## PENGEMBANGAN MODEL CREDIT SCORING UNTUK PROSES
ANALISIS KELAYAKAN USAHA PARA ANGGOTA KOPERASI SIMPAN PINJAM DI KABUPATEN SRAGEN (STUDI KASUS KSP DAN USP)
Oleh Jumingan Dosen STIE ”Atma Bhakti” Surakarta

## Abstract
Research  objectives  are:  (1)  To  measure  the  accuracy  of  credit  scoring  models currently applied in the assessment KSP / USP in assessing the feasibility of small business  for  the  cooperative  members  in  a  potential  borrower;  (2)  To  determine the parameters applied in credit ratings for assessing the cooperative members on the  feasibility  of  members  of  the  potential  borrower;  (3)  To  determine  the  value assessment  and  credit  scoring  models  to  assess  the  feasibility  the  business facilities KSP member (4) To design a model of credit scoring for small business feasibility analysis facilities of potential borrowers: The results of the analysis the validity  of  the  model  by  using  the  ROC  Curve  analysis  showed  that  the parameters  have  a  significant  effect  yet  fully  demonstrated  the  contribution expected for the level of sensitivity and specification as reflected by the low value of  the  ROC  Curve.  The  validity  of  the  scoring  model  E-flow  KSP  not  optimal feasibility analysis of the expected yield on each proposed facility KSP. Due to the fact that there is still a low level of validity of the valuation models, it is necessary to  make  efforts  to  formulate  improvement  scoring  model  to  be  applied  in  the analysis KSP feasibility analysis on the parameters adopted in the scoring model E-flow  has  resulted  in  15  parameters,  namely:  interest  rate  ,  insurance  number, age, occupation, pay monthly, monthly income, average balance, a savings bank, the  percentage  down  payment,  type  of  mortgage,  ownership  documents,  or  limit the  size  of  the  building,  the  ratio  of  debt  burden,  information  about  debt maturities,  operational  marketing  ,  Operational  employees,  employee  fraud,  5C and position requirements/job anggota: In addition to designing models for credit scoring  application,  is  also  being  considered  that  this  model  would  be  more appropriate if the points of prepayment behavior score and scoring included.
Keywords: Credit Scoring Model. KSP / USP

## A. PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Melihat  trend  perkembangan  kualitas  kredit  KSP  dan  USP  dalam  globalisasi ekonomi sampai dengan pada bulan Mei  2015 masih cukup tinggi, menunjukkan bahwa credit scoring model yang digunakan saat ini belum optimal dalam melakukan evaluasi kelayakan usaha para anggota koperasi. Kemampuan credit scoring model sebagai alat Bantu dalam melakukan analisa kelayakan usaha para anggota koperasi berguna sebagai langkah  awal  dalam  memitigasi  terjadinya  kegagalan  pemenuhan  kewajiban  oleh debitur. Oleh karena itu, dalam penelitian ini dilakukan evaluasi terhadap model credit scoring yang telah ada saat  ini untuk  dapat  memberikan hasil analisa kelayakan  usaha para  anggota  Koperasi  yang  lebih  baik.  Untuk  melakukan  pemberian  fasilitas  Usaha para  anggota  KSP  dan  USP  di  Indonesia  umumnya  menggunakan  pola  proses pengambilan  keputusan  dengan  pola  baru  berjalan  dan  secara  elektronik.  Penerapan pola  tersebut  diharapkan  dalam  mempercepat  proses  analisa  kelayakan  usaha  anggota KSP dan memberikan kepastian kepada calon debitur. KSP dan usp sebagai bagian dari perkreditan  pun  melakukan  hal  sama  dalam  proses  persetujuan  kredit.  Berikut  ini penjelasan mengenai proses persetujuan kredit yang dilakukan di KSP/USP

## Perumusan Masalah
Untuk melakukan perumusan masalah, maka dilakukan gap analisis terhadap kondisi penyaluran kredit usaha  kepada semua anggota koperasi  yang telah dilakukan saat  ini, dengan hasil sebagai berikut :
1. Belum  dilakukannya  evaluasi  secara  komprehensif  atas  model credit  scoring yang telah dimiliki saat ini.
2. Perubahan atau penambahan parameter dalam model credit scoring dilakukan tanpa melalui tahapan kajian atau analisa yang mendalam.
3. Masih tingginya probability of default atas kredit yang diberikan.
Dari  hasil  analisis  tersebut,  maka  beberapa  perumusan  masalah  untuk  melakukan perbaikan terhadap model credit scoring kredit usaha kecil para anggota koperasi adalah :
1. Bagaimana  evaluasi  terhadap  model credit  scoring analisa  kelayakan  usaha  kecil para anggota Koperasi yang telah digunakan saat ini?
2. Bagaimana  parameter credit  scoring penilaian  kelayakan  usaha  kecil  bagi  para anggota KSP?
3. Berapa bobot penilaian untuk setiap parameter dan nilai scoring dalam  model credit scoring dalam penilaian kelayakan usaha kecil bagi para anggota KSP/USP yang akan diberikan kepada calon anggota/debitur?
4. Bagaimana desain model credit scoring dalam rangka analisa kelayakan usaha kecil dari fasilitas KSP?

## Tujuan Penelitian
Tujuan penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Mengukur  tingkat  keakuratan  model credit  scoring yang  digunakan  saat  ini  dalam penilaian kelayakan usaha dengan fasilitas darii KSP kepada calon debitur.
2. Menentukan  parameter  yang  digunakan  dalam credit  scoring untuk  menilai
kelayakan Usaha  dari fasilitas KSP kepada calon dan para anggota/debitur.
3. Menentukan  bobot  dan  nilai scoring dalam  model credit  scoring untuk  penilaian kelayakan usaha kecil dari fasilitas KSP
4. Mendesain  model credit  scoring dalam  analisa  kelayakan  Usaha  kecil  fasilitas  dari KSP kepada calon debitur.

## Kerangka Pemikiran
Dalam  penelitian  ini  akan  dibahas  bagaimana  melakukan  penetapan  parameter  dalam application credit scoring (credit scoring) untuk proses penilaian kelayakan usaha kecil para  anggota  KSP.  Yang  akan  dilakukan  pertama  kali  adalah  melakukan  evaluasi terhadap tingkat akurasi model yang telah ada saat ini. Apabila model yang ada tersebut, tingkat  akurasinya  masih  kurang  baik,  maka  selanjutnya  dilakukan  pengembangan model yang terbaru untuk memperbaiki model yang ada. Tahapan pengembangan model yang baru diawali dengan proses identifikasi parameter. Teknik yang digunakan adalah analisa  statistika  deskriptif  yaitu  mengkategorikan  setiap  parameter.  Langkah berikutnya  adalah  melakukan  proses  pengujian  parameter  dengan  pengujian  asumsi yang  terdiri  dari  uji autocorrelation,  multicorrelation dan heteros  kedastisity. Selanjutnya  melakukan  analisa  regresi  logistik  untuk  menentukan  pendugaan  bobot parameter yang kemudian akan digunakan untuk menentukan nilai skor terhadap setiap parameter. Untuk langkah selanjutnya perlu dilakukan juga pengujian bobot  parameter apakah berpengaruh nyata atau tidak. Pada tahapan ini dilakukan dengan menggunakan uji Wald, dimana  setelah  semua  proses  selesai  maka  diperoleh scoring untuk menggambarkan  prosedur  pemberian  fasilitas  Kredit  usaha  kecil  kepada  para  anggota KSP. Setelah memperoleh hasil analisis tersebut  diatas, maka direkomendasikan untuk dirumuskan  sebagai  penyempurnaan  model credit  scoring yang  ada  saat  ini  serta kebijakan pemberian fasilitas Kredit usaha kecil untuk para anggota KSP. Selanjutnya kerangka pemikiran konseptual pengembangan model credit scoring untuk proses  analisa  kelayakan  usaha  kecil  untuk  para  anggota  koperasi  yang  mendapatakan fasilitas Kredit dari KSP dapat dilihat pada Gambar 1.
Pengembangan Model Credit Scoring Untuk Proses Analisis Kelayakan Usaha Para Anggota Koperasi Simpan Pinjam Di Kabupaten Sragen (Studi Kasus KSP Dan USP) (Jumingan)
Gambar 1. Kerangka Pemikiran Konseptual Pengembangan Model Credit Scoring untuk Proses Analisa Kelayakan Usaha Kecil KSP/USP

## B. METODE PENEL1TIAN

## Lokasi dan Waktu
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  di  KSP/USP  di  Kabupaten  Sragen  pada  bulan  januari 2015  sampai  dengan  Mei  2015  Adapun  yang  menjadi  lokasi  penelitian  ini  adalah seluruh  KSP/USP  di  Kabuten  Sragen  sebanyak  20  KSP/USP.  Untuk  mendapatkan tempat penelitian yang sesuai dengan rencana penelitian, maka dilakukan pengambilan data terhadap penyaluran fasilitas Kredit Usaha Kecil untuk posisi bulan Februari tahun 2015.
Model Credit Scoring Untuk Analisa Kelayakan Fasilitas KPR Akurat Model Uji Validitas Model : Receiver Operating Caracteristic (ROC) Curve Tingkat Akurasi Model > 75 – 95% Tingkat Akurasi Model 50-75% Pengembangan Model Credit Scoring Identifikasi Parameter Credit Scoring Kategori Parameter Credit Scoring Parameter Signifikan
Credit Scoring
Model Regresi
Credit Scoring
Bobot & Nilai Skor Parameter Model Credit Scoring Model Credit Scoring Untuk Proses Analisa Kelayakan KPR Analisa Deskriptif Uji Asumsi Analisa Regresi Logistik Uji Wald

## Pendekatan Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  studi  kasus  tentang  parameter  model application credit scoring pada proses analisis pemberian fasilitas untuk anggota KSP. Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  analisis  deskriptif,  analisis  korelasi  dan analisis  regresi  logistik.  Hasil  analisis  tersebut,  selanjutnya  akan  digunakan  sebagai dasar  untuk  menentukan  model application  credit  scoring yang  tepat  dalam  proses pemberian fasilitas kredit anggota KSP

## Data yang Diperlukan dan Sumbernya
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah  data  primer  dan  data  sekunder  dalam bentuk  lcualitatif  dan  kuantitatif.  Data  tersebut  diperoleh  dari  internal  KSP    dan  pihak eksternal.  Data  primer  diperoleh  dari  hasil  inputan  pada  sistem  yang  merupakan  alat bantu dalam proses analisa kelayakan fasilitas KSP.

## Teknik Pengumpulan Data dan Informasi
Teknik pengurnpulan data dan informasi pada penelitian ini dilakukan melalui :
 Hasil  penginputan  proses  analisa  kelayakan  usaha  kecil  dari  fasilitas  KSP  yang dilakukan oleh Relationship Officer (RO)
 Pengamatan  dan  wawancara  langsung  terhadap  proses  penginputan  analisa kelayakan yang dilakukan langsung oleh Relationship Officer (RO).
 Studi Pustaka, melalui buku- buku atau sumber lain yang menunjang seperti jurnal, hasil  penelitian,  yang  digunakan  untuk  memperoleh  analogi  yang  berguna  dalam perumusan guna menganalisa data, serta untuk menunjang dan memperkuat dugaan dalam pembahasan masalah.
Data  diambil  dari  seluruh  populasi  debitur  yang  memiliki  fasilitas  kredit  dari  KSP sampai dengan posisi bulan Februari  2015 Adapun  sebaran  data  yang  diperoleh  menunjukkan  bahwa  total  data  yang  terkumpul yaitu  80  jumlah  debitur  yang  tersebar  di  20  kantor  unit.  Data  yang  diperoleh diklasifikasikan  menjadi  lancar  (kolektibilitas  kredit  1  dan  2)  dan  tidak  lancar (kolektibilitas 3, 4 dan 5).

## Teknik Pengolahan dan Analisis Data
Teknik  pengolahan  dan  analisis  data  yang  telah  dikumpulkan  terdiri  dan  tahapan sebagai berikut:

## Analisis Regress Logistic
Tahapan  pertama  yaitu  penentuan  koefisien  dan  bobot  dari  parameter.  Secara  umum persamaannya dapat ditulis sebagai berikut:
Logit (p 1 ) = β 0 + β 1 X 1 + β 2 X 2 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + β 4 X 4 + β 5 X 5 + β 6 X 6 + β 7 X 7 + β 8 X 8 + β 9 X 9 +  β 10 X 10 +  β 11 X 11 +  β 12 X 12 +  β 13 X 13 +  β 13 X 13 +  β 14 X 14 +  β 15 X 15 +  β 16 X 16 +  β 17 X 17 + β 18 X 18 + β 19 X 19 + β 20 X 20 + β 21 X 21 + β 22 X 22 + β 23 X 23 + β 24 X 24 + β 25 X 25 + β 26 X 26 + β 27 X 27 + β 28 X 28
Tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  pengujian  terhadap  parameter-  parameter  model sebagai upaya untuk memeriksa kebaikan model. Uji kebaikan model merupakan suatu pemeriksaan apakah nilai yang diduga dengan perubahan-perubahan dalam model lebih baik  atau  akurat  dibandingkan  dengan  model  tanpa  peubah  tersebut  (Hosmer  dan Lemeshow,  1989).  Ini  berarti  pengujian  hipotesis  statistik  dalam  menentukan  apakah perubahan- perubahan bebas dalam model mempunyai hubungan nyata dengan peubah responnya.
Pengujian dilakukan secara parsial menggunakan uji Wald. Uji parsial dilakukan untuk menguji pengarub satu per satu variabel penjelas yang ada pada model yang dibangun. Statistik Uji Wald digunakan untuk menguji parameter βi secara parsial.

## C. HASIL DAN PEMBAHASAN
Mengacu  pada  metodologi  penelitian  dan  tujuan  dari  penelitian  ini,  maka  pembahasan mengenai  parameter  dalam credit  scoring dalam  analisa  kelayakan  kredit  usaha  kecil dari  KSP dilakukan dengan tahapan analisa validitas atas model yang telah dimiliki saat ini,  analisis  deskriptif  atas  identifikasi  parameter  analisa  kelayakan  kredit,  uji  asumsi atas kategori parameter analisa kelayakan kredit, analisa regresi logistisk atas parameter yang signifikan berpengaruh dalam analisa kelayakan kredit. Selanjutnya dilakukan uji Wald  atas  model  regresi  analisa  kelayakan  kredit  sehingga  diperoleh  scoring  untuk analisa  kelayakan  usaha  kecil  dari  KSP  dan  memberikan  saran  penyempurnaan kebijakan dalam penyaluran kredit dari KSP.

## Analisis Validitas Model
Adapun  hasil  analisa  terhadap  validitas  model  skoring  E-Flow  KSPadalah  sebagai berikut :
Terhadap  28  parameter  analisa  kelayakan  usaha  kecil  yang  ada  saat  ini,  ternyata parameter  yang  signifikan/  nyata  berpengaruh  terhadap  model  skoring  E-Flow KSP/USP dalam penentuan kualitas kredit adalah :
 Tingkat suku bunga
 Jumlah Tanggungan
 Usia
 Jenis Pekerjaan
 Take Home Pay/Penghasilan per bulan
 Rata-rata  Saldo
 Simpanan Bank
 Persentanse Uang Muka
 Jenis Agunan Dolcumen Kepemilikan
 Luas Bangunati
 Operasional pemasaran
 Operasional Karyawan
 Kecurangan Karyawan
 5C
Parameter  tersebut  signifikan/nyata  pengaruhnya  karena  memiliki  nilai  Sig.  <  0,05 sesuai  dengan  hasil  pada  Tabel  10.  Apabila  dibandingkan  dengan  tabel  scoring  yang saat  ini  digunakan  dengan  23  parameter,  maka  terdapat  parameter  baru  yang  muncul yaitu tingkat suku bunga dan luas bangunan. Beberapa penelitian yang telah dilakukan mengenai  skoring  KSP  menunjukkan  bahwa  salah  satu  faktor  yang  penting  dalam menilai kelayakan usaha kecil pemberian fasilitas kredit adalah Debt Burden Ratio/DBR dan  informasi  kredit  macet  di  BI  (BI Checking) dan  kredit  macet  yang  ada  disetiap kantor serta  informasi  mengenai  posisi  atau  jabatan  debitur  (khususnya  untuk  calon debitur  yang  berpenghasilan  tetap).  Sehingga  dalam  pengembangan  model  skoring  E- Flow KSP/USP parameter yang digunakan sebanyak 14 parameter sebagai pengambilan keputusan dalam analisa kelayakan kredit.
Suatu  model  dikatakan  baik  apabila  nilai  kontribusi  untuk  masing-masing  parameter (nilai  ROC Curve) 50-95%.  Bila  disampaikan  dalam  bentuk  grafik  maka  grafik  setiap parameter  harus  berada  diatas  garis  diagonal.  Semakin  grafik  setiap  parameter  itu bergerak  ke  atas  maka  tingkat  sensitifitasnya  dan  spesifisitasnya  semakin  baik,  begitu sebaliknya.  Hasil  validasi  model  dengan  metode  ROC Curve adalah  sebagai  berikut  ; dari  seluruh  parameter  yang  berpengaruh  signifikan/nyata  tersebut  rata-rata  nilai  ROC Curve-nya sebesar 56,45%.

## Analisis Deskriptif
Setelah  dilakukan  analisa  validitas  terhadap  model  skoring  yang  ada  saat  ini  dan diperoleh  parameter  yang  berpengaruh  nyata,  maka  langkah  selanjutnya  melalcukan penentuan  terhadap  pembagian  kategori  dari  masing-masing  parameter  yang berpengaruh  nyata  tersebut.  Untuk  membentuk  berapa  banyak  kategorik  yang dibutuhkan  atas  setiap  parameter  dilakukanlah  analisa  deskriptif.  Analisa  deskriptif yang  dilakukan  adalah  menentukan  terlebih  dahulu  kategorik  yang  diinginkan, kemudian dilihat sebaran datanya melalui garis histogram pada diagram batang apakah sudah  mencerminkan  data  normal  atau  tidak,  jika  tidak  dilakukan  penglcategorian kembali sampai menemukan berapa kategorik sesuai sehingga data menyebar normal.

## Uji Asumsi

## Uji Autocorrelation
Untuk uji autocorrelation yang dilakukan dengan uji Durbin Watson menunjukkan nilai p-value  lebih  kecil  dari  a  =  0,05.  Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa  pembagian kategori  untuk  setiap  parameter  yang  digunakan  untuk  credit  scoring  tersebut  tidak terdapat  korelasi  atau  hubungan  satu  dengan  yang  lain.  Hasil  tersebut  menunjukkan bahwa  kategori  yang  ditentukan  atau  digunakan  saling  bebas.  Sehingga  apabila digunakan  dalam  penentuan  parameter credit  scoring dapat  memberikan  informasi terhadap pengaruh parameter tersebut terhadap kolektibiliti sebagai variabel bebas.

## Uji Multicorrelation
Untuk uji multicorrelation yang dilakukan menunjukkan nilai auxiliary regression lebih
besar  dari adjusted  R  square total.  Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa  pada  parameter yang  digunakan  untuk credit  scoring tersebut  tidak  terdapat multicorrelation. Hasil tersebut  menunjukkan  bahwa  parameter credit  scoring yang  digunakan  sebagaipeubah bebas  masing-masing  tidak  memiliki  hubungan  satu  dengan  yang  lainnya.  Sehingga apabila  digunakan  dalam  penentuan  parameter credit  scoring dapat  memberikan informasi  terhadap  pengaruh  parameter  tersebut  terhadap  kolektibiliti  sebagai  variabel bebas.

## Uji Heteroskedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  dengan  uji  Park  untuk  melihat  apakah  parameter-parameter tersebut memiliki ragam yang homogen Terhadap seluruh parameter yang digunakan  dalam  pengembangan  model  skoring  analisa  kelayakan  usaha  KSP menunjukkan bahwa seluruh parameter memiliki ragam yang homogen.

## Analisis Regresi Logistik
Proses selanjutnya dalam pengembangan model credit scoring untuk analisa kelayakan usaha  kecil  KSP  dan  USP  adalah  analisa  regresi  logistik.  Pada  proses  ini  dilakukan analisis  terhadap  parameter  yang  berpengaruh  signifikan  pada  credit  scoring  tersebut dengan menggunakan a = 0,05. Sehirigga fungsi credit scoring analisa kelayakan kredit pada a = 0,05 didapat ditulis sebagai berikut : Y  =  4.162  +  0.934  Suku  Bunga  –  0,934  Jurnlah  Tanggungan  +  6,934  Umur/Usia  + 4,162  Jenis  Pekerjaan  +  4,162  Posisi  Pekerjaan  +  4,162  Take  Home  Pay/  Penghasilan Per Bulan + 4,162Rata-Rata Saldo  – 4.,162Simpanan di  Bank  -  0.707Persentase  Uang Muka
0,0162Debt Burden Ratio/DBR – 0,0162Informasi Kredit Macet + 6,162Jenis Agunan + 0,060Dokumen Kepemilikan + 0,943Luas Bangunan + 0.916 operasional pemasaran + 0.412 operasioanal karyawan + 4.162 kurupsi karyawan + 4,162 5c

## Uji Keakuratan Model
Setelah  diperoleh  parameter  yang  berpengaruh  terhadap  kolektibilitas  atau  lcualitas kredit  pada  analisa credit  scoring KSP,  maka  proses  selanjutnya  adalah  memastikan kembali  kontribusi  parameter  tersebut.  Hal  tersebut  perlu  dilakukan  untuk  melakukan validasi  terhadap  fungsi  yang  telah  dihasilkan  untuk  mendesain credit  scoring. Untuk memastikan  kontribusi  dari  setiap  parameter  tersebut  maka  dilakukan  uji  Wald.  Hasil yang diperoleh dari uji Wald ini dibandingkan apakah lebih besar atau lebih kecil dari nilai  Z  a/2  (a  =  0,05)  sebesar  0,1985.  Apabila  hasil  yang  diperoleh  lebih  besar,  maka parameter  tersebut  dapat  dipastikan  memiliki  kontribusi  dalam  fungsi credit  scoring. Hasil  uji  Wald  terhadap  parameter  yang  mempengaruh  nyata  terhadap  kualitas  kredit menunjukkan  nilai  yang  lebih  besar  dari  0,1985.  Artinya  seluruh  parameter  yang berpengaruh  terhadap  kolektibiliti  memiliki  koefisien  yang  berkontribusi  terhadap model analisa credit scoring.
Setelah  dilakukan  uji  asumsi,  pengembangan  model  baru  dan  uji  Wald,  maka  tahapan
selanjutnya  adalah  melakukan  pengujian  terhadap  keakuratan  dari  model  baru  yang dihasilkan.  Model credit  scoring yang  dihasilkan  memiliki  tingkat  keakuratan sebesar 89,7%.  Artinya  bahwa  pada  tingkat  keyakinan  95%,  model credit  scoring yang dikembangkan  untuk  analisa  kelayakan  KPR  memiliki  tingkat  akurasi  yang  lebih  baik dari model yang terdahulu telah ada, yaitu 56,45% menjadi 89,7%.
Desain Credit Scoring
Hasil  pengembangan  model credit  scoring yang  baru  pada  Tabel  29,  menunjukkan perubahan yang sangat signifikan dibandingkan dengan model credit scoring terdahulu. Hal  tersebut  dapat  dilihat  pada  penentuan  nilai  skor  di  setiap  kategori  dari  masing- masing  parameter.  Nilai  skor  tersebut  dihasilkan  dari  suatu  analisa  statistik  dengan menggunakan  tingkat  keyakinan  95%  (a  =  0,05).  Pada  model credit  scoring yang terdahulu,  masih  terdapat  nilai  skor  yang  sama  untuk  beberapa  kategori  di  beberapa parameter  yang  digunakan.  Hal  tersebut  mencerminkan  bahwa  pembagian  kategori tersebut tidak efektif digunakan dalam analisa.
Pada  credit  scoring  yang  baru  terlihat  perbedaan  yang  cukup  signifikan    yaitu  dengan adanya  parameter  baru  yaitu  simpanan  pada  bank,  kredit  macet,  suku  bungs  dan  luas bangunan.  Perbedaan  nilai  skor  juga  nampak  secara  jelas  pada  parameter  usia,  jumlah tanggungan,  penghasilan  per  bulan,  posisi  jabatan,  saldo  rata-rata,  dan Debt  Burden Ratiol  DBR. Selain  itu  nilai  skor  yang  dihasilkan  pada credit  scoring  tidak menghasilkan adanya  nilai  negatif  yang  dimaksudkan  sebagai  faktor  pengurang  dalam perhitungan skor.
Dalam  penyusunan credit  scoring, langkah  selanjutnya  setelah  bobot  setiap  parameter diperoleh  adalah  menentukan  batasan  skor  untuk  menentukan  apakah  debitur  tersebut layak  diberikan  fasilitas  kredit  atau  tidak.  Penentuan  skor  tersebut  pada  dasarnya tergantung  kebijakan  bisnis  yang  ditetapkan  oleh  masing-masing  KSP  dan  USP.  Pada umumnya  skor  yang  ditentukan  tersebut  akan  berdampak  pada  banyak  tidak  fasilitas kredit  yang  disetujui.  Apabila  diinginkan  ekspansi  kredit, maka kebijakan  yang  dapat diambil pada menurunkan skor, begitu juga sebaliknya bila ingin memperketat analisis maka  skor  dapat  dinaildcan.  Untuk  mempermudah  setiap  perubahan  tersebut  maka dalam penentuan passing grade atau batasan diterimanya analisa kredit  adalah dengan menggunakan  perhitungan  standar  deviasi.  Standar  deviasi  yang  diinginkan  tersebut digunakan  untuk  melakukan  perubahan  terhadap  batasan  nilai  skor  yang  diinginkan. Standar  deviasi  yang  dimaksud  adalah  ukuran spread dad  nilai  mean  kelompok  data tersebut.  Standar  deviasi  diukur  dengan  menghitung  deviasi  dari  tiap  angka  dalam kelompok dari mean kelompok tersebut.

## D. IMPLIKASI MANAJERIAL
Sehubungan  dengan  hasil  analisa  validitas  yang  telah  dilakukan  dimana  nilai  validitas dari credit scoring yang  terdahulu  masih cukup rendah, maka dari hasil credit scoring yang baru telah dilakukan perbaikan.
Perbaikan yang cukup signifikan terjadi adalah parameter yang berpengaruh mengalami
perubahan  baik  adanya  parameter  baru  maupun  pengurangan  parameter.  Selain  itu dalam  penentuan  nilai  skor  untuk  masing-masing  turut  pula  mengalami  perubahan berdasarkan  analisa  regresi  logistik  yang  telah  dilakukan.  Hal  ini  dimaksudkan  untuk meningkatkan  daya  saing  dalam  melakukan  analisa  kredit  usaha  kecil  yang  dapat fasilitas kredit dari KSP/USP. Daya saing tersebut antara lain proses kredit  yang cepat dengan tetap memperhatikan prinsip kehati-hatian mengingat parameter  yang dianalisa untuk memastikan bahwa calon debitur layak atau tidak semakin sedikit.
Upaya  perbaikan  yang  dilakukan  dengan  mengembangkan  model credit  scoring untuk analisa KSP/USP akan memberikan implikasi. Implikasi yang ditimbulkan diantaranya :
1. Pengembangan model yang dihasilkan dan penelitian ini adalah langkah awal untuk pengembangan lebih lanjut, seperti pengembangan model yang dibagi dalam tiering plafond yang diajukan serta model untuk kelompok debitur berpenghasilan tetap dan berpenghasilan tidak tetap.
2. Proses penentuan parameter yang digunakan dalam analisa kelayakan menggunakan dasar  analisa  yang  jelas  dengan  menggunakan  pendekatan  statistik.  Hal  ini berdampak  pada  perlu  dilakukannya  evaluasi  secara  berkala  atas  setiap  parameter yang  digunakan  serta  dapat  disesuaikan  dengan  perkembangan  penyaluran  bisnis KSP/USP.
3. Proses  analisa  kredit  relatif  lebih  cepat  karena  parameter  yang  digunakan  akan semakin  selektif  sesuai  dengan  perkembangan.  Kecepatan  proses  tersebut  tidak hanya  pada  proses  analisa  tetapi  juga  pengambilan  keputusan.  Hal  ini  akan meningkatkan pelayanan kepada calon debitur untuk mengajukan fasilitas kredit.
4. Kualitas  kredit  diharapkan  akan  semakin  baik  karena  kredit  yang  masuk  telah melalui  proses  seleksi  dengan  parameter  yang  telah  teruji.  Proses  seleksi  ini  akan menyaring hanya kredit dengan kualitas baik yang akan diterima. Selanjutnyauntuk tetap menjaga kualitas kredit tetap baik, maka langkah monitoring tetap dilakukan.
5. Perubahan  kebijakan  bisnis  akan  dapat  dengan  mudah  diadaptasi  langsung  oleh credit  scoring dengan  melakukan  perubahan  pada  batasan  nilai scoring dan parameter  yang  digunakan.  Apabila  kebijakan  bisnis  menghendaki  ekspansi  kredit, maka  nilai  minimal scoring dapat  diturunkan.  Demikian  pula  sebaliknya,  apabila ingin  dilakukan  kebijakan  pemberian  kredit  secara  selektif  dapat  diikuti  dengan meningkatkan nilai minimal scoring.
Dengan  demikian,  diharapkan  bahwa  model credit  scoring yang  baru  ini  dapat  segera diaplikasikan  untuk  dapat  merealisasikan  implikasi  manajerial.  Selain  itu  juga  atas pelaksanaan  penggunaan credit  scoring yang  baru  agar  dilakukan usage  test, sehingga dapat segera diketahui perbaikan atau pengembangan apa yang harus segera dilakukan, terutama untuk perbaikan kualitas kredit dari portfolio KSP/USP.

## E. KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Sesuai dengan tujuan penelitian yang telah ditetapkan dan dengan dibatasi hanya untuk proses application  credit  scoring pada  tahapan  analisis  dari  seluruh  tahapan  proses pemberian fasilitas kredit usaha kecil anggota koperasi KSP, maka beberapa kesimpulan yang dapat diperoleh:
1. Hasil  validasi  model credit  scoring yang  dilakukan  dengan  metode ROC  Curve terhadap  model  yang  dimiliki  saat  ini  secara  rata-rata  sebesar  56,45%.  Dari  28 parameter  yang  ada,  maka  hanya  11  parameter  yang  signifikan  berpengaruh terhadap kualitas kredit.
2. Pengembangan  model credit  scoring yang  baru  selanjutnya  dilakukan  dengan menggunakan a= 0,05 dan menghasilkan fungsi credit scoring sebagai berikut Y  =  -  4,162  +  0,05  Suku  Bunga  2,772  Jurnlah  Tanggungan  +2,2773  Umur/Usia +0,002  Jenis  Pekerjaan  +  0,2784  Posisi  Pekerjaan  +  0,002  Take Home Pay/ Penghasilan Per Bulan + 0,232 Rata-Rata Saldo – 0,082 Simpanan di Bank - 0,005 Persentase  Uang  Muka  –  5,450Debt Burden  Ratio/BDR  – 0,041  Informasi  'Credit Macet + 0,048 Jenis Agunan + 2,704Dokumen Kepemilikan 0,008 Luas Bangunan + 0,002 operasional marketing + 0,000 operasioanal karyawan + 0,071 kecurangan karyawan + 0.0012 5C
3. Model credit  scoring yang  dihasilkan  memiliki  perbedaan  yang  cukup  signifikan dibandingkan dengan model yang saat ini digunakan untuk analisa kelayakan kredit, yaitu:
a. Terdapat  perbedaan jumlah  kategori  dan  nilai  skor  pada  parameter  usia, penghasilan per bulan, jenis pekerjaan, Debt Burden Ratio dan jenis agunan.
b. Terdapat parameter baru yang digunakan dalam penyusun model credit scoring untuk  analisa  kelayakan  kredit,  yaitu  jenis  simpanan  di  bank  yang  dimiliki, informasi kredit macet, suku bunga, dan luas bangunan.
4. Penentuan  diterima  atau  tidaknya  permohonan  kredit  didasarkan  pada  hasil  analisa kelayakan  dalam  bentuk  nilai  cut  off  score  atau  passing  grade.  Pada  model  yang dihasilkan, penentuan passing  grade  atau batasan diterimanya  analisa kredit adalah dengan menggunakan nilai total rata-rata dan perhitungan standar deviasi.
5. Hasil  evaluasi  atau  uji  terhadap  model  menunjukkan  model  credit  scoring  yang dikembangkan  untuk  analisa  kredit  KSP/usp,  parameter-parameternya  dapat menerangkan  sebesar  89,7%  atas  ketidak  lancaran.  Serta  tingkat  ketepatan  model untuk melakukan analisa kelayakan kredit sebesar 87%.
6. Hasil evaluasi lanjutan adalah dapat disimpulkan bahwa fungsi model credit scoring yang  baru  tidak  akurat  digunakan  untuk  melakukan  evaluasi  analisa  kelayakan kredit  kepada  calon  debitur  yang  termasuk  kelompok  debitur  berpenghasilan  tidak tetap.
Saran
Saran untuk KSP/USP
1. Apabila  model credit  scoring yang  baru  akan  diterapkan  di  KSP/USP  kabupaten sragen,  maka  perlu  melakukan  penyesuaian  kebijaksanaan  yang  dibuat  untuk  setiap
parameter sehingga akan sesuai dengan basil yang diharapkan.
2. Saat ini parameter yang digunakan dalam pengembangan model credit scoring masih didasarkan  pada  28  parameter.  Untuk  itu  perlu  dilakukan  pengkajian  kembali terhadap  adanya  tambahan  parameter  lain  dalam  melakukan  analisa  kelayakan pemberian  fasilitas  kredit  usaha  kecil  anggota  KSP.  Agar  dapat  memenuhi permohonan baik bagi calon debitur berpenghasilan tetap dan debitur berpenghasilan tidak  tetap,  maka  perlu  dibuatkan  fungsi  model credit  scoring yang  berbeda  untuk setiap kelompok debitur tersebut.
3. Setelah sebuah model dikembangkan menjadi sebuah sistem yang diimplementasikan,  maka  pengujian  kembali  atau backtesting terhadap  keakuratan model  tersebut  dapat  dilakukan.  Untuk  lebih  mendekati  kondisi  sebenamya  dari model  analisa credit  scoring yang  telah  dikembangkan, umumnya  sebuah  model dapat dilakukan  backtesting setelah  diimplementasikan  paling  tidak  setiap  enam bulan.
4. Selain backtesting, salah  satu  bentuk  pengujian  adalah stress  testing. Model  yang telah dikembangkan juga hams mampu mengantisipasi kemungkinan terburuk akibat perubahan  yang  terjadi  baik  aspek  eksternal  maupun  internal.  Untuk  itulah  perlu dilakukan  pengujian stresstesting dengan  menggunakan  beberapa  skenario  terburuk dalam  rangka  mengetahui  dampak  yang  terjadi  terhadap  kualitas  kredit.  Sehingga apabila  dikemudian  hari  terjadi  kondisi  sesuai  dengan  skenario  yang  dibuat,  maka model telah mampu memprediksi kemungkinan yang akan terjadi.

## Saran untuk Penelitian Lanjutan
1. Perlu dilakukan kajian atau analisa lebih lanjut untuk mengembangkan model credit scoring yang  berbeda  untuk  debitur  berpenghasilan  tetap  dan  berpenghasilan  tidak tetap. Hal tersebut berguna karena masing-masing memiliki parameter yang berbeda dalam  melakukan  analisa  kelayakan.  Dalam  hal  ini  ada beberapa  parameter  yang berbeda yaitu parameter posisi debitur, jenis pekerjaan, rata-rata saldo, penghasilan, yang digunakan dalam analisa terhadap debitur berpenghasilan tidak tetap.
2. Selain  mendesain  model application  credit  scoring, maka  sebuah  sistem scoring akan  sangat  lengkap  memiliki behavior  scoring dan payment  projection  scoring. Sehubungan saat ini Baru sampai pada tahapan penentuan model application credit scoring, maka untuk penelitian selanjutnya dapat dilakukan model behavior scoring dan payment projection scoring atas pemberian fasilitas kredit.
3. Analisa  lanjutan  yang  dapat  dilakukan  sebagai  adalah  studi  mengenai  implikasi manajerial / bisnis atas penerapan model analisa credit scoring yang telah dilakukan. Hal  tersebut  berguna  untuk  mengenali  bagaimana  dampak  dan  seberapa  besar pengaruhnya serta manfaat yang diperoleh dari model yang telah dihasilkan.

## DAFTAR PUSTAKA
Aji, T.S. 2008. Analisis Status Kredit Mikro dengan Regresi Logistik, Tesis , Bogor.
Butar  Butar, R.S.S. 2006. Credit Scoring Model Kredit Kepemilikan Rumah Bank X.
Tesis. Magister Manajemen – Ul, Jakarta.
Chatterjee,  S;  D  Corbae;  J.V  Rios-Rull.  2007. Credit  Scoring  Competitive  Pricing  of Default Risk, Jounal Univercity of Pennsylvania and CAERP.
Eksir.  2006. Analisis  Model  Credit  Scoring  dan  Profil  Resiko  Kredit  Konsumsi  pada Bank X, Tesis MM-FEUI.
Greene, H.W. 1992. A Statistical Model for Credit Scoring, Department of Economics Stern School of Business, New York University.
Gunter,  L;  Posch,  P.N;  Schone,  C.  2004. Bayesian  Methods  for  Improving  Credit Scoring Models, Journal Department of Finance, University of Ulm, Germany. Hadad, D.M.; Santoso, W; Alisjahbana, A. 2004. Model dan Estimasi Permintaan dan Penawaran  Kredit  Konsumsi  Rumah  Tangga  di  Indonesia, Research  Paper Direktorat Penelitian dan Pengaturan Perbankan Bank Indonesia.
Komorad,  K.  2002. On  Credit  Scoring  Estimation, Institute  for  Statistics  and Econometrics, Humboldt University, Berlin.
Mays,  E.  2004. Credit  scoring  for  Risk  Managers.  The  Handbook  for  Lenders. Thomsom. South- Western. USA
Mester,  J.L.  1997. What's  the  Point  of  Credit  Scoring, Federal  Reserve  Bank  of Philadelphia.
Parnitzke, T. 2005. Credit Scoring nd The Sampel Selection Bias, Journal, Institute of Insurance Economics, Univercity of St Gallen, Switzerland.
Properti Indonesia.2008. Edisi No. 1178-Nopember 2008. PT. Totalmegah Medianusa, Jakarta.
Pustaka Ghratama, Yogyakarta.
.Stanton,  H.T..  1999.  Credit Scoring  and  Loan  Scoring, Center  for  the  Study of American Government, John Hopkins University. Sudarmaji, S. 2008. Analisa Penetapan Parameter dalam Credit Scoring untuk Proses Kredit Usaha Mikro, Tesis Program Studi Manajemen dan Bisnis IPB, Bogor.
Thomas,  et  al.  2002. Credit  scoring  and  Its  Applications.  SlAkksociety for Industrial and Applied Mathematics). Philadelphia. USA
Vojtek, M. 2006. Credit Scoring Methods, Czech journal of Economics and Finance. Walpole, E. R1995. Pengantar Statistika, Gramedia Pustaka Utama , Jakarta