## J-intech : Journal of Information and Technology
Vol. 10, No. 2, Desember 2022, pp. 131 ~ 141 ISSN: 2303-1425, e-ISSN: 2580-720X

## Pengembangan Model Analisis Non-Performing Loan
Pada Sistem Pembiayaan Koperasi Dengan Sistem Dinamis

## Analysis Model Development Non-Performing Loan In Cooperative Finance System With System Dynamics

## Lilia Trisyathia Quentara
1*
Wening Indrati 2 Erna Rahayu 3
1, 2, 3 Teknik Industri, STITEKNAS Jambi, Indonesia
*Penulis Korespondensi:
Lilia T Quentara lilia.quentara@gmail.com
Riwayat Artikel: Diterima : 6 September 2022 Direview : 12 November 2022 Disetujui : 5 Desember 2022 Terbit : 23 Desember 2022

## ABSTRAK
Salah satu proses bisnis yang dijalankan koperasi sebagai lembaga keuangan mikro adalah memberikan pembiayaan kepada para anggotanya, dengan persyaratan dan proses yang jauh lebih mudah dibandingkan perbankan. Sistem 5C yang selama ini diterapkan oleh KSU Santosa perlu dikaji ulang karena banyaknya permasalahan kredit macet yang terjadi baik dalam pembiayaan kesejahteraan maupun pembiayaan produktif. Keuntungan bersama yang diharapkan dapat meningkatkan perekonomian anggotanya tidak tercapai bahkan apabila terus berlangsung akan menghabiskan modal awal. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis fluktuasi arus kas pada pembiayaan KSU Santosa sehingga dapat diketahui berapa besaran dana keluar dibandingkan dengan dana yang kembali.Pengembangan model analisis Stock Flow Diagram (SFD) terhadap non-performing loan (NPL) pada sistem pembiayaan menggunakan VenSim 9.0.0. Metode Sistem Dinamis digunakan untuk memproyeksikan perkembangan arus kas dan membandingkannya dengan perhitungan rasio NPL. Hasil penelitian menjustifikasi bahwa permasalahan kredit macet memiliki nilai lebih besar daripada proyeksi keuntungan yang diperoleh koperasi. Implementasi analisis 5C untuk menilai kelayakan nasabah sebaiknya juga dilengkapi dengan analisis 7P.
Kata Kunci: non-performing loan (NPL), sistem dinamis, stock flow diagram (SFD)

## ABSTRACT
One of the business processes carried out by cooperatives as microfinance institutions is to provide financing to their members, with requirements and processes that are much easier than banking. The 5C system that has been implemented by KSU Santosa needs to be reviewed because of the many bad credit problems that have occurred both in welfare financing and productive financing. Mutual benefits that are expected to improve the economies of its members are not achieved even if it continues it will consume the initial capital. This study aims to analyze the cash flow fluctuations in KSU Santosa financing so that it can be seen how much the outgoing funds are compared to the funds returned. Development of the Stock Flow Diagram (SFD) analysis model for non-performing loans (NPL) in the financing system using VenSim 9.0.0. The Dynamic System method is used to project the development of cash flows and compare them with the calculation of the NPL ratio. The results of the study justify that the problem of bad credit has a greater value than the projected profit earned by cooperatives. Implementation of 5C analysis to assess customer eligibility should also be complemented by 7P analysis.
Keywords: non-performing loan (NPL), dynamics system, stock flow diagram (SFD)

## 1. Pendahuluan
Koperasi Serba Usaha (KSU) SANTOSA merupakan salah satu koperasi yang begerak dalam jasa perkreditan ( Credit Union ) yaitu memberikan kredit dengan bunga kecil kepada nasabahnya yang umum disebut sebagai pembiayaan. Undang-Undang No. 10 Tahun 1998 menyebutkan kredit adalah penyediaan uang atau tagihan yang dapat dipersamakan dengan itu, berdasarkan persetujuan atau kesepakatan pinjam meminjam antara pihak pemberi dana (kreditur) dengan pihak peminjam (debitur) yang mewajibkan pihak peminjam untuk melunasinya setelah jangka waktu tertentu dengan pemberian bunga. Saat ini jumlah anggota KSU SANTOSA sebanyak 683 orang, yang menjadikan KSU SANTOSA sebagai salah satu wadah pemersatu masyarakat dibidang perekonomian. Untuk menjadi anggota, maka calon anggota dapat mengikuti langkah-langkah pengisian biodata, wawancara, dan selanjutnya akan diarahkan untuk memenuhi persyaratan rincian kewajiban pembayaran uang tabungan. Setelah menjadi nasabah koperasi, maka anggota tersebut dapat mengajukan pembiayaan sesuai dengan ketentuan yang telah ditetapkan. Pembiayaan di KSU SANTOSA terdiri dari dua kategori, yaitu Pembiayaan Kesejahteraan (PK) dan Pembiayaan Produktif (PP). Keduanya memiliki perbedaan batas waktu dan besaran nominal sesuai pemanfaatannya oleh anggota. Pembiayaan kesejahteraan digunakan untuk memenuhi kebutuhan sehari-hari seperti biaya hidup, biaya pendidikan, biaya pengobatan dan lainnya. Pembiayaan produktif digunakan sebagai dana modal usaha. Perbandingan keduanya dapat dilihat pada Tabel 1 berikut ini:
Tabel 1. Perbedaan pembiayaan Kesejahteraan dan Produktif No. Pembiayaan Kesejahteraan Pembiayaan Produktif 1 Digunakan untuk kebutuhan sehari-hari. Contoh: biaya Pendidikan, biaya berobat Digunakan untuk modal usaha atau bisnis 2 Maksimal pembiayaan sebesar Rp.35.000.000 Maksimal pembiayaan sebesar Rp. 100.000.000 3 Suku Bunga 1,2% Suku Bunga 1,5% 4 Jangka waktu pelunasan 24 bulan Jangka waktu pelunasan 36 bulan

## Kredit
Kata kredit berasal dari bahsa Yunani, yaitu ‘credere’ yang artinya percaya. Dalam pengertian luas kredit diartikan sebagai kepercayaan, yaitu si kreditur percaya bahwa kredit yang disalurkannya pasti akan dikembalikan debitur sesuai perjanjian. Permasalahan kredit yang ditimbulkan dari ketidakpastian pengembalian pinjaman merupakan tugas dan tanggung jawab dari pengelola kredit [1]. Implementasi manajemen kredit yang meliputi perencanaan kredit, penetapan suku bunga, prosedur pemberian, analisis pemberian dapat dilakukan sebagai bentuk pengawasan kredit [2]. Ada dua faktor penyebab terjadinya kredit bermasalah, yaitu internal dan eksternal. Pada pihak internal sendiri secara umum dikarenakan analisis yang kurang tepat, keterbatasan pengetahuan dalam menganalisis jenis usaha debitur, ataupun kemungkinan campur tangan dari pihak lainnya. Sedangkan yang menjadi faktor eksternal adalah adanya unsur kesengajaan dan ketidak-sengajaan dari pihak debitur, seperti penggunaan dana yang tidak sesuai, ekspansi terlalu besar dan lainnya [3][4].
Non-Performing Loan (NPL) Non-Performing Loan (NPL) atau kredit bermasalah merupakan salah satu indikator kunci untuk menilai kinerja fungsi lembaga keuangan lainnya adalah sebagai Lembaga intermediasi atau penghubung antara pihak yang memiliki kelebihan dana dengan pihak yang membutuhkan dana. NPL menunjukkan kemampuan kolektibilitas sebuah bank dalam mengumpulkan kembali kredit yang telah dikeluarkan sampai lunas. Setiap kegiatan bisnis selalu mengandung resiko yang sebaiknya keberadaan resiko tersebut sudah dapat dideteksi sejak awal sehingga dapat
dikendalikan [5]. Salah satu resiko yang dihadapi oleh koperasi adalah tidak terbayarkan sejumlah kredit yang telah diberikan kepada debitur yang berkembang menjadi kredit bermasalah [1][6]. Untuk menganalisis pembiayaan sebelum memberikan keputusan, manajemen KSU Santosa menerapkan metode 5C ( character, capital, capacity, collateral, condition ) sebagai variabel penilaian kelayakannya. Walaupun begitu masih ditemukan kendala kredit bermasalah seperti pembayaran macet, kurang lancar dan tidak tepat waktu. Jika permasalahan ini tidak dikendalikan maka dapat merugikan semua pihak yang terlibat dalam operasional koperasi tersebut seperti pengurus serta anggota lain yang benar-benar membutuhkan fungsi koperasi sebagai lembaga keuangan mikro.
Kredit merupakan produk utama suatu lembaga keuangan dan salah satu pembentukan modal yang mendorong kinerja dan produktivitas usaha dan juga sebagai sumber pendapat [7]. Oleh karenanya kelancaran sistem pembiayaan dapat menjamin keberlangsungan proses perkenomian di KSU Santosa. Beberapa penelitian terdahulu yang menjadi referensi utama dalam penelitian ini dapat dilihat secara terperinci pada Tabel 2 dibawah ini.
Tabel 2 . Perbandingan penelitian sebelumnya Keterangan (3) (5) (8) Tujuan Pengembangan perangkat lunak model sistem pendukung keputusan untuk penilaian analis kredit Menganalisis bagaimana pengaruh NPL terhadap ROE selama 5 tahun. Mengidentifikasi factor internal dan ekternal yang mempengaruhi profit pada BPRS Objek Bank Rakyat Indonesia unit YOGYA Koperasi wanita, BIMA Bank Pembiayaan Rakyat Syariah (BPRS) Variabel 5C ( character, capital, capacity, collateral, condition ) Non-performing loan (NPL); Return on Equity (ROE) Return of Assets (ROA), Equity financing ( EQF), Money supply, Time deposit , NPL
Metode/ Tools Visual basic 6.0 dan Microsoft Access Regresi Linier; Uji determinasi, uji T-2pihak Error correction Model (ECM), Uji stasioneritas Hasil dan implementasi Aplikasi mempermudah analis kredit dalam pengambilan keputusan secara cepat, tepat dan lebih objektif Nilai NPL yang 3,3% masih berada dibawah standar sehingga tidak berpengaruh signifikan terhadap modal koperasi Untuk jangka pendek dan juga Panjang, Equity financing dan
Money supply berpengaruh positif pada profit, sedangkan Time deposit dan NPL berpengaruh negative.
KSU Santosa mengalami banyak permasalahan dalam mengendalikan pembayaran yang seharusnya dilakukan tepat waktu oleh nasabahnya. Proses monitoring dari pihak internal pun belum berjalan dengan tegas dikarenakan rasa kekeluargaan yang tercipta sebagai sesama anggota koperasi. Tidak ada sanksi yang diberikan untuk nasabah yang tergolong dalam kategori kredit macet. Walaupun selama ini sistem denda juga tidak diberlakukan, tetapi masih banyak kredit macet yang terjadi baik pada pembiayaan kesejahteraan maupun pembiayaan produktif dengan nilai yang berbeda. Keuntungan bersama yang awalnya diharapkan dari biaya administrasi dan suku bunga, yang diterima sebagai perputaran keuangan untuk meningkatkan perekonomian anggotanya masih belum tercapai. Sehingga penting untuk dilakukan analisis proyeksi transaksi arus kas pada KSU Santosa karena apabila hal ini terus berlangsung akan menghabiskan modal awal koperasi.
Tujuan penelitian ini dilakukan adalah mengembangkan sebuah model simulasi dalam sistem pembiayaan, yang dapat digunakan untuk mengetahui berapa besar rasio Non-Performing Loan (NPL) di KSU Santosa. Permasalahan yang ingin dikaji apakah transaksi pengeluaran dan pemasukan dana pada pembiayaan yang telah diberikan selama ini dalam kategori NPL yang sehat, dengan memberi manfaat bagi kedua pihak kreditur dan debiturnya. Dari hasil penelitian KSU
Santosa dapat menyesuaikan kembali kebijakan baru dalam sistem pembiayaan dengan mempertimbangkan analisis yang diperlukan sesuai dengan visi dan misi yang ingin dicapai.

## 2. Metode Penelitian

## Objek Penelitian
Objek Penelitian dalam penulisan ini adalah Koperasi Serba Usaha (KSU) SANTOSA merupakan salah satu koperasi yang begerak dalam jasa perkreditan ( Credit Union ) yang beralamat di komplek ruko Villa Gading Blok: B12, Jl. Ir. H. Juanda RT 30 Kel. Mayang Mangurai Kec. Alam Barajo. Model usahanya dengan memberikan pinjaman dengan bunga kecil kepada calon nasabahnya. Jumlah nasabah KSU SANTOSA Per 31 desember 2019 sebanyak 683 orang (Data KSU Santosa).

## Pengumpulan Data
Data primer yang dibutuhkan dalam penelitian ini meliputi alur proses bisnis dan dokumen administrasi dalam sistem pembiayaan di KSU Santosa yang diperoleh dari hasil observasi dan interview langsung. Kebutuhan data yang berupa data sekunder antara lain jumlah nasabah dan jumlah pembiayaan pada tahun 2019 dan 2020, jumlah pembayaran serta pelunasan dari nasabah untuk pembiayaan sejak tahun 2019 sampai dengan 2021. Metode yang digunakan dalam pengumpulan data yaitu: observasi, wawancara, Focus Group Discussion (FGD). Observasi data meliputi sistem kerja, pengamatan terhadap nasabah dan karyawan koperasi. Wawancara yang dilakukan meliputi nasabah, karyawan serta pimpinan koperasi.

## Pengembangan Model dan Simulasi
Pengembangan model analisis sistem pembiayaan dilakukan dengan Simulasi Sistem dinamis yang menggunakan software Ventana Simulation (Vensim). Pemodelan digambarkan dalam bentuk Stock Flow Diagram (SFD) dengan terlebih dahulu mengidentifikasi variable apa saja yang saling mempengaruhi secara signifikan ke dalam sistem dan masing-masing sub-sistemnya. Peran utama SFD adalah sebagai model simulasi di dalam aplikasi perangkat lunak dengan bentuk implementasi yang bersifat kuantitatif [9].
Validasi diperlukan untuk menegaskan bahwa pemodelan sistem yang dilakukan telah mewakili sistem nyata. sehingga setiap model dinyatakan valid dan dapat dilanjutkan jika nilai hasil simulasi telah mendekati perbandingan nilai data yang sebenarnya. Validasi pemodelan dilakukan 2 tahap, yaitu dengan menghitung Mean Comparison (E1) dan Error Variance (E2) [10].
�� = �−� � �100% dan �� = | ��−�� �� | ………. (1)
dimana S = Nilai rata-rata hasil simulasi A = Nilai rata-rata data Ss = Standar deviasi model

## Sa = Standar deviasi data

## 3. Hasil dan Pembahasan Pengumpulan data pembiayaan
Pengelompokan pembiayaan bertujuan untuk mempermudah dalam tahapan analisis pembiayaannya. Berdasarkan pada data yang telah diperoleh, jumlah pembiayaan kesejahteraan dan produktif selalu mengalami perubahan pada setiap bulan. Tabel 3 berikut ini menyajikan fluktuasi dari pembiayaan yang telah disetujui untuk anggota KSU Santosa.
Tabel 3 . Rekapitulasi data pembiayaan kesejahteraan dan produktif Periode Pembiayaan Kesejahteraan Pembiayaan Produktif Jumlah Nasabah Nilai Pembiayaan (Rp) Jumlah Nasabah Nilai Pembiayaan (Rp) 1 9 orang 119.500.000 5 orang 10.500.000 2 12 orang 34.000.000 7 orang 80.000.000 3 11 orang 64.200.000 5 orang 28.000.000 4 13 orang 73.000.000 5 orang 16.000.000 5 19 orang 206.500.000 3 orang 57.000.000 6 15 orang 68.200.000 2 orang 4.000.000 7 18 orang 113.700.000 8 orang 49.500.000 8 6 orang 43.500.000 2 orang 15.000.000 9 22 orang 215.300.000 5 orang 12.500.000 10 15 orang 61.800.000 15 orang 241.500.000 11 13 orang 86.700.000 4 orang 24.500.000 12 17 orang 169.500.000 6 orang 68.000.000 13 2 orang 12.000.000 0 0 14 8 orang 54.500.000 0 0 15 11 orang 98.000.000 2 orang 12.000.000 16 17 0rang 158.500.000 4 orang 99.000.000 17 16 orang 144.000.000 3 orang 20.000.000 18 10 orang 98.000.000 2 orang 10.000.000 19 16 orang 135.000.000 8 orang 79.500.000 20 10 orang 75.500.000 11 orang 139.000.000 21 11 orang 116.000.000 6 orang 84.500.000 22 11 orang 56.500.000 6 orang 73.000.000 23 14 orang 173.250.000 6 orang 73.000.000 24 15 orang 136.000.000 4 orang 89.000.000

## Klasifikasi pembayaran angsuran
Selama ini ketika pencatatan pembayaran yang diterapkan di KSU Santosa tidak membuat klasifikasi secara terperinci seperti Tabel 3. Dalam penelitian ini rekapitulasi pembayaran angsuran pembiayaan oleh nasabah diklasifikasikan menjadi lebih cepat (LC), tepat waktu (TW), terlambat (T), dan tidak lunas (TL). Data diperoleh dari KSU. Santosa dengan ketentuan: LC adalah jika pembayaran angsuran sebelum waktu yang ditentukan dan telah lunas; TW adalah ketika pembayaran angsuran yang dilakukan sesuai dengan waktu pembayarannya dan telah lunas; T adalah kondisi untuk pembayaran yang dilakukan lewat dari tenggang waktu pembayaran, tetapi akhirnya tetap lunas; sedangkan TL adalah pembayaran angsuran yang belum diselesaikan nasabah sehingga akan menjadi tunggakan pembiayaan.
Secara konvensional,yang termasuk kategori kredit bermasalah adalah dalam keterlambatan pembayaran dan macet yang dalam penelitian ini adalah T dan TL. Dalam surat edaran Bank Indonesia No. 3/30/DPNP tanggal 14 Desember 2001, rumus NPL adalah:
��� ����� = (����� ������ ������ ������+������ ���������+������ �����) ����� ������ � ��� …… (2)
Sesuai Peraturan Bank Indonesia No. 17/11/PBI/2015 yang dapat diunduh mandiri dari https://peraturan.bpk.go.id/ bahwa baik rasio NPL secara bruto (gross) dan netto tidak boleh lebih
dari 5% [3]. Hasil perhitungan NPL pada Tabel 4 memperlihatkan kondisi sistem pembiayaan yang tidak sehat pada KSU Santosa, dimana untuk Pembiayaan Kesejahteraan sebesar 18,72% dan Pembiayaan Produktif 32,06%.
Tabel 4 . Klasifikasi pembayaran angsuran Jenis Pembiayaan Nilai Pembiayaan Rata-rata kelancaran pembayaran (Rp) Lebih Cepat (LC) Tepat Waktu (TW) Terlambat (T) Tidak Lunas (TL) Pembiayaan Kesejahteraan Kecil 630.712.980 75.605.180 51.743.080 45.086.810 Menengah 250.175.280 8.037.760 30.267.190 65.809.160 Besar 56.264.320 0 3.642.110 38.556.130 Persentase (%) 74,62 6,66 6,82 11,9 Pembiayaan Produktif Kecil 230.955.200 41.423.950 18.073.700 38.209.500 Menengah 117.721.650 5.822.400 10.310.500 76.297.700 Besar 16.132.900 0 0 51.552.500 Persentase (%) 60,15 7,79 4,68 27,38
Pemodelan dan Simulasi dengan Stock Flow Diagram (SFD) Pemodelan sistem dilakukan dengan analisis hubungan sebab akibat (causal) untuk dapat mengidentifikasi variabel apa saja yang saling mempengaruhi dalam sistem pembiayaan KSU Santosa untuk dikelompokkan lagi kedalam sistem yang lebih kecil atau biasa di sebut sub sistem.

## Model pembiayaan (pengeluaran)
Model SFD Pembiayaan merupakan aktivitas pengeluaran dana yang dilakukan KSU Santosa sesuai dengan permohonan yang sebelumnya diajukan oleh nasabah. Pada Gambar 1 memperlihatkan variabel-variabel penting yang menjadi sub-sistem dan mempengaruhi nilai total pembiayaan kesejahteraan. Pengelompokannya menjadi 3 bagian (kecil, menengah, dan besar) berdasarkan nilai pembiayaan yang disetujui.
Gambar 1 . Model pengeluaran untuk pembiayaan kesejahteraan
Gambar 2 berikut ini merupakan model pembiayaan produktif yang dikembangkan dengan variable sub-sistem yang hampir sama dengan pembiayaan kesejahteraan.

## Gambar 2 . Model pengeluaran untuk pembiayaan produktif
Data yang digunakan untuk validasi model pembiayaan dari perhitungan dalam Tabel 5 berikut dapat dilihat pada lampiran dengan menggunakan rumus (1). Validasi ini penting dilakukan untuk melanjutkan pemodelan ke tahap penelitian berikutnya.
Tabel 5 . Validasi model Pembiayaan Kesejahteraan Kategori Pembiayaan Kesejahteraan Pembiayaan Produktif �� ≤ � % �� ≤ �� % Validasi �� ≤ � % �� ≤ �� % Validasi Kecil 0,01 % 0,10 % Valid 0,10 % 0,09 % Valid Menengah 0,06 % 0,10 % Valid 0,09 % 0,03 % Valid Besar 0,12 % 0,26 % Valid 0,37 % 0,44 % Valid
Model pembayaran (pemasukan) Pemodelan sub-sistem model pembayaran disimulasikan untuk menganalisis total pemasukan yang diterima oleh KSU Santosa, yang dapat dilihat secara detail pada Gambar 3 berikut ini:
Gambar 3 . Model pemasukan dari pembiayaan kesejahteraan dan produktif
Model proyeksi arus kas (pemasukan - pengeluaran) Model proyeksi arus kas pada Gambar 4 dilakukan untuk mengetahui bagaimana fluktuasi pemasukan dan pengeluaran yang diproyeksikan selama 24 bulan. Penambahan variabel suku bunga administrasi dan pemasukan biaya administrasi menjadi total pemasukan keseluruhan (aktivitas pembayaran dari nasabah) yang kemudian dikurangi dengan total pengeluaran keseluruhan (aktivitas pembiayaan nasabah).

## Gambar 4 . Model proyeksi arus kas dari pemasukan dan pengeluaran
Pemasukan tambahan bagi koperasi sangat dipengaruhi oleh pemasukan biaya administrasi, dimana besaran biaya administrasi adalah sebesar 4.5% dari total pembiayaan yang akan diberikan. Semakin besar pinjaman yang diberikan maka biaya administrasi yang dikenakan juga akan semakin besar dan berdampak positif pada pemasukan koperasi, tetapi resiko yang diambil juga menjadi besar.
Tabel 6 . Proyeksi arus kas hasil simulasi Periode Total Pembiayaan Total Pemasukan Pembiayaan Pemasukan Biaya Administrasi Arus Kas Pembiayaan 1 Rp.207.467.375 Rp.240.509.500 Rp.9.336.032 Rp.42.378.156 2 Rp.172.507.766 Rp.200.768.984 Rp.7.762.850 Rp.36.024.070 3 Rp.144.935.531 Rp.168.559.563 Rp.6.522.099 Rp.30.146.131 4 Rp.140.327.000 Rp.163.168.250 Rp.6.314.715 Rp.29.155.965 5 Rp.189.320.469 Rp.218.203.469 Rp.8.519.422 Rp.37.402.422 6 Rp.126.799.836 Rp.145.251.938 Rp.5.705.993 Rp.24.158.094 7 Rp.175.159.484 Rp.202.335.672 Rp.7.882.177 Rp.35.058.363 8 Rp.123.516.594 Rp.142.383.391 Rp.5.558.247 Rp.24.425.043 9 Rp.279.911.281 Rp.322.844.750 Rp.12.596.008 Rp.55.529.477 10 Rp.227.039.719 Rp.264.369.406 Rp.10.216.788 Rp.47.546.477 11 Rp.129.362.430 Rp.149.608.594 Rp.5.821.310 Rp.26.067.473 12 Rp.237.939.438 Rp.274.017.500 Rp.10.707.275 Rp.46.785.336 13 Rp.66.653.039 Rp.77.679.211 Rp.2.999.387 Rp.14.025.559 14 Rp.74.030.414 Rp.85.597.875 Rp.3.331.369 Rp.14.898.830 15 Rp.160.984.688 Rp.186.857.969 Rp.7.244.311 Rp.33.117.594 16 Rp.195.578.375 Rp.225.202.313 Rp.8.801.027 Rp.38.424.965 17 Rp.228.435.656 Rp.263.613.719 Rp.10.279.604 Rp.45.457.668 18 Rp.192.644.250 Rp.221.729.125 Rp.8.668.991 Rp.37.753.867 19 Rp.229.850.156 Rp.266.911.063 Rp.10.343.258 Rp.47.404.164 20 Rp.208.352.125 Rp.242.584.281 Rp.9.375.846 Rp.43.608.000 21 Rp.180.645.000 Rp.209.849.391 Rp.8.129.025 Rp.37.333.414 22 Rp.141.599.359 Rp.163.827.078 Rp.6.371.971 Rp.28.599.689 23 Rp.209.595.500 Rp.242.048.656 Rp.9.431.798 Rp.41.884.953 24 Rp.153.564.266 Rp.177.685.906 Rp.6.910.392 Rp.31.032.033 TOTAL Rp.4.196.219.750 Rp.4.855.607.602 Rp.188.829.896 Rp.848.217.742
Hasil simulasi yang dijabarkan pada Tabel 6 diatas memperlihatkan berapa proyeksi nilai profit yang seharusnya diterima oleh KSU Santosa setiap bulan selama 24 bulan periode simulasi dengan asumsi bahwa semua anggota melunasi pembiayaannya tepat waktu, sehingga total arus kas yang
diterima sebesar Rp 848.217.742,-

## Model proyeksi berdasarkan kategori kelancaran pembayaran
Model ini dikembangkan pada Gambar 5 digunakan untuk mengetahui berapa nilai pembiayaan masing-masing berdasarkan klasifikasi pembayaran LC, TW, T dan TL sesuai dengan rasio NPL yang telah dihitung sebelumnya dari Tabel 3.
<total pemasukan pembiayaan produktif> nilai pembayaran produktif tepat waktu %TW P
nilai pembayaran produktif lebih cepat
nilai pembayaran produktif terlambat nilai pembiayaan produktif tidak lunas %LC P %T P %TL P <total pemasukan pembiayaan kesejahteraan> nilai pembayaran kesejahteraan tepat waktu nilai pembayaran kesejahteraan lebih cepat nilai pembayaran kesejahteraan terlambat nilai pembayaran kesejahteraan tidak lunas
%TW K %LC K %T K %TL K TOTAL PEMASUKAN
Gambar 5 . Model proyeksi arus kas berdasarkan kelancaran pembayaran
Dengan mencari nilai pembiayaan berdasarkan klasifikasi pembayarannya, dapat diketahui berapa besaran pembayaran yang telah di terima dan yang belum diterima yang masuk dalam kategori kredit bermasalah. Tabel 7 berikut memperlihatkan total pembayaran pembiayaan dari nasabah KSU Santosa.
Tabel 7 . Proyeksi arus kas hasil simulasi Jenis pembiayaan Hasil Simulasi Klasifikasi pembayaran LC TW T TL Produktif 1.086.978.356 140.774.094 84.572.882 494.787.490 Kesejahteraan 2.274.786.830 203.029.757 207.907.341 362.770.884 Total 3.361.765.186 343.803.851 292.480.223 857.558.374
Dengan membandingkan hasil simulasi yang diperoleh pada Tabel 5 dan Tabel 6 terlihat bahwa keuntungan koperasi yang seharusnya sebesar Rp 848.217.742,- sebenarnya tidak tercapai dikarenakan adanya pembiayaan yang tidak lunas yang nilainya lebih besar dengan total Rp 857.558.347,-, baik pembiayaan produktif ataupun kesejahteraan. Perbedaan kedua nilai tersebut menunjukkan bahwa dalam melakukan analisis kelayakan nasabah pembiayaan, pihak manajemen KSU Santosa perlu lebih teliti lagi kedepannya dengan merevisi bobot pada metode 5C yang selama ini telah digunakan.

## 4. Penutup
Upaya penyelamatan kredit bermasalah dapat dilakukan melalui pembinaan kepada debitur, pemberian surat peringatan, penjadwalan kembali (rescheduling) , persyaratan kembali (reconditioning) , penataan kembali (restructuring) , dan penyitaan jaminan [6][11]. Dalam analisis variabel 5C untuk skenario penilaian kelayakan dalam sistem pembiayaan di KSU Santosa diketahui bahwa variabel yang paling mempengaruhi dalam sistem pendukung keputusan penilaian layak atau tidaknya seorang nasabah diberikan pembiayaan berdasarkan urutan skala prioritasnya adalah capacity, character, capital, collateral, dan condition .
Prinsip dalam analis 5C masih cukup relevan untuk diperhatikan dan dikencangkan agar kualitas sistem pembiayaan di KSU Santosa bisa meningkat. Analisis 5C dapat dilengkapi dengan 7P (personality, party, purpose, prospect, payment, profitability, protection) karena memiliki persamaan yaitu apa yang terdapat dalam 5C dilengkapi lebih rinci dalam prinsip 7P dengan jangkauan analisis yang lebih luas [12]. Kedua metode ini merupakan analisis yang sering dipakai oleh bank dalam melakukan penilaian apakah nasabah memiliki itikad baik atau tidak guna mengantisipasi terjadinya kredit macet.

## 5. Referensi
[1] A. Sukma et all, “Analisis Kelayakan Penilaian Kredit Menggunakan Metode 5C sebagai Penunjang Keputusan kredit pada PT. BPR HARIARTA SEDANA”, Prosiding Seminar Nasional Informatika, pp 395-401, 2015.
[2] Muttaqin, “Model Pembiayaan Baitul maal wa tamwil dan Peranannya dalam Pembinaan Kesejahteraan Usaha Kecil Menengah (UKM)”, Jurnal Humanity, Vol 7, No. 2, pp35-45, 2012.
[3] Prayetno and Muslihudin. “Model sistem pendukung keputusan penilaian kelayakan pemberian kredit”. Jurnal Sarjana Teknik Informatika, Vol 1, No. 1, pp 248-258, 2013.
[4] T. Sasmita, R. Puspitasari, and S. I. Rosita, “Pengaruh 5C dan 7P Terhadap Pemberian Kredit (Studi kasus pada PT. Bank Negara Indonesia, Tbk Cabang Bogor dan PT BRI cabang bogor”, Jurnal Aplikasi bisnis dan Kesatuan (JABKES), Vol 1, No. 1, pp 1-10, 2021.
[5] W. Jannah W and M. Rimawan, “Analisis Pengaruh Non-Performing Loan (NPL) Terhadap Return on Equity pada Koperasi Wanita (kopwan) Kartika sari kota Bima”, Balance: Jurnal Ekonomi, Vol 16, No 1, 2019.
[6] O. A. Dewi, Darminto, and M. G. W. Endang, “Analisis Manajemen Kredit Guna Meminimalisir Kredit Bermasalah (Studi pada koperasi bank perkreditan rakyat pancadana batu)”, Jurnal Administrasi Bisnis (JAB), Vol 9, No. 2, pp 1-8, 2014.
[7] N. K. S. L. Febriyanti and N. N. Sudiyani, “Analisis Penilaian Tingkat Kesehatan Kredit Koperasi di tinjau dari Non-Performing Loan (NPL) dan Loan to Deposit Ratio (LDR) pada Koperasi Dana Mandiri Desa Abiansemal di Kabupaten Badung”, Jurnal manajemen dan bisnis equilibrium, Vol. 4, No, 2 pp 186-197, 2018.
[8] T.D. Warninda. “Analisis Model Dinamik Profitabilitas Bank Pembiayaan Rakyat Syariah”, Islamic banking and finance conference, 2012.
[9] Prahasta, E. “ System Thinking & Pemodelan sistem dinamis”, Informatika Bandung, Bandung, 2018.
[10] Suryani, R. A. Hendrawan, and U. E. Rahmawati, “Model dan simulasi system dinamik”, deepublish, Yogyakarta, 2020.
[11] Stevanie et al. “Analisis kelayakan pemberian kredit usaha mikro dalam upaya mengantisipasi terjadinya kredit bermasalah (studi kasus pada PT. BANK RAKYAT INDONESIA unit Sawojajar)”, Malang, 2017.
[12] I . G . B. F. Anggriawan, N. T. Herawati, and I. G. A. Purnamawati, “Analisis prinsip 5C dan 7P dalam pemberian kredit untuk meminimalisir kredit bermasalah dan meningkatkan profitabilitas (studi kasus pada PT. BPR pasar umum, Denpasar)”, JIMAT (Jurnal Ilmiah Mahasiswa Akuntansi), 2017

## Lampiran

## Tabel Perbandingan data dengan hasil simulasi pembiayaan kesejahteraan

## Tabel Perbandingan data dengan hasil simulasi pembiayaan produktif