ISSN 2684-7590 (Online)
Vol. 5 No. 01 (2023), 28-35
DOI: 10.35580/variansiunm66
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

## ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG BERPENGARUH TERHADAP STATUS PEMBAYARAN KREDIT BARANG ELEKTRONIK DAN FURNITURE MENGGUNAKAN
REGRESI LOGISTIK
Memi Nor Hayati 1 ,* Surya Prangga 1 , Rito Goejantoro 1 , Darnah 1 , Ika Purnamasari 2
1 Laboratorium Statistika Terapan, FMIPA, Universitas Mulawarman
2 Laboratorium Statistika Ekonomi dan Bisnis, FMIPA, Universitas Mulawarman
Keywords: credit, e lectronic goods and furniture, logistic regression Abstract:
Electronic goods and furniture for some people are currently seen as basic needs that must be met. High prices make it difficult for people to meet their needs with cash purchases, so they choose credit purchases using the services of finance companies in purchasing goods. This study aims to determine the factors that influence the status of credit payments for electronic goods and furniture at PT. KB Finansia Multi Finance Bontang 2020 uses logistic regression. Based on the results of the analysis, it was found that the predictor variables that had a significant effect on the credit payment status response variable were length of stay (domicile) at the address borne by the debtor when applying for credit ( X 3 ) and the amount of credit payments charged by the debtor per month ( X 6 ). The value of the Apparent Error Rate (APER) of 29.323% indicates that the logistic regression model obtained is also good for solving cases of current and non-current classification of credit payment status.

## 1. Pendahuluan *
Pada dasarnya dalam kehidupan ini manusia dihadapkan dengan berbagai tuntutan kebutuhan, baik yang bersifat primer, sekunder, dan tersier. Termasuk barang-barang elektronik ataupun furniture yang tak jarang bagi sebagian orang saat ini sudah dianggap sebagai kebutuhan dasar yang wajib terpenuhi. Keinginan untuk dapat memenuhi kebutuhan ini menyebabkan manusia berusaha mencari solusi untuk memiliki barang kebutuhannya. Harga barang kebutuhan yang tinggi tak jarang membuat masyarakat kesulitan memenuhi kebutuhannya dengan pembelian tunai. Kemudian muncul istilah kredit yang bisa dianggap sebagai solusi pemenuhan kebutuhan. Kata kredit awalnya berasal dari Bahasa Yunani ‘ creder ’ yang berarti kepercayaan (Herprasetyo, 2012). Kredit diartikan sebagai suatu kemampuan seseorang dalam melakukan  pembelian  terhadap  sesuatu  yang  dilakukan  dengan  menerima  pinjaman  melalui  sebuah  kesepakatan pembayaran sesuai dengan jangka waktu yang ditentukan (Astiko, 1996).
Banyaknya  masyarakat  yang  ingin  melakukan  pemenuhan  kebutuhannya  dengan  pembayaran  secara  kredit mengakibatkan  semakin  banyak  pula  perusahaan  pembiayaan  terbentuk.  Lembaga  tersebut  menjadi  alternatif masyarakat  untuk  menunjang  kebutuhan  baik  dalam  bentuk  barang  modal  maupun  dalam  bentuk  penyediaan  jasa. Menurut Otoritas Jasa Keuangan (OJK) melalui Peraturan OJK Nomor 29/POJK.05/2014 Pasal 1 Ayat 1, pengertian
* Corresponding author.
E-mail address : meminorhayati@fmipa.unmul.ac.id
Memi Nor Hayati  et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 5 No. 1 (2023),28-35  29
dari  Perusahaan  Pembiayaan  adalah  badan  usaha  yang  melakukan  kegiatan  pembiayaan  untuk  pengadaan  barang dan/atau  jasa.  Kegiatan  usaha  Perusahaan  Pembiayaan  mencakup  Pembiayaan  Investasi,  Pembiayaan  Modal  Kerja, Pembiayaan Multiguna, dan kegiatan usaha lain yang disetujui oleh OJK. Perusahaan pembiayaan diatur dan diawasi oleh Otoritas Jasa Keuangan, dibawah Komisioner/Kepala Eksekutif Industri Keuangan Non Bank (IKNB).
Bagi  pihak  kreditur  yakni  perusahaan  pembiayaan,  kredit  merupakan  kegiatan  usaha  yang  memberikan keuntungan besar namun di  sisi lain dapat menimbulkan risiko yang sangat tinggi. Resiko yang dapat timbul adalah terjadinya kredit  yang tidak  lancar. Kredit tidak  lancar adalah suatu keadaan dimana debitur tidak  mampu  melunasi atau  menjalankan  kewajiban  perjanjiannya  kepada  pihak  kreditur  sesuai  waktu  yang  telah  ditentukan  (Kuncoro  & Suhardjono, 2002). Sistem pemberian pinjaman oleh perusahaan pembiayaan bukanlah sistem kepercayaan, perusahaan pembiayaan harus memberikan pinjaman kepada masyarakat jika perusahaan pembiayaan sudah memiliki data yang real dan lengkap tentang mereka. Hal ini penting untuk menghindari berbagai resiko yang timbul dari kredit.
Masyarakat  lebih  banyak  tertarik  untuk  menggunakan  jasa  perusahaan  pembiayaan  dalam  pembelian  barang secara kredit dibandingkan melakukan pembiayaan barang secara kredit di bank. Hal ini dikarenakan prosedur yang disediakan sederhana dengan proses persetujuan oleh perusahaan pembiayaan biasanya lebih cepat (Sawitri & Hartanto, 2007).  Besarnya  animo  masyarakat  ini  menyebabkan  perusahaan  pembiayaan  harus  selektif  dalam  memberikan pinjaman. Mengetahui faktor-faktor yang dapat menyebabkan lancar atau tidaknya pembayaran kredit dapat menjadi salah satu solusi untuk menghindari berbagai resiko yang timbul dari pemberian kredit.
Salah satu metode dalam statistika yang dapat digunakan untuk mengetahui hubungan antara variabel respon yang bersifat kategorik (nominal atau ordinal) dengan variabel-variabel prediktor yang bersifat kontinu maupun kategorik adalah dengan regresi  logistik (Agresti,  1990). Fungsi pembentukan  model terutama untuk  membedakan kelas pada variabel  respon  dengan  menghitung  probabilitas  masing-masing  kelas  pada  variabel  prediktor.  Perbedaan  nilai probabilitas pada  setiap kelas  akan  menghasilkan  nilai odds rasio  yang dapat menginformasikan  besarnya pengaruh salah  satu  variabel  prediktor  terhadap  terjadinya  perubahan  kelas  pada  variabel  respon  (Agresti,  1990).  Penelitian Darnah dan Hayati (2017) menggunakan regresi logistik untuk memperkirakan pengaruh faktor-faktor perilaku seksual remaja  pada  siswa  SMA  Negeri  1  Sangatta  Kutai  Timur-Kalimantan  Timur.  Kemudian  Darnah,  dkk  (2022)  juga menggunakan  regresi  logistik  untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang  berpengaruh  terhadap  sikap  masyarakat  Kota Bontang terkait vaksin COVID-19.
Melalui  model  regresi  logistik  dapat  dihitung  pula  besarnya  ketepatan  pengklasifikasian  responden,  pada penelitian ini adalah lancar dan tidak lancarnya status pembayaran kredit. Model klasifikasi  yang baik adalah model dengan kesalahan klasifikasi yang kecil. Beberapa peneliti yang telah melakukan penelitian tentang status pembayaran kredit  barang  elektronik  dan furniture yakni  Astuti,  dkk  (2021)  melakukan  analisis credit  scoring terhadap  status pembayaran  barang  elektronik  dan furniture menggunakan bootstrap  aggregating  k-nearest  neighbor dan  diperoleh hasil akurasi klasifikasi sebesar 92,308%. Kemudian Casuarina, dkk (2022) melakukan k lasifikasi status pembayaran kredit barang elektronik dan furniture menggunakan support vector machine dengan hasil akurasi yaitu sebesar 84,62%. Kedua penelitian sebelumnya ini masih terbatas pada hasil k lasifikasi status pembayaran kredit barang elektronik dan furniture dan belum melakukan analisis terhadap faktor-faktor yang berpengaruh terhadap status pembayaran kreditnya.
Dari  latar  belakang  inilah  peneliti  tertarik  untuk  melakukan  penelitian  tentang  Analisis  Faktor-Faktor  yang Berpengaruh Terhadap Status Pembayaran Kredit Barang Elektronik dan Furniture Menggunakan Regresi Logistik.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1. Sumber Data dan Variabel Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  dari  PT.  KB  Finansia  Multi  Finance  Bontang.  Data  yang  dianalisis adalah data debitur yang melakukan pembayaran akhir di tahun 2020 pada PT. KB Finansia Multi Finance Bontang. Selanjutnya variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
1. Usia (Tahun) sebagai variabel 𝑋 1
2. Jumlah tanggungan (Orang) sebagai variabel 𝑋 2
3. Lama tinggal (Tahun) sebagai variabel 𝑋 3
4. Masa kerja (Tahun) sebagai variabel 𝑋 4 5. Pendapatan (Juta Rupiah) sebagai variabel 𝑋 5
Memi Nor Hayati  et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 5 No. 1 (2023),28-35  30
6. Besar pembayaran (Juta Rupiah) sebagai variabel 𝑋 6 7. Lama peminjaman (Bulan) sebagai variabel 𝑋 7
8. Status pembayaran kredit dengan kategori lancar (1) dan kategori tidak lancar (0) sebagai variabel 𝑌

## 2.2. Metode Analisis
Analisis data pada penelitian ini yaitu:
1. Melakukan analisis statistika deskriptif
2. Menentukan model regresi logistik dengan melakukan estimasi parameter model regresi logistik. Model regresi logistik dengan 𝑘 variabel prediktor adalah
𝜋(𝒙 𝑖 ) = 𝑒𝑥𝑝( 𝜷 𝑇 𝒙 𝑖 ) 1 + 𝑒𝑥𝑝( 𝜷 𝑇 𝒙 𝑖 ) (1)
Jika model pada persamaan (1) ditransformasi dengan menggunakan transformasi logit menghasilkan bentuk logit yang merupakan fungsi linier dalam parameter-parameternya sebagai berikut:
𝑔(𝒙 𝑖 ) = logit (𝜋(𝐱 𝑖 ) = 𝑙𝑛 ( 𝜋(𝒙 𝒊 ) 1 − 𝜋(𝒙 𝑖 ) ) = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 1𝑖 + 𝛽 2 𝑋 2𝑖 + ⋯ + 𝛽 𝑘 𝑋 𝑘𝑖 = 𝜷 𝑇 𝒙 𝑖 (2)
dimana:
𝒙 𝑖 = [1 𝑋 1𝑖 𝑋 2𝑖 ⋯ 𝑋 𝑘𝑖 ] 𝑇 adalah vektor variabel prediktor,
𝜷 𝑇 = [𝛽 0 𝛽 1 𝛽 2 ⋯ 𝛽 𝑘 ] adalah  vektor  parameter, 𝜋(𝒙 𝑖 ) adalah  probabilitas  variabel  respon  yang mempunyai  kategori  bernilai  1  untuk  pengamatan  ke- i dan  bergantung  pada  variabel  prediktor  pada pengamatan ke- i .
Metode maximum  likelihood  estimation (MLE)  adalah  salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk menaksir  parameter  model  regresi  logistik  (Hosmer  &  Lemeshow,  1989).  Pada  dasarnya  metode maximum likelihood mengestimasi nilai 𝜷 dengan memaksimumkan fungsi likelihood yang dinyatakan dengan persamaan sebagai berikut:
𝐿(𝜷) = ∏ 𝑃(𝑌 𝑖 = 𝑦 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 = ∏ 𝜋(𝒙 𝑖 ) 𝑦 𝑖 (1 − 𝜋(𝒙 𝑖 )) 1−𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 = ∏ (𝑒𝑥𝑝( 𝜷 𝑇 𝒙 𝑖 )) 𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 (1 + 𝑒𝑥𝑝( 𝜷 𝑇 𝒙 𝑖 )) −1 (3)
Selanjutnya membentuk fungsi log- likelihood berdasarkan persamaan Error! Reference source not found. yaitu: ℓ(𝜷) = 𝑙𝑛 𝐿 (𝜷)
= ∑ 𝑦 𝑖 𝜷 𝑇 𝒙 𝑖 − ∑ 𝑙𝑛( 1 + 𝑒𝑥𝑝( 𝜷 𝑇 𝒙 𝑖 )) 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1 (4)
Penaksir  parameter  dapat  diperoleh  dengan  memaksimumkan  fungsi  log- likelihood pada  persamaan Error!  Reference  source  not  found. .  Memaksimumkan  fungsi likelihood dilakukan  dengan  cara  menentukan turunan parsial pertama fungsi log- likelihood terhadap 𝜷 kemudian disamakan dengan nol dan hasilnya diperoleh sistem  persamaan  yang  tidak  eksplisit.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  penaksir  parameter  model  regresi  logistik yang diperoleh dengan metode MLE tidak dapat menghasilkan penyelesaian secara analitik. Untuk mendapatkan nilai  taksiran 𝜷 dari  penyelesaian  turunan  pertama  fungsi  log- likelihood digunakan  metode  iterasi  Newton- Raphson (Agresti, 1990).
3. Melakukan pengujian parameter model regresi logistik secara simultan
Memi Nor Hayati  et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 5 No. 1 (2023),28-35  31
Pengujian  secara  simultan  digunakan  untuk  menguji  pengaruh  parameter  secara  simultan  dengan menggunakan hipotesis berikut:
H 0 ∶ 𝛽 1 = 𝛽 2 =. . . . = 𝛽 𝑘 = 0 (secara simultan variabel prediktor tidak berpengaruh terhadap variabel respon) H 1 ∶ Minimal  terdapat  satu 𝛽 𝑗 = 0 ,  dimana 𝑗 = 1,2, . . . , 𝑘 (secara  simultan  variabel  prediktor  berpengaruh terhadap variabel respon)
Statistik Uji (Hosmer & Lemeshow, 1989):
𝐺 = −2 𝑙𝑛 ( 𝐿(𝜔 ̂) 𝐿(𝛺̂) ) = 2 ∑([𝑦 𝑖 𝜷 ̂ 𝑇 𝒙 𝑖 − 𝑙𝑛( 1 + 𝑒𝑥𝑝( 𝜷 ̂ 𝑇 𝒙 𝑖 ))] − [𝑦 𝑖 𝛽̂ 0 − 𝑙𝑛( 1 + 𝑒𝑥𝑝( 𝛽̂ 0 ))]) 𝑛 𝑖=1 (5)
Statistik uji 𝐺 pada persamaan (5) secara asimtotik berdistribusi chi-square dengan derajat bebasnya adalah banyaknya  parameter  model  dibawah  populasi  dikurangi  banyaknya  parameter  model  dibawah H 0 ,  yaitu 𝑣 = (𝑘 + 1) − 1 = 𝑘 .  Daerah  penolakan H 0 dari  pengujian  hipotesis  secara  simultan  untuk  tingkat  signifikansi 𝛼 adalah tolak H 0 jika nilai G > 𝜒 (𝑣;𝛼) 2 atau tolak H 0 bila 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 < 𝛼 . 4. Melakukan pengujian parameter model regresi logistik secara parsial
Uji  Parsial  dilakukan  pada  setiap  variabel  prediktor  yang  secara  individual  untuk  mengetahui  ada  atau tidakya hubungan antara suatu variabel prediktor dan variabel respon menggunakan hipotesis berikut:
H 0 ∶ 𝛽 𝑗 = 0 (tidak ada pengaruh variabel prediktor ke- 𝑗 terhadap variabel respon) H 1 ∶ 𝛽 𝑗 ≠ 0 (ada pengaruh variabel prediktor ke- 𝑗 terhadap variabel respon), untuk 𝑗 = 0,1,2, . . , 𝑘 Statistik Uji yang digunakan adalah Uji Wald:
𝑊 = 𝛽 𝑗 ∧ 𝑆𝐸(𝛽 𝑗 ∧ ) (6)
Rasio  yang  dihasilkan  dari  persamaan  (6),  dibawah  hipotesis H 0 , akan  mengikuti  distribusi  normal  baku (Hosmer  &  Lemeshow,  1989).  Sehingga  untuk  memperoleh  keputusan,  nilai  statistik  uji  dibandingkan  dengan distribusi normal baku (Z). Kriteria penolakan H 0 adalah jika | 𝑊|>𝑍 𝛼/2 atau tolak H 0 bila 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 < 𝛼 .
5. Menginterpretasikan koefisien model regresi logistik
Jika model regresi logistik mengandung variabel prediktor kontinu, maka interpretasi dari koefisien model tergantung pada bagaimana variabel tersebut dimasukkan kedalam model (Hosmer & Lemeshow, 1989). Dengan asumsi  bahwa  logit  bersifat  linier,  maka  persamaannya  adalah 𝑔(𝑥) = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥 .  Artinya,  koefisien  slope, β 1 , memberikan  perubahan  nilai  pada  ln  odds  untuk penam-bahan  ”1”  unit 𝑥 .  Dengan  kata  lain, 𝛽 1 = 𝑔(𝑥 + 1) − 𝑔(𝑥) untuk setiap nilai 𝑥 (Hosmer & Lemeshow, 1989).
Agar interpretasi model jika variabel prediktor berskala kontinu lebih bermanfaat, maka perlu dikembangkan metode untuk estimasi titik dan interval dalam setiap perubahan ” 𝑐 ” unit variabel prediktor. Nilai ln odds untuk setiap perubahan ” 𝑐 ” unit 𝑥 diperoleh dari selisih logit 𝑔(𝑥 + 𝑐) − 𝑔(𝑥) = 𝑐𝛽 1 dan odds rasio didapatkan dengan cara mengeksponensialkan selisih logit, 𝜓(𝑐) = 𝜓(𝑥 + 𝑐, 𝑥) = exp (𝑐𝛽 1 ) (Hosmer & Lemeshow, 1989).
6. Menentukan nilai apparent error rate ( 𝐴𝑃𝐸𝑅 )
Nilai APER menyatakan nilai proporsi sampel yang salah diklasifikasikan oleh fungsi klasifikasi (Johnson & Wichern, 1992). Penentuan kesalahan klasifikasi dapat dilihat dari Tabel 1, untuk subjek yang diklasifikasikan menjadi dua kelompok, yakni 𝑦 1 dan 𝑦 2 .
Tabel 1. Klasifikasi Hasil Observasi Taksiran 𝒚 𝟏 𝒚 𝟐 𝑦 1 𝑛 11 𝑛 12 𝑦 2 𝑛 21 𝑛 22
Keterangan: 𝑛 11 = Jumlah subjek dari 𝑦 1 tepat diklasifikasikan sebagai 𝑦 1 𝑛 12 = Jumlah subjek dari 𝑦 1 salah diklasifikasikan sebagai 𝑦 2 𝑛 21 = Jumlah subjek dari 𝑦 2 salah diklasifikasikan sebagai 𝑦 1
Memi Nor Hayati  et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 5 No. 1 (2023),28-35  32
𝑛 22 = Jumlah subjek dari 𝑦 2 tepat diklasifikasikan sebagai 𝑦 2
𝐴𝑃𝐸𝑅 = 𝑛 12 + 𝑛 21 𝑛 11 + 𝑛 12 + 𝑛 21 + 𝑛 22 × 100% (7)

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Statistika Deskriptif Data Penelitian
Analisis  statistika deskriptif dilakukan untuk mendapatkan gambaran karakteristik data penelitian. Berdasarkan hasil analisis data penelitian yang berjumlah  133 data debitur, diperoleh hasil bahwa mayoritas debitur dari PT. KB Finansia Multi Finance Bontang yang pembayaran akhir kreditnya di tahun 2020 memiliki status pembayaran lancar.

## Gambar 1. Status Pembayaran Kredit
Gambar 1 menunjukkan bahwa dari 133 debitur sekitar 84 debitur diantaranya memiliki status pembayaran kredit lancar (63,16%) dan sisanya 49 debitur memiliki status pembayaran kredit tidak lancar (36,84%).
Kemudian nilai-nilai statistika deskriptif untuk variabel prediktor ditampilkan dalam Tabel 2 berikut:
Tabel 2. Statistika Deskriptif Variabel Prediktor
Variabel Prediktor  Rata-rata  Maks  Min X 1 34,113 57 18 X 2 3,060 6 0 X 3 12,820 44 1 X 4 8,165 35 1 X 5 4,374 10 1,5 X 6 0,815 4 0,26 X 7 10,579 24 3
Berdasarkan Tabel 2 rata-rata usia dari 133 debitur adalah 34 tahun, dengan usia debitur termuda adalah 18 tahun dan  usia  debitur  tertua  adalah  57  tahun.  Rata-rata  lama  tinggal  (domisili)  di  alamat  yang  didaftarkan  debitur  saat mengajukan kredit adalah 3 tahun, adapun lama tinggal paling rendah adalah belum mencapai 1 tahun (0 tahun) dan paling  tinggi  adalah  6  tahun.  Jika  ditinjau  dari  besaran  pendapatan,  rata-rata  debitur  memiliki  pendapatan  Rp. 4.374.000,- dengan pendapatan terendah debitur adalah sebesar Rp. 1.500.000,- dan pendapatan tertinggi debitur adalah sebesar  Rp.  10.000.000,-.  Rata-rata  besarnya  pembayaran  kredit  yang  dibayarkan  oleh  debitur  per bulan  adalah  Rp. 815.000,- dengan nominal pembayaran paling rendah adalah Rp. 260.000,- per bulan dan nominal pembayaran kredit tertinggi  adalah  Rp.  4.000.000,-  per  bulan.  Rata-rata  lama  peminjaman  debitur  adalah  10  bulan  dengan  lama peminjaman paling tinggi adalah 24 bulan dan paling rendah adalah selama 3 bulan.

## 3.2. Model Regresi Logistik
Berdasarkan data penelitian dengan variabel respon status pembayaran kredit (kategori lancar dan kategori tidak lancar) dengan variabel prediktor yakni sebanyak 7 variabel prediktor diperoleh model regresi logistik pada persamaan (8) berikut:
lancar 63,16% tidak lancar 36,84%
Memi Nor Hayati  et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 5 No. 1 (2023),28-35  33
𝑔(𝒙 𝑖 ) = 0,755 + 0,026𝑋 1𝑖 + 0,038𝑋 2𝑖 − 0,043𝑋 3𝑖 + 0,015𝑋 4𝑖 − 0,095𝑋 5𝑖 − 0,889𝑋 6𝑖 + 0,036𝑋 7𝑖 (8)
Parameter-parameter  model  regresi  logistik  pada  persamaan  (8)  diestimasi  dengan  metode  MLE.  Selanjutnya  akan dilakukan pengujian signifikansi parameter model regresi logistik yakni secara simultan dan secara parsial.

## 3.3. Pengujian Signifikansi Parameter Model Regresi Logistik Secara Simultan
Uji  signifikansi  parameter  model  secara  simultan  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  secara  bersama-sama variabel prediktor berpengaruh terhadap variabel responnya. Adapun hipotesis pengujian signifikansi parameter secara simultan untuk parameter model pada persamaan (8) yakni:
H 0 ∶ 𝛽 1 = 𝛽 2 =. . . . = 𝛽 7 = 0 (secara simultan variabel prediktor tidak berpengaruh terhadap variabel respon)
H 1 ∶ Minimal  terdapat  satu 𝛽 𝑗 = 0 ,  dimana 𝑗 = 1,2, . . . ,7 (secara  simultan  variabel  prediktor  berpengaruh  terhadap variabel respon)
Statistik uji yang digunakan pada pengujian signifikansi parameter secara simultan adalah statistik uji 𝐺 . Tabel 3 berikut menunjukkan nilai statistik uji 𝐺
Tabel 3. Statistik Uji 𝐺 Nilai G 𝝌 (𝟕;𝟎,𝟎𝟓) 𝟐 156,380 14,067
Berdasarkan hasil pada Tabel 3, dengan 𝛼 = 5% diputuskan bahwa H 0 ditolak karena nilai 𝐺 > 𝜒 (7;0,05) 2 . Hal ini menunjukkan  bahwa  secara  simultan  variabel  prediktor  dalam  penelitian  ini  yakni  usia,  jumlah  tanggungan,  lama tinggal,  masa  kerja,  pendapatan,  besar  pembayaran,  lama  peminjaman  berpengaruh  terhadap  variabel  respon  yakni status  pembayaran  kredit.  Setelah  dilakukan  pengujian  signifikansi  parameter  secara  serentak  selanjutnya  akan dilakukan pengujian signifikansi parameter secara parsial.

## 3.4. Pengujian Signifikansi Parameter Model Regresi Logistik Secara Parsial
Dalam tahapan ini akan dilakukan pengujian secara parsial terhadap parameter model regresi logistik, tujuannya yakni untuk mengetahui variabel prediktor mana sajakah yang berpengaruh secara signifikan terhadap variabel respon. Adapun hipotesis pengujian signifikansi parameter secara parsial untuk parameter model pada persamaan (8) yakni:
H 0 ∶ 𝛽 𝑗 = 0 (tidak ada pengaruh variabel prediktor ke- 𝑗 terhadap variabel respon)
H 1 ∶ 𝛽 𝑗 ≠ 0 (ada pengaruh variabel prediktor ke- 𝑗 terhadap variabel respon), untuk 𝑗 = 0,1,2, . . ,7
Statistik  uji  yang  digunakan  pada  pengujian  signifikansi  parameter  secara  parsial  adalah  statistik  uji  Wald.  Hasil pengujian secara parsial terhadap parameter model regresi logistik dapat dilihat pada Tabel 4 berikut:
Tabel 4. Uji Parsial β j W p-value exp(β j ) β 0 0,552 0,458 2,128 β 1 0,761 0,383 1,027 β 2 0,087 0,768 1,039 β 3 5,289* 0,021* 0,958 β 4 0,149 0,700 1,015 β 5 0,436 0,509 0,909 β 6 6,249* 0,012* 0,411
*signifikan pada 𝛼 = 5%
Berdasarkan hasil pada Tabel 4 terlihat bahwa variabel prediktor yang berpengaruh signifikan terhadap variabel respon  status  pembayaran  kredit  adalah  lama  tinggal  (domisili)  di  alamat  yang  didaftarkan  debitur saat  mengajukan
Memi Nor Hayati  et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 5 No. 1 (2023),28-35  34
kredit ( X 3 ) dan besarnya pembayaran kredit yang dibayarkan oleh debitur per bulan ( X 6 ), karena | 𝑊|>𝑍 0,05/2 =1,96 atau 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒  < 0,05 .

## 3.5. Interpretasi Koefisien Model Regresi Logistik
Pengujian  secara  parsial  terhadap  parameter  model  regresi  logistik  memberikan  hasil  bahwa  dari  7  variabel prediktor yang digunakan dalam penelitian ini hanya 2 variabel prediktor yang berpengaruh signifikan terhadap variabel responnya. Kali ini interpretasi model akan dicontohkan untuk 2 variabel prediktor yang berpengaruh saja yakni variabel X 3 dan X 6 . Setiap perubahan 1 tahun lama tinggal (domisili) di alamat yang didaftarkan debitur saat mengajukan kredit, maka terdapat perubahan odds ratio sebesar 0,958. Kemudian setiap ada perubahan 1 juta rupiah besarnya pembayaran kredit yang dibayarkan oleh debitur per bulan maka terdapat perubahan odds ratio sebesar 0,411.

## 3.6. Interpretasi Koefisien Model Regresi Logistik
Pengujian  secara  parsial  terhadap  parameter  model  regresi  logistik  memberikan  hasil  bahwa  dari  7  variabel prediktor yang digunakan dalam penelitian ini hanya 2 variabel prediktor yang berpengaruh signifikan terhadap variabel responnya. Kali ini interpretasi model akan dicontohkan untuk 2 variabel prediktor yang berpengaruh saja yakni variabel X 3 dan X 6 . Setiap perubahan 1 tahun lama tinggal (domisili) di alamat yang didaftarkan debitur saat mengajukan kredit, maka terdapat perubahan odds ratio sebesar 0,958. Kemudian setiap ada perubahan 1 juta rupiah besarnya pembayaran kredit yang dibayarkan oleh debitur per bulan maka terdapat perubahan odds ratio sebesar 0,411.

## 3.7. Nilai Apparent Error Rate
Dari  model regresi  logistik dapat dihitung pula besarnya ketepatan pengklasifikasian  debitur. Model klasifikasi yang baik adalah model dengan kesalahan klasifikasi yang kecil. Tabel 5 berikut menunjukkan hasil klasifikasi status pembayaran kredit dari debitur:
Tabel 5. Klasifikasi Debitur Hasil Observasi Taksiran Tidak lancar (0)  Lancar (1) Tidak lancar (0) 20 29 Lancar (1) 10 74
Terdapat  20  debitur  dengan  status  pembayaran  kredit  tidak  lancar  yang  tepat  diklasifikasikan  sebagai  debitur dengan status pembayaran kredit tidak lancar dan ada 74 debitur dengan status pembayaran kredit lancar yang juga tepat diklasifikasikan  sebagai  debitur  dengan  status  pembayaran  lancar.  Kemudian  terdapat  10  debitur  dengan  status pembayaran kredit lancar yang tidak tepat diklasifikasikan sebagai debitur dengan status pembayaran kredit tidak lancar dan  terdapat  pula  29  debitur  dengan  status  pembayaran  kredit tidak  lancar  yang  tidak  tepat  diklasifikasikan  sebagai debitur dengan status pembayaran kredit lancar.
Dengan menggunakan persamaan (7) diperoleh nilai APER sebagai berikut:
29 10 100%
20 29 10 74 29,323%
APER
     

Nilai  APER  sebesar  29,323%  menunjukkan  model  regresi  yang  didapatkan  sudah  baik  untuk  menyelesaikan  kasus klasifikasi lancar dan tidak lancarnya status pembayaran kredit oleh debitur PT. KB Finansia Multi Finance Bontang.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan dari hasil analisis dan pembahasan, maka didapatkan kesimpulan sebagai berikut:
1. Model regresi logistik dengan variabel respon status pembayaran kredit (kategori lancar dan kategori tidak lancar) dan variabel prediktor sebanyak 7 variabel prediktor adalah:
Memi Nor Hayati  et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 5 No. 1 (2023),28-35  35
𝑔(𝒙 𝑖 ) = 0,755 + 0,026𝑋 1𝑖 + 0,038𝑋 2𝑖 − 0,043𝑋 3𝑖 + 0,015𝑋 4𝑖 − 0,095𝑋 5𝑖 − 0,889𝑋 6𝑖 + 0,036𝑋 7𝑖 2. Variabel prediktor yang berpengaruh signifikan terhadap variabel respon  status pembayaran kredit adalah  lama tinggal (domisili) di alamat yang didaftarkan debitur saat mengajukan kredit ( X 3 ) dan besarnya pembayaran kredit yang dibayarkan oleh debitur per bulan ( X 6 ).
3. Nilai  APER  sebesar  29,323%  menunjukkan  model  regresi  logistik  yang  didapatkan  sudah  baik  untuk menyelesaikan kasus klasifikasi lancar dan tidak lancarnya status pembayaran kredit oleh debitur PT. KB Finansia Multi Finance Bontang.

## References
Agresti, A. (1990). Categorical Data Analysis. USA: John Wiley & Sons Inc.
Astiko, S. (1996). Pengantar Manajemen Perkreditan . Yogyakarta: Andi Yogyakarta.
Astuti, P. S., Hayati, M. N., & Goejantoro, R. (2021). Analisis Credit Scoring Terhadap Status Pembayaran Barang Elektronik  Dan  Furniture  Menggunakan  Bootstrap  Aggregating  K-Nearest  Neighbor. BAREKENG:  Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan , 735-744.
Casuarina, I. P., Hayati, M. N., & Prangga, S. (2022). Klasifikasi Status Pembayaran  Kredit Barang Elektronik  dan Furniture Menggunakan Support Vector Machine. Jurnal EKSPONENSIAL , 71-77.
Darnah, & Hayati, M. N. (2017). Using Logistic Regression to Estimate the Influence of Adolescent Sexual Behavior Factors on Students of Senior High School 1 Sangatta, East Kutai-East Kalimantan. The 1st International Basic Science Conference 2016 (pp. 303-306). Jember: Universitas Jember.
Darnah, Suyitno, Fathurahman, M., Goejantoro, R., & Hayati, M. N. (2022). Attitudes towards COVID-19 vaccines to support the achievement of government targets: A case study of Bontang city. THE 3RD INTERNATIONAL CONFERENCE  ON  MATHEMATICS  AND  SCIENCES  (THE  3RD  ICMSc). Samarinda:  AIP  Conference Proceedings.
Herprasetyo, B. (2012). Sukses Ubah Kartu Kredit Jadi Modal Usaha . Tulungagung: Adora media.
Hosmer, D. W., & Lemeshow, S. (1989). Applied Logistic Regression . New York: John Wiley & Sons Inc.
Johnson, R. A., & Wichern, D. W. (1992). Applied Multivariate Statistical Analysis . New Jersey: Prentice Hall.
Kuncoro, M., & Suhardjono. (2002). Manajemen Perbankan Teori Dan Aplikasi Edisi 1 . Yogyakarta: BPFE
Sawitri, P., & Hartanto, E. (2007). Bank dan Lembaga Keuangan Lain . Jakarta: Gunadarma.