangan:
𝑛 1 : Jumlah pengamatan yang bernilai 0 ( 𝑌  =  0) ; 𝑛 0 : Jumlah pengamatan yang bernilai 1 (𝑌  =  1) ; 𝑛 : Jumlah pengamatan (𝑛 0 + 𝑛 1 ) . c. Taraf signifikan  ( alpha ) = 5% tergantung perintah soal
d. Pengambilan keputusan
Jika 𝐺 > 𝜒 2 (𝛼,𝑣) atau 𝑠𝑖𝑔  <  𝛼 maka 𝐻 0 ditolak Dimana 𝑣 adalah banyaknya variabel independent (Safitri, E, Basriati. S dan Mulyani,S, 2022)
2. Uji Parsial
Pengujian parameter menggunakan metode Wald. Jika nilai hitung wald > nilai tabel atau nilai kritis  maka terdapat pengaruh secara signifikan antara variabel bebas terhadap variabel terikat. Begitu sebaliknya, jika nilai hitung wald < nilai tabel atau nilai kritis maka tidak terdapat pengaruh secara signifikan antara variabel bebas terhadap variabel terikat.
Penyelesaian  uji  parsial yaitu:
a. Mendefinisikan Hipotesis
𝐻 0  : 𝛽𝑘  =  0
(Tidak terdapat pengaruh antara masing-masing variabel bebas  terhadap terikat)
𝐻 1 : 𝛽 𝑘 ≠ 0
(Terdapat pengaruh antara masing-masing variabel  bebas  terhadap terikat)
b. Melakukan uji statistik
𝑊 = ( 𝛽 𝑖 𝑆𝐸 (𝛽 𝑖 ) ) 2

## Dengan
𝑆𝐸(𝛽 𝑖 ) = √(𝜎 2 (𝛽 𝑖 ))
Keterangan:
𝑆𝐸(𝛽 𝑖 ) : Standar error untuk  koefisien 𝛽 𝑖 ;
𝛽 𝑖 : Nilai parameter ke i (𝑖  =  1, 2, 3, … , 𝑛).
c. Taraf signifikan  ( alpha ) = 5%
d. Pengambilan keputusan
Jika 𝑊  >   𝜒 2 (𝛼,1) atau 𝑠𝑖𝑔  <  𝛼 maka 𝐻 0 ditolak.
2.6  Interpretasi (Odds Ratio)
Nilai  rasio  peluang  merupakan  perbandingan  antara  peluang  suatu  kejadian  berhasil  dengan  kejadian gagal. Dalam model Logistic Regression, rasio peluang dinyatakan dalam Persamaan sebagai berikut:
Odds Ratio = 𝑝 1−𝑝 (8)
Dimana 𝑝 merupakan  peluang  berhasil  (terjadinya  peristiwa 𝑦  =  1 )  dan 1 − 𝑝 merupakan  peluang  gagal (terjadinya peristiwa 𝑦  =  0 ) (Safitri, E, Basriati. S dan Mulyani,S, 2022).
2.7  Uji Kecocokan Model
Uji kecocokan model  dilakukan menggunakan uji Fit Test . Uji ini digunakan untuk menguji hipotesis awal ( 𝐻 0 ) bahwa data sesuai dengan model  (tidak ada perbedaan antara data dengan model, sehingga model
dikatakan fit). Jika nilai uji ≤ 0.05 maka tolak hipotesis nol ( 𝐻 0 ). Sedangkan jika nilai uji ≥ 0.05 maka hipotesis nol ( 𝐻 0 ) diterima.

## 2.8  Ketetapan Klasifikasi
Ketetapan klasifikasi model digunakan untuk melihat apakah data yang diklasifikasikan benar atau tidak. Tabel ketetapan klasifikasi merupakan tabel frekuensi dua arah antara kelompok data aktual dan prediksi dapat ditunjukkan pada Tabel 1 berikut ini:
Tabel 1. Ketetapan Klasifikasi Aktual Prediksi y = 0 y = 1 y = 0 A B y = 1 C D
Untuk  mengetahui  perhitungan  ketepan  klsifikasi  pada  persamaan  logistic  regression  biner  dapat menggunakan rumus ini sebagai berikut:
Ketetapan klasifikasi = 𝐴+𝐷
𝐴+𝐵+𝐶+𝐷 × 100%

## 3. METODE PENELITIAN
Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian kuantitatif. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah 65 data yang meliputi keputusan pemberian kredit, omset usaha  dan laba usaha yang diperoleh dari Bank BRI Unit Tangkerang Pekanbaru, Riau.
Penyelesain menggunakan metode Logistic Regression Analysis adalah:
a. Mengkategorikan  data  yang  akan  digunakan  pada  penelitian  yaitu  variabel  terikat  yang  dikategorikan sebagai skala nominal dan variabel independen dikategorikan sebagai skala rasio.
b. Mendeskripsikan  Data  yang  telah  diperoleh  untuk menentukan  variabel  -  variabel  yaitu Y (keputusan pemberian kredit), 𝑥 1 (omset usaha) , dan 𝑥 2 (laba usaha).
c. Mengestimasi parameter model.
d. Melakukan pengujian signifikansi parameter
e. Membentuk model regresi logistik  biner
f. Melakukan  interprestasi  model  menggunakan odds  ratio
g. Melakukan  uji  kecocokan  model
h. Melakukan ketepatan klasifikasi.
i. Analisis dan membuat kesimpulan

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Analisis Data
Data yang digunakan adalah data omset usaha, laba dan data Keputusan pemberian KUR dengan y bernilai 1 keputusan diterima dan y bernilai 0 keputusan tidak diterima. Data yang akan digunakan dalam penelitian ini dapat ditunjukkan pada Tabel 2 berikut ini:
Tabel 2. Data Omset Usaha, Laba dan Pemberian  KUR
No y 𝒙 𝟏 𝒙 𝟐 No y 𝒙 𝟏 𝒙 𝟐 1 1 18.80 3.00 34 1 20.75 5.70 2 1 12.46 7.32 35 1 130 17.80 3 1 52.50 8.65 36 1 18.65 5.85 4 0 12.50 1.85 37 1 31.20 9.85 5 1 39.00 8.70 38 1 22.25 4.99 6 1 19.88 11.16 39 0 5.65 1.65 7 1 27.00 8.38 40 0 4.00 2.00 8 1 40 5.25 41 0 5.50 1.50 9 0 5.20 2.20 42 1 9.46 4.45 10 0 7.50 .95 43 1 60 10.50 11 1 12.50 1.62 44 1 8.40 5.40
6 Safitri, E., dll. Estimasi Pemberian Pinjaman Kredit Usaha Rakyat (KUR) di Bank BRI Unit Tangkerang Pekanbaru menggunakan Logistic Regression Analysis 12 0 15.00 1.57 45 0 6.00 1.83 13 1 17.50 5.30 46 1 28.60 8.35 14 1 18.65 3.90 47 1 11.46 5.44 15 1 25.80 7.10 48 1 9.86 2.06 16 0 12.50 2.30 49 1 20.20 7.60 17 1 35.78 13.64 50 1 10.80 5.25 18 1 9.48 3.26 51 1 9.47 4.12 19 1 13.20 2.75 52 1 7.80 3.50 20 1 13.00 4.72 53 1 13.60 6.15 21 0 9.54 3.10 54 1 13.89 4.26 22 1 14.60 3.60 55 1 13.80 3.35 23 1 91 8.60 56 1 13.50 3.75 24 1 15.00 7.25 57 0 5.20 2.30 25 1 9.80 3.35 58 1 9.00 4.70 26 0 5.40 1.20 59 0 6.50 2.85 27 1 13.65 3.85 60 1 21.25 4.95 28 1 7.50 4.05 61 1 12.00 7.70 29 1 25.50 4.98 62 0 5.40 1.68 30 0 7.80 2.40 63 0 4.00 1.90 31 0 5.42 1.11 64 1 66.25 7.13 32 1 15.46 8.24 65 1 1087.50 6.38 33 1 12.46 2.25 Dimana:
𝑥 1 : Omset usaha; 𝑥 2 : Laba usaha; 𝑦 : Keputusan pemberian pinjaman KUR.
4.2. Estimasi Parameter
Penaksiran parameter 𝛽 di cari menggunakan bantuan Software SPSS V.26. Hasil penaksiran untuk masing-masing 𝛽 disajikan  pada Tabel 3 berikut:
Tabel 3. Penaksiran Parameter Variabel Β S.E df Sig. 𝑥 1 0.501 0.250 1 0.045 𝑥 2 2.549 0.963 1 0.008 constants −11.587 4.399 1 0.008 Berdasarkan Tabel 3 diperoleh β 0 =   −11.587 , β 1 =  0.501 dan β 2 =  2.549 .
4.3  Pengujian Hipotesis
Pengujian  parameter dilakukan  secara simultan dan parsial.
1. Uji Simultan
Hipotesis uji parameter simultan:
𝐻 0 : 𝛽1, 𝛽2, … , 𝛽𝑘  =  0
(Tidak terdapat pengaruh variabel bebas terhadapa variabel terikat  secara serentak);
𝐻 1 : 𝛽1, 𝛽2, … , 𝛽𝑘  ≠  0
(Terdapat pengaruh variabel bebas minimal satu variabel terikat terhadap bebas secara serentak) Berdasarkan penyelesaian dengan bantuan Software SPSS V.26 diperoleh hasil uji serentak yang dapat ditunjukkan pada Tabel 4 berikut ini:
Tabel 4.  Hasil Uji Serentak
Berdasarkan Tabel 4 diperoleh hasil uji simpultan dari -2 Log likelihood  nilai 𝐺 = 17.235 dan nilai 𝜒 2 (0.05;2)  =  5.9915.  Karena 𝐺 = 17.235 > 5.9915 maka tolak 𝐻 0 artinya variabel bebas berpengaruh secara serentak  terhadap variabel terikat pada model.
2. Uji Parsial Hipotesis uji parameter parsial:
a. Hipotesis untuk variabel omset usaha
𝐻 0 :  Tidak terdapat pengaruh antara omset usaha terhadap keputusan pemberian KUR; 𝐻 1 :   Terdapat pengaruh antara omset usaha terhadap  keputusan pemberian KUR.
b. Hipotesis untuk variabel laba usaha
𝐻 0 :   Tidak terdapat pengaruh antara laba usaha terhadap  keputusan pemberian KUR; 𝐻 1 :   Terdapat pengaruh antara laba usaha terhadap  keputusan pemberian KUR.
Tabel 5. Uji Parsial Variabel Β S.E Wald (W)  df Sig. 𝑥 1 0.501 0.250 4.008 1 0.045 𝑥 2 2.549 0.963 7.012 1 0.008 constants −11.587 4.399 6.937 1 0.008
Berdasarkan Tabel 5 diperoleh hasil uji parsial diperoleh W( 𝑥 1 ) =  4.008  dan  W( 𝑥 2 ) = 7.012 dengan alpha = 5%  dan 𝑑 ƒ = 1  maka  nilai  chi- square tabel 𝜒 2 (0.05;1)  = 3.841. Untuk  omset usaha diperoleh W( 𝑥 1 ) =4.008 > 𝜒 2 = 3.841 maka  tolak 𝐻 0 artinya terdapat  pengaruh  antara omset usaha  terhadap  estimasi pemberian KUR. Sedangkan untuk variabel laba usaha diperoleh W( 𝑥 2 ) =7.012 > 𝜒 2 = 3.841 maka  tolak 𝐻 0 artinya terdapat  pengaruh  antara laba usaha  terhadap estimasi  pemberian KUR.

## 4.4  Model Logistic Regression Biner
Nilai koefisien variable model logistic regression biner diperoleh dari hasil pengujian parameter secara serentak dan parsial. Berdasarkan Tabel 3 diperoleh model regresi logistic biner sebagai berikut:
𝜋(𝑥) = 𝑒 −11.587+0.501𝑥 1 +2.549𝑥 2
1 + 𝑒 −11.587+0.501𝑥 1 +2.549𝑥 2
dimana 𝜋 ( 𝑥 ) merupakan fungsi non linear, sehingga dilakukan transformasi logit. Berdasarkan Persamaan (3) didapatkan model transformasi logit yaitu:
𝑔 ( 𝑥 )  = −11.587 + 0.501𝑥 1 + 2.549𝑥 2

## 4.5  Interpretasi Model
Berdasarkan  penyelesaian  dengan  bantuan software SPSS V.26  diperoleh  nilai  rasio peluang yang dapat ditunjukkan pada Tabel 6 berikut ini:
Tabel 6. Nilai Odds Ratio Variabel 𝛽 Exp ( 𝛽 ) 𝑥 1 0.501 1.651 𝑥 2 2.549 12.797
Berdasarkan Tabel 6, nilai rasio peluang omset usaha sebesar 1.651 artinya  kemungkinan diterimanya pengajuan kredit seseorang yang memiliki omset usaha 1 rupiah lebih besar yaitu 1.651 kali daripada seseorang yang memiliki omset usaha 1 rupiah lebih kecil. Sedangkan  nilai odds ratio laba usaha sebesar 12.797, artinya kemungkinan diterimanya pengajuan kredit seseorang yang memiliki laba usaha 1 rupiah lebih besar yaitu 12.797 kali daripada seseorang yang memiliki laba usaha sebesar 1 rupiah lebih rendah.

## 4.6.  Uji Kecocokan Model
Langkah  selanjutnya  adalah  menyelidiki  apakah  model  yang  digunakan  sesuai  atau  tidak,  untuk  itu
Step -2 Log Likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 17.235 a 0.587 0.859
Estimasi Pemberian Pinjaman Kredit Usaha Rakyat (KUR) di Bank BRI Unit Tangkerang Pekanbaru menggunakan Logistic Regression Analysis
dilakukan uji kecocokan model. Berdasarkan penyelesaian dengan bantuan software SPSS V.26 diperoleh hasil uji kecocokan model yang dapat ditunjukkan  pada Tabel 7 berikut ini:
Tabel 7. Hasil Uji Fit Test Step Chi-square df Sig. 1 5.259 7 0.628 Hipotesis: 𝐻 0   :  Tidak  terdapat perbedaan antara prediksi dengan                      pengamatan;
𝐻 1 :  Terdapat perbedaan antara prediksi dengan pengamatan.
Berdasarkan  Tabel  7  didapat  nilai 𝑠 i 𝑔 sebesar  0.628  dengan nilai 𝛼 = 0.05 artinya 𝑠 i 𝑔 > 𝛼 sehingga 𝐻 0 diterima. Dengan demikian, tidak terdapat perbedaan antara prediksi dengan pengamatan atau model sesuai digunakan untuk mengestimasi pemberian KUR.

## 4.7  Ketetapan Klasifikasi
Tabel  ketepatan  klasifikasi  digunakan  untuk  mencari  ketepatan  prediksi  dari  model.  Berdasarkan penyelesaian  data  dengan  bantuan software SPSS  V.26  diperoleh  hasil  ketepatan  klasifikasi  yang  dapat ditunjukkan pada Tabel 8 berikut ini:
Tabel 8. Ketepatan Klasifikasi
Persentase ketepatan klasifikai sebagai berikut: Ketetapan Klasifikasi = 15+46 15+2+2+46 × 100%
= 61 65 × 100%
= 93.84%
Berdasarkan hasil perhitungan di atas dengan metode logistic regression didapatkan persentase sebesar 93.84%. Artinya model logistic regression yang terbentuk fit atau sudah sesuai.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pembahasan diperoleh kesimpulan:
a. Model  regresi  logistik  untuk  estimasi  pemberian  pinjaman  KUR  Pada  Bank  BRI    Unit  Tangkerang Pekanbaru:
𝜋(𝑥) = 𝑒 −11.587+0.501𝑥 1 +2.549𝑥 2
1 + 𝑒 −11.587+0.501𝑥 1 +2.549𝑥 2
Dan model logit 𝑔(𝑥)  = −11.587 + 0.501𝑥 1 + 2.549𝑥 2 dengan Persentase ketetapan klasifikasi pada model logistic regression sebesar 93.84%.
b. Faktor  –faktor  yang  berpengaruh  terhadap  estimasi  pemberian  pinjaman  KUR  pada  Bank  BRI  Unit Tangkerang Pekanbaru pada model regresi logistik yaitu omset usaha ( 𝑥 1 ) dan laba usaha ( 𝑥 2 ) .
Observasi Prediksi Keputusan Ditolak Keputusan Diterima Keputusan Ditolak 15 2 Keputusan Diterima 2 46

## DAFTAR PUSTAKA
Abadi A. F. (2014). Analisis Pengaruh Karakteristik Peminjam, Besar Pinjaman, Jenis Usaha, dan Lama Usaha Terhadap Tingkat  Kelancaran  Pengembalian  Kredit  Usaha  Rakyat  (KUR)  Mikro  (Studi  Kasus  pada Debitur  KUR  Mikro  BRI  Unit  Kendal  Kota).  Skripsi,  Fakultas  Ekonomika  dan  Bisnis,  Universitas Diponegoro.
Agusman, F., & Marta, J. (2023) . Analisis Peluang Kredit Lancar Studi Kasus: PT. Pegadaian Area Padang.
Jurnal Kajian Ekonomi dan Pembangunan 5(1), p. 79. http://dx.doi.org/10.24036/jkep.v5i1.14424
Arinta,  D. Y.  (2014).  Pengaruh  Karakteristik  Individu,  Karakteristik  Usaha,  Karakteristik  Kredit Terhadap Kemampuan  Debitur  Membayar  Kredit  Pada  BPR  Jatim  Cabang  Probolinggo  (Studi  Pada  nasabah UMKM Kota Probolinggo). Jurnal Ilmiah Mahasiswa 3(2), 1–16.
Safitri, E., Basriati. S., & Mulyani, S. (2022). Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kejadian Stunting terhadap Balita menggunakan Analisis Regresi Logistik. Zeta-Math Journal 7(2), 47-52. https://doi.org/10.31102/zeta.2022.7.2.47-52
Handayani, S. (2018). Analisis Keputusan Pemberian Kredit Modal Kerja Terhadap Usaha Kecil Menengah ( Study Kasus Pada PD BPR Bank Daerah Lamongan). Jurnal Penenelitian Ekonomi dan Akuntansi 3(2), 755–771. https://doi.org/10.30736/jpensi.v3i2.168
Hadiantini, R., & Retnowati, A. N. (2022). Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Risiko Gagal Bayar Debitur pada Lembaga Keuangan Mikro Menggunakan Regresi Logistik dan Ant Coloni Optimization (ACO). Kubik: Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika 7(1),  49–60. https://doi.org/10.15575/kubik.v7i1.13836
Nirwana,  S.  R.  (2015).  Regresi  Logistik  Multinomial  dan  Penerapannya  dalam  Menentukan  Faktor  yang Berpengaruh pada Pemilihan Program Studi di Jurusan Matematika UNM. Skripsi , Universitas Negeri Makassar.
Novitasari, A. (2016). Analisis Pengambilan Keputusan Pemberian Kredit Modal Kerja (Studi pada Bank Bri Kantor Cabang Martadinata Malang). Jurnal  Ilmiah Mahasiswa, 3(2).
Sari, M. S., & Akbar A. Pengaruh Jangka Waktu Pinjaman dan Status Pekerjaan Terhadap Tingkat Kelancaran Pengembalian Kredit. Jurnal Media Ekonomi 24(3), 155–164. https://doi.org/10.32767/jurmek.v24i3.700
Supeni,  N.  (2018).  Pengaruh  dana  kredit  usaha  rakyat  (kur)  terhadap  bank  perkreditan  rakyat  (bpr)  di kabupaten jember. Jurnal Agribest 2(1), 47–52. https://doi.org/10.32528/agribest.v2i1.1378
Yunitasari, I. (2015). Analisis Prosedur Pemberian Kredit Modal Kerja Dalam Usaha Mengantisipasi Kredit Bermasalah  (Studi  Pada  Pt.  Bank  Rakyat  Indonesia  (  Persero  )  Tbk  Cabang  Jombang). Jurnal Administrasi Bisnis 26(2).