Model Credit Scoring sebagai Alat Bantu Analisis Risiko Pembiayaan Pada BMT UGT Sidogiri

## Fatichatur Rachmaniyah
Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Brawijaya Email: nia_gresik@yahoo.com
Abstract: This research aim to test the financing analysis tools be used  BMT and design of  credit  scoring  models  as  a  tool  risk  analysis  BMT  financing  to  predict  the  quality  of financing.  This  study  using  quantitative  positivist  approach.  The  total  sample  of  100 historical  data  debtor  BMT  UGT  Sidogiri  period  2011-2013  with  document  the  time series data.The sampling technique used is random sampling system . The type of data this study consisted of primary data with semi-structured interviews and secondary data with historical  data  debtor  related  financing  analysis  BMT.  Data  were  processed  using logistic regression analysis. The results of this study are first, financing analysis tool used BMT  less  effective  in  predicting  the  quality  of  financing.Second,  the  establishment  of  a comprehensive  credit  scoring  models  consisting  of  a  variable  in  the  demographic characteristic category, personal characteristic category, industry information category.
Keywords: Credit Scoring Models, Risk Financing, BMT, Logistic Regression
Abstrak: Penelitian  ini bertujuan untuk  menguji alat analisis pembiayaan yang digunakan BMT  dan  mendesain credit  scoringmodel sebagai  alat  bantu  analisis  risiko  pembiayaan BMT  untuk  memprediksi  kualitas  pembiayaan.Pada  penelitian  ini  menggunakan pendekatan  positivistik  kuantitatif.  Jumlah  sampel  sebanyak  100  data  historis  debitur BMT  UGT  Sidogiri  periode  2011-2013  dengan  dokumen  data time  series .  Teknik sampling yang digunakan adalah system random sampling. Jenis data penelitian ini terdiri dari data primer  yaitu wawancara dengan  semi terstruktur dan data sekunder  yakni data- data historis debitur terkait analisis pembiayaan  BMT. Data diolah dengan  menggunakan metode  analisis  regresi  logistik.Hasil  penelitian  ini  yaitu  pertama,  alat  analisis pembiayaan  yang  digunakan  BMT  kurang  efektif  dalam  memprediksi  kualitas pembiayaan.  Kedua,  terbentuknya credit  scoring  model yang  komprehensif  yang  terdiri dari  variabel  dalam  kategori demographic  characteristic,  personal  characteristic, industry information.
Kata Kunci : Model Credit Scoring, Risiko Pembiayaan, BMT, Regresi Logistik
Secara  tersirat  dalam  UU  No.  17  Tahun  2012 Pasal  87  Ayat  3  dan  4  tentang  Perkoperasian, BMT  termasuk  sebagai  lembaga  keuangan mikro berbadan  hukum koperasi  yang berope- rasi  berdasarkan  prinsip  syariah.  Nasution (2013),  menyatakan  bahwa  di  Indonesia  ter- dapat  4000  BMT  yang  beroperasi  dan  telah meningkatkan  ribuan  kehidupan  masyarakat miskin.  Pemberdayaan  ekonomi  rakyat  yang dilakukan  oleh  BMT  adalah  dimulai  dari pedagang  kecil,  penjual  sayur,  sampai  toko- toko  sembako  atau  kios  sepatu  berukuran
sedang dan kecil telah sukses bermitra dengan BMT.  Keberadaan  BMT  di  Indonesia  telah menjadi  salah  satu  alternatif  jasa  keuangan mikro untuk masyarakat miskin.
Melihat  data  perkembangan  penyaluran pembiayaan  BMT  UGT  Sidogiri  dari  tahun 2010  hingga  2013  menunjukkan  bahwa  BMT masih  belum  stabil  dalam  mengendalikan pembiayaan  bermasalah.  Hal  ini  BMT  masih terdapat  kekurangan  mengenai  pengelolahan risiko  pembiayaan.  BMT  hanya  melakukan analisis kalayakan nasabah yang akan
mengajukan  pembiayaan,  tetapi  tidak  meng- ukur  seberapa  besar  risiko  pada  pembiayaan tersebut  sehingga  BMT  tidak  mengetahui tingkat risiko pembiayaan yang akan atau telah dicairkan.  Mereka  hanya  mengetahui  layak atau  tidak  nasabah  tersebut  untuk  dibiayai. Bukan  menilai  besarnya  risiko  yang  melekat pada  pembiayaan  tersebut.  Berikut  adapun data  pembiayaan  BMT  UGT  Sidogiri  tahun 2010 – 2013 sebagai berikut:
Tabel  1:  Data  Pembiayaan  Bermasalah  BMT UGT Sidogiri
Tahun Pembi ayaan yang dikeluarkan BMT Pembi ayaan yang menunggak Persentase (% ) 2010 Rp 597.804.000 Rp 17.934.120 3,0 2011 Rp 1.274.812.000 Rp 44.618.420 3,5 2012 Rp 2.536.817.000 Rp 101.472.680 4,0 2013 Rp 6.537.517.000 Rp 19.602.510 0,3 Total Rp 10.946.950.000 Rp 183.627.730 1,7

## Sumber: Database BMT (d iolah)
Data  menunjukkan pada  tahun 2013 BMT UGT Sidogiri mulai dapat mengatasi penyalur- an  pembiayaannya  dengan  baik.Namun,  pada tahun  2010-2012  adanya  kenaikan  penyaluran pembiayaan  yang  menunggak,  hal  ini  karena BMT  lebih  menitik  beratkan  analisis  pem- biayaan  pada  aspek collateral .  Suatu  pem- biayaan  akan  dicairkan  jika  nasabah  memiliki jaminan  yang  nilainya  dapat  mengcover  pem- biayaan. Ketika  usaha  nasabah  mengalami ke- munduran sehingga kesulitan untuk melakukan pembayaran  pada  BMT,  maka  BMT  mem- bantu  menganalisis dan  mencari solusi perma- salahannya  untuk  berusaha  menyelamatkan pembiayaan.  Salah  satu  penyelasaian  masalah yang dilakukan BMT pada pembiayaan berma- salah  adalah rescheduling, yaitu  penjadwalan kembali  dengan  memperpanjang  jangka  waktu kredit dan jangka waktu angsuran (Rivai, 2007). Hal  ini  dilakukan  agar  nasabah  memiliki waktu  yang  lebih  lama  untuk  mengembalikan pembiayaan serta  memperkecil  jumlah angsur- an  karena  waktunya  diperpanjang.  Adapun data  jumlah  debitur  yang  bermasalah  pada
BMT  UGT  Sidogiri  tahun  2010-2013  sebagai berikut:
Tabel  2:  Data  Jumlah  Debitur  yang  Berma- salah BMT UGT Sidogiri
Tah un Jumla h Debit ur Debitu r Menun ggak Persent ase (%) Debitur Resched uling Perse ntase (%) 201 0 202 20 9,9 17 8,4 201 1 289 37 12,8 12 4,2 201 2 465 25 5,4 15 3,2 201 3 677 40 5,9 17 2,5 Tot al 1.633 122 7,5 61 3,7
Sumber: Database BMT (diolah)
Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  melakukan evaluasi  terhadap  alat  analisis  pembiayaan yang  digunakan  BMT  saat  ini  untuk  dapat memberikan  hasil analisa kualitas pembiayaan yang  lebih  baik.  Selain  itu,  melakukan  pe- ngembangan  alat  analisis  pembiayaan  dengan credit  scoring yang  bertujuan  untuk  mengana- lisis  risiko  pembiayaan  agar  BMT  dapat  me- ngendalikan  pembiayaan  bermasalah  tersebut semakin lebih baik lagi dari sebelumnya.
Credit  scoring adalah  suatu  cara  kuan- titatif  untuk  mengevaluasi  risiko  pembiayaan secara  eksplisit  (Dellien,  2005)  dengan  cara mengukur  kinerja  dan  karakteristik  debitur masa  lalu  untuk  memprediksi  kinerja  dan karakteristik  yang  akan  datang  secara  kuan- titatif.  Tujuan credit  scoring pada microfi- nance adalah membedakan antara debitur yang baik  dan  buruk  dengan  optimal  (Van  Gool, 2009).    Metode credit  scoring telah  ada  sejak tahun  1950-an  dan  banyak  digunakan  untuk pembiayaan  nasabah,  terutama  untuk  kartu kredit  dan  pinjaman  hipotek.    Saat  ini  telah banyak  perbankkan  yang  mulai  menggunakan credit  scoring untuk  mengevaluasi  permo- honan pembiayaan bisnis  usaha  mikro. Sistem penilaian kredit  ini  telah banyak diaplikasikan pada  LKM  di  Amerika  Latin  dan  Afrika  Se- latan. Namun,  masih sedikit penelitian di  Asia Tengah,  Eropa  Timur,  dan  Afrika  Tengah, Timur, Utara.
Credit  scoring digunakan  oleh  lembaga keuangan  untuk  meningkatkan  kinerja  dan
efisiensi  program  pembiayaan. Scoring khu- susnya  pada statistical  scoring menawarkan sejumlah  keuntungan  yang  dapat  mening- katkan  kinerja micro-lending (Dellien,  2005; Berger,  2007),  beberapa  keuntungan  yang akan didapatkan oleh lembaga keuangan mikro dalam  menerapkan credit  scoring ,  yakni:  me- ngurangi  pembiayaan  bermasalah;  meningkat- kan konsistensi dalam pengambilan keputusan; menilai  risiko  secara  eksplisit;  mening-katkan efisiensi dalam proses pinjaman; pengembang- an produk baru atau diferensiasi produk; pene- rapan risk-based  pricing .  Bank-bank  besar secara high  tech telahmenggunakan credit scoring ini  secara  otomatis  dalam  menyaring risiko pembiayaan sedangkan pada microfinance untuk  meminimalkan  risiko  pembiayaan  terse- but,  masih  menggunakan  pendekatan high touch yakni menganalisis arus kas dan karakter pribadi  nasabah  tersebut  dengan  pendekatan secara  personal  (Dellien,  2005).  Selama  ini faktanya  BMT  juga  masih  menggunakan  ana- lisis  pembiayaan  dengan  pendekatan  secara personal kepada debitur, yakni mencari informasi tentang  debitur  yang  mengajukan  pembiayaan melalui  kunjungan  lapangan  seperti  mendapat infornasi  dari  tetangganya,  atau  orang-orang terdekat sekitar lingkungan debitur, dan menggunakan  data  historis  yang  dimiliki  BMT selama  debitur  menjadi  nasabahnya.  Pada analisis  penilaian    pembiayaan  BMT  ini  tidak memiliki  angka  kongkret  secara  statistik sehingga  penilaian  ini  masih  bersifat  sangat subjektif. Oleh sebab itu, pentingnya BMT dalam menerapkan credit  scoring untuk  membantu menilai  kelayakan  debitur  dan  mengambilan keputusan pembiayaan secara objektif.
Lembaga keuangan  mikro  lebih  mengara h untuk  menyediakan  pembiayaan  bagi  masya- rakat  miskin  melalui  program  yang  dirancang khusus  untuk  memenuhi  kebutuhan  mereka (Khan,  2008).  Adanya  perbedaan  antara negara  serta  wilayah  yang  terkait  dengan ketersediaan  pelayanan  keuangan  mikro  dan perbedaan dalam permintaan nasabah kalangan usaha  kecil,  mikro,  petani,  buruh,  karyawan berpenghasilan  rendah,  dan  lain- lain  (Robin- son,  2001:10)  sehingga  penelitian  ini  perlu diteliti  guna  mengetahui  model credit  scoring sebagai  alat  analisis  pembiayaan  yang  sesuai dengan BMT UGT Sidogiri di Indonesia.
Membangun  model credit  scoring tiap lembaga keuangan  memiliki perbedaan cakupan kategori  variabel  yang  disesuaikan  dengan kebutuhan. Pada penelitian Blanco, et al. (2013) membangun credit  scoring yang  mencangkup variabel  kategori demographic  characteristic; economic  and  financial  ratios  of  their microenterprise;  macroeconomic  indicators. Mittal, et  al. (2011)  mengembangkan credit scoring dengan  cakupan demographic  indi- cators;  loan  indicators;  collateral  position; industry. Van  Gool, et  al. (2009)  mengem- bangkan credit scoring dengan cakupan variabel borrower  characteristic;  loan  characteristic; lender  characteristic. Kleimeier  and  Dinh (2007) credit  scoring dengan  kategori  variabel demographic  characteristic;  dan  loan  charac- teristic. Vigano  (1993) credit  scoring dengan kategori  variabel demographic  charac-teristic; loan  characteristic;  financial  condition. Ber- dasarkan  berbagai  penelitian  tersebut  dan ketersediaan  data  yang  ada,  maka  pada penelitian ini mencoba untuk membangun credit scoring untuk  BMT  dengan  cakupan  variabel dalam  kategori personalcharacteristic,  loan characteristic,  industry  Information, dan  demo- graphic  characteristic sehingga  analisis  pem- biayaan credit  scoring menjadi  lebih  lengkap dibanding  dengan  analisis  pembiayaan  BMT sebelumnya.
Vigano  (1993)  salah  satu  pelopor  pene- rapan  model credit  scoring untuk  lembaga keuangan  mikro  menganalisis  pinjaman  usaha kecil  yang  tidak  memiliki track  record . Penelitian  tersebut  menunjukkan bahwa credit scoring sangat  berguna  untuk  mengendalikan risiko  pembiayaan  (NPL)  pada  lembaga  ke- uangan mikro, serta dapat melakukan penilaian dan  mengambil  keputusan  atas  pembiayaan debitur  lebih  efisien  dan  efektif.Banyak  pene- litian  tentang credit  scoring ,  namun  masih terdapat gap  untuk dilakukan penelitian. Pene- litian  yang berfokus  membangun  model credit scoring untuk  lembaga  keuangan  mikro  di negara  berkembang  khususnya  di  Indonesia masih sangat terbatas.
Berikut  beberapa  penelitian  terdahulu  be- serta  fokus  penelitian  yang  diambil,  antara lain:  Vigano  (1993)  lebih  membahas  masalah pemilihan karakteristik peminjam yang relevan untuk  model credit  scoring di  Burkina  Faso. Schreiner  (2004)  penelitian  yang  berorientasi
praktisi  dan  membahas  manfaat credit  scoring serta  implementasinya  secara  umum  di  Bolivia. Van Gool, et al. (2009) meneliti pengembangan tentang  penerapan credit  scoring pada  LKM yang berdasarkan hasil kuantitatif dari penerapan credit scoring tersebut di  Bosnia-Herzegovina. Mittal, et  al. (2011)  mengem-bangkan  model credit  scoring untuk  nasabah  mikro  di  India. Kleimeier and Dinh (2007) membangun model credit  scoring untuk  nasabah  mikro  di  Bank retail komersial Vietnam.
Penelitian  ini  merupakan  modifikasi  dari penelitian  Kleimeier,  S  dan  Dinh,  T  tahun 2007  yang  bertujuan  membentuk credit scoring model .Pada penelitian  ini  secara kese- luruhan  terdapat  39  variabel  independen  yang terbagi menjadi empat kategori, yakni personal characteristic,  loan  characteristic,  industry information  dan  demographic  characteristic . Variabel  independen  dalam  tiga  kategori pertama  yakni personal  characteristic,  loan characteristic,  industry  information diambil dari  poin  analisis  yang  digunakan  oleh  kredit analis  untuk  melakukan  penilaian  pada  calon nasabah yang akan mengajukan pembiayaan di BMT  UGT  Sidogiri  dan  variabel  independen dengan  kategori demographic  characteristic merupakan  pengembangan  berdasarkan  teori dalam A  Handbook  for  Developing  Credit Scoring  Systems  in  A  Microfinance  Context dan Credit  Risk  Scorecards dan  penelitian terdahulu tentang pembiayaan mikro.
Pertama ,  penelitian  ini  akan  melakukan uji signifikansi 29  variabel dalam  tiga kategori personal  characteristic,  loan  characteristic, industry  information yang  digunakan  sebagai parameter  dalam  alat  analisis  pembiayaan BMT  untuk  proses  penilaian  kualitas  pem- biayaan.  Pada  tahap  uji  ini  untuk  mengetahui variabel  yang  mempengaruhi kualitas pembia- yaan.  Apabila  dalam  alat  analisis  pembiayaan BMT,  terdapat  variabel  yang  tidak  signifikan terhadap  kualitas  pembiayaan,  maka  selan- jutnya  dilakukan  pengembangan  alat  analisis yang  baru  untuk  memperbaiki  alat  analisis pembiayaan  yang  ada. Kedua ,  hasil  variabel yang  signifikan  tersebut  ditambahkan  dengan 10  variabel  kategori demographic  charac- teristic dan  dilakukan  uji  ulang  dengan  regresi logistik  dengan stepwise untuk  membentuk model  yang  fit  dalam  memprediksi  kualitas pembiayaan,  serta  menentukan  pendugaan
bobot variabel  yang kemudian akan digunakan untuk  menentukan  nilai  skor  terhadap  setiap variabel. Ketiga, pada  tahap  terakhir  menguji kualitas persamaan model.
Gambar  1,  Kerangka  Pemikiran  Konseptual  Pe- ngembangan Model Credit Scoring

## METODE
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan positivis  kuantitatif.  Kajian  dalam  penelitian ini  adalah  mencoba  untuk  mendesain  model credit scoring pada BMT dengan menganalisis historis  karakteristik  debitur  yang  nantinya akan  menghasilkan suatu  model credit scoring sebagai alat  analisis risiko pembiayaan.  Model tersebut  akan  dipergunakan  untuk  melakukan seleksi  terhadap  calon  debitur  yang  akan  men- dapatkan  pembiayaan.  Seleksi  tersebut  menitik beratkan  pada  karakteristik  calon  debitur,  baik yang bersifat kualitatif maupun kuantitatif.
Penelitian  ini  menggunakan desain peneli- tian dengan pengujian analisis regresi  logistik, yang  memiliki  variabel dependen bersifat kua- litatif  yakni default dan non  default ,  sehingga penelitian  ini  menggunakan  pende-katan  pro- babilitas binary  logistic  regression untuk  me- nguji  kekuatan  prediksi  variabel  dari  karak- teristik  calon  debitur  terhadap  kualitas  kredit ( default  dan  non  default). Data  pene-litian  ini menggunakan  data  primer  dan  data  sekunder
No Ke te rangan A Partisipasi Anggota dalam Kope rasi
1 Menjadi anggota koperasi
2 Menabung secara teratur dan terus-menerus
3 Membayar kembali  pinjaman yang  lalu secara displin
4 Mudah kerjasama  dengan orang lain
5 Dikenal dengan baik oleh anggota la in
B Ke layakan Usaha 1 Usaha ini merupakan sumber mata pencaharian pokok 2 Telah memiliki penga laman usaha
3 Prospek pemasaran bagus dan masih dapat diperluas
4 Manajemen usaha secara tekun dan sungguh-sungguh
5 Jumlah omset penjua lan perperiode stabil atau meningkat
C Watak dan Ke pribadian
1 Bersikap tenang dan terbuka dlm mendiskusikan permohonan pembiayaan
2 Keadaan rumah tangga rukun dan tentram
3 Mempunya i nama baik di  lingkungan kerja / tempat tingga lnya
4 Menunjukkan perkembangan dlm kehidupan sosia l ekonomi
5 Jujur, disiplin, dan sela lu berusaha menempati  janji (sumber dari org  lain)
D Ke mampuan Me mbayar Pe mbiayaan
1 Kewajiban angsuran maksima l 50% dari penghasilan bersih per bulan
2 Jumlah hasil usaha lebih besar dari pembayaran barang
3 Tingkat keuntungan usaha layak dibanding kewajiban membayar pembiayaan
E Jaminan
1 Suami istri bersedia ikut menandatangani dokumen perjanjian pembiayaan
2 Memiliki jumlah tabungan yang cukup sebagai pelengkap  jaminan
3 Bersedia memberikan harta milik pribadi sebagai  jaminan pembiayaan tambahan 4 Nilai harta yang dijaminkan  lebih besar dari nila i pembiayaan
5 Ada pihak yang menjamin keamanan pembiayaan
F Modal Usaha
1 Jumlah moda l milik sendiri tidak kurang dari 30% terhadap nilai pembiayaan
2 Modal sendiri ditempatkan secara aman da produktif
3 Tidak memiliki hutang dari sumber  lain
G Ke adaan Ekonomi / Lingkungan Usaha
1 Kebudayaan masyarakat setempat mendukung
2 Usahanya tidak mengganggu kesehatan dan  kelestarian lingkungan
3 Jarak antara kantor BMT dengan tempat usaha tidak  lebih dari 5 km
dalam  bentuk  kualitatif  dan  kuantitatif.  Data sekunder  berupa  data-data  historis  analisis pembiayaan  debitur  yang  diperoleh  dari  data base BMT UGT Sidogiri.
Populasi dalam penelitian  ini adalah selu- ruh  debitur  nasabah  BMT  UGT  Sidogiri  pada tahun  2011-2013  tercatat  sebanyak  1.431 debitur  yang  terdiri  dari  146  debitur  default dan 1.285 debitur non default. Teknik pengam- bilan sampel pada penelitian  ini  menggunakan probability  sampling,  yaitu  teknik  pengambil- an  sampel  yang  memberikan  peluang  yang sama  bagi  setiap  unsur  (individu)  populasi untuk  dipilih  sebagai  anggota  sampel.  Penen- tuan  ukuran  sampel  dalam  penelitian  ini  di- lakukan  dengan  menggunakan  rumus  Slovin. Pengambilan 100 responden dilakukan dengan system  random  sampling .  Pertama  data  nasa- bah  diperoleh  dari  BMT  tahun  2011-2013. Data  tersebut  terdapat  146  data default yang akan  diambil  10  responden  dengan  kriteria
dalam  penentuan  sampel  pada  kelompok pinjaman default ,  yaitu  account-account  yang mempunyai  tunggakan  minimal  90  hari  dari jatuh  tempo.  Pada  data non  default terdapat pertimbangan  khusus  mengenai  kriteria  dalam penentuan sampel,  yaitu: a)  Umur pembiayaan nasabah  tidak  kurang  dari  2  bulan.  b)  Umur pembiayaan nasabah memiliki data pembiayaan yang maksimal dicairkan 18 bulan yang lalu.

## HASIL Tahap I: Uji Signifikansi
Variabel  independen  diperoleh  dari  poin- poin  bahan  analisis  pembiayaan  yang  BMT gunakan dalam menganalisis risiko pembiayaan, berikut daftar bahan analisis yang telah BMT gunakan selama ini:
Tabel 3: Bahan analisis pembiayaan BMT Sidogiri
Kateg ori Vari abel Sig. Ket Personal characteristic 1) Keju juran 2) Memiliki nama baik di lingkungan kerja dan tempat tinggalnya
3) Kerukunan ru mah tangga 4) Keterbukaan
5) Keanggotaan
6) Menabung secara teratur
7) Sosialisasi
8) Pengalaman usaha
9) Adanya perkembangan dalam keh idupan sosial ekonomi 10) Dikenal baik oleh anggota lain .044 .014 .033 .030 .005 .032 .007 .015 .466 .188 Sig Sig Sig Sig Sig Sig Sig Sig non sig non sig Loan characteristic 11) Histori pemb iayaan 12) Aset ditempatkan secara aman dan produktif
13) Tidak memiliki hutang dengan pihak lain
14) Dukungan suami atau istri
15) Nilai jaminan lebih besar dari nilai pembiayaan
16) Pihak ket iga
17) Aset pendukung 18) Jumlah tabungan .012 .029 .041 .024 .728 .138 .322 .701 Sig Sig Sig Sig non sig non sig non sig non sig Industry information 19) Prospek usaha 20) Omset tiap periode men ingkat
21) Usaha sebagai mata pencaharian utama
22) Laba usaha lebih tinggi d ibanding anggsuran pembiayaan
23) Hasil usaha lebih besar dari nilai pembelian barang
24) Kebudayaan
25) Angsuran
26) Pembukuan keuangan
27) Modal sendiri tidak ku rang dari 30% terhadap nilai pembiayaan
28) Jarak kantor BMT dengan tempat usaha tidak lebih dari 5 km 29) Usaha tidak mengganggu lingkungan .013 .017 .010 .008 .014 .035 .977 .650 .650 .816 .761 Sig Sig Sig Sig Sig Sig non sig non sig non sig non sig
non sig
Pada  penelitian  ini  membagi  29  poin bahan  analisis tersebut  menjadi  tiga kelompok kategori,  yaitu:  kategori Personal  Charac- teristic, kategori Loan  Characteristic, dan kategori Industry Characteristic.
Kategori personal  characteristic adalah ciri  kepribadian  seseorang  yang  dilihat  dari perilaku dan kebiasaan  yang dilakukan sehari- hari,  terdiri  dari  10  variabel,  yaitu:Kejujuran , Norma , Kerukunan  rumah  tangga,  Keterbu- kaan , Perkembangan  sosial  ekonomi , Keang- gotaan,  Dikenal  anggota  lain , Menabung secara teratur , Mudah kerjasama dengan orang lain , Pengalaman usaha.
Kategori loan characteristic adalah karak- ter  yang  berkaitan  dengan  pinjaman,  terdiri dari 8 variabel  yaitu:Histori pembiayaan , Aset , Tidak  memiliki  hutang  dengan  pihak  lain ,
Dukungan  suami  atau  istri,  Nilai  jaminan, Pihak  ketiga  yang  turut  menjamin,  Aset pendukung , Jumlah tabungan. Kategori industry  information adalah infor- masi  yang  berkaitan  dengan  usaha debitur,terdiri  dari  11  variabel,  yaitu:Prospek usaha,  Pembukuan  keuangan,  Omset,  Usaha sebagai  mata  pencaharian  utama,  Angsuran, Jumlah  modal  sendiri  <30%  dari  nilai pembiayaan, Laba usaha lebih tinggi dibanding anggsuran pembiayaan,  Hasil  usaha lebih  besar  dari  nilai  pembelian  barang, Jangkauan tempat usaha, Kebudayaan, Lingkungan.Berikut hasil uji analisis signifikansi spss regresi  logistik  metode enter, yaitu:
Tabel  4.  Variabel  Independen  yang Signifikan dengan Kualitas Pembiayaan
Berdasarkan  pada  Tabel  4  menunjukkan bahwa  terdapat  18  variabel personal  charac- teristic,  loan  characteristic, dan indus-try information yang  signifikan  mempengaruhi kualitas  pembiayaan  dengan  syarat  statistik
kurang dari α (0,05).

## Tahap II:  Analisis Regresi Model Logit Significance Test ( Uji Wald )
Hasil  data  yang  signifikan  pada  tahap pertama  tersebut  kemudian  diolah  kembali dengan  regresi  logistik  tahap  dua.Pada  tahap regresi  yang  kedua,  adanya  pengembang- anvariabel  yaitu  variabel  dengan  kategori personal  characteristic,  loan  characteristic, industry information ditambah dengan variabel dengan  kategori demographic  characteristic terhadap  kualitas  pembiayaan.    Terdapat  10 variabel  kategori demographic  characteristic , yaitu  umur,  gender, status nikah, status rumah, pekerjaan,  pendidikan,  pendapatan,  tang- gungan  keluarga,  jenis  jaminan,  dan  tujuan pembiayaan.
Regresi  logistik  tahap  dua  ini  mengguna- kan  metode stepwise  forward bertujuan  untuk menghasilkan  model  regresi  yang  paling  fit dalam  memprediksi  kualitas  pembiayaan  pada BMT  UGT  Sidogiri.Pada  proses  ini  meng- hasilkan  10  variabel  independen  dalam persamaan  yang dapat  mempengaruhi  variabel dependen.  Uji  signifikansi  variabel  secara parsial  dilakukan  dengan  Wald  Test.  Kriteria pengujian menyatakan jika probabilitas < level of  significance  (  )  maka  terdapat  pengaruh signifikan secara  individu  variabel  independen terhadap variabel dependen.
Y =  19,844+ 8,810 Z 1 + 8,129 Z 2 – 7,399 Z 3 + 6,432 Z 4 + 5,999Z 5 +  5,988Z 6 - 5,372 Z 7 - 4,309Z 8 + 4,036 Z 9 + 3,380 Z 10
Tabel 2.Estimasi model credit scoring
Sumber: Olahan Data Statistik (2014)
Berdasarkan  hasil  analisis  estimasi  model credit  scoring dapat  dinyatakan  bahwa variabel  independen  yang  signifikan  sebagai prediktor kualitas pembiayaan adalah pertama , dua  variabel  kategori personal  characteristic, yaitu  kerukunan  rumah  tangga  dan  memiliki nama  baik  di  lingkungan  kerja  dan  tempat tinggalnya. Kedua ,  delapan  variabel  kategori demographic  characteristic, yaitu  umur,  gen- der,  pekerjaan,  pendidikan,  jenis  jaminan,  dan tujuan  pembiayaan. Ketiga, dua  variabel kategori  i ndustry  information, yaitu  hasil usaha  lebih  besar  dari  nilai  pembelian  barang dan kebudayaan.

## Goodness of Fit ( R2 )
Pengujian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui kebaikan model yang dipakai.Hasilnya menya- takan bahwa variabel independen dalam model logit  mampu  menjelaskan  variabeldependen sebesar  87%,dan  sebesar  13%  dijelaskan  oleh variabelitas lain di luar model penelitian ini.

## Overall Model Fit ( Uji G )
Nilai  chi-square  model  sebesar  103.170 dengan  signifikan  (sig  0.000),  hasil  tersebut menunjukkan  probabilitas  <  level  of  signi- ficance  (  =5%)  sehingga  variabel  independen secara  simultan  signifikan  mempengaruhi variabel dependen.
B S.E Wald Sig Exp (B) Kerukunan ru mah tangga (Z1) 8.810 3.004 8.600 0.003 0.03 Laba brg(Z2) 8.129 2.772 8.603 0.003 3.39 Jenis jaminan(Z3) -7.399 3.100 5.696 0.017 16.33 Tujuan pembiayaan(Z4) 6.432 2.180 8.702 0.003 0.02 Gender(Z5) 5.999 1.965 9.315 0.002 0.02 Pendidikan(Z6) 5.988 2.248 7.093 0.008 0.03 Umur(Z7) -5.372 1.741 9.519 0.002 0.05 Pekerjaan(Z8) -4.309 1.670 6.660 0.010 7.43 Budaya(Z9) 4.036 1.574 6.572 0.010 5.66 Nama baik(Z10) 3.380 1.653 4.179 0.041 0.34 Constant 19.844 6.811 8.488 0.004 4.15

## Tahap III: Penilaian Kualitas Persamaan Uji Hosme r dan Le meshow
Uji  Chi-square  sebesar  3.946  dengan probabilitas  sebesar  0.862.  Hasil  pengujian tersebut  menunjukkan  bahwa  probabilitas  > level  of  significance  (  =5%),  sehingga  dapat dinyatakan bahwa model yang terbentuk cocok dengan  data  observasinya,  yaitu  mampu  atau layak digunakan untuk  memprediksi  hubungan antara  variabel  bebas  terhadap  variabel terikatnya.

## Clasification Table
Seberapa  baik  model  mengelompokkan kasus  ke  dalam  dua  kelompok  antara default dan non  default .  Keakuratan  prediksi  secara menyeluruh  sebesar  95%,  sedangkan  keaku- ratan prediksi  untuk kelompok default sebesar 96,7%  dan  prediksi  untuk  kelompok non default sebesar 92,5%.

## Area Under the ROC Curve
Model regresi memiliki nilai Area Under the Curve  (AUC)  sebesar  98%  (IK  95%:  96,7%  sd 100%). Nilai  ini  dapat  diinterpretasikan  bahwa kemampuan  rata-rata  model  scoring  secara tepat  mengklasifikasikan  debitur default dan non default adalah 98%.

## PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  membuktikan  bahwa dalam  menganalisis  risiko  pembiayaan  mikro lebih  menekankan  pada  penilaian  terhadap variabel  non  financial.  Hal  tersebut  terbukti pada penelitian  ini  yang  menunjukkan  variabel yang  termasuk  dalam credit  scoring  model didominasi  oleh  variabel  kategori demogra- phic  characteristic dan personal  characteris- tic .  Menganalisis  nasabah  kalangan  menengah kebawah  bertujuan  untuk  lebih  mengetahui karakter  yang  dimiliki  calon  debiur.  Hal  ini sangatlah  penting  karena mereka  tidak memiliki pembukuan  yang  tersistem dan track record dalam bisnis.
Credit  scoring  model memiliki  variabel prediktor  yang  berbeda  disetiap  lembaga  keu- angan.  Hal  tersebut  karena  pertama,  adanya perbedaan  karakter  masyarakat  antar  wilayah yang  terkait  dengan  ketersediaan  pelayanan keuangan  mikro.  Kedua,  terdapat  perbedaan dalam  permintaan  nasabah  kalangan  usaha kecil, mikro, petani, buruh, karyawan berpeng- hasilan rendah, dan  lain- lain. Ketiga, berbeda- nya  visi  misi  antar  lembaga  keuangan.  Se- hingga  model credit  scoring yang  terbentuk tiap  lembaga  keuangan  memiliki  perbedaan variabel  prediktor  unik  yang  disesuaikan dengan kebutuhan.
Pada credit  scoring  model BMT  ini terdapat variabel prediktor  unik  yang  memiliki kajian  konsep  bersifat  islamic.  Pada  hasil estimasi  model credit  scoring dapat  dikatakan bahwasanya  diantara  10  variabel  tersebut, variable kerukunan  rumah  tangga menjadi prediktor  yang  paling  penting  dalam  model untuk  menilai kualitas pembiayaan. Berdasarkan loan  officer bagian  pembiayaan  menyatakan keharmonisan  rumah  tangga adalah kunci dari segala  rezeki.  Hal  ini  BMT  lebih  mengutama- kan  debitur  yang  berstatus  menikah  karena BMT  memiliki  kepercayaan  bahwasannya menikah  adalah  salah  satu  pintu  rezeki sehingga  jika seseorang  memiliki keharmonis- an  dalam  rumah  tangganya  maka  rezeki  akan semakin  melimpah.  Selain  itu  juga,  debitur yang  mampu  menjalani  kehidupan  rumah tangganya  dengan  baik,  maka  pembiayaan  juga akan digunakan dengan baik pula sehingga dapat menjalani usahanya dengan lancar dan barokah.
Tabel  3.  Perbandingan  model credit scoring pada penelitian lain di berbagai negara
Gender merupakan salah satu prediktor unik dalam model credit scoring di berbagai penelitian terdahulu.  Meskipun  gender  tidak  bisa  dima- sukkan  dalam Credit Scoring diberbagai  negara industri  karena  hal  tersebut  merupakan  bentuk diskriminatif.  Namun  sebaliknya,  Schreiner (2003)  berpendapat  bahwa  diskriminasi  yang adil yakni diskriminasi yang berdasarkan tingkat standar statistik laki- laki versus perempuan yang diperoleh  berdasarkan  pada  data  kuantitatif. Dikatakan  melakukan  diskriminasi  jika  menilai secara  subjektif.  Secara  keseluruhan,  terdapat bukti bahwa debitur yang bergender perempuan lebih jarang  mengalami pembiayaan bermasalah (Schreiner,  2004),  tetapi  sebagian  besar  efek gender  ini akan  menghilang ketika  faktor-faktor risiko  lain  yang  berhubungan  dengan  gender yang dapatdiperhitungkan.
Variabel  umur  signifikan  dapat  menilai kualitas  pembiayaan  debitur,  sebagaimana  juga terdapat  dalam  penelitian  Kinda,  et  al.  (2012); Van  Gool,  et  al.  (2009);  danVigano  (1993) yang  menyatakan  debitur  yang  berumur  lebih
tua  memiliki risiko  yang  lebih kecil dibanding debitur yang berumur lebih muda.

## PENUTUP Kesimpulan
Terdapat  pengembangan  desain credit scoring  model yang  menghasilkan  10  variabel prediktor  dan  kerukunan  rumah  tangga  adalah prediktor  yang  paling  penting  kemudian diikuti  oleh  variabel  jumlah  hasil  usaha  lebih besar dari pembelian barang dan  variabel  jenis jaminan.
Penelitian  ini  memberikan  hasil  bahwa alat analisis pembiayaan yang digunakan BMT kurang  efektif  dalam  memprediksi  kualitas pembiayaan.  Selain  itu,  terbentuknya credit scoring model  yang komprehensif  yang  terdiri dari  variabel  dalam  kategori demographic characteristic,  personal  characteristic, dan industry information.

## Saran
Bagi loan  officer BMT  selaku  penganalisis risiko  pembiayaan  debitur  diharapkan  lebih

## Credit Scoring Model
Blanco (2013) Peru Ki nda (2012) Senegal Mi ttal (2011) India Abdou (2009) Mesir Klei meier (2007) Vietnam Indonesia (2014) Zone Umur Lokasi Na me ly Time with bank Kerukunan rumah tangga Sektor b isnis Gender Kasta Jml pe mbiayaan Gender Laba barang Tujuan Jml tangggungan Tingkat bunga Umur Jml pinja man Jenis ja minan Gender Jml hutang Tingkat biaya keterla mbatan pembayaran Gender Loan duration Tujuan Status nikah Pengala man kerja Jml pinja man Jml tanggungan Saving Gender Pekerjaan Tujuan Nila i ja minan Pekerjaan Region Pendidikan Jaminan Jaminan Jml angsuran Pendidikan Status rmh Umur Umur Frequensi pembayaran Jenis pembayaran Status rmh Nila i ja minan Pekerjaan Pe mbiayaan la lu Jml pinja man Jenis industri Pendapatan Jml tanggungan Budaya Tingkat bunga Jatuh tempo pinja man Ska la industri Laporan investigasi Ala mat rmh Na ma baik Mata uang Plot size Jaminan Status nikah Biaya listrik, air,t lp Aspek pemce ma ran Studi ke layakan Jenis ja minan Status kredit Pendidikan Pin ja man bank lain Tujuan kred it
Kepe milikan mobil
Status nikah
mencermati  dari  10  variabel  yang  termasuk dalam credit  scoring  model sebagai  acuan analisis risiko pembiayaan,  yaitu:  umur,  gender, pekerjaan,  pendidikan,  jenis  jaminan,  tujuan pembiayaan  (variabel  kategori Demographic Characteristic ); norma, kerukunan rumah tangga (variabel  kategori Personal  Characteristic ); laba-barang,  kebudayaan  (variabel  kategori Industry information ). Hal ini dilakukan sebagai langkah  cermat  agar  proses  analisis  risiko pembiayaan  berjalan  lebih  efektif  dan  efisien sehingga  dapat  lebih  bersaing  lagi  dengan lembaga keuangan lainnya.
Hasil  penelitian  ini  dapat  menjadi  bahan kajian  bagi  para  debitur  khususnya  debitur microfinance yang akan  mengajukan permohon- an  pembiayaan  mikro.  Poin  pertama,  mereka harus  memiliki Personal  Characteristic yang baik,  yang  diindikasikan  memiliki  kehidupan rumah  tangga  yang  rukun  (jika  telah  menikah) serta  memiliki  nama  baik  di  lingkungan masyarakat.  Kedua,  memiliki Demographic Characteristic yang jelas, dalam hal ini debitur

## DAFTAR PUSTAKA
Abdou,  Hussein  A.  and  John  Pointon.  2009. Credit  Scoring  and  Decision  Making  in Egyption Public Sector Banks. International Journal of Managerial Finance, Vol. 5, No. 4, pp. 391-409.
Berger,  Andrea.  Marisa  B.,  Livingston  P.  and Joyce  Klein.  2007. Credit  Scoring  for Microenterprice  Lenders. Microenterprise Fund for Innovation, Effectiveness, Learning and  Dissemination.  Washington  DC:  The Aspen Institute.
Blanco, Antonio., Rafael Pino M., Juan Lara, and Salvador Rayo. 2013. Credit Scoring Model for The Microfinance Industry Using Neural Networks:  Evidence  from  Peru. Expert System  with  Applications, Vol.  40,  No.  1, pp. 356-364.
Dellien, Hans. and Mark Schreiner. 2005. Credit Scoring, Banks, and Microfinance:
Balancing  High  Tech  with  High  Touch. Microenterprise  Development  Review, Vol. 8, No.  2, pp.  1–5. Khan,  A.,  A.    2008. Islamic  Microfinance Theory, Policy and Practice, Islamic Relief
memiliki  niat  itikat  yang  baik  atas  permohonan pembiayaan dan tujuan yang jelas, dalam hal ini debitur  memiliki  niat  itikat  yang  baik  atas permohonan  pembiayaan  dan  tujuan  yang jelas.  Kemudian  poin  terakhir  sebagai  pertim- bangan  adalah Industry  Information dan Loan Characteristic .  Pengajuan  pembiayaan  pada lembaga keuangan  mikro khususnya BMT UGT Sidogiri, lebih mengutamakan poin non financial karena  mereka  bertujuan  untuk  kemaslakhatan ummat,  yang  mengutamakan  saling  membantu dan  meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat miskin.
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  maka disampaikan  saran  untuk  penelitian  selanjutnya yang  diharapkan  untuk  perlu  dilakukan  kajian atau  analisa  dalam  mengembangkan  model credit scoring yang berbeda dalam microfinance , misalnya untuk debitur  yang  memiliki pekerjaan dengan  penghasilan  yang  tetap  dan  tidak  tetap. Hal  tersebut  berguna  karena  masing-masing memiliki  prediktor yang  berbeda  dalam melakukan analisa kelayakan.
Worldwide, Birmingham,United Kingdom,
February 2008.
Kinda,  O.,  and  Achonu,  A.    2012.  Building  A
Credit  Scoring  Model  for  The  Savings  and
Credit  Mutual  of  The  Potou  Zone (MECZOP)/Senegal. The Journal of Sustainable  Development Vol.7,  No.1,  pp. 17-33.
Kleimeier,  S.  and  Dinh,  T.    2007.    A  Credit Scoring Model for Vietnam’s Retail Banking Market. International  Review  of  Financial Analysis .  Vol. 16, No.  5.  pp.  471-495. Mittal,  Sanjeev.,  Pankaj  G.,  and  K.Jain.    2011. Neural  Network  Credit  Scoring  Model  for Micro  Enterprise  Financial in  India.
Qualitative  Research  in  Financial  Market Vol. 3, No. 3, pp.  224-242.
Nasution, Chollisni A.   2013. A Framework to Analyse  The  Efficiency  of  BMT  as  Islamic Microfinance Institution in Indonesia. Sharia Economics Conference.   Proceeding.
9 Februari 2013.   Kuala Lumpur, Malaysia.
Rivai,  Veithzal.,  Andria  P.  Veitthzal.,  and  Ferry N.  Indroes.  2007. Bank  and  Financial Institution  Management : Conventional  &
Sharia  System. Jakarta:  PT.  Raja  Grafindo Persada.
Rivai, Veithzal & Arviyan Arifin. 2007. Islamic Banking  Sebuah  Teori,  Konsep,  dan Aplikasi . Jakarta: PT. Bumi Aksara.
Robinson,  Marguerite  S.  2001. The  Microfi- nance  Revolution:  Sustainable  Finance for the  Poor .  Washington,  DC:  IBRD/The
World Bank,
Schreiner,  M.  and  H.  Dellien.  2005.    Credit
Scoring, Banks, and Microfinance:
Balancing  High-Tech  with  High-Touch. Microenterprise  Development  Review ,  Vol.
8, No. 2, pp. 1–5.
Schreiner,  M.  2004.  Scoring  Arrears  at  A
Microlender in Bolivia. Journal of Microfinance, Vol. 6, No. 2, pp. 65-88.
Siddiqi, Naeem. 2006. Credit Scoring Scorecards:  Developing  and  Implementing Intelligent  Credit  Scoring .  Canada:  John Wiley & Sons, Inc.
Undang-Undang  Republik Indonesia. Nomor 17
Tahun 2012 tentang Perkoperasian.
Van  Gool,  J.,  Bart  B.,  Piet  S.,  and  Wounter  V.
2009. An  Analysis  of  the  Applicability  of Credit scoring for Microfinance. Academic and Business Research Institute Conference. Orlando.
Vigano,  L.    1993. A Credit  Scoring  Model for Development  Banks:  An  African  Case Study.   Savings and  Development, Vol.  17, No. 4, pp. 441-482.