## KLASTERISASI BANK-BANK UNIT PENYALUR KUR BERBASIS KINERJA KEUANGAN MENGGUNAKAN PRINCIPAL

## COMPONENT BIPLOT
Oleh:
Farida
Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Persada Indonesia (YAI) Jakarta Pusat
Email:
faridawongjowo@gmail.com

## ABSTRACT
This study aims to determine each BRI unit bank's group or relative position that distributes  people’s  business  credit  (KUR)  internally  based  on  their  financial performance.  .  This  grouping  is  useful  as  a  mapping  of  BRI  unit  banks  as  a reference  for  determining  targets  and  competitive  advantages.  Bank  units  are grouped based on the similarity of characteristics between objects and the diversity of variables using a biplot principal component analysis. The location of research was  carried  out  at  BRI  unit  banks  in  Pati  Regency,  Central  Java.  Saturated sampling means that the population used in this study is 35 BRI unit banks in Pati Regency. The result of this research is that four groups/clusters are formed. The diversity between the four clusters is high, while the diversity within the clusters is small  or  homogeneous.  Unit  banks  in  each  group  have  fairly  close  similarities compared to unit banks in other groups. None of the bank units in Cluster I and II dominate the performance parameters. Cluster III consists of 9 bank units, namely Dukuhseti  (DS),  Karaban  (KB),  Sukolilo  (SL),  Tambakromo  (TK),  Kayen  (KY), Jaken (JK), Juwono II ( J 2 ), Pati 2 (PK2) and Kajar (KJ). In cluster 3, unit banks dominate the parameters of variables such as KUR disbursed, number of customers, and  income.  Meanwhile,  unit  banks  in  cluster  IV  dominate  the  cost  and  NPL parameters. The implication of this clustering is that unit banks in cluster 3 have good  performance  as  a  model  for  other  unit  banks.  Meanwhile,  banks  that  are included in cluster 4 should be more careful in attracting customers so that bad credit does not occur.
Keywords: Bank Performance, Biplot, Clustering, KUR, Saturated sampling

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan  kelompok  atau  posisi  klaster  masing masing  bank  unit  BRI  penyalur  kredit  usaha  rakyat  (KUR)  secara  internal berdasarkan  kinerja  keuangannya.  Pengelompokan  ini  bermanfaat  sebagai pemetaan  bank  bank  unit  BRI  sebagai  acuan  untuk  menentukan  target  dan keunggulan  bersaing.  Bank  bank  unit  dikelompokkan  berdasarkan  kemiripan karakteristik  antar  objek  maupun  keragaman  variabel  dengan  analisis principal component biplot. Lokasi penelitian dilakukan di bank-bank unit BRI di Kabupaten Pati  Jawa  Tengah.  Pengambilan  sampel  secara  jenuh  artinya  semua  populasi digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  35  bank-bank  unit  BRI  di  Kabupaten  Pati. Hasil dari penelitian ini adalah terbentuk empat kelompok/klaster. Keragaman antar keempat  klaster  tinggi,  sedangkan  keragaman  di  dalam  klaster  kecil.  Bank-bank unit  di  setiap  kelompok  memiliki  persamaan  yang  cukup  dekat  dibandingkan dengan bank-bank unit yang berada di kelompok lain. Bank bank unit pada klaster I dan II tidak ada yang mendominasi parameter kinerja. Pada klaster III terdiri dari 9  bank  unit  yaitu  Dukuhseti  (DS),  Karaban  (KB),  Sukolilo  (SL),  Tambakromo (TK), Kayen (KY), Jaken (JK), Juwono II (J 2 ), Pati 2 (PK2) dan Kajar (KJ). Pada klaster III ini, bank bank unit mendominasi parameter peubah seperti KUR yang disalurkan, jumlah nasabah dan pendapatan. Sementara bank bank unit di  klaster IV  mendominasi  parameter  biaya  dan  NPL.  Implikasi  dari  klasterisasi  ini,  untuk bank-bank unit di klaster III memiliki kinerja yang bagus sebagai model bagi bank- bank unit lainnya. Sementara untuk bank-bank yang masuk klaster  IV agar lebih berhati hati dalam menjaring nasabah agar tidak terjadi kredit macet.
Kata Kunci : Biplot, Kinerja Bank, Klasterisasi, KUR, Sampel Jenuh

## A. PENDAHULUAN
Sejak  diluncurkan  pertama  kali  tahun  2007  sampai  saat  ini,  Kredit  Usaha Rakyat (KUR) merupakan program yang berhasil meningkatkan pendapatan usaha mikro,  dan  memiliki  peranan  dalam  pengentasan  kemiskinan  dan  pengangguran (Farida et al., 2016). Keberhasilan KUR tidak lepas dari peranan pasar dan institusi keuangan  dalam  menyalurkan  dana  dan  mengalokasikan  resiko  ke  kegiatan ekonomi  yang  produktif,  memiliki  prospek  bisnis  yang  baik  dan  memiliki kemampuan untuk mengembalikan tapi belum memenuhi administrasi / persyaratan /  jaminan  yang  ditentukan  di  bank  untuk  memperoleh  kredit.  Peran  pemerintah dalam  skim  kredit  usaha  mikro  ini  adalah  menyediakan  dana  APBN  dengan mensubsidi  bunga  skim  kredit  yang  dimaksud  dan  penjaminan,  sementara  dana kredit/pembiayaan  seluruhnya  berasal  dari  bank  bank  yang  ditunjuk  pemerintah sebagai bank pelaksana.
Sumber: Data diolah, 2022
Gambar 1. Penyalur KUR Berdasarkan Segmen Usaha 2021
Penyaluran KUR tahun 2021 mencapai Rp 282 triliun yang didominasi oleh usaha mikro sebesar 64  persen, usaha kecil 33 persen dan super mikro sebesar 3 persen (Gambar 1). Plafon KUR super mikro Rp 10 juta dengan prioritas ibu rumah tangga dan pekerja korban PHK. Plafon KUR mikro berkisar antar Rp 25 juta - Rp 50 juta, dan KUR usaha kecil antar Rp 50 juta sampai Rp 500 juta. Bank penyalur KUR terbesar dan terbaik tahun 2021 masih dipegang oleh Bank Rakyat Indonesia (BRI) yang mencapai Rp 195 triliun atau 69,15 persen kepada lebih dari 6,5 juta debitur. KUR memberikan manfaat yang sangat besar kepada UMKM yang terkena imbas  dari  COVID-19.  Bahkan  penelitian  (Widia  &  Octafia,  2022)  di  Padang Sumatra  Barat  menyatakan  bahwa  91  persen  UMKM  membutuhkan  bantuan modal.
BRI berhasil menyalurkan KUR kepada usaha super mikro dan usaha mikro karena  memiliki  bank-bank  unit  yang  menjangkau  masyarakat  sampai  pedesaan. Dalam satu kecamatan, bank unit BRI biasanya ada 2 unit BRI, selain juga Teras BRI.  Pencapaian  kinerja  bank-bank  unit  BRI  dalam  satu  kecamatan  atau  satu kabupaten  berbeda  ditentukan  oleh  banyak  faktor.  Bahkan  faktor  alam  atau topografi wilayah pun bisa mempengaruhi kinerja bank-bank unit tersebut (Farida et al., 2019). BRI unit yang berada di wilayah topografi yang sulit seperti daerah gersang,  maupun  daerah  yang  rentan  banjir  akan  memiliki  kinerja  yang  kurang efisien  dibandingkan  bank  unit  yang  berada  di  wilayah  subur  dan  daerah  yang ramai.
Bank-bank  unit  BRI  dalam  menyalurkan  KUR  saling  berkompetisi  baik secara eksternal maupun internal dalam menjaring nasabah. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan kelompok atau posisi relatif masing masing bank unit BRI secara internal  berdasarkan  kinerjanya.  Bank  bank  unit  dikelompokkan  berdasarkan kemiripan  karakteristik  antar  objek  maupun  keragaman  variabel  dengan  analisis principal component biplot. Metode biplot bisa digunakan untuk mendeskripsikan posisi relative berbagai obyek dengan berbagai  variabel (Mattjik & Sumertajaya, 2011).  Pengelompokan  ini  bermanfaat  sebagai  pemetaan  bank  bank  unit  BRI sebagai  acuan  untuk  menentukan  target  dan  keunggulan  bersaing.  Metode  lain dalam  pengelompokan  obyek-obyek  pengamatan  dalam  analisis  multivariate adalah  analisis  cluster  dengan  metode  k-mean,  penelitian  (Islami  &  Sihombing, 2021) menggunakan K-median clustering method. Namun metode k-mean dalam clustering secara umum tidak bisa dikatakan lebih baik dari metode biplot, begitu
Mikro 64% Kecil 33% Super mikro 3%
juga sebaliknya (Ariawan et al., 2013). Clustering data mining menggunakan PCA biplot  oleh  (Ginanjar  et  al.,  2017)  menghasilkan  4  kelompok  bus  antar  kota berdasarkan biaya perawatan.
Penelitian tersebut bertujuan untuk menyederhanakan  dan  mengobjektifikasi  metode  pengelompokan  objek  dalam biplot  PCA.  Data  mining  yang  melibatkan  banyak  data,  semakin  umum  dan seringkali sulit untuk ditafsirkan. Teknik untuk mengurangi dimensi kumpulan data tersebut  membentuk  PCA  sebagai  tehnik  analisis  data  adaptif.  Fungsinya  adalah untuk  meningkatkan  interpretasi  tetapi  pada  saat  yang  sama  meminimalkan kehilangan informasi (Jolliffe & Cadima, 2016).
Pemetaan  menggunakan  analisis  deskriptif  biplot  oleh  (Gunarto  &  Syarif, 2014; Pogalin et al., 2014) untuk melihat adanya kemiripan dan tingkat persaingan antar PTS di Kopertis II dan pemetaan kabupaten berdasarkan variable Pendidikan. Pemetaan kemiskinan menggunakan analisis biplot juga dilakukan oleh (Leleury & Wokanubun,  2015)  di  Provinsi  Maluku.  Penelitian  (Kudadiri  et  al.,  2022) menggunakan analisis biplot untuk mendeskripsikan posisi  relatif provinsi dalam capain  indikator  kesehatan  lingkungan.  Analisis  biplot  komponen  utama  sebagai alternative untuk memprediksi data multivariate perlu dipertimbangkan (John et al., 2019), selain menggunakan prediksi regresi OLS.

## B. KAJIAN PUSTAKA

## Laporan Keuangan Bank
Laporan keuangan adalah dokumen yang menyajikan kinerja keuangan suatu perusahaan  selama  periode  waktu  tertentu.  Laporan  ini  digunakan  oleh  investor, kreditur,  dan  pemangku  kepentingan  lainnya  untuk  mengevaluasi  kesehatan keuangan perusahaan dan membuat keputusan yang tepat. Salah satu aspek penting dari  laporan  keuangan adalah  pengukuran  kinerja  keuangan.  Beberapa  penelitian terkait  pengukuran  kinerja  keuangan  perbankan  telah  dilakukan  antara  lain  oleh (Hartono,  2015;  Prasaja,  2018).  Ada  beberapa key  performance  indicator (KPI) yang  dapat  digunakan  untuk  menilai  kinerja  suatu  perusahaan,  antara  lain: Pendapatan,  laba,  pendapatan  per  lembar  saham,  pengembalian  investasi  dan lainnya.  Laporan  keuangan  biasanya  mencakup  neraca,  laporan  laba  rugi,  dan laporan  arus  kas.  Dokumen-dokumen  ini  memberikan  Gambaran  tentang  posisi keuangan, pendapatan dan pengeluaran, serta arus kas perusahaan.
Perusahaan memerlukan kas untuk memperoleh banyak aset yang digunakan dalam  usaha  atau  bisnis.  Mereka  juga  menanggung  kewajiban  pada  pihak  yang memberikan  dana.  Neraca  menampilkan  potret  asset  dan  kewajiban  perusahaan pada waktu tertentu (Riswan & Kesuma, 2014).
Bagi bank, neraca adalah dokumen penting yang membantu mereka menilai kesehatan  dan  likuiditas  keuangan  mereka  secara  keseluruhan.  Neraca  bank biasanya memiliki tiga bagian: aset, kewajiban, dan ekuitas.
Aset dari neraca bank mencantumkan semua sumber daya yang dimiliki atau dikendalikan oleh bank, yang diharapkan dapat memberikan manfaat ekonomi di masa depan. Untuk bank, aset biasanya dibagi menjadi dua kategori. Pertama kas dan setara kas. Di dalamnya termasuk uang yang dimiliki bank, di brankasnya atau
di rekeningnya di bank sentral. Kedua, Pinjaman dan uang muka yaitu uang yang dipinjamkan bank kepada pelanggan, serta jenis investasi lainnya, seperti sekuritas.
Pada  bagian  kewajiban  dari  neraca  bank  mencantumkan  semua  kewajiban bank kepada orang lain. Ini termasuk simpanan nasabah, uang yang dipinjam bank dari  lembaga  keuangan  lain,  dan  jenis  utang  lainnya.  Untuk  bagian  ekuitas  dari neraca  bank  mewakili  kekayaan  bersih  bank,  yang merupakan  selisih antara  aset dan kewajibannya. Ini termasuk nilai modal bank, yang dapat berasal dari berbagai sumber, seperti laba ditahan, saham preferen, dan saham biasa.

## Pendapatan Bank
Sumber  pendapatan  utama  bank  dapat  bervariasi  tergantung  pada  jenis lembaga  perbankan  dan  layanan  yang  ditawarkan.  Namun,  beberapa  sumber pendapatan yang paling umum bagi bank meliputi:
Pendapatan Bunga - Ini adalah sumber pendapatan utama (Wedhananda et al., 2020)  bagi  sebagian  besar  bank.  Bank  mendapatkan  pendapatan  bunga  dengan meminjamkan  uang  kepada  pelanggan  dan  membebankan  bunga  atas  pinjaman tersebut.  Bank  juga  memperoleh  pendapatan  bunga  dari  investasi  pada  sekuritas dan instrumen keuangan lainnya.
Biaya  dan  Komisi  -  Bank  membebankan  biaya  untuk  berbagai  layanan, seperti biaya pemeliharaan rekening, biaya ATM, biaya transfer kawat, dan biaya transaksi. Bank juga mendapatkan komisi dari layanan seperti broker, asuransi, dan manajemen investasi.
Pendapatan Perdagangan dan Investasi - Bank dapat terlibat dalam aktivitas perdagangan  dan  investasi,  seperti  membeli  dan  menjual  saham,  obligasi,  dan instrumen  keuangan  lainnya,  untuk  memperoleh  pendapatan  dari  apresiasi  atau depresiasi aset tersebut.
Pendapatan Valuta Asing - Bank dapat memperoleh pendapatan dari transaksi valuta asing, seperti membeli dan menjual mata uang, dan menyediakan layanan yang berkaitan dengan perdagangan dan keuangan internasional.
Sumber  Lain  -  Bank  juga  dapat  memperoleh  pendapatan  dari  sumber  lain, seperti pendapatan sewa dan sewa, investasi real estat, dan aktivitas non-keuangan lainnya.

## Pengeluaran Bank
Sama seperti sumber pendapatan, pengeluaran utama bank dapat bervariasi tergantung pada ukuran dan jenis lembaga perbankan, namun beberapa pengeluaran umum meliputi:
Beban Bunga - Bank membayar bunga atas deposito dan sumber pendanaan lainnya seperti obligasi, dan pinjaman lainnya. Biaya pendanaan dapat bervariasi tergantung pada tingkat suku bunga dan kelayakan kredit bank.
Biaya  Operasi  -  Bank  memiliki  berbagai  biaya  operasi,  seperti  gaji  dan tunjangan karyawan, sewa, utilitas, biaya teknologi dan peralatan, pemasaran dan periklanan, kepatuhan hukum dan peraturan, dan biaya administrasi umum lainnya.
Penyisihan  Kerugian  Pinjaman  -  Bank  harus  menyisihkan  cadangan  untuk menutupi potensi kerugian atas pinjaman yang mungkin gagal bayar. Ketentuan ini
didasarkan pada perkiraan bank atas kualitas kredit dari portofolio pinjamannya dan dapat bervariasi tergantung pada kondisi ekonomi dan kinerja portofolio pinjaman.
Pajak - Bank dikenakan berbagai pajak, termasuk pajak penghasilan, pajak gaji,  dan  pajak  properti.  Besaran  pajak  yang  dibayarkan  dapat  berbeda-beda tergantung lokasi bank dan kegiatan usahanya.
Depresiasi  dan  Amortisasi  -  Bank  harus  memperhitungkan  depresiasi  aset seperti  bangunan  dan  peralatan,  dan  amortisasi  aset  tidak  berwujud  seperti goodwill.
Pengeluaran  Lain  -  Bank  mungkin  juga  memiliki  pengeluaran  lain  seperti premi asuransi, kontribusi amal, dan pengeluaran non-operasional lainnya.

## C. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  yang  diperoleh  dari  BRI Kabupaten  Pati.  Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  semua  bank  unit  BRI  di Kabupaten  Pati  sebagai  penyalur  KUR  terbesar  di  Jawa  Tengah  yaitu  35  unit. Sementara pengambilan sampel secara jenuh yaitu semua bank unit atau populasi digunakan sebagai obyek penelitian (Tabel 1).
Tabel 1.

## Nama Bank-Bank Unit BRI Penyalur KUR di Kabupaten Pati
No Unit Kerja Inisial No Unit Kerja Inisial 1 Cengkal Sewu CS 19 Tambakromo TK 2 Tambaharjo TH 20 Sukolilo SL 3 Tlogorejo TR 21 Ngemplak NGP 4 Tambahmulyo TM 22 Mulyoharjo MH 5 Pucakwangi PW 23 Margorejo MR 6 Plaosan PS 24 Kayen KY 7 Pekalongan PL 25 Karaban KB 8 Pakis PK 26 Kajar KJ 9 Pagerharjo PH 27 Juwana 2 J 2 10 Ngablak NG 28 Jakenan JKN 11 Karangwotan KW 29 Jaken JK 12 Gunung Wungkal GW 30 Gembong GB 13 Angkatan Lor AL 31 Gabus GS 14 Tayu TY 32 Dukuhseti DS 15 Pati Kota 1 PK 1 33 Bulumanis BM 16 Juwana 1 J 1 34 Batangan BT 17 Winong WN 35 Pati 2 PK2 18 Wedaruaksa WR
Sumber: BRI Pati, Data diolah 2022
Variabel karakteristik yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan 20 peubah.  Peubah  tersebut  adalah  tingkat  efisiensi  (Farida  et  al.,  2018)  di  masing- masing  bank  unit,  BOPO  yaitu  perbandingan  antara  biaya  operasional  terhadap pendapatan operasional, KUR yang disalurkan, Nilai non-performance loan /NPL, jumlah nasabah, jumlah NPL, simpanan pihak ketiga, simpanan berjangka, biaya umum, pendapatan bunga, pendapatan provisi, pendapatan jasa, beban operasional
lainnya,  biaya  non  operasional,  beban  bunga,  beban  hadiah,  beban  penyisihan kerugian, biaya tenaga kerja, biaya umum, dan pendapatan operasioanl lainnya.
Jenis  penelitian  ini  adalah  deskriptif  dengan  analisis principal  component biplot yang  biasa  dikenal  dengan  biplot  klasik  (Rifkhatussa’diyah  et  al.,  2014). Sementara  metode  hybrid  analisis  korespondensi  ordinal  digunakan  (Saumi  & Panudju,  2020)  untuk  memetakan  tingkat  kepuasan  produk  atau  pelayanan  jasa dalam  sebuah  grafik..  Keunggulan  analisis  biplot  dalam  pengelompokan  adalah mampu menyajikan informasi objek penelitian dan variabel peubah secara simultan dalam satu grafik (Raden & Pramaputri, 2021). Analisis biplot ini merupakan salah satu  analisis  multivariate  yang  mendiskripsikan  n  unit  obyek  dan  p  unit  peubah secara  simultan  dalam  satu  grafik  berdimensi  dua.  Analisis  biplot  klasik  ini menguraikan suatu matrik X yang berdimensi n x p yang didasarkan pada singular value  decomposition.  Tahapan  dalam  analisis  biplot  (Ariawan  et  al.,  2013; Rifkhatussa’diyah et al., 2014) adalah pemilihan parameter β = 1 pada dekomposisi matrik  X  =  UL β L 1-β Aʹ.  Selanjutnya  menghitung  ketepatan  biplot  dalam menjelaskan  keragaman  data  dengan  rumus 𝜌 2 = 𝜆 1−𝜆2 ∑ 𝜆 𝑘 𝑚 𝑘=1 ,  semakin 𝜌 2 hasilnya mendekati nilai 1 maka biplot mampu menyajikan informasi yang semakin baik.

## D. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis Biplot merupakan analisis deskriptif peubah ganda yang menyajikan informasi  secara  bersama-sama  dari  n  pengamatan  (baris)  dan p peubah  (kolom) dari suatu matriks data dalam suatu plot pada bidang datar. Analisis Biplot ini untuk melihat;  1)  kedekatan  antar  variabel,  2)  keragaman  peubah,  3)  Hubungan  antar peubah dan, 4) nilai peubah pada suatu objek.
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  melihat  karakteristik  kinerja  bank  bank  unit BRI dengan analisis deskriptif sebagaimana di Tabel 2.
Tabel 2.

## Deskriptif Karakteristik Kinerja Bank Bank Unit BRI
Karakteristik Var Max Min Mean Median St. Deviasi Tingkat efisiensi Y 1 1 0,873 0,979 0,998 0,032 BOPO Y 2 179,41 46,36 68,55 66,32 22,02 KUR yang disalurkan Y 3 26,44 M 3,47 M 9,14 M 7,30 M 5,23 M Nilai NPL Y 4 399,5 Jt 0 51,9 Jt 22,27 Jt 86,20 Jt Jumlah nasabah Y 5 3161 431 893 667 592 Jumlah NPL Y 6 33 0 7 4 9 Simpanan pihak ke-3 Y 7 66,75 M 6,6 M 27,75 M 26,04 M 14,19 M Simpanan berjangka Y 8 8,52 M 625 Jt 2,43 M 2,25 M 1,46 M Biaya umum Y 9 36,67 Jt 0 19,95 Jt 20,0 Jt 5,79 Jt Pendapatan bunga Y 10 15,35 M 1,64 M 5,89 M 5,22 M 2,83 M Pendapatan provisi Y 11 406 Jt 20,18 Jt 102,3 Jt 79,56 Jt 71,91 Jt Pendapatan jasa Y 12 965,43 Jt 141,30 Jt 475,03 Jt 450,48 Jt 192,45 Jt Beban operasional lainnya Y 13 212,83 Jt 11,7 Jt 66,9 Jt 56,3 Jt 4,8 Jt Biaya non operasional Y 14 1,8 M 96,4 Jt 906 Jt 846 Jt 466 Jt Beban bunga Y 15 789 Jt 70,0 Jt 347 Jt 317,6 Jt 179 Jt Beban hadiah Y 16 124,8 Jt 13,7 Jt 55,6 Jt 47,6 Jt 28,9 Jt

## Farida / Journal of Applied Business and Economic (JABE)
Karakteristik Var Max Min Mean Median St. Deviasi Beban penyisihan kerugian Y 17 8,99 M 189 Jt 1,55 M 1,33 M 1,44 M Biaya tenaga kerja Y 18 1,44 M 491 Jt 900 Jt 887 Jt 227 Jt Biaya Umum Y 19 1,85 M 434 Jt 808,8 Jt 782 Jt 256 Jt Pendapatan operasional lainnya Y 20 2,35 M 154 Jt 610 Jt 501 Jt 387 Jt Sumber: BRI Pati, data diolah 2022
Jumlah  pengamatan  dalam  analisis  Biplot  ini  ada  35  unit  dengan  peubah sebanyak 20 unit. Jumlah pengamatan terdiri dari 35 unit bank-bank penyalur KUR (Tabel 1) dan untuk 20 peubahnya (Tabel 2) terdiri dari tingkat efisiensi di masing- masing bank unit (Y 1 ), BOPO yaitu perbandingan antara biaya operasional terhadap pendapatan operasional (Y 2 ), KUR yang disalurkan (Y 3 ), Nilai NPL (Y 4 ), jumlah nasabah (Y 5 ), jumlah NPL (Y 6 ), simpanan pihak ketiga (Y 7 ), simpanan berjangka (Y 8 ),  biaya  umum  (Y 9 ),  pendapatan  bunga  (Y 10 ),  pendapatan  provisi  (Y 11 ), pendapatan jasa (Y 12 ), biaya operasional lainnya (Y 13 ), biaya non operasional (Y 14 ), beban  bunga  (Y 15 ),  beban  hadiah  (Y 16 ),  beban  penyisihan  kerugian  (Y 17 ),  biaya tenaga kerja (Y 18 ), biaya umum (Y 19 ), dan pendapatan operasional lainnya (Y 20 ). Analisis  Biplot  bisa  digunakan  untuk  melihat  hubungan  antar  20  peubah seperti dalam Gambar 2. Jika sudut dua peubah < 90 derajat maka korelasi bersifat positif. Jika sudut dua peubah > 90 derajat maka korelasi bersifat negatif. Semakin kecil sudutnya maka semakin kuat korelasinya.
Berdasarkan Gambar 2 maka peubah Y 1 (efisien) dengan Y 2 (BOPO) sangat bertolak belakang atau korelasi negatif sempurna. Jika bank unit memiliki tingkat efisiensi  yang  tinggi  maka  nilai  BOPOnya  rendah.  Ini  artinya  semakin  efisien kinerja  bank  unit  maka  biaya  akan  semakin  berkurang.  Peubah  Y 1 (efisiensi) memiliki hubungan negatif juga (sudut > 90 derajat) adalah dengan Y 4 (nilai NPL), Y 6 (jumlah  NPL),  Y 17 (beban  penyisihan  kerugian),  Y 9 (biaya  umum),  Y 8 (simpanan  berjangka),  Y 13 (biaya  operasional  lainnya),  Y 14 (beban  non operasional), Y 18 (biaya tenaga kerja), Y 15 (beban bunga), dan Y 7 (simpanan pihak ke-3).  Misalnya,  peubah  efisien  berhubungan  negatif  dengan  peubah  nilai  NPL artinya  semakin  rendah  nilai non  performance  loan nya  maka  bank  unit  akan semakin efisien. Semakin tinggi biaya tenaga kerja dan biaya-biaya lainnya maka semakin tidak efisien. Dengan kata lain, semakin tinggi biaya-biaya maka semakin tinggi  rasio  BOPOnya.  Artinya  peubah  Y 2 memiliki  hubungan  positif  dengan peubah-peubah tersebut atau yang berkaitan dengan biaya-biaya.
Peubah  Y 1 (efisiensi)  antara  lain  memiliki  hubungan  positif  dengan  KUR yang disalurkan (Y 3 ), pendapatan provisi (Y 11 ), jumlah nasabah (Y 5 ), pendapatan bunga (Y 10 ), pendapatan operasional lainnya (Y 20 ) maupun pendapatan jasa (Y 12 ). Semakin  tinggi  pendapatan  bunga  maka  semakin  efisien.  Sebaliknya  peubah  Y 2 memiliki  hubungan  negatif  dengan  peubah-peubah  tersebut  atau  yang  berkaitan dengan variabel pendapatan. Misalnya, semakin tinggi pendapatan, maka semakin efisien  atau  semakin  banyak  jumlah  nasabah  maka  semakin  efisien.  Sebaliknya semakin tinggi pendapatan maka rasio BOPO akan semakin kecil.
Sumber: Data diolah, 2022 Gambar 2. Biplot hubungan antar 20 peubah
Semakin  kecil  sudutnya  menunjukkan  semakin  kuat  korelasinya.  Misalnya antara  Jumlah  NPL  (Y 6 )  dengan  Nilai  NPL  (Y 4 )  maka  korelasinya  sangat  kuat. Hasil lainnya yang menunjukkan bahwa semakin kecil sudutnya maka semakin kuat korelasinya  adalah  antara  Jumlah  nasabah  KUR  (Y 5 )  dengan  pendapatan  bunga (Y 10 ) dan pendapatan provisi (Y 11 ).
Analisis  biplot  klasik ini  juga  bisa  untuk  melihat  karakteristik  suatu  obyek (bank  unit)  berdasarkan  dari  posisi  relatifnya  yang  paling  dekat  dengan  suatu peubah (Gambar 3). Titik titik biru diGambar 3 mengGambarkan posisi bank-bank unit  berada  seperti  pada  Gambar  4  klasterisasi  bank-bank  unit.  Sedangkan keragaman peubah ditunjukkan dengan panjang pendeknya vektor. Peubah dengan keragaman  kecil  diGambarkan  dengan  vektor  yang  pendek.  Sedangkan  peubah dengan keragaman yang tinggi diGambarkan dengan vektor yang panjang. Peubah Y 1 (efisiensi)  satu-satunya  yang  memiliki  vektor  yang  pendek,  yang  berarti keragaman  n  vektornya  kecil.  Tingkat  efisiensi  bank  bank  unit  tertinggi  1  dan terendahnya  0,861  atau  rentangnya  hanya  sebesar  0,129  dan  rata-ratanya  0,987 (Farida et al, 2018). Sementara peubah Y 3 (KUR yang disalurkan memiliki vector terpanjang, artinya keragamannya tinggi. KUR yag disalurkan tertinggi adalah Rp 26,4  Miliar,  dan  KUR  yang  disalurkan minimal  Rp  3,47  Miliar.  Unit  bank  yang mampu menyalurkan KUR terbanyak adalah bank unit dukuhseti (DS), sementara penyalur KUR terendah bank unit Ngablak (NG).
Gambar  3  bisa  juga  untuk  melihat  positioning  bank-bank  unit  terhadap parameter  yang  diukur.  Bank-bank  unit  yang  berada  di  sebelah  kiri  (Gambar  4), tidak menunjukkan dominasi. Tidak ada satu pun vektor yang mengarah ke daerah kiri,  yang  berarti  bank-bank  unit  yang  berada  di  kudran  tersebut  (1  dan  2)  tidak mendominasi  akan  berbagai  peubah  yang  dimiliki.  Beberapa  vektor  peubah mengarah  pada  obyek  atau  bank-bank  unit  tertentu  yang  berarti  bank  tersebut mendominasi parameter tersebut. Sebagai contoh bank unit Karaban dan Sukolilo (Gambar  4)  mendominasi  peubah  pendapatan  bunga  (Y 10 )  atau  memiliki pendapatan  bunga  terbesar  yaitu  Rp  13,4  Milyar  dan  Rp  15,3  Milyar.  Tingkat keragaman pendapatan bunga ini cukup tinggi ditunjukkan oleh panjangnya garis vektornya  Y 10 (Gambar  3).  Pendapatan  bunga  tertinggi  sebesar  Rp  15,3  Milyar, pendapatan terendah Rp 1,6 Milyar. Dengan range yang tinggi ini bisa disimpulkan bahwa keragaman peubah atau variabel tersebut tinggi.
Sumber: Data diolah, 2022 Gambar 3. Biplot Keragaman Dan Nilai Peubah Pada Suatu Objek Pengamatan
Berdasarkan hasil analisis klaster dari Gambar 4 dengan parameter sebanyak 20 diperoleh 4 klaster wilayah bank-bank unit yang mengindikasi kedekatan bank unit berdasarkan peubah-peubah yang ada. Empat klaster tersebut adalah;
Klaster  1  terdiri  dari  6  unit  bank;  Mulyoharjo  (MH),  Bulumanis  (BM), Jakenan (JKN), Pekalongan (PL), Winong (WN), dan Pucakwangi (PW). Klaster 1 tidak ada bank unit yang mendominasi parameter peubah, karena tidak ada satu pun arah  vector  pada  kuadran  1  (Gambar  3).  Klaster  II  terdiri  dari  14  unit  bank; Batangan  (BT),  Angkatan  Lor  (AL),  Gunung  Wungkal  (GW),  Ngablak  (NG), Ngemplak  (NGP),  Pakis  (PK),  Gembong  (GB),  Tlogorejo  (TR),  Karangwotan (KW), plaosan (PS), Pagerharjo (PH), Tambahmulyo (TM), Tambaharjo (TH), dan Cengkalsewu  (CS).  Pada  cluster  II  atau  kuadran  2,  tidak  ada  bank  unit  yang mendominasi  parameter  peubah,  karena  tidak  ada  vektor  yang  mengarah  pada kuadran  2.  Klaster  III  terdiri  dari  9  bank  unit;  Dukuhseti  (DS),  Karaban  (KB), Sukolilo (SL), Tambakromo (TK), Kayen (KY), Jaken (JK), Juwono II (J 2 ), Pati 2 (PK2)  dan  Kajar  (KJ).  Pada  cluster  3  atau  kuadran  3  ini,  bank  bank  unit mendominasi parameter peubah seperti KUR yang disalurkan dan jumlah nasabah (Y 20 dan Y 5 ), pendapatan bunga, provisi dan jasa (Y 10 , Y 11 dan Y 12) . Rata-rata KUR yang  disalurkan  mencapai  Rp  9,14  milyar.  Penyalur  KUR  terbesar  adalah  unit Dukuhseti  (DS)  sebesar  Rp  26,44  milyar,  dan  penyalur  KUR  terkecil  adalah  Rp 3,47milyar yaitu unit Ngablak (ada di cluster 2). Sedangkan klaster IV terdiri dari 6 unt bank; Tayu (TY), Gabus (GS), Margorejo (MR), Juwono 1 (J 1 ), Pati 1 (PK 1 ) dan Wedarijaksa (WR). Bank bank unit yang masuk cluster IV, mendominasi biaya- biaya seperti operasional dan risiko ini seperti NPL.
Sumber: Data diolah, 2022
Gambar 4.

## Klasterisasi bank-bank unit berdasarkan 20 peubah
Keragaman  antar  keempat  klaster  diatas  tinggi  sedangkan  keragaman  di dalam klaster kecil atau homogen. Pengelompokan ini menunjukkan bahwa bank- bank unit di setiap kelompok memiliki persamaan yang cukup dekat dibandingkan dengan bank bank unit yang berada di kelompok lain. Klasterisasi dalam 4 kuadran ini untuk melihat kemiripan relatif antar obyek pengamatan berdasarkan 20 peubah yang digunakan. Obyek-obyek dengan karakteristik yang sama akan diGambarkan dalam titik-titik yang posisinya berdekatan atau sama dalam kuadran.
Hasil-hasil  analisis principal  component  biplot diatas  juga  menampilkan informasi  dari  dimensi  satu  dan  dua  sebesar  62,5  persen.  Hal  ini  menunjukkan bahwa hasil biplot tersebut mampu menerangkan dengan baik hubungan antara ke 35 bank-bank unit penyalur KUR di Kabupaten Pati dengan 20 variabel-variabel kinerja  bank  bank  unit  sebesar  62,5  persen.  PCA  biplot  penelitian  (Sari  & Sihombing,  2021)  mampu  menerangkan  keragaman  data  sebesar  90,69%. Penelitian  (Anuraga,  2015;  Leleury  &  Wokanubun,  2015)  mampu  menerangkan lebih dari 71 persen dari total keragaman data.

## E. SIMPULAN
Keragaman yang dihasilkan oleh analisis principal component biplot dalam penelitian sebesar 62,5 artinya analisis biplot mampu menerangkan 62,5 dari total keragaman  data  yang  sebenarnya.  Pengelompokan  bank-bank  unit  BRI  di Kabupaten  Pati  berdasarkan  kinerja  20  peubah  menghasilkan  4  cluster,  dimana bank  bank  unit  dalam  satu  kelompok  memiliki  persamaan  yang  cukup  dekat. Melalui pemetaan ini bisa digunakan untuk menentukan posisi bank bank unit BRI. Manfaatnya  adalah  untuk  menentukan  target  penyaluran  KUR  dan  positioning. Pada  cluster  III  terdiri  dari  9  bank  unit  yaitu  Dukuhseti  (DS),  Karaban  (KB), Sukolilo (SL), Tambakromo (TK), Kayen (KY), Jaken (JK), Juwono II (J 2 ), Pati 2 (PK2)  dan  Kajar  (KJ).  Pada  cluster  3  atau  kuadran  3  ini,  bank  bank  unit mendominasi parameter peubah seperti KUR yang disalurkan dan jumlah nasabah (Y 20 dan Y 5 ), pendapatan bunga, provisi dan jasa (Y 10 , Y 11 dan Y 12 ).
Implikasi  dari  klasterisasi  ini,  untuk  bank-bank  unit  di  klaster  3  memiliki kinerja yang bagus sebagai model bagi bank-bank unit lainnya. Sementara untuk bank-bank yang masuk klaster 4 agar lebih berhati hati dalam menjaring nasabah agar tidak terjadi kredit macet. Tujuan dari klasterisasi/pengelompokan bank-bank unit agar mempermudah BRI menentukan prioritas dan target masing masing bank unit sesuai dengan klasternya.

## DAFTAR PUSTAKA
Anuraga,  G.  (2015).  Analisis  Biplot  Untuk  Pemetaan  Karakteristik  Kemiskinan Pada Kabupaten/Kota Di Jawa Timur. J Statistika: Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika , 7 (1). https://doi.org/10.36456/jstat.vol7.no1.a187
Ariawan, I. M. A., Kencana, I. P. E. N., & Suciptawati, N. L. P. (2013). Komparasi Analisis Gerombol (Cluster) Dan Biplot Dalam Pengelompokan. E-Jurnal
Matematika , 2 (4), 17. https://doi.org/10.24843/MTK.2013.v02.i04.p053
Farida,  F.,  Osman,  I.  R.,  Lim,  A.  K.,  &  Wahyuni,  N.  (2018).  The  Efficiency  of Formal  Microfinance  in  Indonesia:  Using  Data  Envelopment  Analysis Application. Iranian Economic Review , 22 (3), 791–844.
Farida,  F.,  Siregar,  H.,  &  Nuryartono,  N.  (2016).  An  Impact  Estimator  Using Propensity  Score  Matching:  People’s  Business  Credit  Program  to  Micro Entrepreneurs in Indonesia. Iranian Economic Review , 20 (4), 599–615.
Farida, F., Wahyuni, N., & Zulfida, I. (2019). Keterkaitan Efisiensi Kredit Usaha Rakyat (KUR) dengan Topografi Wilayah di Kabupaten Pati, Provinsi Jawa Tengah. Journal of Regional and Rural Development Planning , 3 (2), 117– 130. https://doi.org/10.29244/jp2wd.2019.3.2.117-130
Ginanjar,  I.,  Pasaribu,  U.  S.,  &  Indratno,  S.  W.  (2017). A  measure  for  objects clustering in principal component analysis biplot: A case study in inter-city buses maintenance cost data . 020016. https://doi.org/10.1063/1.4979432
Gunarto, M., & Syarif, M. A. (2014). Penggunaan Analisis Biplot Pada Pemetaan Perguruan  Tinggi  Swasta  Di  Kota  Palembang. Forum  Manajemen Indonesia 6 Medan 2014 .
Hartono,  A.  (2015).  PENGUKURAN  KINERJA  KEUANGAN  DENGAN METODE EAGLES (Studi Kasus Pada bank BUMN yang Listing di BEI Tahun 2011-2013). Jurnal Ekulilibrium , 10 (2), 55–68.
Islami,  R.  L.,  &  Sihombing,  P.  R.  (2021).  Application  Biplot  and  K-Medians Clustering to Group Export Destination Countries of Indonesia’s Product. Advance Sustainable Science, Engineering and Technology , 3 (1), 0210105. https://doi.org/10.26877/asset.v3i1.8451
John, C., Omekara, C. O., & Okwara, G. (2019). The Principal Component Analysis Biplot  Predictions  versus  the  Ordinary  Least  Squares  Regression Predictions: The Anthropometric Case Study. Asian Journal of Probability and Statistics , 3 (4), 1–10. https://doi.org/10.9734/ajpas/2019/v3i430098
Jolliffe,  I. T.,  &  Cadima,  J.  (2016).  Principal component  analysis:  A  review  and recent  developments. Philosophical  Transactions  of  the  Royal  Society  A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences , 374 (2065), 20150202. https://doi.org/10.1098/rsta.2015.0202
Kudadiri,  M.  S.,  Silvianti,  P.,  &  Afendi,  F.  M.  (2022).  Pengelompokan  Provinsi Berdasarkan Capaian Indikator Kesehatan Lingkungan Di Indonesia Tahun
2020. Xplore: Journal of Statistics , 11 (3), 191–202.
https://doi.org/10.29244/xplore.v11i3.879
Leleury,  Z.  A.,  &  Wokanubun,  A.  E.  (2015).  Analisis  Biplot  Pada  Pemetaan Karakteristik  Kemiskinan  Di  Provinsi  Maluku. BAREKENG:  Jurnal  Ilmu Matematika dan Terapan , 9 (1), 21–31.
https://doi.org/10.30598/barekengvol9iss1pp21-31
Mattjik, A. A., & Sumertajaya, I. M. (2011). Sidik Peubah Ganda . IPB Press.
Pogalin, R., Mongi, C., & Nainggolan, N. (2014). Analisis Biplot Untuk Pemetaan Kabupaten/Kota di Provinsi Sulawesi Utara Berdasarkan Beberapa Variabel Pendidikan. JURNAL MIPA , 14 (2), 146.
https://doi.org/10.35799/jis.14.2.2014.6269
Prasaja, M. (2018). Determinan Kinerja Keuangan Perbankan Syariah. KINERJA , 15 (2), 57–67.
Raden,  A.  L.  N.,  &  Pramaputri,  D.  D.  (2021).  Analisis  Biplot  Atas  Kinerja Pemerintah  Dalam  Penanganan  Stunting  Di  Indonesia. Jurnal  Anggaran dan  Keuangan  Negara  Indonesia  (AKURASI) , 3 (1), 116–135. https://doi.org/10.33827/akurasi2021.vol3.iss1.art101
Rifkhatussa’diyah,  E.  F.,  Yasin,  H.,  &  Rusgiyono,  A.  (2014).  Analisis  Biplot Komponen Utama Pada Bank Umum (Commercial Bank) Yang Beroperasi Di Jawa Tengah. JURNAL GAUSSIAN, 3 (1), 61–70.
Riswan,  R.,  &  Kesuma,  Y.  F.  (2014).  Analisis  Laporan  Keuangan  sebagai  dasar dalam Penilaian Kinerja Keuangan PT. Budi Satria Wahana Motor. Jurnal Akuntansi dan Keuangan , 5 (1). https://doi.org/10.36448/jak.v5i1.449
Sari, L., & Sihombing, P. R. (2021). Principal Component Analysis Biplot Global Competitiveness  Index  Asean  Countries. Jurnal  Matematika  Murni  Dan Terapan Epsilon , 14 (2), 93. https://doi.org/10.20527/epsilon.v14i2.2967
Saumi,  T.  F.,  &  Panudju,  A.  T.  (2020).  Analisis  Korespondensi  Ordinal  Untuk
Mengevaluasi  Tingkat  Kepuasan  Konsumen. STATMAT :  JURNAL STATISTIKA DAN MATEMATIKA , 2 (1), 94. https://doi.org/10.32493/sm.v2i1.4209
Wedhananda, I. N. P., Yudiaatmaja, F., & Suwendra, I. W. (2020). Pengaruh Dana Pihak  Ketiga  Dan  Penyaluran  Kredit  Terhadap  Pendapatan  Studi  Kasus Pada Perusahaan Sub Sektor Bank Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia. e-Journal  Universitas  Pendidikan  Ganesha  Jurusan  Manajemen , 8 ,  112– 120.
Widia, E., & Octafia, S. M. (2022). Eksistensi Umkm Perempuan Di Masa Krisis: Kajian Tantangan Dan Peluang Di Koto Tangah Kota Padang. Journal of Applied Business and Economic , 9 (2), 111–126.