## ANALISIS EFEKTIFITAS PINJAMAN BANK DAN PEER-TO-PEER LENDING
Dedy Sunaryo Nainggolan 1 , Rodhiah Umaroh 2
1,2 Universitas Pembangunan Nasional “ VETERAN “ Yogyakarta
Email : dedy.sunaryonainggolan@upnyk.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian ini akan membandingkan kekuatan pengelolaan kredit perusahaan pada Peer-to-peer lending (P2P Lending) yang baru hadir di Indonesia sekitar tahun 2016 dengan kekuatan perusahaan perbankan. Proses pencairan kreditnya  lebih cepat jika dibandingkan dengan proses kredit di perbankan. Penelitian ini akan menguraikan sejauh mana efektifitas parameter dalam menjaga tingkat Non Performing Loan (NPL)/ kredit macet pada masing-masing perusahaan. Selain itu akan diuraikan perbandingan internal scoring perbankan  dan P2P  lending terhadap  tingkat  NPL  sebelum  dan  setelah  masa  pandemi  di Indonesia. Metode analisis yang digunakan adalah Analisis  SWOT yang terdiri dari Strenghts, Weakness, Opportunities dan Threaths. Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  dalam  dua  tahun  sebelum  kondisi pandemi Covid-19, tingkat NPL pada lembaga perbankan rata-rata lebih tinggi dibandingkan dengan rata- rata tingkat NPL pada P2P Lending. Tingkat NPL rata-rata perbankan saat itu sebesar 2,88% sedangkan tingkat  NPL  rata-rata  P2P  Lending  sebesar  2,17%.  Setelah  terjadi  kondisi  pandemi  Covid-19,  tingkat NPL rata-rata lembaga perbankan mengalami peningkatan menjadi sebesar 3,16 %. Hal yang sama juga terjadi  pada  P2P  Lending  dimana  nilai  NPL  rata-rata  meningkat  menjadi  sebesar  3,74%.  Hasil  ini menunjukkan bahwa tingkat NPL rata-rata P2P Lending pada masa pandemi lebih tinggi dari nilai NPL rata-rata  perbankan.  Kondisi  ini  menunjukkan  bahwa  menggunakan  parameter  perbankan  cenderung lebih stabil dibandingkan dengan parameter P2P lending.
Kata Kunci :  Pinjaman Bank, Peer-To-Peer Lending, Non Performing Loan (NPL) .

## ABSTRACT
This  study  will  compare  the  strength  of  corporate  credit  management  in  Peer-to-peer  lending  (P2P Lending) which was only present in Indonesia around 2016 with the strength of banking companies. The credit  disbursement  process  is  faster  when  compared  to  the  credit  process  in  banks.  This  study  will describe the extent of the effectiveness of parameters in maintaining the level of Non-Performing Loans (NPL) / bad loans in each company. In addition, a comparison of internal scoring of banks and P2P lending  against  NPL levels  before  and  after  the  pandemic  period  in  Indonesia will  be  described. The analysis  method  used  is  SWOT  Analysis  which  consists  of  Strenghts,  Weaknesses,  Opportunities  and Threats. The results of the analysis show that in the two years before the Covid-19 pandemic, the average NPL level in banking institutions was higher than the average NPL level in P2P Lending. The average NPL rate of banks at that time was 2.88% while the average NPL rate of P2P Lending was 2.17%. After the  Covid-19  pandemic,  the  average  NPL  level  of  banking  institutions  increased  to  3.16%.  The  same thing also happened to P2P Lending where the average NPL value increased to 3.74%. This result shows that the average NPL level of P2P Lending during the pandemic is higher than the average NPL value of banks. This condition shows that using banking parameters tends to be more stable than P2P lending parameters.
Keywords : Bank Loans, Peer-To-Peer Lending, Non Performing Loan (NPL).

## 1. PENDAHULUAN
Bank  Lending  adalah  kredit  yang disalurkan  oleh  bank.  Sedangkan Peer  to  Peer Lending adalah Platform digital yang mempertemukan  pemilik  dan  peminjam  dana dalam  satu  tempat.  Bank  Lending  dan Fintech Lending saat  ini  tetap  menjadi  andalan  bagi perbankan dan perusahaan fintech di Indonesia dalam memperoleh laba. Kedua jenis perusahaan  ini  bersaing  sehat  menggunakan parameter  masing-masing  demi  memperoleh nasabah  yang  terbaik.  Kondisi  pada  masa pandemi  Covid-19  membuat  kedua  jenis perusahaan  ini  harus  lebih  berhati-hati  dalam memilih  calon  nasabah  kreditnya.    Kebijakan Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB) yang diterapkan pemerintah untuk menekan penyebaran  Covid-19  membawa  pengaruh terhadap penambahan parameter lending kedua perusahaan  ini.  Pada  lembaga  perbankan, parameter yang digunakan yaitu prinsip lima C yaitu  : Character, Capacity,  Capital,Condition dan Collateral . Penambahan parameter perbankan lebih menekankan pada peningkatan kualitas kredit berdasarkan ketepatan pembayaran  pokok  dan/atau  bunga  serta dilakukan  maintain  secara  berkala  terhadap nasabah yang terkena dampak pandemi. Hal ini tertuang dalam Peraturan OJK No. 11/POJK.03/2020
tentang stimulus
perekonomian  nasional  sebagai  kebijakan countercyiclical dampak  Covid-19.  Peraturan ini bertujuan untuk mendorong fungsi intermediasi  perbankan  tetap  optimal,  menjaga kestabilan system keuangan, dan terus mendukung  pertumbuhan  ekonomi.  Penerapan parameter  ini  akan  semakin  mempersempit ruang  bagi  calon  nasabah  dalam  mengajukan kredit  pada  perbankan.  Meskipun  kondisi pandemi  masih  terjadi,  perbankan  tetap memiliki  target  untuk  memaksimalkan  laba dengan memperketat prinsip kehati-hatian.
Di  sisi lain,  kondisi ini  justru memperluas ruang pemasaran bagi P2P Lending yang  diawasi  oleh  Lembaga  Otoritas  Jasa Keuangan  (OJK).  Masyarakat  yang  terkendala untuk  mengajukan  kredit  pada  perbankan kemudian memilih P2P Lending sebagai solusi atas permasalahannya. Peer-to-Peer lending ini menawarkan  berbagai  kemudahan  pinjaman online  bagi  masyarakat  dengan  syarat  berkas yang  sederhana/sedikit.  P2P  Lending  ini
tentunya  akan  memberikan  fasilitas  kredit kepada  debitur  sesuai  dengan  kebutuhan  dan kemampuan masing-masing. Selain dari kemudahan syarat pengajuan, proses pencairan yang  cukup  cepat  juga  menjadi  pilihan  yang tepat  bagi  masyarakat  yang  ingin  segera mengembangkan  usaha  dan/atau  membeli kebutuhan untuk bisa bertahan di tengah kondisi pandemi ini.
P2P Lending memiliki parameter penilaian kelayakan pinjaman platform produktif dengan mengendalikan model penilaian anti-fraud dan menilai >100 titik data dari  data  tradisional  dan  non-konvensional menggunakan kombinasi otomatisasi dan proses manual.  Pemberian  izin  Fintech Peer-to-Peer lending tertuang dalam Peraturan OJK Republik Indonesia  Nomor  13  /POJK.02/2018  tentang inovasi  keuangan  digital  di  sektor  jasa keuangan.  Perusahaan  penyelenggara  harus memenuhi  kriteria  Inovasi  Keuangan  Digital (IKD).  Prosesnya  nanti  akan  dilakukan pengujian melalui mekanisme oleh Otoritas Jasa Keuangan atau disebut juga sebagai Regulatory Sandbox .  Selain  itu,  untuk  menilai  kelayakan calon  debitur  dalam  mengajukan  kredit dilakukan  melalui Scoring  System . Scoring System inilah yang akan membantu perusahaan Fintech  menganalisa  permohonan  kredit  dan kapasitas  calon  debitur  (Nababan  Masda  G  et al.,2019).
Penelitian-penelitian sebelumnya belum ada  yang  membahas  terkait  perbandingan  dari kedua  segmen  perusahaan  ini.  Beberapa penelitian  sebelumnya  hanya  menganalisa perbandingan  pemberian  kredit  mikro  pada Fintech  Lending dan  Perbankan  di  Indonesia. Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa layanan Fintech Lending yang mudah, cepat dan praktis memudahkan debitur memperoleh dana. Di  sisi  lain,  tingginya  suku  bunga  pinjaman justru  beresiko  meningkatkan  potensi  gagal bayar dan menaikkan tingkat NPL/kredit macet (Wulandari  Ni  Luh  Hartati.,2018).  Penelitian yang melakukan analisis lewat studi kasus pada PT  Amartha  Mikro  Fintek  (salah  satu Peer  to Peer Lending)  menunjukkan  bahwa  dalam meminimalisir  resiko  kredit  macet,  perusahaan ini masih memerlukan petugas lapangan seperti yang
sudah dijalankan oleh
perbankan.(Widyaningsih,
Nurul.,2018).
Penelitian lainnya dilakukan oleh Kristianti Ika
et  al.  (2021)  menyimpulkan  bahwa  kehadiran Fintech Lending tidak menjadi penghalang bagi perbankan, melainkan justru menjadi kesempatan  untuk  mengembangkan  layanan fintech  melalui  inovasi  dan  kreatifitas  masing- masing perbankan (Kristianti Ika et al.,2021 ).
Kredit Bermasalah Selama Masa Pandemi  Covid-19  Pada  Perusahaan  Financial Technology mengalami peningkatan yaitu rata- rata > 5 % (batas maksimum yang ditetapkan). Kenaikan  yang  tinggi  sangat  terlihat  terutama mulai bulan April 2020 dimana bulan ini adalah awal  mewabahnya  virus  covid-19  (Munandar Aris  et  al.,2021).  Kondisi  perbankan  di Indonesia  sebelum  masa  pandemi  jauh  lebih baik karena belum mewabahnya virus Covid-19. Seperti  penelitian  dari  Dwihandayani  Deasy (2017) yang menyimpulkan bahwa kinerja NPL perbankan di Indonesia tahun 2012 sampai 2016 rata-rata  masih  dibawah  5%    meskipun  secara keseluruhan,  tahun  2016  NPL  bank  hampir mengalami peningkatan.
Kehadiran Financial Technology membawa  pengaruh  terhadap  kinerja  bank umum  konvensional  di  Indonesia.  Hasil penelitian yang dilakukan oleh Mar’atushsholihah  et  al.  (2021)  memberikan saran bahwa financial technology akan menjadi inovasi  dan  terobosan  baru  pada  sektor keuangan. Kolaborasi antara perbankan dengan fintech diharapkan mampu menjangkau masyarakat  secara  lebih  luas.  Selain  itu,  juga memudahkan masyarakat yang sulit memperoleh  akses  pembiayaan  seperti  para petani,  dan  memperoleh  keuntungan  lain  yang dapat dimanfaatkan oleh bank dalam memperbaiki serta meningkatkan kinerja pelayanan yang optimal.

## 2. METODE

## 2.1. Data
Data  yang  digunakan  yaitu  data kuantitatif  yang  bersumber  dari  data  Otoritas Jasa Keuangan (OJK) yaitu data NPL Perbankan dan data NPL P2P Lending ( > 90 hari ). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sebelum kondisi pandemi yaitu data bulan Maret 2018  sampai  dengan  Maret  2020.  Kemudian data selanjutnya yaitu data pada saat mewabahnya  covid-19  yaitu  bulan  April  2020 sampai dengan bulan Maret 2022.

## 2.2. Variabel
Variabel  dalam  penelitian  ini  yaitu  Net Performing  Loan  (  NPL  )  perbankan  dan  Net Performing  Loan  (NPL)  P2P  Lending.  Non performing  loan  (NPL)  merupakan  salah  satu indikator penilaian kinerja bank yang menunjukkan jumlah kredit kurang lancar  atau kredit  macet  dalam  suatu  lembaga  keuangan. NPL  yang  tinggi  menunjukkan  indikator kegagalan bank dalam mengelola bisnis dimana timbul  masalah  likuiditas  (ketidakmampuan membayar  pihak  ketiga),  rentabilitas  (hutang yang  tidak  dapat  ditagih),  dan  solvabilitas (modal mengalami pengurangan). NPL mencerminkan  juga  risiko  kredit,  dimana  jika semakin tinggi tingkat NPL, maka semakin akan semakin  besar  risiko  kredit  yang  ditanggung oleh pihak bank (Diyanti dan Widyarti, 2012).
Menurut  Rivai  dalam  (Fauzi,  2018), “Penyelesaian  kredit  merupakan  upaya  yang dilakukan  bank  untuk  menyelesaikan  kredit yang  bermasalah  yang  tidak  mempunyai prospek meskipun telah dilakukan usaha-usaha seperti: pembinaan, penyelamatan, dan langkah- langkah lain ternyata tidak efektif lagi, dengan harapan  mencegah  resiko  bank  yang  semakin besar”.
Faktor-faktor penyebab kredit bermasalah  atau  kredit  macet    menurut (Mudrajat  Kuncoro  dan  Suhardjono,  2002) adalah sebagai berikut :
a. Faktor Eksternal :
1. Adanya  maksud  tidak  baik  dari  para debitur yang diragukan.
2. Adanya kegagalan dalam proses likuiditas dari perjanjian kredit yang telah disepakati antara debitur dengan bank.
3. Kondisi manajemen dan lingkungan usaha debitur.
4. Terjadinya musibah (misalnya : kebakaran, bencana alam) atau kegagalan usaha debitur.
b. Faktor Internal Bank
1. Belum  maksimalnya  pengetahuan  dan keterampilan para pengelola kredit.
2. Belum  tersedianya  kebijakan  perkreditan pada bank yang bersangkutan.
3. Pemberian  dan  pengawasan  kredit  yang dilakukan  oleh  bank  tidak  sesuai  dengan prosedur yang telah ditetapkan.
4. Organisasi  dan  manajemen  bank  yang cenderung masih lemah.
2.3. Analisis SWOT
Penelitian ini menggunakan jenis penelitian kualitatif dengan pendekatan deskriptif.  Penelitian  kualitatif  digunakan karena isi studi akan lebih pada mendeskripsikan  dan  menganalisa  fenomena, peristiwa,  aktivitas  sosial,  sikap,  kepercayaan, persepsi,  dan  pemikiran  seseorang  baik  itu individu  maupun  berkelompok.  Sementara  itu, teknik  analisis  data  yang  digunakan  adalah dengan  mengaplikasikan  analisis  SWOT  yang terdiri dari Strenghts,  Weakness,  Opportunities dan Threaths. Analisis SWOT bertujuan untuk memaksimalkan  kekuatan (strengths) dan peluang (opportunities), namun dapat
meminimalkan  kelemahan (weakness) dan ancaman (threaths).
SWOT  merupakan  singkatan  dari Strenght (kekuatan), Weakness (kelemahan), Opportunity (peluang), Threat (ancaman). Strenght adalah kekuatan yang dimiliki sebuah perusahaan.  Kekuatan  yang  dimaksud  adalah suatu kelebihan yang dimiliki perusahaan dalam mengelola  kinerja  perusahaannya. Weakness adalah  kelemahan  yang  dimiliki  perusahaan. Setiap perusahaan harus mampu meminimalkan dampak  kelemahan  yang  mereka  miliki terhadap  kinerja  perusahaan. Opportunity adalah peluang perusahaan untuk meningkatkan daya  saing  dan  menciptakan  inovasi-inovasi baru  agak  produk-produk  yang  dihasilkan semakin  berkualitas. Threat adalah  ancaman bagi  perusahaan  baik  itu  dari  luar  perusahaan maupun dari dalam perusahaan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1.Bank Lending
Lembaga perbankan menerapkan prinsip lima  C  dalam  menyeleksi  calon  debitur  yang ingin  mengajukan  kredit  .  Prinsip  lima  C  itu adalah Character,  Capacity,  Capital,Condition dan  Collateral. Pada  pelaksanaannya,  prinsip ini  tidak  boleh  diacak  urutannya.  Artinya karakter harus tetap menjadi kriteria utama yang mutlak untuk diterapkan, kemudian disusul oleh komponen lima C selanjutnya. Dalam penerapan  prinsip  lima  C  di  lapangan  akan melibatkan  beberapa  staf  dan  supervisor  dari perbankan  untuk  menganalisis  kondisi  calon debitur. Analis kredit akan memeriksa kebenaran  data  dan  memeriksa  history  kredit pada lembaga keuangan lain melalui SLIK OJK
(Sistem  Layanan  Informasi  Keuangan  Otoritas Jasa  Keuangan).  Apabila  hasil  SLIK  calon debitur  bagus,  maka  staff  analis  kredit  akan mengadakan  janji  temu  dengan  calon  debitur dan akan melakukan wawancara singkat terkait dengan data calon debitur, usaha, karakter, trade record, hingga data jaminan. Dari data dan hasil wawancara  inilah  dapat  disimpulkan  apakah calon debitur diberikan kredit atau tidak. Secara rata-rata proses waktu proses pengajuan hingga pencairan  memerlukan  waktu  selama  tiga sampai  tujuh  hari  (sesuai  dengan  system  dan kebijakan masing-masing perbankan).
Analisis SWOT-nya yaitu:
1. Strength
- Proses  ini  jauh  lebih  aman  karena mempertemukan  calon  debitur  dengan pihak perbankan secara langsung melalui tatap muka
- Dapat  memahami  karakter  dari  calon debitur
- Mengetahui usaha dan track record dari calon debitur
- Mengetahui jaminan yang akan dijaminkan pada lembaga perbankan
- Dapat  melakukan  crosscek  kepada lingkungan  sekitar  tempat  tinggal  dan lingkungan usaha
- Mengetahui  history  pinjaman  pada lembaga  keuangan  lain  melalui  SLIK OJK
2. Weakness
- Proses  dari  data  masuk  hingga  proses pencairan menghabiskan banyak waktu
- Tidak  effektif  dalam  proses,  karena menjadi pusat perhatian bagi lingkungan sekitar calon debitur
- Sering  terjadi  kesalahpahaman  antara Account  Officer  Staff yang  membawa calon debitur dengan Analis kredit yang menyeleksi calon debitur.
3. Opportunity
- Memiliki  peluang  untuk  menawarkan produk perbankan lain selain kredit
- Dapat menambah referensi nasabah dari calon debitur (rekan usaha debitur)
- Dapat menjalin Kerjasama dalam pengembangan jaringan bisnis perbankan
- Memperoleh  masukan  secara  langsung dari  calon  debitur  yang  digunakan
sebagai masukan untuk kebaikan system perbankan.
4. Threats
- Bertemu  dengan  bank  lain  yang merupakan  pesaing  bisnis  dan  bersaing mengeluarkan  produk  andalan  masing- masing.(External Threats)
- Adanya persaingan antar sesama pegawai  dalam  hal  penjualan  produk kepada calon debitur (Internal Threats)
Hasil  penerapan  prinsip  lima  C  yang diterapkan  pada  seluruh  lembaga  perbankan  di Indonesia  memberikan  hasil  yang  optimal  di mana  rata-rata  tingkat  NPL  berada  di  bawah batas  ketentuan.  Tabel  1  adalah  tingkat  NPL perbankan  sebelum  kondisi  pandemi  Covid-19 yaitu pada Maret 2018 sd Maret 2020.

## Tabel 1. Data Dua Tahun Sebelum Pandemi
Covid-19 (Maret 2018 s.d Maret 2020)
Sumber : Otoritas Jasa Keuangan
Pada  Tabel  1  menunjukkan  bahwa tingkat  NPL perbankan  periode Maret  2018 sd Maret  2020  masih  di  bawah  batas  ketentuan yaitu  5  %.  Dan  secara  rata-rata  adalah  sebesar 2,88  %.  Tingkat  NPL  tertinggi  terjadi  pada bulan Juli 2019 dan Agustus 2019 yaitu sebesar 3,22 %.
Tabel  2  adalah  tingkat  NPL  perbankan setelah  kondisi  pandemi  19  yaitu  pada  April 2020  sd  Maret  2022.  Kondisi  pandemi mengakibatkan tingkat NPL perbankan mengalami  kenaikan  seperti  pada  Tabel  2. Meskipun  tingkat  NPL  masih  tetap  di  bawah batas  ketentuan,  akan  tetapi  perlu  adanya kebijakan  untuk  meresponi  kondisi  ini.  Secara rata-rata tingkat NPL berada pada angka 3,16 %. Tingkat  NPL  tertinggi  terjadi  pada  bulan  Mei 2021,  Juli  sd  Agustus  2021  yaitu  sebesar  3,35 %.
Tabel 2. Data Dua Tahun Setelah Pandemi
Covid-19 (April 2020 s.d Maret 2022)
Bulan Data NPL Perbankan Maret 2018 2,51 April 2018 2,57 Mei 2018 2,61 Juni 2018 2,50 Juli 2018 2,55 Agustus 2018 2,60 September 2018 2,66 Oktober 2018 2,73 November 2018 2,77 Desember 2018 2,53 Januari 2019 2,77 Februari 2019 2,79 Maret 2019 2,77 April 2019 2,89 Mei 2019 3,00 Juni 2019 3,11 Juli 2019 3,22 Agustus 2019 3,22 September 2019 3,14 Oktober 2019 3,15 November 2019 3,18 Desember 2019 3,06 Januari 2020 3,17 Februari 2020 3,21 Maret 2020 3,17 Rata-rata 2,88
Bulan Data NPL Perbankan April 2020 2,89 Mei 2020 3,00 Juni 2020 3,11 Juli 2020 3,22 Agustus 2020 3,22 September 2020 3,14 Oktober 2020 3,15 November 2020 3,18 Desember 2020 3,06 Januari 2021 3,17 Februari 2021 3,21 Maret 2021 3,17 April 2021 3,22 Mei 2021 3,35 Juni 2021 3,24 Juli 2021 3,35 Agustus 2021 3,35 September 2021 3,22 Oktober 2021 3,22 November2021 3,29 Desember2021 3,00 Januari 2022 3,10 Februari 2022 3,08 Maret 2022 2,99 Rata-rata 3,16
3.2. Peer-to-peer lending
Perkembangan teknologi informasi terutama bidang keuangan pada era digitalisasi saat  ini  mengalami  banyak  perkembangan. Munculnya startup fintech peer-to-peer lending menjadi harapan besar bagi calon debitur yang tidak  bisa  mendapatkan  modal  dari  bank konvensional  (Hendriyani  &  Raharja,  2019). Fasilitas  ini  membuat  konsumen  lebih  nyaman untuk  meminjam  modal  usaha  tanpa  harus mengeluarkan banyak tenaga. Syarat yang tidak begitu banyak dan proses yang cepat membuat calon debitur senang meminjam. Pasar Ekonomi Indonesia  sudah  mulai  melirik  bisnis Peer-to- Peer lending ini. Otoritas Jasa Keuangan (OJK) juga  telah  mengeluarkan  peraturan  yang melindungi para konsumen pengguna pinjaman uang  berbasis  online.  Pengguna  internet  di Indonesia  yang  semakin  meningkat  juga merupakan salah satu faktor adanya perubahan ini.  Adanya  pinjaman  online  ini  lebih memudahkan  para  pelaku  UMKM  untuk meminjam modal dibandingkan harus meminjam modal ke bank konvensional.
Peer-to-peer lending merupakan wadah bagi para peminjam dan pemberi pinjaman yang berbasis  digital. Peer-to-peer  lending adalah platform baru dalam transaksi keuangan dimana proses transaksinya tidak melalui bank konvensional, melainkan dengan cara langsung menghubungkan peminjam ke pemberi pinjaman  (Yum,  2012).  Keberadaan  peer-to- peer  lending  ini  juga  berawal  karena  adanya fintech.  Dengan  fasilitas  ini,  para  pelanggan atau  masyarakat  dapat  mengakses  dari  mana saja dan kapan saja.
Proses yang dibutuhkan untuk menyeleksi calon debitur mulai dari pengajuan kredit  hingga  pencairan  hanya  dalam  hitungan menit  saja. Peer-to-Peer  lending memiliki sistem  tersendiri  di  mana  dalam  sistemnya awalnya  terdapat  Track  Record,  Excessive Lending,  Anti  Fraud,  E-KYC,  dan  Fraud Detection. Kemudian akan dilanjutkan ke sistem Internal Scoring berupa History Loan, Character, Capasity, dan Condition . Sedangkan Eksternal  scoring yaitu Data Analitic Provider yang  berupa:  Data  Telekomunikasi,  data perbankan, e-commerce ,  sosial  media,  biro kredit,  dan alternative  behavior .  Meskipun Peer-to-peer  lending ini  tidak  menggunakan SLIK OJK dalam analisisnya, akan tetapi proses
systemnya  sudah  cukup  lengkap  dan  tahapan system ini sangat cepat. Proses pencairan hanya memerlukan  waktu  beberapa  menit  saja. Analisis  SWOT Peer-to-peer  lending yaitu sebagai berikut:
1. Strength
- Proses ini memiliki system yang scoring yang baik.
- Dapat  memahami  karakter  dari  calon debitur  melalui  system  dan  tidak  perlu bertemu secara tatap muka.
- Prosesnya  sangat  cepat,  yaitu  hanya dalam waktu beberapa menit saja.
2. Weakness
- Proses tidak bertemu langsung sehingga kadang  diragukan  terkait  keaslian  data dan kebenaran usaha.
- Masih  banyak  masyarakat  yang  tidak bertanggung  jawab  atas  pengajuan kreditnya.
- Biaya promosi yang relative tinggi.
3. Opportunity
- Setiap  orang  yang  memiliki  dana  lebih berkesempatan sebagai investor.
- Berkesempatan untuk menolong
masyarakat dalam memajukan usaha.
4. Threats
- Banyaknya pinjaman online yang beroperasi  meskipun  belum  mendapat ijin dari Otoritas Jasa Keuangan (OJK).
- Masih  banyak  masyarakat  yang  tertipu pinjaman  online  dan  mendapatkan banyak  terror  sehingga  menambah prespektif  negatif  terhadap  pinjaman online.
- Masih banyak peminjam yang memiliki niat buruk dalam mengajukan pinjaman.
Di bawah ini adalah tingkat NPL P2P Lending sebelum  kondisi  pandemi  Covid-19  yaitu  pada Maret 2018 sd Maret 2020

## Tabel 3. Data Dua Tahun Sebelum Pandemi
Covid-19 (Maret 2018 s.d Maret 2020)

## Sumber : Otoritas Jasa Keuangan
Tabel  3  menunjukkan  bahwa  tingkat NPL P2P Lending periode Maret 2018 sd Maret 2020  masih  di  bawah  tingkat  NPL  perbankan. Dengan  sistem  parameter  yang  diterapkan diperoleh  tingkat  NPL  rata-ratanya  sebesar 2,17%. Tingkat NPL tertinggi terjadi pada bulan Maret 2020 pada awal adanya wabah Covid-19. Kemudian  pemerintah  mengeluarkan  beberapa kebijakan  terkait  kondisi  pandemi.  Tabel  4  di bawah ini menunjukan perubahan tingkat  NPL setelah  Indonesia  mengalami  kondisi  pandemi Covid-19.
Tabel 4. Data Dua Tahun Pada Kondisi Pandemi Covid-19 (April 2020 s.d Maret
2022) Bulan NPL P2P  Lending April 2020 4,93 Mei 2020 5,10 Juni 2020 6,13 Juli 2020 7,99 Agustus 2020 8,88 September 2020 8,27 Oktober 2020 7,58 November 2020 7,18 Desember 2020 4,78 Januari 2021 1,78 Februari 2021 1,59 Maret 2021 1,32 April 2021 1,37 Mei 2021 1,54 Juni 2021 1,53 Juli 2021 1,82 Agustus 2021 1,77 September 2021 1,90 Oktober 2021 2,13 November 2021 2,24 Desember 2021 2,29 Januari 2022 4,78 Februari 2022 1,59 Maret 2022 1,32 Rata-rata 3,74 Sumber : Otoritas Jasa Keuangan
Kondisi  tingkat  NPL  yang  memuncak dan melebihi batas ketentuan terjadi pada bulan Agustus 2020, dimana kondisi penyebaran virus Covid-19  semakin  meningkat.  Akan  tetapi, setelah  adanya  beberapa  kebijakan  yang dikeluarkan  oleh  Otoritas  Jasa  Keuangan, kondisi  NPL  kembali  membaik  normal.  Salah satu  kebijakan  yang  diterapkan  yaitu  Program Restrukturisasi  Kredit  bagi  masyarakat  yang terkena dampak pandemi. Tujuan dari program ini adalah untuk meringankan sementara beban yang  ditanggung  oleh  para  pengusaha  yang terdampak  pandemi,  untuk  dapat  mengelola usahanya di  masa pandemi. Grafik 1 di  bawah ini  menunjukkan  perbandingan  antara  tingkat NPL  perbankan  dengan  NPL  P2P  Lending sebelum terjadi pandemi Covid-19 (Maret 2018 sd Maret 2020) Bulan NPL Fintech P2P Lending Maret 2018 0,55 April 2018 0,53 Mei 2018 0,64 Juni 2018 0,79 Juli 2018 1,40 Agustus 2018 1,89 September 2018 1,20 Oktober 2018 1,20 November 2018 1,52 Desember 2018 1,45 Januari 2019 1,68 Februari 2019 3,18 Maret 2019 2,62 April 2019 1,63 Mei 2019 1,57 Juni 2019 1,75 Juli 2019 2,52 Agustus 2019 3,06 September 2019 2,89 Oktober2019 2,84 November 2019 3,51 Desember 2019 3,65 Januari 2020 3,98 Februari 2020 3,92 Maret 2020 4,22 Rata-rata 2,17

## Sumber : Data diolah
Grafik 1 Perbandingan NPL Perbankan dan P2P Lending pada Maret 2018 sd Maret
2020
Grafik 1 menunjukkan bahwa fluktuasi  tingkat NPL  perbankan  sebelum  kondisi  pandemi Covid-19 lebih stabil setiap bulan dibandingkan dengan  P2P  Lending.  Sedangkan  pada  masa pandemi,  kondisi  NPL  mengalami  perubahan sebagai berikut:

## Sumber : Data diolah

## Grafik 2 Perbandingan NPL Perbankan dan P2P Lending pada masa pandemi
Penerapkan  Program  Restrukturisasi kredit,  baik  perbankan  maupun  P2P  Lending membantu  debitur  yang  terkena  dampak pandemi,  untuk  memulai  pergerakan  usaha dengan menyesuaikan kondisi pandemi. Grafik 2  juga  menunjukkan  bahwa  fluktuasi  NPL perbankan  tetap  lebih  stabil,  meskipun  dalam beberapa  waktu  tertentu,  tingkat  NPL  P2P Lending berada jauh di bawah perbankan.

## 4. PENUTUP
4.1. Kesimpulan
Penerapan parameter kredit yang dikeluarkan oleh kedua  segmen perusahaan ini menunjukkan  Kekuatan,  Kelemahan,  Peluang dan  Tantangan  masing-masing.  Penerapan prinsip lima C yang diterapkan perbankan dapat menjaga  fluktuasi  NPL  lebih  stabil  dan  tetap berada di bawah ketentuan. P2P Lending dalam beberapa  tahun  ke  belakang  telah  banyak menyalurkan  kredit  kepada  masyarakat.  P2P Lending  juga  banyak  mendatangkan  para investor  dari  berbagai  daerah.  Tingkat  NPL yang  tetap  terjaga  dan  didukung  oleh  berbagai kebijakan  otoritas,  menjadikan  perbankan  dan P2P  Lending  berkontribusi  sangat  besar terhadap perekonomian di Indonesia. Dari hasil analisis ini dapat disimpulkan bahwa penerapan prinsip 5 C oleh perbankan masih lebih efektif menjaga  fluktuasi  NPL  pada  kondisi  stabil dibandingkan dengan P2P Lending.

## 4.2. Saran
Sistem  yang  telah  diterapkan  oleh perbankan  dan  P2P  Lending  ini  dapat digabungkan pada satu system dalam menyeleksi  calon  debitur.  System  ini  nantinya akan  dapat  meminimalisir  resiko  kredit  macet dan  menjaga  tingkat  NPL  jauh  di  bawah ketentuan yang ditetapkan.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Diyanti, A dan Widyarti, E. T. (2012). ‘Analisis Pengaruh  Faktor  Internal  dan  Eksternal terhadap terjadinya NonPerforming Loan  (Studi  Kasus  pada  Bank  Umum Konvensional yang Menyediakan Layanan  Kredit  Pemilikan  Rumah Periode 2008-2011).’ Diponegoro Journal of Management, 1(4), 290 – 299
Dwihandayani Deasy.,(2017). ‘Analisis Kinerja Non  Performing  Loan  (Npl)  Perbankan DiIndonesia  Dan  Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhi  NPL.’ Jurnal  Ekonomi Bisnis Volume 22 No.3, Desember 2017 Fauzi,  A.  .  (2018).  ‘Peran  Analis  Kredit Terhadap  Npl  Pada  Pt  X.’ JMBI
UNSRAT  (Jurnal  Ilmiah  Manajemen Bisnis  Dan  Inovasi  Universitas  Sam Ratulangi)., 5(2), 75–83. https://doi.org/10.35794/jmbi.v5i2.2080
0,00 2,00 4,00 6,00 0 10 20 30

## NPL Perbankan dan P2P Lending
Data NPL Perbankan NPL P2P Lending 0,00 2,00 4,00 6,00 8,00 10,00 01 A p ri l… Ju n i
A gu st u s
O kt o b er
D es emb e r
Fe b ru ari A p ri l
Ju n i
A gu st u s
O kt o b er
De se mb e r Fe b ru ari Data Perubahan NPL Perbankan dan P2P Lending Data NPL Perbankan NPL P2P Lending
Hendriyani & Raharja, (2019). ‘Strategi Agilitas Bisnis  Peer-To-Peer  Lending  Startup Fintech di Era Digitalisasi di Indonesia.’ Kristianti  Ika  &  Michella,  (2021).  ‘Dampak financial  technology  terhadap  kinerja keuangan  perbankan.’ Journal.  Unmul. Samarinda. Mar’atushsholihah,  Shafyra  et  al.,(2021).
‘Dampak Financial Technology Terhadap Kinerja Bank Umum Konvensional  Di  Indonesia.’ Jurnal Pemikiran Masyarakat Ilmiah Berwawasan Agribisnis. Januari 2021. .
7(1): 450-465
Mudrajat  Kuncoro  dan  Suhardjono.  (2002). ‘Manajemen  Perbankan:  Teori  dan Aplikasi.’ In  E.  Pertama,  Cetakan Pertama. Yogyakarta: BPFE.
Munandar Aris et al.,(2021). ‘Analisis Besarnya Kredit Bermasalah Selama Masa Pandemi  Covid-19  Pada  Perusahaan Financial Technology (Fintech).’ Journal.  Jurnal JDM, Vol. 4 No. 2 Sep 2021
Nababan, Masda Greisyes, Siti, Masha, (2019 ). ‘Penguatan  Regulatory  Sandbox  Dan Scoring  System  Dalam  Penerapan Prinsip  Kehati-Hatian  Pada  Peer-To-
Peer
Lending.’
Univ. Kristen
Maranatha .
Peraturan  OJK  No.  11/POJK.03/2020  tentang stimulus perekonomian nasional.
Peraturan  OJK  Republik  Indonesia  Nomor  13
/POJK.02/2018 tentang inovasi keuangan digital di sektor jasa keuangan.
Widyaningsih, Nurul,(2018). ‘Analisis Mitigasi Resiko  Financial  Technology  Peer  To Peer Lending  Dalam Penyaluran Kredit Terhadap  Umkm  Di  Indonesia  (Studi Kasus Pada Pt. Amartha Mikro Fintek). Univ. Brawijaya.’ Malang.
Wulandari  Ni  Luh  Hartati,  (2018).  ‘Analisis Perbandingan  Pemberian  Kredit  Mikro Pada Fintech Lending Dan Perbankan Di Indonesia.’ Univ. Bakrie. Jakarta