ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TINGKAT PENGEMBALIAN KREDIT MIKRO UTAMA (KMU) PADA SEKTOR PERTANIAN OLEH DEBITUR BANK NTT KANTOR CABANG UTAMA KUPANG PROVINSI NUSA TENGGARA TIMUR
(ANALYSIS OF FACTORS AFFECTING MICRO CREDIT REFUND OF MICRO, SMALL AND MEDIUM ENTERPRISES (MSMEs) IN AGRICULTURAL SECTOR (A CASE STUDY IN THE MAIN BRANCH OFFICE 0F NUSA TENGGARA TIMUR BANK)
Solvi M. Makandolu, Johanes G. Sogen Fakultas Peternakan, Universitas Nusa Cendana, Jln Adisucipto Penfui, Kupang 85001

## ABSTRAK
Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) memiliki peran yang sangat penting dalam perekonomian. Suatu  studi  dengan  pendekatan  metode  survei  telah  dilaksanakan  pada  bulan  Oktober  2012  –  Januari  2013 untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  tingkat  pengembalian  Kredit  Mikro  Utama  (KMU)  di bidang pertanian pada Bank NTT Kantor Cabang Utama Kupang. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui proses  penyaluran  dan  penilaian  KMU  dan  mendeskripsikan  karakteristik  kreditur    yang  mempengaruhi tingkat  pengembalian  KMU  di  bidang  pertanian  dan  peternakan  pada  Bank  NTT  Kantor  Cabang  Utama Kupang. Metode sampling yang digunakan adalah proportionate cluster purposive sampling . Jumlah sampel yang diambil sebanyak 80 orang debitur dimana 55 orang  debitur tidak lancar dan 25 orang debitur lancar. Faktor-faktor yang secara signifikan berpengaruh terhadap kolektibilitas KMU Bank NTT  ialah variabel aset (<Rp.20 juta), omset (<Rp.5 juta), plafon kredit (>Rp.30 juta), pendapatan usaha, setoran tunggakan, setoran bunga,  dan  waktu  pelunasan  (P<0.10).  Kinerja  Bank  NTT  dalam  penyaluran  kredit  mikro  utama  tergolong baik.  Dalam  rangka  menekan  jumlah  debitur  yang  tidak  lancar  dalam  pengembalian  kreditnya,  maka sebaiknya KMU yang dikucurkan tidak boleh lebih dari Rp.30 juta dan bidang usaha yang digeluti tersebut harus menjadi usaha pokok.
____________________________________________________________________ Kata kunci: UMKM, kredit mikro utama, dan kolektibilitas

## ABSTRACT
Micro, Small and Medium Enterprises (MSMEs)  have a  very important role in the economy.  A  study applying a survey method approach was conducted in October 2012 - January 2013 to determine the factors that  affect  the  rate  of  return  on  Prime  Micro  Credit  (PMC)  in  agriculture  on  NTT  Bank  -  Main  Branch  of Kupang.  This  study  aims  to:  (1)  describe  the  characteristics  of  the  customers  returning  PMC  and  creditors performance  in  NTT  Bank  -  Main  Branch  of  Kupang,  (2)  determine  assesment  process  of  PMC  and  its distribution,  and  (3)  analyze  the  factors  that  affect  the  collectibility  of  PMC  in  agriculture  sector  on  NTT Bank  - Main Branch  of  Kupang. The sampling  method  used  was  proportionate cluster purposive  sampling. The  number  of  samples  used  were  80  respondents  which  divided  into  55  no  smoothly  customers  and  25 smoothly customers. The data was analyzed using descriptive qualitative analysis and quantitative analysis. The  quantitative  analysis  model  used  is  a  binary  logistic  regression.  Quantitative  data  was  processed  using Microsoft Excel 2007 and SPSS version 18. The results showed that the characteristics of customers who are facing  non  performing  loans  are  mostly  no  longer  productive  age,  male,  married,  has  the  highest  level  of junior secondary education, as  well as  having a large number of family. Business characteristics that affect the  level  of  noncurrent  collectibility  are  amount  of  assets  that  is  less  than  20  million  IDR,  turnover  of  less than five million IDR, the credit of more than 30 million IDR, operating revenues less than one million IDR and the business done is not a core business but just as a companion of core business. Factors that are having significant  effect  on  the  collectability  of  micro  credit  were  assets  variable  (<20  million),  turnover  (<5 million),  credit  limit  (>  30  million),  business  income,  back  payment,  paid-in  interest  and  time  period  of repayment  (P  <0.10).    The  performance  of  NTT  Bank  in  executing  micro  credit  is  classified  into  good performance. In order to reduce the number of customers were are not fluent in their credit worthiness, then micro  credit  disbursed  should  not  more  than  30  million  IDR  and  the  business  involved  should  be  as  core business.
_______________________________________________________________ Keywords : Micro, small, and medium enterprises, prime micro credit, collectibility
Makandolu et al : Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat pengembalian kredit mikro utama

## PENDAHULUAN
Salah satu sektor potensial yang mendapat perhatian pemerintah dan perlu untuk dikembangkan yaitu sektor Usaha Mikro Kecil dan  Menengah  (UMKM)  karena  memiliki peran yang sangat penting dalam perekonomian.  Peran  penting  UMKM  itu sendiri  dapat  ditinjau  dari  beberapa  aspek, diantaranya penyerapan tenaga kerja dan dalam peningkatan  Produk  Domestik  Bruto  (PDB). Pada  tahun  2007,  penyerapan  tenaga  kerja sektor  UMKM  mencapai  88.739.744  orang, jumlah yang jauh lebih besar bila dibandingkan dengan  kontribusi  dari  skala  usaha  besar  yang hanya mampu menyerap tenaga kerja sebanyak 2.788.518  orang.  Kontribusi  sektor  UMKM terhadap  nilai  PDB  yang  dihitung  atas  harga yang  berlaku  pada  tahun  2008  juga  cukup tinggi  yakni  sebesar  Rp.  2.609,36  atu  55,56% (Syarif    dan  Yoseva,  2010).  Choir  (2011), melaporkan  bahwa  sektor  UMKM  memiliki jumlah  pelaku  usaha  yang  mencapai  55,3  juta unit  usaha,  menyerap  tenaga  kerja  sebanyak 90.896.207  juta  pekerja  (97,04%)  dimana jumlah ini meningkat sebesar 2,43%, menyumbang  PDB  sebesar  Rp.2.6  triliun (55,6%),  serta  memberikan  sumbangan  devisa sebesar Rp.183.8 triliun (20 persen).
UMKM merupakan pilar utama perekonomian  Indonesia.  Karakteristik  utama UMKM adalah
kemampuannya mengembangkan  proses  bisnis  yang  fleksibel dengan menanggung biaya yang relatif rendah. Oleh  karena  itu,  adalah  sangat  wajar  jika keberhasilan  UMKM  diharapkan  mampu meningkatkan  perekonomian  Indonesia  secara keseluruhan.
Banyak faktor
yang mempengaruhi lambannya perkembangan usaha  tersebut,  antara  lain  perhatian  dari kalangan perbankan yang dinilai masih kurang. Kementerian Negara Koperasi dan Usaha Kecil Menengah  (2008)  menjelaskan  bahwa  sektor UMKM  masih  dianaktirikan  oleh  perbankan. Selain  masih  sulitnya  pengusaha  UMKM mendapat  persetujuan  kredit,  bunga  kredit usaha  nonkorporat  masih  tinggi  yakni  2,5-3% per  bulan  atau  maksimal  36%  per  tahun, sementara bunga kredit korporat hanya 14-16% per  tahun.  Permasalahan  dan  kelemahan  yang
dihadapi  UMKM  berdasarkan  prioritasnya meliputi:  kurangnya  permodalan,  kesulitan dalam pemasaran, persaingan usaha yang ketat, kesulitan  bahan  baku,  kurangnya  teknis produksi dan keahlian, kurangnya keterampilan manajerial, dan kurangnya keterampilan dalam manajemen  keuangan  dan  akuntansi  (BPS, 2008).
Hasil dari kajian tersebut mengindikasikan bahwa  salah  satu  faktor  dominan  dalam pengembangan  UMKM  adalah  faktor  modal, meskipun  bukan  yang  paling  menentukan dalam pertumbuhan dan perkembangan UMKM.  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  bantuan permodalan/kredit bagi UMKM. Kredit menurut Undang-Undang Perbankan  Nomor  10  tahun  1998  adalah penyediaan  uang  atau  tagihan  yang  dapat dipersamakan dengan itu, berdasarkan persetujuan atau kesepakatan pinjam
meminjam antara bank dengan pihak lain, jadi pihak  peminjam  wajib  melunasi  utangnya setelah  jangka  waktu  tertentu  dengan  jumlah bunga,  imbalan,  atau  pembagian  keuntungan dan  dapat  dinilai  atau  diukur  dengan  uang, misalnya  bank  membiayai  kredit  untuk berbagai  usaha  baik  berupa  kredit  produktif maupun  kredit  konsumtif.  Dalam  perjanjian kredit  tercakup  hak  dan  kewajiban  masing- masing  pihak,  termasuk  jangka  waktu  dan bunga  yang  ditetapkan  bersama  (Karauwan, 2012).
Peranan  bank  sebagai  lembaga  keuangan tidak  lepas  dari  masalah  kredit.  Bahkan kegiatan  bank  sebagai  lembaga  keuangan, pemberian kredit merupakan kegiatan utamanya.  Besarnya  jumlah  kredit  yang disalurkan akan menentukan keuntungan bank. Jika  bank  tidak  mampu  menyalurkan  kredit, sementara dana yang terhimpun dari simpanan banyak  akan  menyebabkan  bank  tersebut  rugi. Oleh  karena  itu,  pengelolaan  kredit  harus dilakukan sebaik-baiknya mulai dari perencanaan  jumlah  kredit,  penentuan  suku bunga,  prosedur  pemberian  kredit,  analisis pemberian  kredit  sampai  proses  pengendalian kredit macet (Siringoringo, 2012).
Bank  NTT  sebagai  salah  satu  lembaga intermediasi  perbankan  dengan  pelaku  usaha yang  berkantor  pusat  di  Kota  Kupang-Ibukota Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur  pada  saat  ini memiliki  kantor  cabang  di  semua  ibukota kabupaten  di  Provinsi  NTT  dan  Surabaya. Selain  itu,  memiliki  beberapa  kantor  cabang pembantu  serta  unit  pelayanan  yang  tersebar sampai tingkat kecamatan di  Wilayah Provinsi NTT. Kehadiran Bank NTT saat ini  turut serta memberikan  perhatian  yang  besar  terhadap sektor  UMKM  yang  produktif  dan  memiliki potensi  untuk  berkembang.  Hal  ini  tercermin dari tujuan manajemen bank yang berpedoman pada  visi  serta  misinya,  yakni  sebagai  pelopor penggerak  ekonomi  rakyat,  menggali  potensi ekonomi rakyat, serta meningkatkan pendapatan  asli  daerah  Provinsi  NTT.  Untuk mendukung  visi  dan  misi  tersebut  manajemen bank  membuat  langkah-langkah  kebijakan melalui  “Refokus  Bisnis”  dengan  2  (dua) Grand  Target (www.bankntt.net.id),  yakni:
(1)   Berperan  aktif  dalam  program  penurunan angka  kemiskinan  dan  pengangguran  di  NTT melalui pembiayaan usaha produktif pada skala usaha  mikro,  kecil,  dan  menengah.    (2)
Mendorong terciptanya percepatan pertumbuhan  ekonomi  melalui  pembiayaan infrastruktur dan  industrialisasi komoditi unggulan daerah.
Bentuk  perhatian  dari  Bank  NTT  untuk sektor  UMKM  adalah  melalui  penyaluran berbagai  jenis  bantuan  modal  secara  kredit. Salah  satu  kredit  yang  menjadi  konsentrasi dalam  pembiayaan  sektor  UMKM  adalah kredit  produktif.  Jenis  kredit  produktif  yang diunggulkan  yaitu  Kredit  Mikro  Utama (KMU).  Ada  enam  skim  kredit  untuk pengentasan  kemiskinan  dari  kredit  KMU  ini yaitu:  Kredit  Pundi  Putri,  Kredit  Pertanian Terpadu,  Kredit  Serba  Usaha,  Kredit  Rumput Laut, Kredit Industri, dan Kredit Kerajinan.
Khusus  untuk  skim  kredit  pertanian terpadu,  yaitu  kredit  yang  diberikan  untuk membiayai  usaha  komoditi  strategis  terpadu, seperti peternakan yang dikombinasikan dengan  pertanian  (padi,  jagung,  dan  palawija lainnya).  Aplikasi  dari  kredit  ini  adalah  1) Usaha  pembibitan  meliputi:  pembelian  sapi bibit,  obat-obatan,  biaya-biaya  pemeliharaan
selama 1 kali periode (12 bulan) dan 2) Usaha penggemukan  meliputi:  pembelian  sapi/babi bakalan  penggemukan,  pakan  jadi,  obat- obatan,  dan  biaya-biaya  untuk  1  kali  periode pemeliharaan  (6  bulan).  Melalui  program Kredit Mikro Utama (KMU) yang diluncurkan pada  tahun  2008,  Bank  NTT berkomitmen untuk  mengembangkan  kredit  bagi  UMKM. Komitmen ini dapat dilihat dari penyaluran dan jumlah  debitur  KMU  yang  terus  meningkat sejak awal peluncurannya hingga saat ini.
Dalam  kurun  waktu  2009-2011  total kredit  mikro  di  bidang  pertanian  terpadu  yang disalurkan oleh Bank NTT sebanyak Rp13.054.381.000  dan  mampu  melayani  1990 debitur  yang  pada  umumnya  adalah  petani  di perdesaan. Khusus pada Kantor Cabang Utama Kupang  sampai  dengan  akhir  tahun  2011 jumlah  debitur  yang  dilayani  sebanyak  144 orang  (7,24%)  dengan  jumlah  plafon  yang berhasil disalurkan sebesar   Rp 1.899.893.000.
KMU  di  bidang  pertanian  terpadu  yang diberikan  oleh  Kantor  Cabang  Utama  Kupang memilki  NPL  yang  terus  meningkat.  Pada tahun  2009  NPL  KMU  pertanian  terpadu sebesar  16,14%  meningkat  menjadi  41,11% pada  tahun  2010  dan  pada  tahun  2011 meningkat lagi menjadi 56,23%. Kenyataan ini menunjukkan bahwa KMU di bidang pertanian dan  peternakan  yang  diberikan  oleh  PT  Bank NTT  tidak  selalu  lancar  yang  ditandai  oleh besarnya nilai NPL.
Pemberian  kredit  mengandung  suatu tingkat resiko tertentu dimana ada kemungkinan  kredit  tidak  tertagih.  Walaupun berbagai  antisipasi  telah  dilakukan,  kredit bermasalah  tetap  ada  dalam  lingkungan lembaga  pembiayaan  termasuk  Bank  NTT Kantor  Cabang  Utama  Kupang.  Hal  ini disebabkan karena kedinamisan sektor KMU di bidang  pertanian  dan  peternakan,  dimana terdapat  faktor  ketidakpastian  yang  tinggi  dari pengaruh  iklim  dan  produktivitas  sektor tersebut  yang  masih  rendah.  Bila  ditelusuri lebih  mendalam,  faktor  penyebabnya  sangat beragam,  seperti:  pemilihan  bibit  unggul, ketepatan  waktu  pembiayaan,  skala  usaha ekonomi yang dikelola, keterbatasan ketersediaan  sarana  produksi,  tingginya  biaya pengolahan  dan  pemeliharaan,  penanganan
Makandolu et al : Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat pengembalian kredit mikro utama
pasca  panen,  tranportasi,  dan  ketersediaan  air. Faktor-faktor ini menjadikan penyaluran kredit pada  sektor  ini  memiliki  resiko  yang  cukup tinggi (37,83 persen).
Meningkatnya  angka  kredit  bermasalah menggambarkan  adanya  resiko  kegagalan penyaluran  kredit  yang  cukup  besar  pada sektor  UMKM  di  Bank  NTT  Kantor  Cabang
Utama Kupang. Banyak terjadi kasus
terhambatnya  pengembalian  kredit,  seperti penunggakan  bahkan  kemacetan  angsuran kredit.  Hal  ini  tentunya  dapat  berpengaruh buruk  pada  kesehatan  bank  dari  segi  kualitas aset  bank.  Penelitian  ini  bertujuan  mengetahui dan menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi  tingkat  pengembalian  KMU pada  bidang  pertanian  dan  peternakan  pada Bank NTT Kantor Cabang Utama Kupang.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  Bank  NTT Kantor  Cabang  Utama  Kupang  yang  berlokasi di  Jalan  Moh.  Hatta  yang  meliputi  beberapa Kantor  Cabang  Pembantu  di  Kota  Kupang. Pemilihan  lokasi  dilakukan  secara  sengaja ( purposive ).  Pelaksanaan  pengambilan  data penelitian  berlangsung  bulan  Oktober  2012  - Januari 2013, sedangkan upaya persiapan/prapenelitian  mulai  dilakukan  sejak bulan  Mei  2012.  Jenis  data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  data  primer  dan data  sekunder.  Data  primer  diperoleh  dari pihak debitur dan data sekunder diperoleh dari arsip  data  debitur  KMU  dan  data  Laporan Bulanan  Bank  NTT  Kantor  Cabang  Utama Kupang  menyangkut  KMU  dan  Laporan Keuangan Bank NTT.
Populasi yang ditetapkan dalam penelitian ini  adalah  para  nasabah  KMU  pertanian terpadu  Bank  NTT  Kantor  Cabang  Utama Kupang    tahun  2011  dan  telah  memperoleh pinjaman  KMU  sekurang-kurangnya  enam bulan berjalan. Jumlah anggota populasi dalam penelitian ini berjumlah 144 debitur.
Metode  penarikan  sampel  atau  sampling yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah proportionate  cluster  purposive  sampling . Populasi  dibagi  atas  dua  kluster  yaitu  kluster pertama  nasabah  yang  lancar  mengembalikan kredit  sedangkan  kluster  kedua  nasabah  yang tidak  lancar  dalam  pengembalian  kredit.  Dua kluster  nasabah  ini  selanjutnya  masing-masing diambil sebanyak  40%  pada  kluster lancar  (25 orang  debitur)  dan  65%  pada  kluster  tidak lancar (55 orang debitur) sebagai sampel dalam penelitian ini.
Metode/teknik  yang  digunakan  untuk memperoleh data serta informasi adalah teknik wawancara.  Wawancara  dilakukan  terhadap pihak bank berdasarkan daftar pertanyaan yang
telah  disiapkan.  Pertanyaan  kuisioner  berisi pertanyaan tertutup dan terbuka.
Analisis  data  yang  digunakan  dalam penelitian ini terbagi menjadi analisis kuantitatif dan analisis kualitatif. Data kualitatif  disajikan  melalui  metode  deskriptif dengan menggunakan tabulasi untuk mendukung  data  kuantitatif  sedangkan  data kuantitatif  ini  diolah  dengan  menggunakan
Microsoft Excell 2007 dan SPSS versi 18 .
Metode analisis kuantitatif yang
digunakan  adalah  Analisis  Regresi  Logistik. Regresi  logistik  merupakan  suatu  model analisis  untuk  mengetahui  pengaruh  variabel prediktor yang berskala metrik (kontinyu) atau kategorik  (nominal)  terhadap  variabel  respon yang  berskala  kategorik.  Menurut  Ariyoso (2009) metode  regresi  logistik  adalah  suatu metode analisa statistika yang mendeskripsikan hubungan  sebuah  peubah  respon  dengan  satu atau  lebih  peubah  prediktor.  Dalam  analisis regresi logistik/logit biner, permodelan peluang kejadian  tertentu  dari  kategori  peubah  respon dilakukan dengan transformasi logit.
Model  yang  digunakan  dalam  analisis regresi logistik biner adalah:
Logit ( P i ) = β 0 + β 1 x 1 + β 2 x 2 …+ β n x n .....(1)
dimana :Logit ( pi ) adalah nilai transformasi  logit  untuk  peluang  kejadian sukses  atau  Y  =  Variabel  respon/variabel terikat  terdiri  dari:  Y  =  1;  jika  pengembalian kredit  lancar  (col.  1  dan  2);  Y  =  0;  jika pengembalian kredit tidak lancar (col. 3,4, dan 5);  β 0 adalah intersep adalah  model  garis regresi (konstanta); β 1 adalah slope model garis regresi  (koefisien  variabel  prediktor  ke-1);  β n adalah slope model  garis  regresi  (koefisien variabel  prediktor  ke-n);  x 1 adalah  variabel prediktor ke-1, x n adalah variabel prediktor ke- n.
Variabel bebas (prediktor) yang
diidentifikasi dalam penelitian ini meliputi:   a) karakteristik personal yaitu: umur, pendidikan, jumlah  tanggungan  keluarga,  dan  status nasabah; b) karakteristik usaha yaitu: pengalaman  usaha,  aset  usaha,  omset  usaha, dan  pendapatan  usaha;  dan  c)  karakteristik kredit  meliputi  plafon  pinjaman,  setoran pokok,  setoran  bunga,  setoran  tunggakan,  dan jangka waktu pelunasan.
Faktor-faktor  yang  berpengaruh  (Xij) terdiri dari: X1= umur (tahun); X2= pendidikan (tahun);  X3=  jumlah  tanggungan  keluarga (orang);  X4=  pengalaman  usaha  (tahun);  X5= aset usaha (rupiah); X6= omset usaha (rupiah); X7=  pendapatan  usaha  (rupiah);  X8=  plafon pinjaman (rupiah); X9= setoran pokok (rupiah);  X10=  setoran  bunga  (rupiah);  X11= setoran  tunggakan  (rupiah);  X12=  status  diri debitur  (0=nikah;  1=  belum  nikah);  dan  X13= jangka waktu pelunasan (bulan).
Regresi  logistik  juga  menghasilkan  rasio peluang ( odds ratio ) terkait dengan nilai setiap prediktor. Rasio peluang ( odds ratio ) dari suatu kejadian  diartikan  sebagai  probabilitas  hasil yang  muncul  dibagi  dengan  probabilitas  suatu kejadian tidak terjadi.
Pengujian  terhadap  kelayakan  model menggunakan  statistik  G  (Fadly,  2013)  yang merupakan  nisbah  kemungkinan  maksimum untuk  mengetahui  peran  variabel  prediktor dalam  model  secara  simultan/bersama-sama. Kaidah keputusan yang dipakai adalah: Jika G
> 2  p  (α)  atau  p  value  dari  statistik    G  <  α =0,10  maka  keputusannya  adalah  menolak  H 0 artinya  setidak-tidaknya  ada  satu  variabel prediktor  yang  berpengaruh  nyata  terhadap variabel respon.
H 0 : β 1 = β 2 = ... = β k = 0; artinya model tidak signifikan  (tidak  ada  pengaruh  faktor-faktor yang  diidentikasi  (X i )  secara  bersama-sama terhadap tingkat pengembalian kredit (Y)). H 1 :  minimal  ada  satu  β i ≠  0, i =  1,  2,  ..., p ; artinya model signifikan (ada pengaruh faktor- faktor  yang  diidentikasi  (Xi)  secara  bersama- sama  terhadap  tingkat  pengembalian  kredit (Y)).
Statistik uji-G didefinisikan sebagai:
G = -2ln ..............(2)
lo = likelihood tanpa variabel prediktor lp = likelihood dengan variabel prediktor Uji  kebaiksuaian  model (goodness  of  fit) dilakukan dengan memperhatikan nilai sebaran chi-square dari  Hosmer  dan  Lemeshow  (Shah dan Barnwell, 2003).
Rumusan  hipotesis  dalam  uji goodness  of fit ini dirumuskan sebagai berikut:
H 0 : Tidak ada perbedaan yang signifikan antara nilai observasi  dengan nilai prediksi oleh model (model fit)
H 1 : Terdapat perbedaan yang signifikan antara nilai  observasi  dengan  nilai  prediksi  oleh model (model tidak fit)
Kaidah  keputusan  yang  dipakai  adalah: Jika p-value dari  statistik  tersebut  lebih  besar dari  taraf  nyata  (α=0,10),  maka  keputusannya adalah  menerima  H 0 yang  artinya  model tersebut  cukup  layak  untuk  digunakan. Selanjutnya  pengujian  terhadap  signifikasi masing-masing variabel prediktor secara individu  dilakukan  dengan  uji  Wald  (Wj) dengan rumus sebagai berikut:
  i e S Wj   ˆ ˆ  ...........(3)  ˆ   = Penduga β; e S ˆ = Penduga standard error dari β; βi = Koefisien regresi variabel prediktor ke-i (i=1,2,3...,k)
Hipotesis  yang  diuji  dapat  dirumuskan sebagai berikut:
H 0 =  βi  =  0;  artinya  tidak  ada  pengaruh  dari faktor-faktor yang diidentifilkasi (X i ) terhadap tingkat pengembalian kredit (Y)
H 1 =  βi  ≠  0;  artinya  ada  pengaruh  dari  faktor- faktor  yang  diidentifilkasi  (X i ) terhadap  tingkat    pengembalian kredit (Y), dimana, i=1,2,...,13. Statistik Wj mengikuti sebaran normal (Z). Kaidah  keputusan  yang  digunakan  untuk menerima  atau  menolak  hipotesis  adalah:  jika nilai Wj >  Zα/2 atau  p-value dari  statistik Wj lebih  kecil  dari  taraf  nyata  (α  =  0,10),  maka keputusannya  adalah  menolak  H 0 .  Artinya, variabel  prediktor  ke-i  tersebut  berpengaruh secara nyata/signifikan terhadap variabel respon.
Makandolu et al : Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat pengembalian kredit mikro utama

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Faktor-Faktor yang Berpengaruh terhadap
Kredit Mikro Utama (KMU) di Bank NTT Kupang
Adapun faktor-faktor yang
mempengaruhi  tingkat  pengembalian  kredit (lancar  dan  tidak  lancar)  adalah  umur  (X 1 ), pendidikan  (X 2 ), jumlah  tanggungan  keluarga (X 3 ), pengalaman usaha (X 4 ), aset usaha (X 5 ),
omset  usaha  (X 6 ),  pendapatan  debitur  (X 7 ), plafon  pinjaman  (X 8 ),  angsuran  pokok  (X 9 ), angsuran  bunga  (X 10 ),  jumlah  tunggakan (X 11 ),  status  nasabah  (X 12 ),  dan  jangka  waktu pelunasan (X 13 ). Variabel respon dalam hal ini tingkat  pengembalian  kredit  terdiri  dari  dua alternatif  pilihan  yaitu  tingkat  pengembalian lancar  (1)  dan  tingkat  pengembalian  tidak lancar (0).
Tabel 1. Hasil Analisis Regresi Faktor-Faktor yang Berpengaruh Terhadap Tingkat Pengembalian KMU Pertanian Terpadu Bank NTT KCU Kupang 2012
No Variabel Score df Sig Odds Ratio 1 Umur 2.661 1 0.103 1.050 2 Pendidikan 0.698 1 0.404 0.449 3 Tanggungan Keluarga 0.132 1 0.716 1.829 4 Pengalaman Usaha 0.709 1 0.4 0.178 5 Aset 8.579 1 0.003 1.000 6 Omset 3.974 1 0.046 1.000 7 Pendapatan Usaha 6.583 1 0.01 1.000 8 Plafon 8.301 1 0.004 1.000 9 Setoran Pokok 0 1 0.994 1.000 10 Setoran Bunga 3.159 1 0.076 1.000 11 Setoran Tunggakan 11.428 1 0.001 1.000 12 Status Diri 2.042 1 0.153 2.381 13 Waktu pelunasan 15.904 1 0 0.479
sumber: data primer, 2012, diolah
Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  nilai uji G pada model regresi logistik biner adalah 10,685  dengan  nilai  P  =  0,001.  Hal  ini menunjukan  bahwa  nilai  P  (0,001)  <  α=0,10 maka  sesuai  kaidah  keputusan  hipotesis  nol ditolak.  Hal  ini  berarti  bahwa  minimal  ada satu  peubah  bebas  yang  berpengaruh  nyata terhadap tingkat pengembalian kredit. Dengan perkataan  lain  model  regresi  yang  digunakan ini  signifikan.  Dengan  demikian  dapat disimpulkan  bahwa  satu  diantara  variabel- variabel prediktor yang diidentifikasi berpengaruh  sangat  nyata  terhadap  tingkat
pengembalian kredit KMU Pertanian Terpadu di Bank NTT KCU Kupang.
Hasil pengolahan regresi logistik mengenai  faktor-faktor  yang  mempengaruhi tingkat  pengembalian  KMU  Bank  NTT Kantor  Cabang  Utama  Kupang  dapat  dilihat pada Tabel 1.
Uji Goodness  of  Fit atau  kebaiksuaian model  dengan  menggunakan  uji Hosmer- Lemeshow menunjukkan bahwa nilai χ 2 =4,533 dengan  nilai  p =  0,806.  Nilai  p  sebesar  0,806 ini  lebih  besar  dari  α=0,10.  Oleh  karena  itu maka  Ho  diterima,  yang  berarti  bahwa  tidak ada  perbedaan  nilai  hasil  observasi  dengan
nilai yang diramalkan oleh model. Jadi model analisis  regresi  logistik  sudah fit .  Hasil analisis  menunjukkan  pula  bahwa  nilai  R 2 = 0,672  artinya  bahwa  keragaman  atau  variasi kolektibilitas  (lancar  atau  tidak  lancar)  dapat dijelaskan oleh faktor-faktor yang diidentifikasi dalam model, sedangkan sisanya 32,80%  keragaman  kolektibilitas  tersebut dapat  dijelaskan  oleh  faktor-faktor  lain  yang tidak diperhitungkan dalam model.
Dari  Tabel  1,  dapat  dilihat  bahwa  dari variabel-variabel prediktor yang diidentifikasi berpengaruh  terhadap  tingkat  pengembalian kredit  terdapat  variabel-variabel  prediktor yang berpengaruh nyata dan variabel-variabel prediktor yang tidak berpengaruh nyata (tidak signifikan).  Identifikasi  variabel  prediktor yang signifikan dapat  dilihat dari nilai P dari variabel yang bersangkutan. Jika nilai P suatu variabel prediktor  lebih kecil dari α=0,10 (P < 0,10  )  maka  variabel  tersebut  berpengaruh nyata terhadap pengembalian kredit. Sebaliknya  jika  variabel  prediktor  tersebut memiliki  nilai  P>0,10  maka  variabel  tersebut berpengaruh tidak nyata.
Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  dari 13  faktor  yang  diidentifikasi  dan  diduga berpengaruh,  pada  tingkat    α  =  0,10,  terdapat tujuh faktor yang berpengaruh nyata terhadap tingkat  pengembalian  KMU  antara  lain  yaitu aset usaha (X 5 ), omset usaha (X 6 ), pendapatan (X 7 ),  plafon  kredit  (X 8 ),  bunga  (X 10 ), tunggakan (X 11 ), dan waktu pelunasan (X 13 ).
Pengaruh  Karakteristik  Kredit  terhadap Tingkat Pengembalian Kredit
Karakteristik kredit yang diduga berpengaruh  terhadap  tingkat  pengembalian Kredit  Mikro  Utama  terdiri  dari  variabel plafon  pinjaman  (X 8 ),  setoran  pokok(X 9 ), setoran  bunga  (X 10 ),  tunggakan  (X 11 ),  dan jangka  waktu  pelunasan  (X 13 ).  Berdasarkan output hasil  olahan  SPSS  18,  pengaruh masing-masing  variabel  tersebut  diuraikan sebagai berikut:
Plafon  Pinjaman. Bank  memberikan pinjaman  kepada  debitur/nasabahnya  dengan besaran  plafon  yang  disesuaikan  dengan jumlah  permintaan  dan  penilaian  kemampuan pembayaran  seorang  debitur.  Namun,  jumlah
plafond  yang  besar  juga  akan  mengakibatkan beban angsuran yang besar pula bagi nasabah KMU dalam pelunasannya sehingga menimbulkan resiko terhambatnya pengembalian  KMU.  Nilai  P  variabel  plafon pinjaman  adalah  0,004  dan  lebih  kecil  dari α=0,10 yang berarti variabel plafon pinjaman berpengaruh sangat nyata terhadap kolektibilitas KMU.
Nilai odds ratio variabel plafon pinjaman adalah  1,00.  Hal  ini  menandakan  bahwa peluang debitur dengan plafon pinjaman yang nilainya  besar  dalam  mengembalikan  kredit (lancar  atau  tidak  lancar)  sama  dengan peluang debitur yang jumlah plafon kreditnya kecil.  Dengan  kata  lain  bahwa  besar  kecilnya plafon  kredit  tidak  menunjukkan  perbedaan peluang yang nyata dalam tingkat pengembaliannya. Setoran Pokok. Setoran pokok merupakan  kewajiban  yang  harus  dibayar pihak  debitur  setiap  bulan  atau  semester kepada  pihak  kreditur  (bank)  sesuai  dengan perjanjian  yang  telah  disepakati.  Besarnya sangat  tergantung  pada  plafon  kredit  yang telah  diperoleh.  Semakin  besar  plafon  kredit yang  diperoleh  semakin  besar  pula  jumlah pokok  yang  harus  disetor  setiap  bulannya. Berdasarkan output hasil  olahan  diperoleh nilai  P  variabel  setoran  pokok    adalah  0,994 atau  lebih  besar  dari  α=0,10  sehingga  belum cukup  bukti  untuk  mengatakan  bahwa variabel  setoran  pokok  berpengaruh  nyata terhadap kolektibilitas KMU.
Nilai odds  ratio variabel  pendapatan yaitu  1,00.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa peluang debitur KMU yang setoran pokoknya besar  dalam  mengembalikan  kredit  (lancar atau  tidak  lancar)  sama  dengan  peluang debitur  yang  jumlah  setoran  pokoknya  kecil. Dengan  kata  lain  bahwa  besar  kecilnya setoran  pokok  tidak  menunjukkan  perbedaan peluang yang nyata dalam tingkat pengembaliannya.
Setoran  Bunga. Bunga  kredit  adalah sejumlah  uang  yang  dibayarkan  sebagai imbal  jasa  dalam  suatu  periode  tertentu yang dihitung berdasarkan suatu persentase  tertentu  dari  pokok  utang. Bunga  merupakan  konsekuensi  logis  dari
Makandolu et al : Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat pengembalian kredit mikro utama
penggunaaan  uang  secara  kredit  dan merupakan  sebuah  beban  yang  wajib ditanggung oleh seorang debitur. Besarnya  bunga  yang  harus  dibayar  oleh debitur  sangat  tergantung  pada  besarnya kredit yang telah diterima.
Hasil    analisis  menunjukkan  bahwa  nilai P  variabel  setoran  bunga  adalah  0,076  dan  < α=0,10. Hal ini berarti bahwa variabel setoran bunga berpengaruh nyata terhadap kolektibilitas  KMU.  Selanjutnya,  nilai odds ratio variabel setoran bunga  adalah 1,00 yang berarti  bahwa  peluang  debitur  KMU  yang setoran bunganya  besar sama dengan peluang debitur  yang  jumlah  setoran  bunganya  kecil. Dengan  kata  lain  bahwa  besar  kecilnya setoran  bunga  seorang  debitur  menunjukkan peluang yang nyata dalam tingkat pengembaliannya.
Tunggakan. Tunggakan  kredit  baik pokok  maupun  bunga  merupakan  beban  bagi pihak  kreditur/bank  karena  akan  mengurangi pendapatan  dari  pihak  bank.  Berdasarkan output hasil  olahan  didapat  nilai  P  variabel tunggakan  adalah  0,001  dan  lebih  kecil  dari α=0,10 yang berarti bahwa variabel tunggakan sangat berpengaruh terhadap tingkat kolektibilitas  KMU.  Selanjutnya odds  ratio variabel  tunggakan    adalah  1,00  yang  berarti bahwa  peluang  debitur  KMU  yang  memiliki tunggakan besar sama dengan peluang debitur yang  memiliki  tunggakan  sedikit  terhadap kolektibilitas KMU.
Jangka  Waktu  Pelunasan. Jangka waktu  pelunasan  kredit  merupakan  waktu jatuh tempo seorang debitur dalam membayar seluruh  nilai  pinjaman  yang  diberikan termasuk  pembayaran  bunganya.  Semakin panjang  waktu  yang  diberikan,  maka  beban nasabah  KMU  dalam  membayar  angsuran akan semakin ringan/longgar. Nilai P variabel jangka  waktu  pelunasan  adalah  0,000  atau lebih  kecil  dari  α=0,10.  Hal  ini  menandakan bahwa  variabel  jangka  waktu  pelunasan berpengaruh  sangat  nyata  terhadap  tingkat pengembalian Kredit Mikro Utama.
Selanjutnya odds  ratio variabel  waktu pelunasan  adalah  0,479  yang  berarti  bahwa peluang  debitur  KMU  yang  memiliki  waktu pelunasan  satu  tahun  lebih  lama  terhadap
kolektibilitas  KMU  adalah  sebesar  0,479  kali lebih  ringan  dibandingkan  dengan  debitur yang  memiliki  waktu  pelunasan  satu  tahun lebih pendek.
Implikasi Manajerial. Hasil dari analisis faktor-faktor  yang  berpengaruh  terhadap pengembalian kredit diketahui bahwa terdapat tujuh    faktor  yang  berpengaruh  nyata (significant) terhadap  tingkat  pengembalian kredit  yaitu  variabel:  aset,  omset,  plafon kredit,  pendapatan  usaha,  setoran  bunga, setoran  tunggakan,  dan  waktu  pelunasan (P<0,10). Oleh karena itu, untuk mengantisipasi bagaimana tingkat kolektibilitas  KMU  dari  para  debitur,  pihak manajemen dalam hal ini manajemen perkreditan Bank NTT perlu mempertimbangkan faktor-faktor tersebut
diatas  dalam  penyaluran  kredit  kepada  calon debitur.
Upaya-upaya yang dapat dilakukan untuk menekan  atau  mengurangi  ketidaklancaran dalam  pelunasan  kredit  adalah  melakukan filtrasi  awal  dengan  menerapkan  prinsip  5C, prinsip  7A,  dan  prinsip  7P  secara  lebih  ketat dalam  melakukan  penilaian  kredit  pada  saat pengajuan oleh calon debitur. Hasil penelitian mengungkapkan bahwa sekalipun aset, omset, plafon  kredit,  pendapatan  usaha,  setoran bunga,  dan  jumlah  tunggakan  berpengaruh nyata  terhadap  tingkat  pengembalian  kredit tetapi  dari  sudut  pandang  peluang  tingkat pengembalian kreditnya adalah sama. Artinya, debitur dengan jumlah aset, omset, pendapatan,  plafon  kredit, setoran  bunga,  dan jumlah  tunggakan  besar  memiliki  peluang yang  sama  dengan  debitur  lainnya.  Oleh karena  itu,  khusus  untuk  prinsip  5C,  filtrasi yang  perlu  mendapat  perhatian  lebih  adalah character yang  menyangkut  citra  kepribadian dan  citra  calon  debitur  di  masyarakat. Selanjutnya untuk prinsip 7P prioritas, filtrasi pada personality dalam  hubungannya  dengan kepribadian dan tingkah lakunya saat ini, serta masa  lalu.  Sedangkan  pada  prinsip  7A,  aspek manajemen  merupakan  aspek  yang  sangat penting  untuk  diperhatikan.  Lebih  lanjut, pihak  manajemen  Bank  NTT  juga  dapat memberikan sanksi yang tegas untuk tindakan yang menyalahi prosedur dan penanggulangan
masalah  yang  terjadi  dengan  mengeluarkan kebijakan  baik  bagi  perusahaan  dan  bagi debitur KMU.
Untuk  menekan  tingkat  pengembalian kredit  yang  tidak  lancar,  maka  kunjungan kerja  petugas  ( collector kredit)  harus  lebih intensif  dengan  fokus  pada  debitur  yang teridentifikasi  tidak  lancar.  Hal  lain  yang perlu  mendapat  perhatian  adalah  faktor agunan.  Pada  KMU  pertanian  terpadu khususnya ternak babi faktor agunan tidak ada sehingga  dapat  diduga  agunan  menjadi  salah
satu  penyebab  ketidaklancaran  pengembalian kredit  menjadi  tinggi.  Oleh  karena  itu,  maka diperlukan  kerjasama  yang  baik  antara  pihak marketing kredit  dengan collector agar  dapat mengurangi  angka overdue setiap  bulannya. Salah  satu  cara  untuk  menarik  debitur  agar melakukan  pembayaran  angsuran  tepat  waktu adalah  dengan  memberikan  diskon  angsuran dengan syarat pembayaran dilakukan sebelum tanggal jatuh tempo, memberikan parcel pada hari  besar  keagamaan,  dan  memberikan souvenir untuk pinjaman yang cukup besar.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  yang  telah dilakukan,  maka  dapat  diperoleh  kesimpulan sebagai berikut:
1. Karakteristik  usaha  yang  berpengaruh secara signifikan terhadap tingkat kolektibilitas  Kredit  Mikro  Utama  Bank NTT    ialah  aset,  omset,  dan  pendapatan usaha. 2. Karakteristik  kredit  yang  berpengaruh secara signifikan terhadap tingkat kolektibilitas  Kredit  Mikro  Utama  Bank
NTT  ialah  plafon  kredit,  setoran  pokok, setoran  bunga,  setoran  tunggakan,  dan waktu pelunasan.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan Pusat Statistik. 2008. Faktor-faktor yang Menghambat Perkembangan UMKM. Jakarta.
Juanda  B.  2007.  Metodologi  Penelitian
Ekonomi dan Bisinis. IPB Press. Bogor.
Karauwan  F.  2012.  Analisis  kebijakan  kredit usaha  pada  Bank  BRI  kantor  cabang pembantu  Mega  Mas  Manado. Journal Acta Diurna 1(1). Kasmir.  2008. Bank  dan  Lembaga  Keuangan Lainnya . Raja Grafindo Persada. Jakarta. Priyatno,  D.  2010. Paham  Analisa  Statistik Data dengan SPSS . Media Kom. Yogyakarta.
PT.  Bank  Pembangunan  Daerah  NTT.  2011. Statistik Penyaluran Kredit Mikro Utama .
Kupang. NTT.
Santoso S. 2010. Statistik Multivariat. PT Elex Media Komputindo. Jakarta.
Shah,  Barnwell.  2003.  Hosmer-lemeshow goodness  of  fit  test  for  survey  data. Joint Statistical  Meetings  -  Section  on  Survey Research  Methods. Babubhai  Shah,  Safal Institute,  22  Autumn  Woods  Drive,
Durham, NC. (18 January 2013) Siringoringo  R.  2012.  Karakteristik  Dan Fungsi Intermediasi Perbankan Di Indonesia. Buletin Ekonomi Moneter Dan Perbankan, Juli: 1-6 Syarif T,  dYoseva.  2010.  Kajian  Kemanfaatan
Bantuan Perkuatan Untuk UMKM. Jurnal Pengkajian Koperasi dan UKM 5:30-48.
Makandolu et al : Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat pengembalian kredit mikro utama