Analisis Faktor-Faktor yang Memengaruhi Non Performing Financing di PT TAF dan Pengendaliannya
Analysis of Factors Affecting Non Performing Financing in PT TAF and Its Control
Tri Wahyudi 1* , Harianto 1 , Sahara 1 1) Sekolah Bisnis, Institut Pertanian Bogor, Jl. Raya Pajajaran, Bogor 16151

## ABSTRACT
PT TAF is one of multifinance companies in Indonesia. The increase in low segment sales from 2013-2017 with a high credit amount led to an increase in the quality of PT TAF's receivables categorized as Non Performing Financing (NPF).  This  increase  in  NPF  was  also  accompanied  by  an  increase  in  PT  TAF's  net  loss  in  2017  and  affected  the company's profits. Therefore an analysis is needed to find out factors that influence the amount of credit and NPF, in order to formulate the strategy to manage it. This study uses secondary data of PT TAF debtors which related to the amount of credit, debtor delays and NPF from 2013 to 2017. The approach of this study is a case study in PT TAF about the level of  NPF from 2013  -2017. The method used in this study is descriptive analysis and statistical tests. Multiple  linear  regression  is  performed  to  determine  the  factors  that  influence  the  amount  of  credit,  while  binary logistic regression is carried out to determine the factors that influence NPF. The results of the analysis will be used to formulate a strategy proposal for controlling NPF at PT TAF. Factors that significantly influence the amount of the credit are vehicle price, age, loan interest, installment amount, income, down payment, type of first installment, type of vehicle, education, gender, credit package, and credit tenor. The factors that influence NPF are the amount of credit, Loan  to  Value  (LTV),  the  residence  area  of  the  debtor  and  inflation.  The  proposed  strategy  formulations  are:  to consider factors which affecting amount of credit in granting credit, to increase the debtor portfolio with LTV less than or  equal  to  80  percent,  avoid  low  down  payment  and  long  tenor  products,  strengthen  collection  organizational structures and increase team collection capabilities, and utilize the Financial Information Service System from OJK to obtain information about the debtors.
Keywords: amount of credit, loan to value, multifinance, non performing financing.

## ABSTRAK
PT TAF adalah salah satu perusahaan pembiayaan yang ada di Indonesia. Peningkatan penjualan low segment dari  tahun  2013-2017  dengan  besaran  kredit  tinggi  menyebabkan  kualitas  piutang  di  PT  TAF  yang  dikategorikan sebagai Non  Performing  Financing (NPF)  mengalami  peningkatan.  Peningkatan  NPF  ini  juga  diiringi  dengan peningkatan rugi bersih/ net loss PT TAF pada tahun 2017 dan mempengaruhi keuntungan perusahaan. Oleh karena itu dibutuhkan  analisis  untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang  memengaruhi  besaran  kredit  dan  NPF,  sehingga  bisa dirumuskan strategi penanganannya. Penelitian ini menggunakan data sekunder berupa debitur PT TAF yang berkaitan dengan besaran kredit (total pinjaman), keterlambatan debitur dan (NPF) dari tahun 2013 sampai dengan tahun 2017. Pendekatan penelitian ini adalah studi kasus di PT TAF tentang tingkat Non Performing Financing dari tahun 2013- 2017.  Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis deskriptif dan uji statistik. Regresi linear berganda dilakukan  untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang  memengaruhi  besaran  kredit,  sedangkan  regresi  logistik  biner dilakukan untuk mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi NPF. Hasil analisis akan digunakan untuk merumuskan usulan strategi dalam mengendalikan NPF di PT TAF. Faktor-faktor yang berpengaruh nyata terhadap besaran kredit adalah harga kendaraan, umur, bunga kredit, jumlah angsuran, penghasilan, uang muka, tipe angsuran pertama, tipe kendaraan,  pendidikan,  gender,  paket  kredit,  dan  tenor  kredit.    Sedangkan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  NPF adalah  besaran  kredit, Loan  to  Value (LTV),  area  debitur  dan  inflasi.  Rumusan  strategi  yang  diusulkan  adalah: mempertimbangkan  faktor  yang  mempengaruhi  besaran  dalam  pemberian  kredit,  memperbanyak  portofolio  debitur dengan  LTV  kurang  atau  sama  dengan  80  persen,  menghindari  produk  pembiayaan  uang  muka  rendah  dan  tenor panjang,  penguatan  struktur  organisasi collection dan  peningkatan  kemampuan  team  collection,  dan  memanfaatkan Sistem Layanan Informasi Keuangan (SLIK) dari OJK untuk memperoleh informasi debitur.
Kata Kunci : besaran kredit , loan to value , multifinance , non performing financing.
*Corresponding author Alamat e-mail: 3triwoel@gmail.com
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 10 No. 2, Agustus 2019, Hal. 72-91

## PENDAHULUAN
Kisah sukses industri otomotif bermula dari  perubahan pola  pengeluaran domestik yang kuat.  Pengeluaran    beralih dari  konsumsi  pokok  ke  konsumsi  yang  bersifat  bebas  menentukan sendiri  kebutuhannya  di  tengah  meningkatnya  tingkat  pendapatan.  Kepemilikan  mobil  adalah simbol dari kemajuan ekonomi dan memiliki posisi sangat tinggi pada daftar produk  keinginan konsumen.  Pembelian  mobil  memerlukan  pertumbuhan  ekonomi  yang  lebih  kuat  dan ketersediaan keuangan di tingkat bunga yang relatif rendah (Abhyankar, 2012).
Penjualan  mobil  di  Indonesia  cukup  tinggi,  selalu berkisar  di atas  1 juta  unit  dari tahun 2013-2017,  menunjukkan  bahwa  terjadi  perubahan  kebebasan  menentukan  pemenuhan kebutuhan  berdasarkan  peningkatan  penghasilan.  Kredit  menjadi  salah  satu  alternatif  untuk mengatasi perbedaan pendapatan dan pengeluaran untuk pembelian mobil atau aset rumah tangga lainnya.  Kebutuhan  akan  kredit  mobil  di  Indonesia  dipenuhi  oleh  produk  pembiayaan  yang ditawarkan oleh perusahaan pembiayaan atau multifinance .
Pertumbuhan perusahaan pembiayaan dari tahun 2013 sampai dengan 2017 secara jumlah mengalami  penurunan  dari  202  di  tahun  2013  menjadi  193  di  tahun  2017.  Penurunan  jumlah perusahaan  pembiayaan  ini  dikarenakan  adanya  pencabutan  izin  usaha  oleh  Otoritas  Jasa Keuangan. Pertumbuhan perusahaan pembiayaan ini terlihat pada Gambar 1 berikut.
Gambar 1. Jumlah (unit) dan aset perusahaan pembiayaan di Indonesia tahun 2013-2017 (Rp triliun)

## Sumber: OJK (2018)
Bertambahnya aset perusahaan pembiayaan ini menggambarkan bisnis pembiayaan masih sangat menarik dan pasarnya terus tumbuh . Pertumbuhan aset perusahaan pembiayaan tersebut juga  mendorong  peningkatan  penjualan  kendaraan  bermotor,  terutama  mobil.  Menurut  data Gabungan Industri Kendaraan Bermotor Indonesia atau Gaikindo, penjualan mobil berfluktuasi sepanjang tahun 2013-2017 dengan pemimpin pasar masih dipegang oleh merk Toyota, seperti terlihat pada Gambar 2 berikut.
Gambar 2. Jumlah penjualan mobil nasional, Toyota dan pangsa pasar Toyota tahun 2013-2017. Sumber: Gaikindo (2018)
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 10 No. 2, Agustus 2019, Hal. 72-91
Penjualan mobil nasional yang terlihat pada Gambar 2, mengalami penurunan 12 persen dari 1.229.811 unit di tahun 2013 menjadi 1.079.534 unit di tahun 2017. Pasar mobil nasional didominasi oleh Toyota yang mampu menguasai pangsa pasar sebesar 34,4 persen atau sekitar 371.332 unit dari total penjualan nasional di tahun 2017. Angka penjualan Toyota ini terkoreksi dari tahun sebelumnya sebesar 381.570 unit dengan pangsa pasar 35,9 persen. Penjualan Toyota tidak  berdiri  sendiri,  melainkan  didukung  oleh  beberapa  perusahaan  pembiayaan  yang  salah satunya adalah PT  Toyota Astra Finance (PT TAF).
PT  TAF  didirikan  pada  tahun  2006,  hasil  kerja  sama  antara  PT  AI,  Tbk.  dan  TFSC. Pendirian PT TAF memang ditujukan untuk mendukung penjualan mobil Toyota di Indonesia. PT  TAF  mencatatkan  pertumbuhan  yang  sangat  cepat  terutama  pada  tahun  2016.  Pada  tahun tersebut total penyaluran kredit kendaran mobil PT TAF mencapai 81.525 unit dengan nilai 13,48 triliun rupiah, seperti terlihat pada pada Gambar 3 berikut.

## Gambar 3. Pertumbuhan penjualan dan aset PT TAF dari tahun 2013 sampai dengan 2017 (Rp triliun) Sumber: PT TAF (2018)
Peningkatan penjualan Toyota pada tahun 2016 dan 2017 masih mengandalkan kendaraan keluarga  yang  berkategori low  segment atau  LCGC  ( Low  Cost  Green  Car )  seperti  Agya  dan Calya. Peluang ini ditanggapi oleh PT TAF dengan mengeluarkan paket pembiayaan dengan DP rendah dan cicilan ringan yang membutuhkan jangka waktu kredit lebih lama. Skema penjualan kredit dengan DP rendah mengakibatkan jumlah pembiayaan dibandingkan harga kendaraan atau Loan to Value (LTV) meningkat. Penjualan kredit PT TAF dengan LTV ≥ 90 persen meningkat tajam di tahun 2016 sebanyak  30.227 unit dengan porsi 37 persen dari total penyaluran kredit pada  tahun  tersebut.  Pergerakan  penjualan  kredit  dengan  berdasarkan  LTV  ditampilkan  pada Gambar 4.
Gambar 4. Jumlah penjualan berdasarkan Loan to Value PT TAF tahun 2013-2017 Sumber: PT TAF (2018)
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 10 No. 2,
Agustus 2019, Hal. 72-91
Seiring  peningkatan  penjualan  dengan  LTV  tinggi,  kualitas  piutang  di  PT  TAF  yang dikategorikan  sebagai  NPF  (terlambat  membayar  lebih  dari  90  hari)  mengalami  peningkatan. Peningkatan NPF yang signifikan terlihat di tahun 2017, yang semula 0,32 persen di tahun 2013 menjadi hampir empat kali lipat di tahun 2017 seperti ditampilkan pada Gambar 5. Peningkatan ini  menjadi  perhatian  sekaligus  pertanyaan  di  manajemen  apakah  peningkatan  low  segmen dengan LTV ≥ 90 persen pada tahun 2016 menyebabkan kenaikan NPF di 2017. Walaupun masih di  bawah  ketentuan  OJK  yang  menyebutkan  maksimum  NPF  adalah  5  persen, tetapi  kenaikan yang hampir dua kali lipat perlu diwaspadai.
Gambar 5. Peningkatan Non Performing Financing dan rugi bersih / net loss PT TAF tahun 2013-2017 Sumber: PT TAF (2018)
Peningkatan NPF ini juga diiringi dengan peningkatan rugi bersih atau net loss PT TAF, seperti terlihat pada Gambar 5. Peningkatan NPF ini menyebabkan kerugian yang terjadi naik 7,1 kali dari 125 miliar rupiah di tahun 2013 menjadi 889 miliar rupiah di tahun 2017. Kerugian yang terjadi di tahun 2017 menekan profitabilitas PT TAF, sehingga turun dari 350,5 miliar rupiah di tahun 2016 menjadi 17,6 miliar rupiah di tahun 2017, seperti terlihat pada Gambar 6 berikut.

## Gambar 6. Pencapaian laba bersih PT TAF tahun 2013-2017 Sumber: PT TAF (2018)
Pembiayaan  dengan  pembayaran  secara  angsuran  yang  dicatatkan  sebagai  piutang perusahaan pembiayaan selalu ada risiko keterlambatan pembayaran dari debitur. Keterlambatan tersebut menurut Ali (2006) disebut risiko kredit ( credit risk ), yaitu kerugian yang diderita bank (atau  perusahaan  pembiayaan),  karena  debitur  tidak  melunasi  kembali  pokok  dan  bunga pinjamannya  secara  tepat  waktu.  Peningkatan  penjualan low  segment menyebabkan    kualitas piutang di PT TAF yang dikategorikan sebagai NPF mengalami peningkatan. Peningkatan NPF ini juga diiringi dengan peningkatan rugi bersih atau net loss PT TAF. Kondisi NPF yang tinggi menurut  Musthikaningtyas  (2011),  akan  menyebabkan  paling  tidak  tiga  dampak  yaitu
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO),
Vol. 10 No. 2, Agustus 2019, Hal. 72-91
meningkatkan kerugian sehingga  menurunkan profitabilitas, menambah biaya operasional, dan menurunkan persentase Capital Adequacy Ratio (CAR).
Sesuai POJK Nomor 29/POJK.05/2014, perusahaan pembiayaan wajib menilai, memantau dan  melakukan  langkah-langkah  yang  diperlukan  terhadap  piutang  pembiayaan  agar  kualitas piutang  pembiayaan  senantiasa  baik.  Penilaian  kualitas  piutang  ditetapkan  berdasarkan  faktor ketepatan  pembayaran  pokok  dan/atau  bunga  pembiayaan  dan  dikelompokkan  menjadi:  lancar (keterlambatan  0-30  hari), dalam  perhatian  khusus (keterlambatan  >30-90  hari),  kurang  lancar (keterlambatan  >90-120  hari),  diragukan  (keterlambatan  >120-180  hari)  dan  macet (keterlambatan >180 hari). Piutang pembiayaan yang dikategorikan sebagai piutang pembiayaan bermasalah ( Non Performing Financing ) terdiri atas piutang pembiayaan dengan kualitas kurang lancar, diragukan, dan macet (keterlambatan pembayaran lebih dari 90 hari kalender).
Hasil penelitian Setyaningsih et al. (2015), menyatakan faktor-faktor yang mempengaruhi ratio NPL ( Non Performing Loan ) dapat disebabkan oleh faktor internal seperti kebijakan, SDM, dan lainnya ataupun faktor eksternal melalui perubahan faktor makroekonomi, seperti variabel loans  outstanding ,  BI Rate ,  dan  nilai  tukar  Rupiah  terhadap  Dolar.  Hasil  penelitian  ini menunjukkan  bahwa Loans outstanding atau besarnya kredit, nilai tukar atau kurs serta dummy pemisahan fungsi RM dan CA memiliki pengaruh terhadap ratio NPL. Perubahan BI Rate yang terjadi selama penelitian tidak berpengaruh terhadap ratio NPL. Ratio NPL terlihat relatif lebih baik  dan  tidak  terpengaruh  terhadap  kenaikan  BI  rate.  Sedangkan  faktor-faktor  yang  memiliki peluang  signifikan  terjadinya  NPL  menurut  Suardi  (2016),  adalah  umur,  penghasilan,  plafon pinjaman, angsuran, tenor, agunan, variabel wilayah dan sektor ekonomi.  Hal ini sedikit berbeda dengan  hasil  penelitian  Eliawan  (2010)  yang  menyatakan  bahwa  hanya  karakter  debitur,  rasio keuntungan  dan  rasio  kecukupan  agunan  kredit  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat pembayaran kewajiban kredit (NPL), sedangkan lainnya tidak berpengaruh signifikan.
Menurut Itoo et al. (2013), yang  mengeksplorasi faktor-faktor yang mempengaruhi default pinjaman  hipotek,  menunjukkan  bahwa  jenis  kelamin  peminjam,  usia  peminjam,  status perkawinan  peminjam,  pendapatan  peminjam,  suku  bunga  pinjaman,  jenis  pinjaman,  jumlah pinjaman, jumlah yang dibayar, LTV,  LTI, bentuk jaminan agunan, nilai jaminan agunan, tujuan pinjaman  dan  sekunder  keuangan  pada  keamanan  agunan  secara  signifikan  berkorelasi  positif dengan  jumlah  pinjaman  yang  mengalami  kegagalan  bayar.  Sementara  sebagai  kualifikasi pendidikan  peminjam  secara  signifikan  berkorelasi  negatif  dengan  jumlah  pinjaman  yang mengalami kegagalan bayar. Adrianda (2011) melakukan penelitian terhadap  sepuluh faktor yang dianggap  dapat  mempengaruhi  kolektibilitas  debitur.  Hasil  penelitian  dengan  menggunakan Ordinal  Logistic  Regression terdapat  tiga  faktor  yang  cukup  signifikan  mempengaruhi kolektibilitas debitur.  Faktor yang berpengaruh tersebut adalah: (1) rasio plafon kredit per total aset, (2) jenis jaminan dan (3) rasio total sales per total asset . Danny  (2008),  dalam  penelitiannya  ini  menunjukkan  bahwa  ketika  kemungkinan peminjam  gagal  bayar  pada  pinjaman  hipotek  tidak  teramati  oleh  pemberi  pinjaman,  dapat menyeleksi  peminjam  dengan  kombinasi  rasio Loan  to  Value (LTV)  dan  tingkat  suku  bunga pinjaman.  Penelitian  ini  mengungkapkan  bahwa  peminjam  berisiko  tinggi  dan  rendah,  ketika memperoleh credit scoring yang berbeda (dan karena itu membayar tingkat bunga yang berbeda) dapat memperoleh rasio LTV yang lebih tinggi, lebih rendah, atau sama. Oleh karena itu, setiap uji  empiris  mengenai  hubungan  antara  rasio  LTV  dan  risiko  kegagalan  bayar  harus menggabungkan keterkaitan antara rasio LTV, nilai kredit, dan tingkat suku bunga. Sedangkan Firmansyah (2014) dalam penelitiannya menyatakan bahwa salah satu faktor makroekonomi yaitu inflasi, berpengaruh negatif terhadap pembiayaan bermasalah. Berdasarkan uraian sebelumnya, peningkatan  kerugian  ( net  loss )  PT  TAF  terjadi  seiring  dengan  peningkatan  LTV  dan Non Performing Financing (NPF).  Sehingga penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang  memengaruhi besaran kredit (total pinjaman) di PT TAF, menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi Non Performing Financing di PT TAF dan merumuskan strategi PT TAF dalam mengendalikan NPF di masa yang akan datang.
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 10 No. 2, Agustus 2019, Hal. 72-91

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan data sekunder berupa data debitur PT TAF yang diambil dari PT TAF. Data yang diambil berkaitan dengan total pinjaman, keterlambatan pembayaran debitur dan Non Performing Financing dari tahun 2013 sampai dengan tahun 2017. Data sekunder lain didapatkan dari  literatur dan referensi yang berkaitan dengan NPF.  Penelitian ini menggunakan pendekatan studi kasus di PT TAF tentang tingkat Non Performing Financing dari tahun 2013- 2017.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  analisis  deskriptif  dan  pemodelan statistik yang ditujukan untuk  mengetahui faktor-faktor yang  memengaruhi pemberian  besaran kredit  (total  pinjaman),  dan  faktor-faktor  penyebab  NPF. Faktor-faktor  yang  digunakan  dalam analisis ditentukan berdasarkan penelitian terdahulu. Model dibuat berdasarkan pada penelitian- penelitian  sebelumnya.  Ada  dua  model  statistik  yang  digunakan  yaitu  regresi  linear  berganda untuk memodelkan besaran kredit, dan regresi logistik biner untuk memodelkan NPF. Menurut Hosmer dan Lemeshow (2000), metode regresi merupakan analisis data yang digunakan untuk mencari  hubungan  antara  variabel  dependen/respon  (Y)  dengan  satu  atau  lebih  variabel independen/prediktor  (X)  dimana  variabel  respon  diasumsikan  variabel  kontinu.  Tujuan  dari metode ini adalah memperoleh model yang baik dan sederhana yang menggambarkan variabel dependen  dengan  sekumpulan  variabel  independen.  Hasil  yang  didapatkan  diharapkan  bisa digunakan  untuk  menyusun  usulan  langkah-langkah  strategis  kepada  manajemen  dalam mengendalikan NPF di PT TAF.
A nalisis faktor-faktor yang memengaruhi besaran kredit (total pinjaman) di PT TAF Tujuan pertama penelitian ini dijawab dengan analisis mencari keterkaitan pengaruh latar belakang debitur, skema kredit debitur dan pilihan tipe dan peruntukan kendaraan dengan besaran kredit (total pinjaman) yang diberikan perusahaan saat mengambil kredit. Persamaan yang regresi linear berganda digunakan sebagai berikut :
Y 1 = β 0 + β 1 𝑋 1 + 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 𝐷 1 + β 9 𝐷 2 + β 10 𝐷 3 + β 11 𝐷 4 + β 12 𝐷 5 + β 13 𝐷 6 + β 14 𝐷 7 + β 15 𝐷 8 + β 16 𝐷 9 + β 17 𝐷 10 + β 18 𝐷 11 + β 19 𝐷 12 + β 20 𝐷 13 + β 21 𝐷 14 + β 22 𝐷 15 + β 23 𝐷 16 + ℯ i Keterangan : Y 1 =  Besaran kredit atau total pinjaman (juta rupiah) X 1 = Harga Kendaraan (juta rupiah) X 2 = Umur Debitur (tahun) X 3 = Bunga Kredit, bunga kredit yang dikenakan ke debitur (persen per annum ) X 4 = Jumlah Angsuran, besarnya beban yang harus dibayar debitur tiap bulan, terdiri dari pokok dan bunga pinjaman (juta rupiah)
X 5 = Penghasilan/ Income ( juta rupiah) X 6 = Uang Muka / Down Payment (juta rupiah) X 7 = Jumlah Pembiayaan/ Amount Finance , pokok pinjaman yang diberikan kepada debitur (juta rupiah)
D 1 = Dummy variable Tipe Angsuran Pertama/ First Installment ( ADDM/ADDB) D 1 = 1 jika angsuran pertama dibayar bersama uang muka atau ADDM (angsuran dibayar dimuka)
D 1 = 0 lainnya D 2 = Dummy variable Tujuan penggunaan kendaraan D 2 = 1 jika tujuan penggunaan kendaraan untuk private, D 2 = 0 lainnya D 3 = Dummy variable Tipe kendaraan LCGC/ Low Cost Green Car D 3 = 1 jika tipe kendaraan LCGC , D 3 = 0 lainnya D 4 = Dummy variable Tipe kendaraan Minibus D 4 = 1 jika tipe kendaraan Minibus, D 4 = 0 lainnya D 5 = Dummy variable Tipe kendaraan Truck dan PickUp D 5 = 1 jika Tipe kendaraan Truck dan PickUp , D 5 = 0 lainnya D 6 = Dummy variable Tipe pekerjaan karyawan D 6 = 1 jika Tipe pekerjaan karyawan, D 6 = 0 lainnya
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO),
Vol. 10 No. 2, Agustus 2019, Hal. 72-91
D 7 = Dummy variable Tipe pekerjaan wiraswasta D 7 = 1 jika tipe pekerjaan wiraswasta, D 7 = 0 lainnya D 8 = Dummy variable Pendidikan D 8 = 1 jika pendidikan sarjana, D 8 = 0 lainnya D 9 = Dummy variable Tanggungan D 9 = 1 jika memiliki tanggungan, D 9 = 0 lainnya D 10 = Dummy variable Status pernikahan D 10 = 1 jika menikah, D 10 = 0 lainnya D 11 = Dummy variable Gender D 11 = 1 jika laki-laki, D 11 = 0 lainnya D 12 = Dummy variable Paket pembiayaan D 12 = 1 jika debitur mengambil pembiayaan tipe paket, D 12 = 0 lainnya D 13 = Dummy variable Tenor pembiayaan 24/dua tahun D 13 = 1 jika debitur mengambil tenor pembiayaan dua tahun, D 13 = 0 lainnya D 14 = Dummy variable Tenor pembiayaan 36/tiga tahun D 14 = 1 jika debitur mengambil tenor pembiayaan tiga tahun, D 14 = 0 lainnya D 15 = Dummy variable Tenor pembiayaan 48/empat tahun D 15 = 1 jika debitur mengambil tenor pembiayaan empat tahun, D 15 = 0 lainnya D 16 = Dummy variable Tenor pembiayaan 60/lima tahun D 16 = 1 jika debitur mengambil tenor pembiayaan lima tahun, D 16 = 0 lainnya β 0 = Intersep regresi linear berganda β j =  Koefisien  regresi  variabel  independen-j,  dimana  j  =  (  Harga  Kendaraan,  Umur,  Bunga Kredit,  Jumlah  Angsuran,  Penghasilan/ Income, Uang  Muka  / Down  Payment, Jumlah Pembiayaan/ Amount Finance , Tipe Angsuran pertama/ First Installment (ADDM/ADDB), Tujuan  penggunaan  kendaraan,  Tipe  kendaraan  LCGC/ Low  Cost  Green  Car, Tipe kendaraan  minibus,  Tipe  kendaraan Truck dan PickUp ,  Tipe  pekerjaan  Karyawan,  Tipe pekerjaan  wiraswasta,  Pendidikan,  Tanggungan,  Status  pernikahan,  Gender,  Paket pembiayaan,  Tenor  pembiayaan  24/dua  tahun,  Tenor  pembiayaan  36/tiga  tahun,  Tenor pembiayaan 48/empat tahun, dan Tenor pembiayaan 60/lima tahun)
i      = Jumlah sampel 22.661 debitur
Model tersebut diharapkan mampu  mengetahui faktor-faktor yang  memengaruhi besaran kredit dan dapat digunakan membuat prediksi atau dugaan  nilai besaran kredit. Selanjutnya hasil ini  akan  dijadikan  salah  satu  faktor  independen    dalam  tahapan  pemenuhan  tujuan  kedua  dan ketiga dalam penelitian dan menjadi faktor dugaan besaran kredit ( Ŷ 1 ).
Analisis faktor-faktor yang memengaruhi Non Performing Financing di PT TAF Tujuan kedua penelitian ini dijawab dengan  analisis faktor-faktor yang memengaruhi Non Performing Financing yang dilakukan dengan menggunakan Binary Logistic Regression. Hal ini dilakukan karena kategori variabel dependen (NPF) yang bersifat biner . Menurut Garson (2014), regresi  logistik  biner  adalah  bentuk  regresi  yang  digunakan  ketika  variabel  dependen  adalah dikotomus/biner dan variabel independennya jenis apa pun. Pada analisis kedua ini, besaran kredit (total pinjaman) yang pada analisis sebelumnya adalah variabel dependen, pada persamaan ini hasil  analisis  yang  berupa  dugaan  besaran  kredit  ( Ŷ 1 ) dijadikan  variabel  independen. Variabel independen lain yang digunakan adalah Loan to Value (LTV), inflasi yang diambil dari laman Bank Indonesia dari tahun 2013-2017, area debitur dan segmen bisnis debitur. Persamaan Binary Logistic Regression yang digunakan sebagai berikut: 𝑌 = c + a 1 X 1 + a 2 X 2 + ⋯ +a n X n Karena respon dari variabel NPF biner, NPF atau tidak NPF, maka untuk mengetahui faktor yang  memengaruhi  NPF  dan  membuat  prediksinya  dilakukan  dengan  menggunakan  model regresi  logistik  biner . Transformasi  yang  digunakan  adalah  transformasi  logit,  sehingga persamaan regresi logistik biner menjadi:
Logit NPF (Y 2 ) = δ 0 + δ 1 Ŷ 1 + δ 2 X 8 +δ 3 X 9 +δ 4 D 17 +δ 5 D 18 +δ 6 D 19
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 10 No. 2, Agustus 2019, Hal. 72-91
dimana peluang setiap amatan dapat dihitung dengan menggunakan persamaan:
NPF (Y 2 ) = 1 1 + e −(δ0+δ1 Ŷ 1+δ2X8+δ3X9+δ4D17+δ5D18+δ6D19)
Keterangan: NPF (Y 2 ) = Non Performing Financing (NPF) dengan kategori keterlambatan: NPF (>90 hari) =
1, keterlambatan non NPF (<= 90 hari)= 0 Ŷ 1 = Nilai dugaan Besaran kredit (Fits) pada analisis sebelumnya (juta rupiah) X 8 = Loan  to  Value (Jumlah  pembiayaan/Harga  kendaraan),  perbandingan  jumlah pembiayaan dengan harga kendaraan dalam persen (%)
X 9 =  Tingkat  inflasi  ,  variabel  ini  menunjukkan  tingkat  inflasi  yang  berlaku  saat pembiayaan disalurkan kepada debitur dalam persen (%) D 17 = Dummy variable Lokasi debitur area Jawa D 17 = 1 jika Lokasi debitur di area Jawa, D 17 = 0 lainnya D 18 = Dummy variable Lokasi debitur area Sumatera D 18 = 1 jika Lokasi debitur di area Sumatera, D
18 = 0 lainnya D 19
= Dummy variable Bisnis segmen debitur D 19 = 1 jika bisnis segmennya Jasa & Perdagangan, D 19 = 0 jika lainnya δ 0 = Intersep regresi logistik
δ i = Koefisien regresi variabel independen-i, dimana i = (besaran   kredit, Loan to value (LTV), area debitur, bisnis segmen, dan tingkat inflasi)
Model  yang  dihasilkan  oleh  persamaan  tersebut  diharapkan  mampu  digunakan  untuk mengetahui faktor-faktor  yang  memengaruhi  NPF.  Model  persamaan  tersebut  diharapkan juga dapat digunakan untuk membuat prediksi debitur NPF di PT TAF.

## Perumusan strategi PT TAF dalam mengendalikan NPF di masa yang akan datang
Berdasarkan model persamaan yang sudah terbentuk, maka untuk menjawab tujuan ketiga, akan disusun langkah-langkah strategi dalam pengendalian NPF berdasarkan kedua model diatas. Usulan ini diharapkan akan membantu PT TAF dalam mengendalikan NPF di masa mendatang.
Tahapan ringkas penelitian ini ditampilkan pada Tabel 1 di bawah ini. Berdasarkan Tabel 1 tersebut, tujuan penelitian dijawab dengan langkah langkah penelitian yang akan dilakukan.

## Tabel 1. Tahapan penelitian
Tujuan Kerangka Alat Analisis Hasil Mempersiapkan data - Pengambilan data dari database - Cleaning data Microsoft Excel, SPSS, R-Studio Data yang siap dianalisis
1. Menguji faktor-faktor yang mempengaruhi besaran kredit.
2. Membuat persamaan regresi linear berganda
3. Membuat prediksi besaran kredit Regresi linear berganda SPSS dan Microsoft  Excel 1. Faktor-faktor yang memengaruhi besaran kredit 2. Persamaan regresi linear berganda 3. Prediksi besaran kredit 1.  Menguji faktor-faktor yang mempengaruhi NPF 2.   Membuat persamaan untuk pengklasifikasian NPF Menggunakan Binary Logistic Regression untuk membangun model SPSS dan Microsoft Excel 1. Faktor-faktor yang mempengaruhi NPF 2. Persamaan regresi logistik biner Merumuskan langkah-langkah strategi untuk mengendalikan NPF Merumuskan strategi pengen-dalian NPF Analisis kualitatif Usulan langkah- langkah pengen-dalian NPF
Kerangka pemikiran penelitian ini dimulai dengan analisis terhadap faktor-faktor besaran kredit  untuk  mengetahui  pilihan  debitur  akan  produk  kredit,  sehingga  memudahkan  analisis selanjutnya. Faktor-faktor yang dianalisis dikelompokkan menjadi dua, yaitu faktor-faktor untuk besaran  kredit  (total  pinjaman)  dan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  NPF  debitur.  Faktor besaran kredit (total pinjaman) sendiri dikelompokkan menjadi dua:
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO),
Vol. 10 No. 2, Agustus 2019, Hal. 72-91
1. Credit  Term yang  terdiri  dari faktor  harga  kendaraan,  bunga  kredit, jumlah  angsuran,  uang muka  ( Down  Payment ),  jumlah  pembiayaan  ( Amount  Finance ),  tipe  angsuran  pertama (ADDM/ADDB), tipe kendaraan, paket kredit dan tenor kredit.
2. Internal  Debitur  yang  terdiri  dari  umur,  penghasilan,  tujuan  penggunaan,  tipe  pekerjaan, tingkat pendidikan, tanggungan, status pernikahan, dan  gender.
Sedangkan untuk analisis faktor penyebab NPF faktor-faktor yang akan dianalisis adalah besaran kredit (total pinjaman), Loan to Value (LTV), area cabang atau debitur, bisnis segmen dan inflasi. Besaran kredit yang pada analisis sebelumnya sebagai variable dependen pada analisis NPF dijadikan salah satu variable independen. Setelah didapatkan variabel yang berpengaruh dan model yang diharapkan, akan dilakukan penyusunan usulan langkah langkah manajerial dalam penjualan kredit di PT TAF. Kerangka pemikiran penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 7. Kerangka Pemikiran
Barang-barang kebutuhan non konsumsi
Final Model Faktor-faktor yang mempengaruhi NPF dan lamanya keterlambatan pembayaran
Implikasi Manajerial: Penjualan Kredit Optimal Kondisi keuangan dan kebutuhan customer Keputusan Pembelian secara kredit Faktor-faktor Besaran Kredit (Total pinjaman): Kelancaran pembayaran Angsuran (lancar
atau Non Performing Finance )
Faktor-faktor NPF dan lamanya keterlambatan pembayaran: Besaran kredit, Loan to Value, Area Cabang, Bisnis Segmen, Inflasi
Performance kredit Analisis Regresi Linear Berganda Variabel (faktor) Besaran Kredit
Analisis Regresi Logistik Variabel (faktor) yang memengaruhi
NPF dan lamanya keterlambatan pembayaran

## Internal debitur:
Umur Penghasilan Tujuan penggunaan Pekerjaan Pendidikan Tanggungan Status pernikahan Gender
Credit term :
Harga kendaraan, Bunga kredit, Jumlah angsuran, Uang muka ( Down Payment ), Jumlah pembiayaan (Amount Finance), Tipe angsuran pertama (ADDM/ADDB), Tipe kendaraan, Paket kredit, Tenor kredit
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 10 No. 2, Agustus 2019, Hal. 72-91

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Gambaran Umum Perusahaan
PT Toyota Astra Financial Services (PT TAF) adalah salah satu perusahaan pembiayaan di Indonesia yang didirikan pada tahun 2006. PT TAF dimiliki oleh  PT Astra International, Tbk (AI) dan Toyota Financial Services Corporation (TFSC) dengan kepemilikan saham masing-masing 50 persen. PT TAF mengutamakan pembiayaan kendaraan baru merek Toyota dan atau merek lainnya yang  diproduksi  oleh  Toyota  Motor  Corporation  dan/atau  afiliasinya.  Hal  ini  dilakukan  untuk memperkuat value chain yang sudah terjalin cukup lama di antara pemegang saham PT TAF. PT TAF menjadi sales finance company ke-31 dari TFSC yang beroperasi secara global di lebih dari 30 negara. Jaringan TFSC ini dikembangkan untuk mendukung penjualan produk Toyota dan afiliasinya seperti Daihatsu  dan  Lexus,  melalui  pembiayaan  konsumen  dan  sewa  pembiayaan  (leasing).  PT  TAF beroperasi sejak Mei 2006 dimulai dari daerah DKI Jakarta, Jawa, dan Bali. Sampai dengan akhir tahun 2017 PT TAF sudah memiliki 35 Kantor Cabang di seluruh Indonesia dan 1 Kantor Perwakilan, dengan jumlah karyawan PT TAF sudah mencapai 1.172 orang dengan latar belakang pendidikan beragam.

## Deskripsi Data Penelitian
Penelitian  ini  dimulai  dengan  tahap  persiapan  data,  dimana  pada  awalnya  diambil  data debitur PT TAF yang aktif dari tahun 2013 sampai dengan 2017 sebanyak 438.254 debitur. Data tersebut  dipisahkan  dan  hanya  diambil  debitur  retail  bukan  fleet  atau  korporasi  agar  lebih homogen  sebanyak  297.385  debitur.  Data  yang  diambil  merupakan  data  gabungan  dari  skema kredit, tipe dan spesifikasi kendaraan,  profil debitur, dan history pembayaran. Proses selanjutnya dari data debitur retail sebanyak 297.385 debitur dibersihkan dari data outlier seperti umur debitur dan penghasilan tidak sesuai isinya. Hasil cleaning data ini didapatkan data untuk diolah dalam penelitian ini sebanyak 22.661 debitur.

## Analisis Faktor-faktor yang Memengaruhi Besaran Kredit (total pinjaman) di PT TAF
Analisis  dilakukan  dengan  menggunakan  regresi  linear  berganda.  Hasil  analisis  awal dengan menggunakan semua variabel masih terdapat multikolinearitas yang cukup besar  (nilai Variance  Inflating  Factor /VIF  >10)  antara  variabel  harga  kendaraan,  uang  muka,  dan  jumlah pembiayaan  ( Amount  Finance ).  Hal  ini  terjadi  karena  jumlah  pembiayaan  ( Amount  Finance ) merupakan  fungsi  dari  harga  kendaraan  dikurangi  dengan  uang  muka,  ditambahkan  dengan asuransi kendaraan yang dikredit. Multikolinearitas yang terjadi diatasi dengan menghilangkan variabel Jumlah pembiayaan ( Amount Finance ) pada regresi linear berganda selanjutnya. Hasil regresi linear berganda ini menjadi lebih baik, dimana sudah tidak terjadi multikolinearitas antar variabel  bebas. Kerasionalan  model  yang  terbentuk  juga  bisa  dilihat  dari  koefisien  regresi, terutama pada tanda (positif atau negatif) yang merepresentasikan pengaruh dari variabel bebas, seperti terlampir pada Tabel 2.
Berdasarkan Tabel 2 di bawah, ditemukan variabel-variabel yang tidak berpengaruh nyata terhadap besaran kredit (total pinjaman) pada taraf nyata lima persen dengan nilai p-value > 0,050. Variabel-variabel  yang  tidak  berpengaruh  nyata  terhadap  besaran  kredit  pada  persamaan  ini adalah tujuan kendaraan-private ( p-value = 0,888), tipe pekerjaan-karyawan ( p-value = 602), tipe pekerjaan-wiraswasta ( p-value = 0,221), tanggungan ( p-value = 0,114), dan status pernikahan ( p- value = 0,469).  Hasil dugaan besaran kredit akan digunakan sebagai variabel untuk menganalisa Non  Performing  Financing ,  sehingga  faktor  yang  tidak  berpengaruh  terhadap  besaran  kredit, cenderung akan tidak berpengaruh juga terhadap NPF. Hal ini berbeda dengan beberapa penelitian terdahulu,  menurut  Sekyi  (2017),  status  pernikahan  merupakan  salah  satu  variabel  yang berpengaruh signifikan terhadap jumlah pinjaman atau besaran kredit. Itoo et al. (2013) dalam penelitiannya  menyebutkan  bahwa  tujuan  pinjaman  dan  status  pernikahan  berpengaruh  positif terhadap kegagalan pembayaran.
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 10 No. 2, Agustus 2019, Hal. 72-91
Tabel 2. Hasil regresi linear berganda besaran kredit (total pinjaman)
Model Unstandardized Coeff. p-value B Std. Error (Constant) -70,321 0,984 0,000 Harga Kendaraan 1,301 0,002 0,000 Umur 0,027 0,010 0,005 Bunga Kredit 4,105 0,039 0,000 Jumlah Angsuran 0,012 0,004 0,009 Penghasilan -0,002 0,001 0,037 Uang Muka -1,235 0,004 0,000 Tipe Angsuran Pertama -4,851 0,234 0,000 Tujuan-Private -0,048 0,339 0,888 Tipe Kendaraan LCGC -6,517 0,318 0,000 Tipe Kendaraan Minibus 1,364 0,244 0,000 Tipe Kendaraan Truck&PU -9,369 0,495 0,000 Tipe Pekerjaan Karyawan -0,198 0,379 0,602 Tipe Pekerjaan Wiraswasta 0,459 0,375 0,221 Pendidikan-Sarjana 0,525 0,191 0,006 Tanggungan-Memiliki 0,294 0,186 0,114 Status Pernikahan-Menikah -0,128 0,176 0,469 Gender- Laki-laki -0,641 0,204 0,002 Paket-Ya 5,997 0,207 0,000 Tenor-24 8,477 0,545 0,000 Tenor-36 23,342 0,495 0,000 Tenor-48 37,259 0,524 0,000 Tenor-60 58,357 0,558 0,000
Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap besaran kredit, cenderung akan berpengaruh juga terhadap  NPF,  hal  ini  karena  hasil  dugaan  besaran  kredit  akan  dijadikan  variabel  independen untuk menganalisa Non Performing Financing . Berdasarkan Tabel 2, variabel harga kendaraan memiliki pengaruh nyata terhadap besaran kredit dengan nilai p-value 0,000. Nilai koefisien harga kendaraan adalah 1,301 yang dapat diterjemahkan, saat harga kendaraan naik sebesar satu juta rupiah,  maka  besaran  kredit  yang  diberikan  kepada  debitur  akan  naik  kurang  lebih  1,301  juta rupiah,  dengan  asumsi  nilai  variabel  lain  tetap.  Harga  kendaraan  yang  dijadikan  agunan berpengaruh  terhadap  besaran  kredit,  hal  ini  selaras  dengan  penelitian  Itoo et  al. (2013)  dan Lusian (2015), yang menyatakan nominal atau nilai agunan berpengaruh terhadap NPL.
Umur debitur pada persamaan regresi ini berpengaruh nyata terhadap besaran kredit dengan nilai p-value 0,002.  Peningkatan  umur  debitur  satu  tahun  akan  mempengaruhi  peningkatan besaran kredit sebesar 0,027 juta rupiah. Walaupun peningkatan besaran kredit secara rupiah tidak terlalu besar, namun kecenderungan jika umur debitur naik, maka pemberian total pinjaman dari perusahaan  ke  debitur  juga  meningkat.  Hal  ini  dimungkinkan  karena  secara  umur,  tingkat kemampuan  ekonomi  debitur  cenderung  akan  lebih  baik  pada  umur  yang  kian  matang.  Hasil penelitian  ini  sesuai  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Chen  dan  Chivakul  (2008)  serta Suardi  (2016).  Sedangkan  menurut  Budiana  (2017)  menyatakan  rata-rata  usia  debitur berpengaruh negative terhadap NPL.
Bunga  kredit  yang  dikenakan  kepada  debitur  saat  mengambil  kredit  berpengaruh  nyata terhadap besaran kredit dengan nilai p-value 0,000. Setiap kenaikan bunga kredit satu persen (%), maka besaran kredit yang disalurkan kepada debitur akan naik 4,105 juta rupiah, sesuai koefisien persamaannya. Hal ini dikarenakan besaran kredit didapatkan dari bunga kredit dikalikan dengan jumlah pembiayaan (pokok hutang) ditambah dengan jumlah pembiayaan tersebut. Semakin besar bunga kredit yang dikenakan, maka akan menambah besaran kredit debitur. Penelitian terdahulu yang dilakukan Musthikaningtyas (2011), Yohana (2011), Itoo et al. (2013), Messai dan Jouini (2013), Abadi (2014), Dewi dan Suryanawa (2015), dan Murthy et al. (2017), memiliki hasil yang sesuai dengan penelitian ini.
Jumlah  angsuran  perbulan  dari  debitur  berdasarkan  hasil  regresi  menunjukkan  pengaruh yang nyata terhadap besaran kredit dengan nilai p-value 0,009.  Setiap kenaikan jumlah angsuran satu juta rupiah akan mempengaruhi kenaikan besaran kredit sebesar 0,012 juta rupiah. Hal ini bisa dijelaskan karena besaran kredit merupakan fungsi dari jumlah angsuran dikalikan dengan
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 10 No. 2, Agustus 2019, Hal. 72-91
tenor yang diambil debitur. Semakin besar jumlah angsuran, akan semakin besar nilai besaran kreditnya,  dengan  asumsi  tenor  yang  diambil  debitur  sama.  Hasil  ini  sesuai  dengan  penelitian Musthikaningtyas (2011), Itoo et al. (2013), dan Suardi (2016), yang menyatakan bahwa jumlah angsuran berpengaruh terhadap NPL.
Penghasilan atau income debitur, berpengaruh nyata terhadap besaran kredit dengan nilai p-value 0,037.  Tanda  negatif  (-)  pada  koefisien  penghasilan  menunjukkan  setiap  kenaikan penghasilan  debitur  satu  satuan  (juta  rupiah)  akan  menurunkan  nilai  besaran  kredit  0,002  juta rupiah.  Penurunan nilai besaran kredit akibat kenaikan income debitur dapat disebabkan semakin besar penghasilan debitur, maka debitur cenderung mengambil kredit dengan uang  muka  yang lebih  besar  dibandingkan  dengan  debitur  yang  berpenghasilan  lebih  rendah.  Selain  itu  bunga kredit  yang  dikenakan  pada  debitur  dengan  uang  muka  besar  akan  lebih  rendah  dibandingkan dengan  debitur  dengan  uang  muka  rendah,  dengan  kondisi  kendaraan  dan  tenor  kredit  kedua debitur tersebut yang diambil sama. Hal ini sesuai dengan penelitian Chen dan Chivakul (2008) yang menyatakan bahwa penghasilan berpengaruh positif terhadap pemberian pinjaman. Hasil ini diperkuat dengan penelitian Yusuf W. et al. (2009), Musthikaningtyas (2011), Yudha (2011), Itoo et al. (2013) dan Suardi (2016), yang menyatakan penghasilan berpengaruh terhadap status kredit dan NPL.
Besaran kredit dipengaruhi nyata oleh variabel uang muka yang dibayarkan debitur dengan nilai p-value 0,000.  Koefisien  uang  muka  pada  persamaan  regresi  linear  ini  bertanda  negatif sebesar -1,235. Koefisien ini dapat diartikan bahwa setiap kenaikan uang muka ( down payment ) satu  juta  rupiah,  akan  menurunkan  besaran  kredit  sebesar  1,235  juta  rupiah.  Penjelasan  lebih lanjut  karena  besaran  kredit  didapatkan  dari  harga  kendaraan  dikurangi  uang  muka  dan ditambahkan perkalian bunga kredit sesuai tenor yang dikenakan kepada debitur terhadap nilai harga  kendaraan  dikurangi  uang  muka  tersebut.  Sehingga  semakin  besar  uang  muka,  maka besaran  kredit  akan  semakin  turun sesuai  koefisien  persamaan.  Pengaruh  besarnya  uang  muka yang  diteliti  oleh  Yudha  (2011)  menyatakan  bahwa  persentase  uang  muka  berpengaruh  nyata terhadap terjadinya kredit macet KPR.
Tipe angsuran pertama adalah variabel dummy dalam persamaan regresi ini. Variabel ini berpengaruh nyata terhadap besaran kredit dengan nilai p-value 0,000. Debitur yang mengambil tipe angsuran pertama dibayar dimuka (ADDM) bersamaan dengan pembayaran uang muka akan mempunyai besaran kredit lebih rendah 4,851 juta rupiah dibandingkan debitur yang mengambil tipe  angsuran  pertama  dibayar  dibelakang  (ADDB)  saat  jatuh  tempo  pertama  sesuai  nilai koefisiennya.  Hal  ini  dapat  dijelaskan  karena  customer  yang  mengambil  tipe  ADDM,  nilai besaran  kreditnya  akan  berkurang  sebanyak  satu  angsuran  pada  saat  pembayaran  uang  muka sehingga lebih rendah dibandingkan debitur yang mengambil tipe ADDB.
Tipe kendaraan yang dipilih debitur akan menentukan besaran kredit (total pinjaman) yang disalurkan oleh perusahaan. Dengan nilai p-value 0,000, ketiga dummy variabel tipe kendaraaan berpengaruh nyata terhadap besaran kredit.  Debitur yang mengambil Tipe kendaraan LCGC ( Low Cost Green Car ), mempunyai besaran kredit lebih rendah 6,517 juta rupiah dibandingkan dengan debitur  yang  mengambil  tipe  kendaraan  lainnya.  Hal  ini  sesuai  dengan  koefisien  persamaan regresi dan juga harga kendaraan LCGC memang cenderung lebih murah dibandingkan dengan harga  kendaraan  lainnya.  Sebagai  tipe  kendaraan entry  level ,  harga  LCGC  disesuaikan  untuk menjangkau  debitur  muda  yang  baru  punya  kendaraan  pertama  kali.  Hasil  ini  sesuai  dengan penelitian Prieto dan Caemmerer (2013), yang menyatakan bahwa pembiayaan mobil, dalam hal ini secara kredit, berdampak positif pada pembelian mobil baru. Efek ini lebih kuat untuk segmen yang lebih rendah daripada segmen mobil yang lebih tinggi.
Tipe  kendaraan  minibus  memiliki  besaran  kredit  lebih  tinggi  1,364  juta  rupiah dibandingkan  dengan  tipe kendaraan lainnya  sesuai  koefisien  regresinya.  Hal ini  karena  harga tipe  minibus  kisaran  harganya  berada  di  atas  tipe  kendaraan  yang  lain,  sehingga  nilai  besaran kreditnya juga lebih tinggi. Sedangkan tipe kendaraan Truck & Pick Up mempunyai nilai besaran kredit lebih  rendah  9,369 juta rupiah  dibandingkan  dengan  tipe  kendaraan lainnya.  Kendaraan yang  dijadikan  sebagai  agunan  berpengaruh  terhadap  besaran  kredit.  Hasil  ini  sesuai  dengan
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 10 No. 2,
Agustus 2019, Hal. 72-91
penelitian Itoo et al. (2013), Adrianda (2011), dan Suardi (2016), yang menyatakan bahwa jenis jaminan atau bentuk agunan berkorelasi positif dengan kegagalan bayar.
Tingkat pendidikan debitur juga berpengaruh nyata terhadap besaran kredit yang disalurkan perusahaan.  Debitur dengan pendidikan sarjana cenderung diberikan besaran kredit lebih besar 0,525  juta  rupiah  dibandingkan  debitur  dengan  pendidikan  selain  sarjana.  Hasil  penelitian  ini sesuai  dengan  penelitian  Chen  dan  Chivakul  (2008),  yang  menyatakan  pendidikan  sarjana berpengaruh positif terhadap pemberian pinjaman. Pendapat ini diperkuat oleh penelitian Sekyi (2017)  yang  menyatakan  pendidikan  merupakan  variabel  yang  signifikan  terhadap  jumlah pinjaman atau besaran kredit.
Pengaruh  variabel  gender  terhadap  besaran  kredit  didapatkan  dengan  koefisien  negatif, dimana untuk gender laki-laki cenderung diberikan besaran kredit lebih rendah 0,641 juta rupiah dibandingkan dengan gender lainnya. Sekyi (2017) menyatakan gender juga merupakan variabel yang  signifikan  terhadap  jumlah  pinjaman  atau  besaran  kredit.  Itoo et  al. (2013)  dalam penelitiannya menyatakan bahwa jenis kelamin berkorelasi positif dengan jumlah pinjaman yang mengalami  kegagalan  bayar.  Menurut  Yohana  (2011)  faktor  resiko  yang  signifikan mempengaruhi kredit macet untuk skala usaha mikro kecil dan menengah salah satunya adalah faktor jenis kelamin. Jenis kelamin laki-laki memiliki performance pembayaran kredit lebih baik menurut Nanayakkara dan Stewart (2015).
Paket kredit dibuat untuk menarik customer lebih banyak, karena menawarkan beberapa kondisi  yang  disukai  oleh  segmen  tertentu  sebagai  targetnya.  Paket  kredit  berpengaruh  nyata terhadap besaran kredit (total pinjaman) dengan angka p-value 0,000. Debitur yang mengambil pembiayaan  tipe  paket  mempunyai  besaran  kredit  lebih  besar  5,997  juta  rupiah  dibandingkan dengan  debitur  yang  mengambil  tipe  pembiayaan  non  paket.  Hal  ini  terjadi  jika  debitur mengambil paket uang  muka  murah,  maka besaran kreditnya akan lebih besar.  Demikian juga jika debitur mengambil paket cicilan murah, maka tenornya akan lebih panjang dan bunga kredit yang dikenakan lebih besar, sehingga besaran kredit atau total pinjamannya akan lebih besar.
Variabel dummy tenor  menggunakan  tenor  12  (satu  tahun)  sebagai  pembanding.  Semua variabel dummy tenor berpengaruh nyata terhadap Besaran kredit yang diberikan kepada debitur dengan  nilai  p-value  0,000.  Debitur  dengan  tenor-24  atau  dua  tahun  mempunyai  nilai  besaran kredit 8,477 juta rupiah lebih besar dibandingkan debitur dengan tenor-12. Debitur dengan tenor- 36 atau tiga tahun mempunyai nilai besaran kredit 23,342 juta rupiah lebih besar dibandingkan debitur dengan tenor-12. Perbedaan ini semakin besar pada debitur dengan tenor-48 atau empat tahun. Nilai besaran kredit debitur tenor-48 lebih besar 37,259 juta rupiah dibandingkan debitur dengan  Tenor-12.  Perbedaan  terbesar  terdapat  pada  debitur  dengan  tenor-60  atau  lima  tahun, dimana nilai besaran kreditnya lebih besar 58,357. Hal ini sesuai dengan kondisi aktual, dimana untuk debitur dengan tenor makin panjang, akan dikenakan bunga kredit yang makin mahal.
Tenor atau jangka waktu pembiayaan menurut Yusuf W. et al. (2009), Musthikaningtyas (2011), Yudha (2011), Lusian (2015), dan Suardi (2016), berpengaruh terhadap NPL dan status kredit. Keputusan dalam menetapkan periode kredit (tenor) yang diberikan merupakan hal yang sulit bagi penjual (kreditur). Periode kredit yang lebih lama dapat melibatkan risiko gagal bayar (Shah, et  al. 2015).  Menurut  Yohana  (2011)  mempersingkat  jangka  waktu  kredit  dapat mengurangi resiko gagal bayar seseorang.
Berdasarkan uraian di atas, tanda (+/-) koefisien pada persamaan regresi yang didapatkan dalam menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi bsaran kredit (total pinjaman) di PT TAF sudah  sesuai  dengan  kondisi  penyalurannya  di  perusahaan.  Hal  ini  diperkuat  dengan  model summary pada Tabel 3 dibawah dimana R- Square juga menunjukkan persamaan yang terbentuk memiliki nilai koefisien determinasi sebesar 97,8 persen. Pada persamaan regresi linear berganda ini, interpretasi variabel prediktor sudah sesuai untuk digunakan membangun model.
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 10 No. 2, Agustus 2019, Hal. 72-91
Tabel 3. Model Summary regresi linear berganda besaran kredit (total pinjaman) Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,989 a ,978 ,978 13,248
Analisis Faktor-faktor yang Memengaruhi Non Performing Financing di PT TAF Analisis faktor-faktor yang memengaruhi Non Performing Financing di PT TAF dilakukan dengan  menggunakan Binary  Logistic  Regression. Hal  ini  dilakukan  karena  kategori  variabel dependen (NPF) yang bersifat biner . Pada analisis kedua ini, besaran kredit (total pinjaman) yang pada  analisis  sebelumnya  adalah  variabel  dependen,  pada  persamaan  ini  hasil  analisis  yang berupa dugaan besaran kredit ( Ŷ 1 ) dijadikan variabel independen. Variabel lain yang digunakan adalah Loan to value (LTV), tingkat inflasi saat kredit disalurkan, area debitur, dan segmen bisnis debitur. Hasil analisis regresi logistik biner ditampilkan pada Tabel 4 berikut.
Tabel 4. Hasil regresi logistik biner Non Performing Financing (NPF) B p-value Exp(B) Goodness of Fit a Constant -7,287 0,000 0,001 0,000 Ŷ 1 (Fits) 0,004 0,000 1,004 LTV 0,068 0,000 1,071 Inflasi 0,090 0,000 1,094 Area Jawa 0,169 0,001 1,184 Area Sumatera 0,514 0,000 1,671 Segmen Jasa & Perdagangan -0,031 0,305 0,970 a Uji Hosmer-Lemeshow , Ŷ 1 (Fits) = nilai dugaan besaran kredit
Berdasarkan Tabel 4, variabel Ŷ 1 (Fits) atau nilai dugaan besaran kredit  berpengaruh nyata terhadap Non Performing Financing dengan nilai p-value 0,000.  Nilai odds rasio (Exp(B)) untuk Ŷ 1 sebesar 1,004. Nilai odds ratio tersebut bisa diartikan bahwa setiap kenaikan dugaan besaran kredit  ( Ŷ 1 ) sebesar  satu juta rupiah,  akan  mengakibatkan  kecenderungan  menjadi  NPF  sebesar 1.004 kali. Menurut Agustinus (2008), semakin meningkatnya besaran kredit, maka NPL akan semakin  meningkat.  Besaran  kredit  atau  plafon  pinjaman  atau  maksimum  kredit  berpeluang signifikan  atas  terjadinya  NPL  menurut  Rachmat  (2009),  Musthikaningtyas  (2011),  Itoo et  al. (2013), Setiyaningsih (2015), Rasyidi et al. (2015), dan Suardi (2016). Hasil berbeda dinyatakan oleh Sitorus (2015) bahwa eksposur pinjaman tidak memberikan pengaruh signifikan terhadap kegagalan bayar.
Nilai dugaan besaran kredit ( Ŷ 1 ) dihasilkan dari regresi linear faktor-faktor besaran kredit pada analisis sebelumnya, maka semua faktor yang  berpengaruh nyata terhadap besaran kredit akan  cenderung  berpengaruh  nyata  juga  terhadap  NPF.  Faktor-faktor  tersebut  adalah  harga kendaraan, umur debitur, bunga kredit, jumlah angsuran, penghasilan, uang muka, tipe angsuran pertama, tipe kendaraan, tipe pekerjaan, gender, pendidikan debitur, paket pembiayaan dan tenor. Perubahan  nilai  dari  faktor-faktor  tersebut  akan  memberikan  pengaruh  terhadap  kemungkinan terjadinya NPF sesuai tanda dalam persamaan regresi linear berganda sebelumnya. Hal ini sesuai dengan hasil penelitian Musthikaningtyas (2011) yang  menyatakan bahwa peubah penjelas yang signifikan berpengaruh terhadap ketidaklancaran (NPL) maupun kelancaran pembayaran adalah penghasilan, angsuran, maksimum kredit, umur, tenor dan suku bunga. Hasil penelitian ini juga sesuai dengan penelitian Yusuf et al. (2009), Messai dan Jouini (2013), Abadi (2014), Rasyidi et al. (2015), Suardi (2016), dan Murthy et al. (2017).
Variabel  LTV  berpengaruh  nyata  terhadap  NPF  dengan  nilai  p-value  0,000.    Nilai  odds rasio LTV sebesar 1,074, dapat diartikan setiap kenaikan LTV satu persen (%) maka NPF akan cenderung  naik  sebesar  1,074  kali.  Semakin  besar  LTV,  pokok  hutang  dan  bunga  kredit  yang ditanggung  debitur  akan  semakin  besar.  Pinjaman  yang  semakin  besar  akan  meningkatkan kemungkinan terjadinya kegagalan bayar dalam perjalanan kreditnya.  Hal ini di perkuat dengan diagram Non  Performing  Financing berdasarkan  nilai Loan  to  Value yang  ditampilkan  dalam Gambar 8.
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 10 No. 2, Agustus 2019, Hal. 72-91
Gambar 8. Diagram kotak-garis Non Performing Financing (NPF) berdasarkan Loan to value (LTV)
Berdasarkan  Gambar  8  tersebut,  debitur  dengan  kategori  tidak  NPF  sebagian  besar memiliki LTV   kurang  dari 80 persen. Sedangkan debitur dengan kategori NPF sebagian besar memiliki  LTV  lebih  dari  80  persen.  Sehingga  dapat  dikatakan  LTV  debitur  yang  NPF  secara umum lebih tinggi dibanding yang tidak NPF. Peningkatan rasio pinjaman terhadap nilai agunan (LTV) meningkatkan kemungkinan gagal bayar menurut Agarwal et al. (2008) yang didukung hasil penelitian Adrianda (2011), Itoo et al. (2013), dan Lusian (2015). Pengaruh LTV terhadap kegagalan bayar juga diteliti oleh Ghulam et al. (2018) yang menyatakan bahwa debitur dengan penghasilan rendah yang mendapatkan pinjaman dengan LTV tinggi dan membeli mobil mahal dalam jangka waktu yang lebih pendek, memiliki kemungkinan gagal bayar lebih tinggi.
Mengingat  dampak  besarnya  LTV  terhadap  kenaikan  NPF  yang  dapat  meningkatkan kerugian  perusahaan  pembiayaan,  Otoritas  Jasa  Keuangan  sebagai  regulator  menerbitkan peraturan  yang  mengatur  tentang  besaran  uang  muka  pembiayaan.  Kenaikan  uang  muka diharapkan  akan  menurunkan  LTV  pada  perusahaan  pembiayaan  dan  mencegah  dampak peningkatan  NPF  serta  kerugian.  Peraturan  tersebut  dituangkan  dalam  POJK  Nomor 35/POJK.05/2018  tanggal  27  Desember  2018  tentang  Penyelenggaraan  Usaha  Perusahaan Pembiayaan. Aturan uang muka pembiayaan kendaraan secara ringkas ditampilkan pada Tabel 5 berikut.
Tabel 5. Peraturan uang muka minimal pembiayaan kendaraan berdasarkan POJK No 35/POJK.05/2018
Tingkat Kesehatan Keuangan Perusahaan Ratio NPF Perusahaan Minimal Uang Muka Kendaraan Roda 2 & 3 Roda 4 atau lebih Pembiayaan Investasi Roda 4 atau lebih Pembiayaan Multiguna Sehat 0 - 1% 0% 0% 0% Sehat >1% - ≤3% 10% 10% 10% Sehat >3% - ≤5% 15% 15% 15% Tidak Sehat ≤5% 15% 15% 20% Tidak Sehat >5% 20% 20% 25%
Berdasarkan Tabel 4, variabel tingkat inflasi yang berpengaruh nyata terhadap NPF dengan nilai p-value 0,000.  Setiap  ada  kenaikan  inflasi  sebesar  satu  persen  (%)  pada  saat  penyaluran kredit ke debitur, maka NPF cenderung akan naik sebanyak 1,094 kali sesuai odds rasio sebesar 1,094. Kecenderungan NPF naik pada kenaikan tingkat inflasi bisa disebabkan pada saat inflasi naik, maka bunga kredit yang dikenakan ke debitur cenderung naik.  Sehingga beban angsuran yang ditanggung oleh debitur akan lebih besar dibandingkan debitur yang mengambil kredit saat inflasi rendah, dengan asumsi skema kredit lainnya tetap. Namun hasil ini belum bisa menjelaskan apakah kenaikan inflasi pada saat berjalannya kredit berpengaruh terhadap NPF.
Non Performing Financing L o a n t o V a lu e / L T V (%)
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 10 No. 2, Agustus 2019,
Hal. 72-91
Variabel inflasi menurut Firmansyah (2014), Nurismalatri (2017), Barus dan Erick (2016), dan  Mazreku et  al. (2018)  berpengaruh  negatif  terhadap  pembiayaan  bermasalah.  Pada  saat masyarakat  menurun  daya  belinya  akibat  kenaikan  inflasi,  ternyata  tidak  mengurangi kewajibannya dalam melunasi hutang pembiayaannya. Sedangkan menurut Vanni (2017), inflasi berpengaruh  positif  tetapi  tidak  signifikan  terhadap  NPF.  Menurut  Was’an  (2016),  perubahan inflasi direspon negatif oleh hampir seluruh NPF sektor ekonomi kecuali NPF sektor konstruksi dan  sektor  pengangkutan,  pergudangan  dan  komunikasi.  Masih  berdasarkan  Tabel  4, dummy variabel area debitur tinggal berpengaruh nyata terhadap NPF. Untuk debitur yang tinggal di area Jawa  mempunyai  nilai  p-value  0,001,  dengan  odds  rasio  sebesar  1,184.  Odds  rasio  tersebut menunjukkan  kecenderungan  debitur  yang  tinggal  di  area  Jawa  mempunyai  peluang  untuk menjadi NPF 1,184 kali dibandingkan dengan debitur di area lainnya. Sedangkan debitur yang tinggal  di  area  Sumatera  mempunyai  kecenderungan  untuk  menjadi  NPF  sebesar  1,671  kali dibandingkan dengan area lainnya sesuai nilai odds rasio nya.
Tingginya  kecenderungan  NPF  di  area  Sumatera  bisa  disebabkan  sebagian  debitur mempunyai  bisnis  di  komoditas  kelapa  sawit,  karet  dan  batubara  yang  harganya  fluktuatif. Sehingga setiap ada penurunan harga, mempengaruhi kemampuan bayar tepat waktu dari debitur. Hasil  penelitian  ini  sesuai  dengan  penelitian  terdahulu.  Variabel  wilayah  menurut  penelitian Suardi (2016) mempunyai peluang signifikan terjadinya NPL. Hal ini diperkuat hasil penelitian Agustinus  (2008)  yang  menyatakan  lokasi  berpengaruh  positif  terhadap  NPL.  Segmen  bisnis debitur  tidak  berpengaruh  nyata  terhadap  NPF  dengan  nilai p-value 0,305.  Hasil  ini  juga menunjukkan tidak adanya perbedaan kecenderungan debitur menjadi NPF antara segmen bisnis Jasa & perdagangan dengan segmen bisnis lainnya. Semua segmen bisnis mempunyai mempunyai kecenderungan menjadi NPF yang sama. Hasil ini berbeda dengan penelitian Suardi (2016) yang menyatakan  sektor  perdagangan  lebih  berpengaruh  terhadap  kelancaran  pembayaran  daripada non perdagangan.
Hasil  persamaan  regresi  logistik  yang  dalam  penelitian  ini  diharapkan  mampu  membuat prediksi  kemungkinan  debitur  menjadi  NPF.  Sehingga  perusahaan  mempunyai  waktu  untuk mempersiapkan tindakan antisipasinya. Untuk menguji kesesuaian prediksi kemungkinan debitur menjadi  NPF  atau  tidak  maka  dibuat  tabulasi  silang  seperti  ditampilkan  dalam  Tabel  6. Berdasarkan Tabel 6, diketahui tingkat akurasi persamaan ini untuk memprediksi debitur NPF, dan aktualnya NPF adalah 74,5 persen. Sementara keakurasian hasil prediksi debitur tidak NPF dan  aktualnya  tidak  NPF  adalah  62,7  persen.  Secara  keseluruhan  persamaan  ini  mempunyai ketepatan prediksi baik debitur NPF atau tidak NPF adalah 68,5 persen. Sehingga persamaan ini dapat digunakan untuk memprediksi apakah seorang debitur akan NPF atau tidak.
Tabel 6. Tabulasi silang prediksi Non performing Financing (NPF)
Aktual Prediksi NPF Persentase (%) Tidak Ya NPF Tidak 7,219 4,288 62,7 Ya 2,848 8,306 74,5 Persentase total 68,5
Perumusan strategi PT TAF dalam mengendalikan NPF di masa yang akan datang Berdasarkan  hasil  penelitian  dirumuskan  strategi  untuk  mengendalikan  NPF  dan mengurangi kerugian kredit. Beberapa strategi yang dapat digunakan adalah:
1. PT  TAF  harus  memperhatikan  dan  mempertimbangkan    faktor-faktor  yang  memengaruhi besaran  kredit  dalam  memberikan  persetujuan  kredit  ke  calon  debitur.  Faktor-faktor  yang perlu  diperhatikan  adalah harga  kendaraan,  umur,  bunga  kredit,  jumlah  angsuran, penghasilan, uang muka, tipe angsuran pertama, tipe kendaraan, pendidikan, gender,  paket kredit dan tenor kredit. Selain itu juga pemberian kredit di area tertentu seperti Sumatera dan Jawa harus lebih selektif.
2. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  LTV  berpengaruh  nyata  terhadap  kecenderungan debitur menjadi NPF atau tidak NPF. Setiap kenaikan LTV satu persen (%) maka NPF akan
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 10 No. 2,
Agustus 2019, Hal. 72-91
cenderung naik sebesar 1,074 kali. Selain itu  debitur dengan kategori tidak NPF sebagian besar memiliki LTV kurang  dari 80 persen. Sedangkan debitur dengan kategori NPF sebagian besar  memiliki  LTV lebih dari  80  persen.  Berdasarkan  hasil tersebut  maka  diharapkan PT TAF  memperbanyak  portofolio  debitur  dengan  LTV  kurang  atau  sama  dengan  80  persen, untuk  memperkecil  resiko  kerugian  kredit.  Paket  dengan  uang  muka  murah  yang menyebabkan  LTV  tinggi  harus  diperuntukkan  debitur  yang  memiliki  kemampuan  bayar yang baik.
3. Besaran kredit atau total pinjaman berpengaruh nyata terhadap NPF dengan kecenderungan setiap  kenaikan  dugaan  besaran  kredit  ( Ŷ 1 )  sebesar  satu  juta  rupiah,  akan  mengakibatkan kecenderungan  menjadi  NPF  sebesar  1,004  kali.  Faktor-faktor  yang  berpengaruh  nyata terhadap besaran kredit akan cenderung berpengaruh nyata juga terhadap NPF. Faktor yang berpengaruh  besar  terhadap  besaran  kredit  antara  lain  harga  kendaraan,  bunga  kredit,  dan tenor  kredit.  Sedangkan  uang  muka  berpengaruh  negatif  terhadap  besaran  kredit. Berdasarkan  hasil  tersebut,  maka  PT  TAF  disarankan  menghindari  produk  pembiayaan dengan uang muka rendah dan tenor panjang. Karena semakin rendah uang muka, semakin panjang  tenor,  besaran  kredit  akan  meningkat,  dan  meningkatkan  kecenderungan  debitur menjadi NPF.
4. Area  Jawa  dan  area  Sumatera  berpengaruh  nyata  terhadap  NPF,  dengan  perbandingan terbesar  di  area  Sumatera  kecenderungan  NPF  sebesar  1,671  kali  dibanding  dengan  area lainnya. Untuk mengantisipasi hal ini, coverage penagihan debitur di area Jawa dan terutama area  Sumatera  yang  cukup  luas  harus  mencukupi.  Penguatan  struktur  organisasi  AR Management/ collection dan  peningkatan  kemampuan  team collection menjadi  salah  satu kunci  keberhasilan.  Debitur  yang  mengalami  keterlambatan  harus  diselesaikan  sebelum mengalir ke kategori NPF. Mengingat bahwa debitur PT TAF yang tinggal di area Jawa dan Sumatera  memiliki  jumlah  lebih  besar  dibandingkan  dengan  area  lainnya,  serta  market pembiayaan  mobil  masih  terkonsentrasi  di  Jawa  dan  Sumatera,  maka  penguatan  team collection di area tersebut masih lebih menguntungkan dibandingkan membuka pasar baru di luar area Jawa dan Sumatera.
5. Sebagai  tambahan  strategi,  sesuai  dengan  Peraturan  Otoritas  Jasa  Keuangan  Nomor  18 /POJK.03/2017.  PT  TAF  dapat  memanfaatkan  informasi  yang  ada  di Sistem  Layanan Informasi  Keuangan  (SLIK) dari  OJK  untuk  memperoleh  informasi  tambahan  mengenai riwayat kredit calon debitur. Informasi yang bisa didapatkan dari SLIK berupa data debitur, fasilitas penyediaan dana, agunan, penjamin, pengurus dan pemilik serta  keuangan debitur. Berdasarkan tambahan informasi tersebut diharapkan PT TAF dapat memutuskan kredit lebih baik.

## KESIMPULAN
Pemahaman faktor-faktor yang memengaruhi besaran kredit dan NPF sangat penting dalam bisnis perusahaan pembiayaan. Terutama dalam penyusunan strategi untuk menghindari kerugian akibat peningkatan NPF. Penelitian ini dilakukan untuk menjawab hal tersebut. Simpulan yang dihasilkan dalam penelitian adalah ini adalah sebagai berikut:
1. Faktor-faktor yang berpengaruh nyata terhadap besaran kredit adalah harga kendaraan, umur, bunga  kredit,  jumlah  angsuran,  penghasilan,  uang  muka,  tipe  angsuran  pertama,  tipe kendaraan, pendidikan, gender, paket kredit dan tenor kredit.  Faktor yang berpengaruh positif adalah harga kendaraan, umur, bunga kredit dan jumlah angsuran. Sedangkan uang muka dan penghasilan berpengaruh negatif terhadap besaran kredit.
2. Faktor-faktor yang berpengaruh nyata terhadap NPF adalah besaran kredit, LTV, inflasi, area Jawa dan area Sumatera. Faktor besaran kredit, LTV, dan inflasi berpengaruh positif terhadap NPF.
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 10 No. 2, Agustus 2019, Hal. 72-91

## DAFTAR PUSTAKA
Abadi,  S.  (2014).  Analisis  sensitivitas  NPL  sektoral  perbankan  Indonesia  terhadap  perubahan faktor ekonomi [tesis]. Bogor: IPB.
Abhyankar, A. (2012). A study on growth of automobile industry and determinants of demand and preference pattern of automobile ownership. Anvesha , 5(2), 25-31.
Adrianda, A. (2011). Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi kolektibilitas kredit debitur pada Cabang Area II Jakarta- Bank XYZ, Tbk [tesis]. Bogor (ID): IPB.
Agustinus,  J.  (2008).  Variabel-variabel  yang  memengaruhi  Non  Performing  Loans  pada  bank BUMD, BUMN dan BUSN di kota Jayapura. Jurnal Keuangan dan Perbankan , 12(3), 504 – 516.
Agarwal, S., Ambrose, B. W., & Chomsisengphet, S. (2008). Determinants of automobile loan default and prepayment. Economic Perspectives , 32(3), 17-28.
Ali, M. (2006). Manajemen Risiko . Jakarta: PT. RajaGrafindo Persada.
Barus, A. C., & Erick. (2016). Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi Non Performing Loan pada bank umum di Indonesia. Jurnal Wira Ekonomi Mikroskil , 6(2), 113-122. Budiana, D. (2017). Pengaruh faktor-faktor makro dan mikro ekonomi terhadap NPL UMK Bank XYZ [tesis]. Bogor: IPB.
Chen, K. C., & Chivakul, M. (2008). What drives household borrowing and credit constraints? Evidence from Bosnia and Herzegovina. IMF Working Paper , 8(202), 1-34.
Danny,  B.  S.  (2008).  Default,  credit  scoring,  and  Loan-to-Value:  A  theoretical  analysis  of competitive  and  non-competitive  mortgage  markets. The  Journal  of  Real  Estate  Research , 30(2), 161-190.
Dewi, M. D. K, & Suryanawa, I. K. (2015). Pengaruh tingkat suku bunga, profesi nasabah kredit, efektifitas  Badan  Pengawas  pada  Non  Performing  Loan. E-Jurnal  Akuntansi  Universitas Udayana, 13(3),  779-795.
Firmansyah,  I.  (2014).  Determinant  of  Non  Performing  Loan:  The  case  of  Islamic  Bank  in Indonesia. Buletin Ekonomi Moneter dan Perbankan , 17(2), 241-258. Garson, G. D. (2014). Logistic Regression: Binary and Multinomial . Ed 2014. North Carolina: Statistical Publishing Associates.
Ghulam,  Y.,  Dhruva, K., Naseem,  S.,  &  Hill,  S. (2018). The interaction  of  borrower  and  loan characteristics in predicting risks of subprime automobile loans. Risks , 6(3), 1-21.
Hosmer, D.W., & Lemeshow, S. (2000). Applied Logistic Regression . New York: John Wiley & Sons, Inc.
Itoo, R. A., Mutharasu, S. A., & Filipe, J. A. (2013). Effect of loan value and collateral on value of mortgage default . International Journal of Latest Trends in Finance & Economic Sciences , 3(4), 635-651.
Lusian, S. (2015). Analisis faktor-faktor penyebab pembiayaan bermasalah di Bank Pembiayaan Rakyat Syariah XY Z periode 2009-2013 [tesis]. Bogor: IPB.
Mazreku, I., Morina, F., Misiri, V., Spiteri, J. V.,  & Grima, S. (2018). Determinants of the level of  Non-Performing  Loans in  commercial  banks  of transition  countries. European  Research Studies Journal , 21(3), 3 – 13.
Messai,  A.  S.,  &  Jouini,  F.  (2013).  Micro  and  macro  determinants  of  Non-performing  Loans.
International Journal of Economics and Financial Issues , 3(4), 852-860. Murthy,  U.,  Kamil,  M.  N.,  Mariadas,  P.  A.,  &  Devi,  D.  (2017).  Factors  influencing  Non- Performing Loans in commercial banks: The case of banks in Selangor. International Journal of Business and Management , 12(2), 246-254. Musthikaningtyas,  N.  R.  (2011).  Analisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi Non  Performing Loan (NPL) Kredit Pemilikan Rumah (KPR) [tesis]. Bogor: IPB. Nanayakkara,  G.,  &  Stewart,  J.  (2015).  Gender  and  other  repayment  determinants  of microfinancing in Indonesia and Sri Lanka. International Journal of Social Economics. 42(4),
322-339.
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 10 No. 2, Agustus 2019, Hal. 72-91
Nurismalatri. (2017). Analisis pengaruh makro ekonomi terhadap kredit bermasalah perbankan Indonesia . Jurnal Sekuritas , 1(2), 103-116.
[OJK]  Otoritas  Jasa  Keuangan.  (2005).  Peraturan  Otoritas  Jasa  Keuangan  Nomor 29/POJK.05/2014  tanggal  19  November  2014  tentang  Perizinan  Usaha  dan  Kelembagaan Perusahaan Pembiayaan. Jakarta: Otoritas Jasa Keuangan.
_________________________. (2017). Peraturan Otoritas Jasa Keuangan Nomor
18/POJK.03/2017 tanggal 26 April 2017 tentang Pelaporan dan Permintaan Informasi Debitur
Melalui Sistem layanan Informasi Keuangan. Jakarta: Otoritas Jasa Keuangan.
_________________________. (2018). Peraturan Otoritas Jasa Keuangan Nomor 35/POJK.05/2018    tanggal  27  Desember  2018  tentang  Penyelenggaraan  Usaha  Perusahaan Pembiayaan. Jakarta: Otoritas Jasa Keuangan.
Prieto,  M.,  &  Caemmerer,  B.  (2013).  An  exploration  of  factors  inﬂuencing  car  purchasing decisions. International Journal of Retail & Distribution Management , 41(10), 738-764. PT. Toyota Astra Financial Services. (2015). Laporan Tahunan Tahun 2013. Jakarta: PT Toyota Astra Financial Services.
_____________________________. (2015). Laporan Tahunan Tahun 2014. Jakarta: PT Toyota Astra Financial Services.
_____________________________. (2015). Laporan Tahunan Tahun 2015. Jakarta: PT Toyota Astra Financial Services.
_____________________________.  (2016).  Laporan  Tahunan  PT  Toyota  Astra  Financial Services Tahun 2016. Jakarta: PT Toyota Astra Financial Services.
_____________________________.  (2017).  Laporan  Tahunan  PT  Toyota  Astra  Financial Services Tahun 2017. Jakarta: PT Toyota Astra Financial Services.
Rachmat MI. (2009). Pengaruh karakteristik debitur terhadap kelancaran pembayaran kredit Bank XYZ [tesis]. Bogor: IPB.
Rasyidi, A., Firdaus, M., & Sasongko, H. (2015). The factors that influence the loan repayments of credit union members and performance analysis on credit union. International Journal of Administration Science & Organization , 22(1), 1-15.
Shah, N. H., Shah, D. B.,  & Patel, D. G. (2015). Optimal credit period and purchase quantity for credit dependent trended demand. OPSEARCH , 52(1), 101–107.
Sekyi, S. (2017). Rural households’ credit access and loan amount in Wa Municipality, Ghana. International Journal of Economics and Financial Issues , 7(1), 506-514. Setiyaningsih,  Juanda,  B.,  &  Fariyanti,  A.  (2015).  Faktor-faktor  yang  memengaruhi  ratio Non Performing Loan (NPL). Jurnal Aplikasi Bisnis dan Manajemen , 1(2), 23-33. Sitorus, T. (2015). The study of risk-weighted assets on the effects of loan exposure valuation towards credit default. Copernican Journal of Finance & Accounting , 4(2), 159-176.
Suardi, I. (2016). Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi Non Performing Loan (NPL) kredit mikro dan dampaknya terhadap penyaluran kredit pada sektor mikro di PT Bank XYZ kantor Wilayah X [tesis]. Bogor: IPB.
Vanni,  K.  M.,  &  Rokhman,  W.  (2017).    Analisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  Non Performing  Financing  pada  perbankan  syariah  di  Indonesia  tahun  2011-2016. Equilibrium , 5(2), 307-319.
Yohana, H. (2011). Analisis resiko kredit UMKM dengan analisis daya tahan [tesis]. Bogor: IPB. Yudha, A. P. (2011). Analisa risiko kredit macet KPR bersubsidi [tesis]. Bogor: IPB.
Yusuf, W., Pratikto, F. R., & Vivianne, A. S. (2009). Evaluasi pemohon kredit mobil di PT “X” dengan menggunakan teknik data mining decision tree. Simposium Nasional RAPI VIII, 42- 49.
Was’an, G. H. (2016). Kaitan kondisi makroekonomi dengan Non Performing Financing (NPF) berdasarkan sector ekonomi pada perbankan syariah di Indonesia [tesis]. Bogor: IPB
Indonesian  Automobile  Industry  Data-Gaikindo  [internet].  [Diunduh  pada:  2018  Mei    23].
Tersedia pada:  https://www.gaikindo.or.id/indonesian-automobile-industry-data/.
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 10 No. 2, Agustus 2019, Hal. 72-91
Inflation report (Consumer Price Index) based on year on year measurement data-Bank Indonesia [internet]. [Diunduh pada: 2018 Juni 02]. Tersedia pada:
https://www.bi.go.id/en/moneter/inflasi/data/Default.aspx. Statistik  Lembaga  Pembiayaan  [internet].  [Diunduh  pada:  2018  Maret  19].  Tersedia  pada: https://ojk.go.id/id/kanal/iknb/data-dan-statistik/lembaga-pembiayaan/Default.aspx.