Jurnal Ilmu Keuangan dan Perbankan (JIKA)
Volume 11 No. 1 Tahun 2021

## INDIKATOR KOLEKTIBILITAS KREDIT JOINT FINANCING MENGGUNAKAN OLS & LOGIT
Derisman Silalahi 1 , Edison Hulu 2 ,
d erisman.silalahi @g mail.com 1
Universitas Pelita Harapan 1,2 The Plaza Semanggi, Jl. Jend. Sudirman No.50, 12930 Kota Jakarta Selatan, Provinsi DKI Jakarta Indonesia
Received Date  :  04.11.2021 Revised Date  :  21.12.2021 Accepted Date  :  28.12.2021

## PROGRAM STUDI MANAJEMEN
FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS KOMPUTER INDONESIA BANDUNG

## ABSTRACT
This study aims to determine the indicators that affect the collectibility of debtors.  The  data  used  are  102  joint  financing  debtors  whose  loans  were realized during 2019 where 51 debtors are current collectibles and 51 non- current debtors. The analysis in this study uses the ordinary least square (OLS) method and the logit regression method. The results of the analysis using (OLS) obtained three significant indicators, namely the term of the loan, the value of the collateral and the monthly obligation. Meanwhile, the analysis using the logit  regression  method  shows  that  together  ten  indicators  affect  the collectibility of debtors. The positive impact of this research on bank and non- bank  finance  companies  in  providing  information  to  bankers  to  be  more thorough in  screening indicators that  significantly affect  collectibility when approving new financing applications.
Keywords :  Collectability, Joint Financing, Term of the Loan, Collateral Value, Finance

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  indikator-indikator  yang berpengaruh  pada  kolektibilitas  debitur.  Data  yang  digunakan  sebanyak  102 debitur joint financing yang kreditnya direalisasikan selama tahun 2019 dimana 51 debitur merupakan kolektibilitas lancar dan 51 debitur tidak lancar. Analisis dalam penelitian ini menggunakan metode ordinary least square (OLS) dan metode regresi logit.  Hasil  analisa  mengunakan (OLS) didapatkan  tiga  indikator signifikan yaitu jangka waktu pinjaman, nilai agunan dan kewajiban perbulan.  Sedangkan analisis dengan metode regresi logit menunjukkan bahwa secara bersama-sama sepuluh indikator mempengaruhi kolektibilitas debitur. Dampak positif penelitian ini bagi perusahaan  pembiayaan  bank  maupun  non-bank  dalam  memberikan  informasi kepada  para banker untuk  lebih  dalam  melakukan screening terhadap  indikator yang secara signifikan mempengaruhi kolektibilitas ketika menyetujui pengajuan pembiayaan baru.
Kata Kunci   :  Kolektibilitas, Pembiayaan Bersama, Jangka Waktu Pinjaman, Nilai Agunan, Keuangan

## PENDAHULUAN
Joint  Financing (Pembiayaan  Bersama)  adalah  pemberian  kredit kepada  pelanggan  dari  perusahaan  pembiayaan (multifinance  company) dengan  sumber  dananya  yang  berasal  dari  bank  dan  menanggung  porsi terbesar (Ikatan Akuntansi Indonesia, 2012). Bisnis joint financing ini diikat oleh  suatu  perjanjian  antara  bank  dan  multifinance  dan  jangka  waktu tertentu yang pada umumnya dilakukan setiap tahun. Dapat diperpanjang ketika kedua belah pihak telah melakukan kesepakatan.
Pengertian  kolektibilitas  kredit  yang  sesuai  edaran  Bank  Indonesia definisikan sebagai penurunan tingkat kolektibilitas debitur terhadap segala kewajibannya kepada bank pemberi fasilitas kredit, sedangkan penurunan kolektibilitas  adalah  gambaran  keadaan  pembayaran  pokok  atau  bunga pinjaman  yang  tingkat  kemungkinan  diterimanya  kembali  dana  yang ditanamkannya dalam bentuk surat berharga atau penanaman lainnya yang mengalami keterlambatan atau tidak tepat waktu (Estiani, 2009).
Pengelompokan  kolektibilitas  dibagi  berdasarkan  usia  kredit (aging) sejak status pembayaran terakhir debitur. Menurut OJK ada lima kelompok kategori kolektibilitas yang berlaku yaitu pertama adalah kategori debitur lancar, dimana tidak terdapat keterlambatan dalam pembayaran pokok dan ataupun  bunga.  Kategori  yang  kedua  adalah  debitur  dalam  perhatian khusus, dimana debitur mengalami keterlambatan pembayaran pokok dan ataupun bunga sampai sembilan puluh hari. Kategori ketiga debitur kurang lancar,  dimana  debitur  mengalami  tunggakan  pembayaran  pokok  dan ataupun bunga melampaui sembilan puluh hari sampai dengan seratus dua puluh  hari.  Kategori  keempat  diragukan,  dimana  mengalami  tunggakan pembayaran pokok dan ataupun bunga melampaui seratus dua puluh hari sampai  seratus  delapan  puluh  hari,  dan  yang  terakhir  adalah  kategori debitur  macet,  dimana  debitur  mengalami  tunggakan  pembayaran  pokok dan ataupun bunga melampaui seratus delapan puluh hari (OJK, 2019).
Banyak  faktor  penyebab  kolektibilitas  debitur  menurun  atau  kredit bermasalah. Baik itu karena faktor internal nasabah, faktor internal bank, maupun faktor eksternal. Tetapi karena faktor eksternal antara lain seperti suku  bunga  pinjaman,  kurs  valuta  asing  dan  tingkat  inflasi  berada  diluar kontrol  bank  sehingga  jika  terdapat  kredit  bermasalah  yang  dikarenakan faktor eksternal tersebut maka dapat dikatakan hal yang wajar karena sulit diprediksi dan diminimalisir (Ulfa, 2017).
Dalam penelitian ini yang akan diteliti adalah faktor internal debitur yang mempengaruhi kolektibilitas, yaitu usia debitur, jenis kelamin, tingkat pendidikan,  jumlah  tanggungan, repayment  capability ,  tingkat  risiko pekerjaan, plafon, jangka waktu pinjaman, nilai agunan, kewajiban perbulan. Variabel  usia  debitur  adalah  usia  dimana  debitur  melakukan  proses pengajuan  pinjamannya.  Bank  mengatur  bahwa  usia  calon  debitur sekurang-kurangnya  harus  21  tahun  atau  sudah  menikah.  Variabel  jenis
kelamin  debitur  dibuat  dalam  dua  kode dummy yaitu  kode  0  untuk  jenis kelamin perempuan dan kode 1 untuk jenis kelamin laki-laki.
Tingkat pendidikan merupakan pendidikan terakhir debitur pada saat melakukan  pengajuan  kredit  pembiayaan.  Tingkat  pendidikan  dibagi menjadi dua bagian yaitu dengan gelar dan tanpa gelar. Dengan gelar dari sarjana strata 1 dan 2, sedangkan tanpa gelar dimulai dari SD sampai dengan Diploma. Jumlah tanggungan debitur adalah jumlah semua anggota keluarga yang  menjadi  tanggungan  debitur.  Jika  belum  menikah  maka  jumlah tanggungan  adalah  0,  sedangkan  jika  sudah  menikah  dan  memiliki  anak maka akan dihitung jumlah anak termasuk pasangan. Repayment capability adalah kemampuan debitur untuk membayar kembali angsuran pokok dan bunga berdasarkan pendapatan bulanan debitur.
Jenis pekerjaan debitur adalah jenis  pekerjaan yang dilaporkan pada saat pengajuan kredit. Dalam hal ini pekerjaan dilihat dari tingkat risiko dari sisi  aturan  bank  mengenai AML  (Anti  Money  Laundry). Dikelompokkan menjadi  2  bagian  yaitu  pekerjaan  risiko  tinggi (high  risk) dan  pekerjaan risiko rendah (low risk). Yang termasuk pekerjaan high risk adalah pegawai pemerintahan (PNS, BUMN, BUMD, TNI, POLRI) dan profesi tertentu lainnya seperti  pegawai  kedutaan,  pegawai  pemerintah  asing,  advokat,  kurator, notaris,  PPAT,  akuntan  publik,  konsultan  pajak,  dan  termasuk  karyawan dalam profesi tertentu tersebut.
Plafon  adalah  besarnya  nilai  pinjaman  yang  diperoleh  oleh  debitur untuk  pembiayaan  kendaraan  bermotor.  Besaran  plafon  pinjaman disesuaikan  dengan  jumlah  permintaan  dan  penilaian  kemampuan pembayaran  debitur  sehingga  tidak  menjadi  risiko  terhadap  pembayaran kembali  nantinya  (Makandolu,  2015).  Jangka  waktu  pinjaman  adalah lamanya  waktu  yang  diperlukan  debitur  dalam  melakukan  pembayaran kembali  hutangnya  (Wulandari,  2019).  Nilai  Agunan  merupakan  suatu komitmen  dari  debitur  yang  berupa  suatu  jaminan  aset  yang  dimilikinya kepada  bank  dalam  menyalurkan  kredit  (Wulandari,  2019).  Kewajiban perbulan  adalah  jumlah  yang  disetorkan  oleh  debitur  dalam  membayar kembali pinjamannya setiap bulan (Lubis & Rachmina, 2011).
Ordinary  Least  Square  (OLS) adalah  metode  analisis  yang  digunakan untuk mengestimasi suatu garis regresi dengan cara mencari nilai minimal untuk  jumlah  kuadrat  kesalahan  antara  nilai  prediksi  dan  kenyataannya. Menurut Gujarati (2004) dengan metode OLS perlu dilakukan pendeteksian penyimpangan dari asumsi-asumsi klasik dan  terhadap kesesuaian model sehingga  hasil  pengujian  ekonometrik  lebih  valid.  Pengujian  terhadap asumsi  klasik  ditujukan  untuk  mengetahui  apakah  koefisien  regresi merupakan penaksir tak bias yang terbaik (Best Linier Unbiased Estimator BLUE).
Logistic  Regression adalah  metode  analisis  untuk  membuat  model prediksi  seperti  halnya  regresi  linier Ordinary  Least  Square  (OLS) ,  tetapi pada  regresi  logistik  menggunakan  variabel dependent dengan  skala dikotomi  atau  skala  data  nominal  dengan  dua  kategori  seperti  baik  atau
buruk.  Pada  regresi  logistik  tidak  membutuhkan  asumsi-asumsi  seperti pada regresi linier karena mengikuti distribusi logistik (Basuki).
Produk  pembiayaan  kendaraan  bermotor  merupakan  salah  satu produk  yang  banyak  diminati  oleh  Masyarakat  Indonesia  dalam  rangka memenuhi  kebutuhan  hidupnya.  Pada  umumnya  terdapat  dua  lembaga keuangan  yang  dapat  memberikan  fasilitas  pembiayaan  yaitu  lembaga keuangan bank dan juga lembaga keuangan bukan bank. Lembaga keuangan tersebut  memberikan  kemudahan  dalam  proses  pengajuan  pembiayaan kepada  calon  debitur  sehingga  memberikan  kontribusi  dalam  roda perekonomian.  Perusahahan  Pembiayaan  adalah  badan  usaha  yang melakukan  kegiatan  pembiayaan  dalam  bentuk  penyediaan  dana  atau barang modal (OJK - Otoritas Jasa Keuangan, 2017).
Disarankan  supaya  proses screening pengajuan  pembiayaan  dapat dilakukan dengan analisa mendalam. Hal tersebut dilakukan supaya dalam pemberian fasilitas pembiayaan tidak merugikan pihak kreditur itu sendiri, dan  mempengaruhi  kolektibilitas  bahkan  akhirnya  menambah  jumlah kredit  macet (Non-Performing  Loan) .  Kolektibilitas  merupakan  keadaan yang menunjukkan kemampuan debitur dalam mengembalikan kredit yang diberikan bank dalam jangka waktu tertentu sesuai kesepakatan kredit.
Penelitian  terdahulu  mengenai  faktor-faktor  yang  mempengaruhi tingkat  kolektibilitas  telah  dilakukan  oleh  beberapa  peneliti  seperti  yang ditunjukkan berikut ini: Penelitian yang dilakukan oleh Lubis dan Rachmina pada tahun 2011 mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi realisasi dan pengembalian  KUR.  Metode  analisa  yang  dilakukan  adalah  analisa binary logit dan  menghasilkan  empat  variabel independent yang  berpengaruh secara  signifikan  baik dalam  α  =  0,05  dan  α  =  0,10.  Variabel  signifikan tersebut adalah jenis kelamin, kewajiban per bulan, tingkat pendidikan dan juga jangka waktu pengembalian.
Dijelaskan  bahwa  jenis  kelamin  berpengaruh  negatif  dan  signifikan, dimana  debitur  laki-laki  cenderung  lebih  lancar  dari  pada  debitur perempuan,  sesuai  dengan  hipotesis  awal  dari  penelitian  ini.  Variabel kewajiban per bulan dilihat dari nilai odds ratio sebesar 1,00 dimana apabila terjadi  peningkatan  jumlah  kewajiban  perbulan  akan  diikuti  dengan peningkatan pengembalian  kredit  dengan  perubahan  yang  sama. Variabel tingkat pendidikan berpengaruh negatif dan signifikan terhadap kelancaran pengembalian  kredit.  Debitur  dengan  pendidikan  lebih  tinggi  justru pengembalian  kreditnya  cenderung  tidak  lancar.  Lancar  tidaknya pengembalian  kredit  dipengaruhi  juga  dengan  jangka  waktu  pinjaman, jangka waktu pinjaman tidak hanya dikaitkan dengan kemampuan secara total tetapi harus juga memperhatikan cash flow (Lubis & Rachmina, 2011). Marantika  dan  Sampurno  (2013)  menyatakan  bahwa  jumlah tanggungan,  pengalaman  usaha,  dan  omzet  usaha  berpengaruh  signifikan terhadap  kelancaran  pengembalian  KUR  mikro  tetapi  pengalaman mempunyai  arah  berbeda  dengan  hipotesis.    Sedangkan  variabel  usia, tingkat  pendidikan,  dan  jumlah  pinjaman  tidak  berpengaruh  signifikan
terhadap  kelancaran  pengembalian  KUR  Mikro  (Marantika  &  Sampurno, 2013). Sementara Afriyeni (2013) menyatakan bahwa faktor karakteristik kredit yang berpengaruh terhadap tingkat pengembalian KUR adalah jumlah pinjaman,  angsuran  kredit,  dan  jangka  waktu  pengembalian.  Selain  itu, Makandolu  &  Sogen  (2013)  menyatakan  bahwa  faktor  yang  berpengaruh signifikan terhadap tingkat kolektibilitas adalah plafon, setoran dan waktu pelunasan (Makandolu, 2015).
Siwi (2015) telah melakukan penelitian mengenai faktor-faktor  yang mempengaruhi  kolektibilitas  kredit  petani  di  Bank  BRI  Cabang  Tomohon Timur.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  faktor  signifikan  atau berpengaruh  nyata  terhadap  pengembalian  kredit  adalah  usia,  lama menempati tempat tinggal, jarak rumah debitur ke bank, omset usaha, dan jangka waktu pengembalian kredit (Siwi, 2015).
Rahayu  (2015)  dalam  penelitiannya  yang  berjudul  analisis  faktor- faktor  yang  mempengaruhi  kelancaran  pengembalian  pembiayaan murabahah  UMKM  di  BMT  Taruna  Sejahtera  menunjukkan  bahwa  faktor yang  mempengaruhi  tingkat  pengembalian  pembiayaan  adalah  nilai pinjaman,  omzet  usaha,  dan  tingkat  pendidikan  debitur,  yang  berarti semakin  tinggi  nilai  pinjaman,  omzet  usaha  dan  tingkat  pendidikan maka semakin  besar  pula  peluang  pengembalian  pembiayaan  murabahah (Rahayu, 2016).
Penelitian  mengenai  tingkat  kolektibilitas  juga  dilakukan  oleh Arieffiandi, Firdaus dan Sasongko (2016). Topik yang dibahas adalah faktor- faktor yang mempengaruhi tingkat kolektibilitas pembiayaan sektor UMKM (Studi  Kasus:  Bank  Syariah  XYZ  Kantor  Cabang  Jakarta  Barat).  Dari  hasil penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  faktor-faktor  yang  mempengaruhi kolektibilitas pembiayaan adalah jenis akad pembiayaan, tingkat equivalent rate  margin ,  sektor  ekonomi,  dan  nilai Altman  Z-score perusahaan (Arieffiandi, Firdaus, & Sasongko, 2016).
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Wulandari  dengan  judul  penelitian analisis faktor-faktor yang mempengaruhi kolektibilitas KUR mikro BRI di unit  Renon  menyimpulkan  bahwa  variabel  pengalaman  usaha  dan pendapatan  usaha  berpengaruh  positif  terhadap  kolektibilitas  kredit, sedangkan  variabel  nilai  agunan,  jumlah  tanggungan  dan  jangka  waktu pengembalian tidak berpengaruh terhadap kolektibilitas (Wulandari, 2019).
Dari  proses  telaah  dan  kajian  pustaka  yang  telah  dilakukan,  belum ditemukan adanya penelitian yang membahas mengenai dua metode analisa sekaligus yaitu metode Ordinary Least Square (OLS) dan Logistic Regression. Kemudian penelitian sebelumnya juga belum ada yang membahas mengenai kolektibilitas  pembiayaan joint  financing ,  dan  tambahan  indikator  seperti tingkat risiko pekerjaan yang dilihat dari sudut pandang anti money laundry (AML) .  Dari  semua  penelitian  terdahulu  tersebut  hampir  semua pembahasan  mengenai  UKM,  sehingga  dengan  adanya  penelitian  ini  bisa menambah wawasan dan pengetahun bagi pembaca mengenai bisnis joint financing (pembiayaan  bersama),  serta  pengetahuan  mengenai  kredit
kendaraan bermotor. Dan kedepan pun dalam implementasinya diharapkan dapat menyaring debitur mana saja yang akan diberikan fasilitas pinjaman dan  debitur  mana  yang  tidak,  ataupun  besaran  plafond  bisa  diatur sedemikian  rupa  sehingga  dapat  mengurangi  terjadinya bad  debtor atau kredit bermasalah.
Berdasarkan  penjelasan  diatas  terkait  penelitian  sebelumnya  dan adanya  faktor-faktor  lain  yang  belum  termasuk  dalam  penelitian sebelumnya tersebut maka peneliti tertarik untuk melakukan penelitian di salah  satu  bank  swasta  Jakarta  di  unit  bisnis  pembiayaan  bersama (joint financing) dengan uji signifikan indikator kolektibilitas kredit menggunakan regresi linier dan binari logit.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  disalah  satu  bank  swasta  di  Jakarta. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui seberapa besar variabel-variabel independent yang  ada  mempengaruhi  tingkat  kolektibilitas  debitur.  Data sampel  yang  digunakan  sebanyak  102  debitur  yang  berisi  50%  adalah debitur lancar dan 50% adalah debitur tidak lancar yang kreditnya disetujui selama tahun 2019.  Data ini merupakan data sekunder yang sudah menjadi debitur unit bisnis joint financing bank dan sudah berjalan proses kreditnya. Variabel pada penelitian ini terdiri dari sepuluh variabel independent (X)  yang  mempengaruhi  variabel dependent kolektibilitas  (Y)  yang  di kelompokkan  kolektibilitas  lancar  dan  kolektibilitas  tidak lancar,  variabel independent tersebut  yaitu  usia  debitur,  jenis  kelamin  (0=Perempuan, 1=Laki-Laki), tingkat pendidikan (1=Tanpa Gelar, 2= Dengan Gelar), jumlah tanggungan, nilai RPC ( repayment capability ), pekerjaan  (1= High Risk , 2= Low  Risk ),  nilai  plafond  kredit,  jangka  waktu  pinjaman,  nilai  agunan, kewajiban per bulan atau angsuran per bulan.
Kolektibilitas merupakan pengukuran yang dipakai untuk mengukur kemampuan  debitur  dalam  membayar  kembali  pokok  hutang  dan  bunga tepat waktu. Pada penelitian ini kolektibilitas diukur dengan skala 0 dan 1 atau  binari.  Yaitu  Y=0  untuk  menyatakan  tidak  lancar  dan  Y=1  untuk menyatakan lancar. Kriteria lancar atau disebut juga kolektibilitas 1 (bucket current) adalah  apabila  debitur  selalu  membayar  pokok  dan  bunga  tepat waktu sesuai dengan jatuh tempo yang sudah disepakati ketika proses akad dijalankan.  Sedangkan  kriteria  tidak  lancar  atau  kolektibilitas  2  sampai kolektibilitas  5  adalah  apabila  debitur  melewati  jatuh  tempo  yang  telah disepakati. Debitur yang melewati jatuh tempo antara 1-90 hari akan masuk ke bucket  collect  2 atau  DPK  (dalam  perhatian  khusus).  Debitur  melewati jatuh  tempo  91-120  hari  akan  memasuki bucket  collect  3 kurang  lancar. Debitur-debitur yang tidak membayar lebih dari 121-180 hari akan masuk ke dalam bucket collect 4 atau diragukan, dan yang terakhir adalah melebihi tanggal  jatuh  tempo  diatas  180  hari  maka  akan  dikategorikan  sebagai debitur macet.
Analisis  data  yang  digunakan  adalah  analisis  kuantitatif  dan kualitatif. Model analisis kuantitatif yang digunakan adalah analisis regresi OLS  dan  analisis  logit.  Analisis  OLS  digunakan  untuk  mengetahui  apakah data  tersebut  terdistribusi  normal  dan  juga  menguji  kelayakan  sampel dengan  menggunakan  nilai R  Square, sedangkan  analisis  logit  digunakan untuk  mengetahui  apakah  variabel-variabel  tersebut  mempengaruhi kolektibilitas secara signifikan.
Model Regresi Linier ( Ordinary Least Square ) Metode OLS ini ditemukan seorang matematikawan dari Jerman yang bernama Friedrich Gaus, dimana analisis regresi linier berganda digunakan untuk  melihat  pengaruh  dari  indikator-indikator  terhadap  kolektibilitas baik secara individual maupun secara bersama-sama. Dalam metode ini juga digunakan untuk pengujian asumsi klasik. Secara matematis regresi linier pada penelitian ini dapat dibuat menjadi:
𝒀 𝒊 =   𝜶 𝟎 + 𝜶 𝟏 𝑿 𝒊𝟏 + 𝜶 𝟐 𝑿 𝒊𝟐 + 𝜶 𝟑 𝑿 𝒊𝟑 + 𝜶 𝟒 𝑿 𝒊𝟒 + 𝜶 𝟓 𝑿 𝒊𝟓 + 𝜶 𝟔 𝑿 𝒊𝟔 + 𝜶 𝟕 𝑿 𝒊𝟕 + 𝜶 𝟖 𝑿 𝒊𝟖 + 𝜶 𝟗 𝑿 𝒊𝟗 + 𝜶 𝟏𝟎 𝑿 𝒊𝟏𝟎 + 𝒆 𝒊 …     (𝟏)
Di mana: 𝑌 𝑖 = Kolektibilitas Kredit Joint Financing untuk debitur ke-i, 𝛼 𝑛 = hasil estimasi menggunakan OLS untuk n=0, 1, 2, …, 10 𝑋 𝑖1 = Indikator usia debitur pada debitur ke-i 𝑋 𝑖2 = Indikator jenis kelamin debitur pada debitur ke-i 𝑋 𝑖3 = Indikator tingkat pendidikan debitur pada debitur ke-i 𝑋 𝑖4 = Indikator jumlah tanggungan debitur pada debitur ke-i 𝑋 𝑖5 = Indikator nilai RPC debitur pada debitur ke-i 𝑋 𝑖6 = Indikator pekerjaan debitur pada debitur ke-i 𝑋 𝑖7 = Indikator nilai plafond kredit debitur pada debitur ke-i 𝑋 𝑖8 = Indikator jangka waktu pinjaman debitur pada debitur ke-i 𝑋 𝑖9 = Indikator nilai agunan debitur pada debitur ke-i 𝑋 𝑖10 = Indikator kewajiban per bulan debitur pada debitur ke-i 𝑒 𝑖 = Residual error
Asumsi klasik yang pada regresi linier adalah data interval atau rasio, linearitas,  normalitas,  heteroskedastisitas,  outlier,  multikollinearitas,  dan autokorelasi.  Tetapi  penggunaan  uji  klasik  tersebut  tergantung  pada  data yang menjadi obyek penelitian (Hidayat, 2017).

## Model Regresi Logit
Metode  analisis  regresi  logistik  adalah  sebuah  pendekatan  dalam membuat  model  prediksi  seperti  halnya  regresi  linier  atau  yang  disebut Ordinary  Least  Square  (OLS) regression .  Ada  beberapa  asumsi  yang  harus dipenuhi dalam regresi logistik yaitu tidak membutuhkan hubungan linier antar  variabel dependent dan  variabel independent ,  tidak  memerlukan asumsi multivariate normality , tidak memerlukan asumsi homokedastisitas, variabel independent tidak perlu dirubah ke dalam bentuk matriks, variabel dependent harus bersifat dikotomi, dan sebagainya.
Pada  analisis  regresi  logistik  menggunakan  variabel dependent yang berskala  dikotomi,  atau  dengan  dua  kategori.  Secara  matematis  regresi logistik dapat dibuat menjadi:
𝒀 𝒊 = 𝟏 𝟏 + 𝒆 −(𝜷 𝟎 + 𝜷 𝟏 𝑿 𝒊𝟏 +𝜷 𝟐 𝑿 𝒊𝟐 +𝜷 𝟑 𝑿 𝒊𝟑 +𝜷 𝟒 𝑿 𝒊𝟒 + 𝜷 𝟓 𝑿 𝒊𝟓 +𝜷 𝟔 𝑿 𝒊𝟔 +𝜷 𝟕 𝑿 𝒊𝟕 +𝜷 𝟖 𝑿 𝒊𝟖 + 𝜷 𝟗 𝑿 𝒊𝟗 +𝜷 𝟏𝟎 𝑿 𝒊𝟏𝟎) …        (2)
Di mana: Semua  variabel  yang  ada  pada  equation  2  sama  dengan  penjelasan pada equation 1, kecuali 𝛽 𝑛 = hasil estimasi menggunakan Logit untuk n=0,
1, 2, …, 10
Asumsi  pada Logit  Regression tidak  membutuhkan  hubungan  linier antara  variabel independent dan  variabel dependent .  Tidak  memerlukan suatu  pengujian  asumsi multivariative .  Tidak  diperlukan  juga  asumsi homokedastisitas,  variabel dependent harus  bersifat  dikotomi,  semua variabel independent tidak  harus  memiliki  keragaman  yang  sama  antar variabel  dan  juga  dapat  menyeleksi  hubungan  karena  menggunakan non linier log transformasi untuk memprediksi nilai odds ratio .

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

## Statistik Deskriptif
Pada  penelitian  ini  dipaparkan  statistik  deskriptif  dari  sampel penelitian.  Jumlah  sampel  debitur  yang  diambil  sebanyak  102  debitur, dengan kondisi 50 persen debitur lancar dan 50 persen debitur tidak lancar. Sampel ini adalah debitur yang kreditnya disetujui oleh bank selama periode Januari  2019  sampai  dengan  Desember  2019.  Usia  debitur  beragam  dari usia 28 tahun sampai dengan 55 tahun, dan dengan rata-rata usia 41 tahun. Jenis kelamin dari debitur didominasi oleh debitur berjenis kelamin laki-laki sebesar 62 persen dan jenis kelamin perempuan sebesar 37 persen. Dari sisi tingkat pendidikan, dibedakan berdasarkan ada dan tidaknya gelar. Tanpa gelar berarti dari Sekolah Dasar (SD) sampai Diploma, sedangkan dengan gelar dari Sarjana 1 sampai Magister (S2).
Komposisi tingkat pendidikan didominasi oleh debitur dengan tanpa gelar  yaitu  mencapai  56  persen.  Jumlah  tanggungan  dari  sampel  debitur pada  penelitian  ini  mulai  dengan  tanpa  tanggungan  (belum  menikah) sampai  memiliki  tanggungan  tujuh  orang  termasuk  pasangan.  Rata-rata memiliki  tanggungan  dua  orang  per  debitur.  Nilai  RPC (repayment capability) adalah  nilai  dari  perbandingan  antara  jumlah  pendapatan dengan jumlah angsuran. Rata-rata dari nilai RPC adalah 28,7 persen dimana jumlah  angsuran  hanya  28,7  persen  dari  jumlah  pendapatan.  Dari  sisi tingkat risiko pekerjaan rata-rata adalah debitur dengan pekerjaan tingkat risiko  rendah.  Definisi  risiko  tinggi  maupun  risiko  rendah  berdasarkan aturan AML ( anti money laundry ).
Nilai plafond yang disetujui bank juga beragam jumlahnya, mulai dari plafond terendah 26,4 juta sampai tertinggi 132,4 juta. Pemberian  jumlah plafond ini  dipertimbangkan  berdasarkan  kemampuan  debitur  sehingga mengurangi kredit macet. Variabel jangka waktu pinjaman (tenor) memiliki rata-rata  46  bulan,  sedangkan  jangka  waktu  pinjaman  terendah  adalah  9 bulan  dan  terpanjang  adalah  60  bulan.  Nilai  agunan  adalah  harga  dari kendaraan yang dijaminkan, nilai agunan terendah dari sampel debitur ini adalah 105 juta rupiah dan tertinggi adalah 338 juta rupiah, sedangkan rata- rata dari nilai agunan tersebut adalah 188,5 juta rupiah. Variabel kewajiban per bulan memiliki nilai terendah sebesar 1,9 juta rupiah dan nilai tertinggi adalah 7,6 juta rupiah, sedangkan rata-rata kewajiban per bulan sebesar 3,2 juta rupiah.

## Ordinary Least Square (OLS)
Data  sekunder  yang  diperoleh  dari bisnis  joint  financing di  bank swasta  tersebut  telah  dilakukan  analisis  data  regresi  dengan  metode  OLS ( Ordinary Least Square ) dan diolah dengan program Eviews 10. Berikut hasil regresi  untuk  mengetahui  pengaruh  dari  variabel independent terhadap variabel dependent (Y) menggunakan model OLS.
Tabel 1. Hasil Regresi dengan menggunakan Ordinary Least Square (OLS) Variabel Independen Coefficient  Std. Error  t-Statistic  Prob. Konstanta -0.75332 0.552377 -1.3638 0.176 Usia Debitur 0.005515 0.006767 0.8151 0.417 Jenis Kelamin (0=Perempuan, 1=Laki-Laki) 0.008142 0.088818 0.0917 0.927 Tingkat Pendidikan (1=Tanpa Gelar, 2= Dengan Gelar) -0.046130 0.088586 -0.5207 0.604 Jumlah Tanggungan 0.009643 0.035377 0.2726 0.786 Nilai RPC -0.198475 0.355579 -0.5582 0.578 Pekerjaan -0.184225 0.123942 -1.4864 0.141 Nilai Plafond Kredit -1.13E-09 3.68E-09 -0.3061 0.760 Jangka Waktu Pinjaman 0.031911 0.008989 3.5498 0.001  * Nilai Agunan -5.18E-09 2.37E-09 -2.1874 0.031  * Kewajiban Per Bulan 3.48E-07 1.32E-07 2.6263 0.010  * R-squared 0.415958 Mean dependent var 0.500 Adjusted R-squared 0.351778 P-Value 0.000 Keterangan: *signifikan pada taraf α = 5 %;
**signifikan pada taraf α = 10%

## Sumber: data diolah, 2020
Pada  analisa  penelitian  menggunakan  OLS  ini  berisi  sebanyak  102 debitur  yang  sedang  berjalan  proses  kreditnya,  51  debitur  merupakan debitur lancar (Y=1), dan 51 debitur lainnya adalah debitur menunggak (Y- 0).  Dari  hasil  analisis  tersebut  didapatkan  tiga  variabel independent yang menunjukkan  signifikansi  yaitu  variabel independent jangka  waktu pinjaman, nilai anggunan dan kewajiban per bulan. Dari hasil analisis OLS
pada  tabel  1,  jika  dikonfersikan  kedalam  model  persamaan,  maka  dapat dibuat persamaan sebagai berikut:
𝒀 𝒊 =   −𝟎. 𝟕𝟓𝟑 +  𝟎, 𝟎𝟎𝟓𝟔𝑿 𝟏 + 𝟎, 𝟎𝟎𝟖𝟏𝑿 𝟐 − 𝟎, 𝟎𝟒𝟔𝑿 𝟑 + 𝟎, 𝟎𝟎𝟗𝟔𝑿 𝟒 −  𝟎, 𝟏𝟗𝟗𝑿 𝟓 − 𝟎, 𝟏𝟖𝟒𝑿 𝟔 − 𝟎, 𝟎𝟎𝟎𝟎𝟎𝟎𝟎𝟎𝟏𝑿 𝟕 + 𝟎, 𝟎𝟑𝟏𝑿 𝟖 +  𝟎, 𝟎𝟎𝟎𝟎𝟎𝟎𝟎𝟎𝟓𝑿 𝟗 + 𝟎, 𝟎𝟎𝟎𝟎𝟎𝟎𝟑𝟒𝑿 𝟏𝟎 + 𝒆 𝒊
Uji Unbiased Estimator atau Uji the Best Unbiased Estimator (BLUE) Hasil  regresi  menggunakan OLS terhadap  kolektibilitas  sebagai variabel dependent yang  dijelaskan  sepuluh  variabel independent menghasilkan nilai F-Statistic dengan p-value sebesar 0,00, atau lebih kecil α = 0,05, atau 5% kesimpulannya adalah hasil estimasi tidak bias.
Uji Kemampuan Model Menjelaskan atau R-Squared Dari  hasil  analisis  pada  table  1  diketahui  bahwa  koefisien determinasi  ( R-squared )  sebesar  0,415958  menunjukkan  bahwa  sebesar 41%  dari  debitur-debitur  tersebut  kolektibilitasnya  dipengaruhi  oleh variabel-variabel independent seperti  usia  debitur,  jenis  kelamin,  tingkat pendidikan,  jumlah  tanggungan,  nilai  RPC,  jenis  pekerjaan,  nilai plafond , jangka  waktu  pinjaman,  nilai  anggunan,  dan  kewajiban  per  bulan. Sedangkan sisanya sebesar 59% dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak masuk  dalam  ruang  lingkup  penelitian  ini.  Semakin  besar  nilai  koefisien determinasi tersebut maka model akan semakin baik ( goodness of fit ).
Uji Signifikan Variabel Independent atau Uji t Partial Uji t parsial dilihat dari nilai Prob. pada masing-masing variabel. Pada variabel independent jangka waktu pinjaman memiliki nilai p-value 0,0006 dimana  nilai  tersebut  <  α  =  0,05 sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  secara partial jangka waktu pinjaman mempengaruhi kolektibilitas debitur. Jangka waktu pinjaman memiliki nilai koefisien 0,031911 berarti setiap perubahan pada satu satuan jangka waktu pinjaman dapat mengakibatkan perubahan kolektibilitas  sebesar  32%.  Variabel independent kedua  yang  memiliki pengaruh signifikan adalah nilai agunan. Nilai agunan memiliki nilai p-value 0,0313 dimana nilai tersebut < α =0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa secara  parsial  nilai  agunan  berpengaruh  juga  terhadap  kolektibilitas. Semakin  besar  nilai  agunan  yang  disetujui  maka  akan  semakin  besar kemungkinan  menjadi  debitur  macet.  Hal  ini  ditunjukkan  dengan  nilai koefisien yang memiliki nilai negatif. Variabel independent selanjutnya yang bernilai signifikan adalah kewajiban per bulan atau angsuran bulanan. Nilai p-value yang  ditunjukkan  variabel  tersebut  adalah  0,0101  dimana  nilai tersebut leb ih kecil dari α = 0,05. Sehingga dapat disimpulkan bahwa secara partial kewajiban per bulan mempengaruhi kolektibilitas.
Tujuh  Variabel  lainnya  seperti  usia  debitur,  jenis  kelamin,  tingkat pendidikan,  jumlah  tanggungan,  nilai repayment  capability ,  tingkat  risiko pekerjaan,  dan  nilai plafond kredit  tetap  memiliki  pengaruh  terhadap kolektibilitas tetapi tidak signifikan.

## Uji Normalitas
Hasil  analisis  yang  dilakukan  terhadap  102  debitur joint  financing bank perlu juga diteliti apakah data tersebut berdistribusi normal atau tidak. Data yang baik adalah data yang mempunyai pola distribusi normal, tidak melenceng  ke  kiri  ataupun  melenceng  ke  kanan.  Uji  normalitas  yang dilakukan  pada  penelitian  ini  dengan  melihat  nilai  dari Jarque-Bera Probality. Nilai p-value yang ditunjukkan pada Jarque-Bera Probality sebesar 0.148425  dimana  >  0.05  sehingga  dapat  dikatakan  data  tersebut berdistribusi normal.

## Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi  terdapat  korelasi  yang  tinggi  antar  variabel independent .  Jika terdapat  multikolinearitas  maka  koefisien  regresi  variabel independent memiliki nilai yang tak terhingga. Gejala multikolinearitas dilihat dari nilai Tolerance dan Variance  Inflation  Factors (VIF). Tolerance mengukur variabilitas  variabel independent lainnya.  Nilai  yang  umum  dipakai  untuk menunjukkan  ada  tidaknya  multikolinearitas  adalah  jika  nilai tolerance < 0.10 atau VIF > 10. Dari sepuluh variabel bebas di penelitian ini terdapat tiga variabel independent yang memiliki nilai VIF >10, yaitu nilai plafond sebesar 20,  jangka  waktu  pinjaman  sebesar  10,3,  dan  juga  kewajiban  perbulan (angsuran) sebesar 11,17.

## Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas artinya ada beberapa varian dari variabel pada pada  model  regresi  tidak  sama.  Jika  memiliki  nilai  sama  maka  (konstan) maka  disebut  homokedastisitas.  Pada  penelitian  ini  dengan  metode Breusch-Pagan GodFrey dilakukan uji dengan melihat nilai pada probability chi square . Jika nilai dari probability chi square lebih besar dar i α =0,05 maka tidak ditemukan adanya heteroskedastisitas. Dari hasil analisis dimana nilai p-value yang ditunjukkan dengan nilai prob.chi  square sebesar  0,1715.  Dikarenakan  nilai p-value >  0.05  maka model regresi dapat dikatakan tidak heteroskedastisitas.
Uji Linearity
Uji linearity dilakukan juga terhadap data pada penelitian ini, dimana bertujuan  untuk  mengetahui  sifat  linear  pada  sebaran  data,  yaitu  apakah hubungan  x  dan  y  bisa  dikatan  valid  atau  tidak.  Dalam  melakukan  uji linearity peneliti  menggunakan Ramsey  Reset  Test ,  dilihat  dari  F-Statistik sebesar  0.03203  dimana  lebih  besar  dari α sebesar  0,05  sehingga  dapat diartikan bahwa asumsi klasik bisa diterima.

## Analisis Logit
Variabel-variabel independent yang  diduga  berpengaruh  besar terhadap  kolektibilitas  adalah  usia  debitur,  jenis  kelamin  yang  diberikan kode 0 untuk jenis kelamin perempuan dan 1 untuk jenis kelamin laki-laki, tingkat  pendidikan  yang  berupa  pengkodean  yaitu  kode  1  untuk  debitur- debitur  yang  memiliki  tingkat  pendidikan  tanpa  gelar  dan  kode  2  untuk debitur-debitur  yang  memiliki  tingkat  pendidikan  dengan  gelar.  Jumlah tanggungan keluarga, nilai repayment capability per bulan, jenis pekerjaan yang dibagi menjadi 2 jenis risiko berdasarkan AML ( anti money laundry ) yaitu  kode  1  yang  memiliki  pekerjaan  berisiko  tinggi  ( high risk ) dan  juga kode 2 yang memiliki risiko rendah ( low risk ), nilai plafond kredit, jangka waktu pinjaman (tenor), Nilai Agunan, dan kewajiban per bulan. Selanjutnya variabel dependent yang  dilihat  dari  dua  sisi,  yaitu  apakah  debitur  akan melakukan pembayaran dengan lancar diberikan kode 1 (Y=1) dan apakah debitur  akan  mengalami  tunggakan  dalam pengembalian  kredit  pinjaman (Y=0). Peneliti menduga bahwa seluruh variabel independent berpengaruh terhadap variabel dependent (Kolektibilitas). Hasil analisis variabel-variabel yang mempengaruhi kolektabilitas dapat dilihat pada table 2.
Variabel independent memberikan  pengaruh  yang  berbeda-beda terhadap kolektabilitas debitur secara keseluruhan. Hal ini dapat dilihat dari nilai odds  ratio yang  ada  pada  masing-masing  variabel independent . Kemudian dari semua variabel terdapat lima variabel independent yang nilai koefisien  regresi  memiliki  nilai  positif  yaitu  usia  debitur,  jenis  kelamin, jumlah tanggungan jangka waktu pinjaman, dan kewajiban perbulan. Lima variabel independent lainnya  memiliki  nilai  koefisien  regresi  negatif  yaitu tingkat pendidikan, nilai RPC, jenis pekerjaan, nilai plafond kredit, dan nilai agunan. Dari penjelasan ini menunjukkan bahwa kelima variabel tersebut (secara  parsial)  berpengaruh  negatif  terhadap  kolektibilitas  debitur sebagaimana dapat dilihat pada table 2.
Tabel 2. Hasil analisis terhadap variabel-variabel yang mempengaruhi kolektibilitas debitur Joint Financing Bank Swasta Variable Koefisien Regresi Odds Ratio Std. Error z-Hitung P-Value Konstanta -7.549383 0.00 4.378497 -1.7242 0.0847 Usia Debitur 0.029520 1.03 0.042984 0.6868 0.4922 Jenis Kelamin (0=Perempuan, 1=Laki- Laki) 0.364575 1.44 0.601265 0.6063 0.5443 Tingkat Pendidikan (1=Tanpa Gelar, 2= Dengan Gelar) -0.456052 0.63 0.605863 -0.7527 0.4516 Jumlah Tanggungan 0.114037 1.12 0.251451 0.4535 0.6502 Nilai RPC -1.610571 0.20 2.343981 -0.6871 0.4920 Risiko Pekerjaan (1=High Risk, 2= Low Risk) -1.766825 0.17 1.011361 -1.7470 0.0806 Nilai Plafond Kredit -8.11E-09 1.00 3.00E-08 -0.2705 0.7867 Jangka Waktu Pinjaman 0.223725 1.25 0.080689 2.7727 0.0056
Nilai Agunan -3.60E-08 1.00 1.55E-08 -2.3198 0.0204 Kewajiban Per Bulan 2.38E-06 1.00 1.16E-06 2.0616 0.0392 Statistik -G 54.88955 P-Value = 0,000
Keterangan: *signifikan pada taraf α = 5 %;
**signifikan pada taraf α = 10%

## Sumber: data diolah, 2020
Hasil analisis dengan logit pada tabel 3, jika dikonfersikan ke dalam model persamaan logistik, maka model persamaannya dapat dibuat dalam bentuk sebagai berikut:
𝑌 𝑖 =
1 1 + 𝑒 −(−𝟕,𝟓𝟒+ 𝟎,𝟎𝟑𝑿 𝟏 +𝟎,𝟑𝟔𝟒𝑿 𝟐 −𝟎,𝟒𝟔𝑿 𝟑 +𝟎,𝟏𝟏𝑿 𝟒 − 𝟏,𝟔𝟏𝑿 𝟓 −𝟏,𝟕𝟕𝑿 𝟔 −𝟎,𝟎𝟎𝟎𝟎𝟎𝟎𝟎𝟏𝑿 𝟕 +𝟎,𝟐𝟐𝑿 𝟖 −𝟎,𝟎𝟎𝟎𝟎𝟎𝟎𝟎𝟒𝑿 𝟗 +𝟎,𝟎𝟎𝟎𝟎𝟎𝟐𝟑𝑿 𝟏𝟎)
Pada nilai odds ratio memiliki nilai atas dan nilai bawah pada selang kepercayaan lima persen dan sepuluh persen. Nilai tersebut menunjukkan besarnya selang kemungkinan masing-masing variabel independent dalam mempengaruhi kolektibilitas debitur.
Pada  alpha  lima  persen,  diantara  variabel  yang  berpengaruh terhadap  kolektibilitas pada bisnis joint  financing hanya  ada  tiga  variabel independent yang signifikan yaitu jangka waktu pinjaman, nilai agunan, dan kewajiban per bulan. Lalu jika alpha sepuluh persen maka hanya ada satu variabel  yaitu  tingkat  risiko  pekerjaan  yang  berpengaruh  negatif  dan signifikan terhadap kolektibilitas.
Variable jangka waktu pinjaman berdasarkan hasil pengolahan data pada table 2 didapatkan bahwa variabel ini memiliki pengaruh positif dan signifikan  terhadap  kolektibilitas.  Jika  semakin  panjang  jangka  waktu pinjaman  maka  kolektibilitas  semakin  baik  karena  jumlah  angsuran  yang dibayarkan oleh debitur semakin kecil sehingga lebih mudah menyelesaikan kewajibannya.  Hal  ini  sejalan  dengan  riset  yang  dilakukan  oleh    (Lubis  & Rachmina,  2011),  (Afriyeni,  2013),  (Makandolu,  2015),  (Siwi,  2015). Sedangkan  jangka  waktu  pinjaman  menurut  riset  (Arieffiandi,  Firdaus,  & Sasongko, 2016) tidak berpengaruh secara signifikan terhadap kolektibilitas debitur dan tidak sejalan dengan penelitian ini.
Variabel independent nilai  agunan  juga  memiliki  pengaruh  negatif dan  signifikan.  Dimana  semakin  besar  nilai  agunan  maka  akan mempengaruhi  tingkat  kolektibilitas  secara  signifikan  menurun.  Hal  ini dikarenakan  jumlah  angsuran  yang  akan  dibayar  oleh  debitur  semakin besar.  Semakin  besar  nilai  agunan  akan  semakin  besar  pula  kewajiban debitur  yang  akan  dibayarkan  ke  bank.  Analisa  variabel  nilai  agunan  ini sama dengan analisa penelitian terdahulu seperti penelitian oleh (Lubis & Rachmina, 2011), (Siwi, 2015) dan (Makandolu, 2015), dimana dinyatakan juga bahwa semakin besar nilai agunan maka akan cenderung kurang lancar dalam pengembalian kreditnya walaupun tidak signifikan.
Indikator  kewajiban  per  bulan  memiliki  pengaruh  positif  dan signifikan terhadap kolektibilitas debitur. Dapat dilihat dari nilai odds ratio sebesar 1,00 dimana dapat dikatakan bahwa jika terjadi peningkatan jumlah kewajiban per bulan maka akan diikuti juga dengan kelancaran pembayaran
atau kolektibilitas. Hal ini menunjukkan bahwa dari hasil pengolahan data tersebut, besar kewajiban per bulan yang harus dipenuhi oleh debitur masih sesuai  dengan  kemampuan  bayar  dari  debitur  tersebut.  Riset  yang dilakukan oleh (Lubis & Rachmina, 2011), (Afriyeni, 2013) dan (Makandolu, 2015) sejalan dengan penelitian ini.
Variabel  tingkat  risiko  pekerjaan  memiliki  pengaruh  negatif  dan signifikan,  artinya  semakin  tinggi  risiko  pekerjaan  debitur  semakin  besar pengaruhnya  terhadap  kolektibilitas.  Debitur-debitur  dengan  kategori tingkat  pekerjaan  berisiko  tinggi  akan  berpengaruh  terhadap  penurunan kolektibilitas. Pada tingkat risiko pekerjaan ini dilihat dari sisi aturan yang ditetapkan  oleh  divisi  AML  ( Anti  Money  Laundry ).  Setiap  perbankan  di Indonesia  melaksanakan  aturan  mengenai  AML  ini.  Pekerjaan  berisiko tinggi  ini  meliputi  pekerjaan-pekerjaan  dibidang  pemerintahan  termasuk TNI-POLRI dan juga pegawai dari badan usaha milik negara (BUMN). Hal ini dilakukan  karena  menghindari  terjadinya  pencucian  uang  melalui  media peminjaman atau pembiayaan.
Beberapa  variabel  lainnya  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap kolektibilitas  debitur  yaitu  usia  debitur,  jenis  kelamin,  dan  jumlah tanggungan  cenderung  searah  dengan  kolektibilitas.  Debitur  dengan  usia lebih  tua  atau  dewasa  cenderung  lebih  baik  kolektibilitasnya  atau kolektibilitas  lancar.  Koefisien  regresi  pada  variabel  jenis  kelamin menununjukkan  nilai  positif,  dimana  dapat  disimpulkan  bahwa  debitur dengan  jenis  kelamin  laki-laki  berpengaruh  positif terhadap  kolektibilitas dibanding debitur berjenis kelamin perempuan. Dari nilai Odds Ratio 1,44 menunjukkan bahwa debitur laki-laki 1,44 kali lebih besar mempengaruhi kolektibilitas dibandingkan debitur perempuan. Hal ini sejalan juga dengan penelitian yang dilakukan oleh (Lubis & Rachmina, 2011).
Variabel jumlah tanggungan memiliki kecenderungan positif dalam pengaruh  terhadap  kolektibilitas,  debitur  dengan  jumlah  tanggungan keluarga  lebih  banyak,  menunjukkan  kolektibilitas  yang  lebih  baik. Kemungkinan  besar  debitur  dengan  jumlah  tanggungan  banyak  sudah memiliki kemampuan yang baik dan memiliki pendapatan yang lebih tinggi. Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Lubis  &  Rachmina,  2011)  dan (Makandolu, 2015), (Siwi, 2015), dan (Rahayu, 2016) tetapi berbeda dengan penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Marantika  &  Sampurno,  2013)  yang menunjukkan bahwa jumlah tanggungan berpengaruh signifikan terhadap kolektibilitas debitur KUR BRI Sukoharjo.
Variabel  tingkat  pendidikan  menunjukkan  nilai  koefisien  negatif, dalam variabel independent tingkat pendidikan ini diberikan dummy 1 yang berarti  tidak  memiliki  gelar  dan dummy 2  memiliki  gelar.  Debitur  yang memiliki  gelar  cenderung  lebih  baik  kolektibilitasnya  dibanding  debitur- debitur yang tidak memiliki gelar namun tidak signifikan. Walaupun tidak dapat  di  generalisasi,  dari  hasil  analisis  ini  menunjukkan  ada  perbedaan antara  debitur  yang  memiliki  gelar  dan  debitur  tidak  memiliki  gelar. Penelitian ini sejalan dengan riset yang dilakukan oleh (Lubis & Rachmina,
2011) bahwa tingkat pendidikan dapat mempengaruhi tingkat kolektibilitas walaupun tidak signifikan. Tetapi tidak sejalan dengan riset yang dilakukan oleh (Marantika & Sampurno, 2013), (Makandolu, 2015), (Rahayu, 2016), bahwa  tingkat  pendidikan  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap kolektibilitas debitur.
Nilai plafond kredit pada koefisien regresi menunjukkan nilai negatif, hal  ini  dapat  dikatakan  bahwa  nilai plafond kredit  berpengaruh  terhadap kolektibilitas  namun  tidak  signifikan.  Semakin  besar  nilai plafond kredit maka akan menyebabkan kolektibilitas tidak lancar, hal ini sejalan dengan penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Lubis  &  Rachmina,  2011).  Maka  perlu diperhatikan  ketika  proses  pengajuan  kredit  dipertimbangkan  juga besarnya plafond kredit yang akan diberikan, sehingga tidak menjadi kredit macet dikemudian hari. Penelitian yang dilakukan oleh (Makandolu, 2015) menunjukkan bahwa nilai plafond berpengaruh signifikan terhadap tingkat pengembalian pembayaran sehingga tidak sejalan dengan penelitian ini.
Repayment capability menunjukan nilai negatif sebesar -1,610571 pada koefisien  regresi,  hal  ini  tetap  memiliki  pengaruh  terhadap  kolektibilitas walaupun  tidak secara  signifikan,  sehingga  jika  variabel independent nilai RPC  turun  maka  variabel dependent kolektibilitas  akan  turun  juga. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Lubis  &  Rachmina,  2011)  sejalan  dengan penelitian  ini.  Biasanya  dalam  proses  pengajuan  dengan  nilai  RPC  yang tinggi diberikan plafond yang tinggi juga.

## KESIMPULAN
Variabel  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap  kolektibilitas  kredit debitur joint financing di bank tempat peneliti melakukan penelitian adalah jangka waktu pinjaman, nilai agunan, dan kewajiban perbulan serta tingkat risiko  pekerjaan.  Jangka  waktu  pinjaman  memiliki  pengaruh  positif signifikan yang dapat diartikan bahwa semakin panjang masa kredit maka kemungkinan  kolektibilitas  tetap  lancar,  sehingga  lebih  baik  memberikan fasilitas kredit dengan jangka waktu lebih panjang.
Nilai  agunan  memiliki  pengaruh  negatif  dan  signifikan,  dimana semakin besar nilai agunan maka kemungkinan untuk tidak lancar semakin tinggi.  Sebaiknya  perlu dipertimbangkan  dengan  baik  dalam memberikan nilai  agunan  dari  kredit  yang  biayai.  Dengan  tingginya  nilai  agunan  maka sudah  dapat  dipastikan  bahwa  jumlah  hutang  akan  lebih  besar  sehingga memberatkan debitur dalam membayar kewajiban bulanannya.
Kewajiban  perbulan  memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan terhadap  kolektibilitas,  yang  artinya  kewajiban  perbulan  searah  dengan kolektibilitas.  Dari  data  dalam  penelitian  ini  semakin  besar  jumlah kewajiban  maka  semakin  baik  kolektibilitasnya.  Indikator  tingkat  risiko pekerjaan  memiliki  pengaruh  negatif  dan  signifikan,  dimana  semakin rendah tingkat risiko pekerjaan maka semakin baik kolektibilitasnya.
Dari kedua model analisa baik analisa regresi linier dengan Ordinary Least Square (OLS) dan analisa regresi logit ( Logit Regression ) menghasilkan
tiga  indikator  sama  yang  memiliki  pengaruh  dan  signifikan  terhadap kolektibilitas debitur joint financing bank dengan α = 0,05 atau 5%.

## REKOMENDASI
Dari  manfaat  penelitian  yang  dijelaskan  maka  rekomendasi  yang dapat  diberikan  sebagai  berikut.  1)  Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan berguna  untuk  membantu  para  banker  dalam  menerapkan Credit  Scoring Analysis melalui  pemahaman  akan  pengaruh  usia  debitur,  jumlah tanggungan, jenis kelamin debitur, tingkat pendidikan, repayment capability , tingkat risiko pekerjaan, plafon, jangka waktu pinjaman, nilai agunan dan kewajiban  per  bulan  terhadap  kolektibilitas,  sehingga  bank  mendapatkan portfolio  yang  berkualitas.  2)  Untuk  penelitian  selanjutnya,  hasil  dari penelitian ini dapat digunakan sebagai referensi dan juga informasi, apabila memiliki ketertarikan dalam melakukan penelitian yang berkenaan dengan indikator  yang  berpengaruh  terhadap  kolektibilitas  debitur  pada perusahaan  pembiayaan  bank  maupun  non-bank.  3)  Pada  penelitian  ini menggunakan dua model penelitian, dan dari hasil penelitian memberikan makna  yang  sama  sehingga  analisa  menjadi  lebih  kuat.  Penelitian  yang dilakukan ini terbatas hanya menggunakan sepuluh indikator saja. Dari sisi jumlah sampel relatif sedikit, jika menggunakan sampel yang lebih banyak maka hasilnya akan lebih baik. Sehingga untuk penelitian berikutnya bisa lebih mendalam dengan menambah indikator lain serta menambah jumlah sampel yang diteliti sehingga hasilnya lebih tepat lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
Afriyeni. (2013). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Pengembalian Kredit  Usaha  Rakyat  (KUR)  Pada  PT.  Bank  Rakyat  Indonesia  (BRI) Unit Talang Cabang Solok. Buletin Ilmiah Keuangan dan Perbankan Volume 6 - No. 2, November 2013 , 207-222.
Arieffiandi,  R.  Y.,  Firdaus,  M.,  &  Sasongko,  H.  (2016).  Faktor-Faktor  Yang Memengaruhi  Tingkat  Kolektibilitas  Pembiayaan  Sektor  UMKM (Studi Kasus: Bank Syariah XYZ Kantor Cabang Jakarta Barat). Jurnal Aplikasi Bisnis dan Manajemen, Vol. 2 No. 3, September 2016 , 291-303. Basuki, A. T. (n.d.). Bahan Ajar Ekonometrika. Regresi Logistik , pp. 1-29. Estiani,  T.  I.  (2009).  Kajian  Tentang  Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi Ketidak-lancaran  Pengembalian  Kredit  Usaha  Kecil  (Studi  Kasus Bank Mandiri Purwokerto). Perspektif Vol. VII No. 2 , 88-93.
Gujarati, D. (2004). Basic Econometrics. The McGraw-Hill Companies. Hidayat,  A.  (2017,  Januari  22). Metodologi .  Retrieved  from  Statistikian:
https://www.statistikian.com/2017/01/uji-asumsi-klasik-regresi- linear-spss.html
Ikatan Akuntansi Indonesia. (2012). Akuntansi Untuk Pembiayaan Bersama
Atas Fasilitas Kredit (Joint Financing On Credit Facility). pp. 1-5. Lubis,  A.  M.,  &  Rachmina,  D.  (2011).  Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi Realisasi dan Pengembalian Kredit Usaha Rakyat. Forum Agribisnis , 112- 31.
Makandolu, S. M. (2015). Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Tingkat Pengembalian  Kredit  Mikro  Utama  (KMU)  pada  Sektor  Pertanian Oleh Debitur Bank NTT Kantor Cabang Utama Kupang Provinsi Nusa Tenggara Timur. Jurnal Nukleus Peternakan (Juni 2015), Volume 2, No.
1 , 33-41.
Marantika,  C.  R.,  &  Sampurno,  R.  D.  (2013).  Analisis  Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhi  Kelancaran  Pengembalian  Kredit  Usaha  Rakyat (KUR)  Mikro  (Studi  Kasus  Pada  PT  Bank  BRI  (Persero)  Tbk.  Unit Tawangsari II. Diponegoro Journal Of Management , 1-14.
OJK  -  Otoritas  Jasa  Keuangan.  (2017). IKNB .  Retrieved  from  Otoritas  Jasa Keuangan:  https://www.ojk.go.id/id/kanal/iknb/Pages/Lembaga- Pembiayaan.aspx
OJK.  (2019).  Peraturan  Otoritas  Jasa  Keuangan  No.  40/POJK.03/2019 perihal Penilaian Kualitas Aset Bank Umum. Jakarta, DKI Jakarta. Rahayu, T. A. (2016). Analisis Faktor-Faktor yang Memengaruhi Kelancaran Pengembalian Pembiayaan Murabahah pada Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) di BMT Taruna Sejahtera. Jurnal Muqtasid , 55-72. Siwi, W. N. (2015). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kolektibilitas Kredit Petani  Di  Bank  BRI  Cabang  Tomohon  Timur. Kementerian  Riset Teknologi Dan Pendidikan Tinggi Universitas Sam Ratulangi . Ulfa. (2017). Pengaruh Faktor Internal Debitur Terhadap Kredit Bermasalah Pada PT. Bank Negara Indonesia (Persero) Tbk, Cabang Palu. e Jurnal Katalogis, Volume 5 Nomor 9 , 45-54.
Wulandari,  N.  W.  (2019).  Analisis  Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi Kolektibilitas Kredit Usaha Rakyat (KUR) Mikro BRI (Studi Empiris pada Debitur KUR Mikro BRI Unit Renon). Jurnal Sains, Akuntansi dan Manajemen (JSAM) , 1-49.