Analisis probabilitas gagal bayar (problem loans) debitur  menggunakan  model  regresi  logistik biner

## Krishna Prafidya Romantica
Fakultas Bisnis, Institut Teknologi dan Bisnis Kalbis, Jakarta, Indonesia

## Abstract
Credit  distribution  is  an  activity  that  dominates  the  bank's  business  in  its function as an intermediary institution. In the process of lending, banks are often  faced  with  a  risk  known  as  credit  risk  or  problem  loans.  One  of  the causes of problem loans is the failure of banks to conduct credit analysis to prospective borrowers. The process of credit analysis of prospective debtors is carried out by coding the dummy variables involved in the research data. After that, the independent variable is  estimated by its parameter value  by maximizing the  Likelihood function. The  estimated value of the parameters was tested for significance by using the Likelihood Ratio test, the Wald test, and the Hosmer and Lameshow tests. At the 95% significance level, there are four  independent  variables  that  significantly  affect  problem  loans,  namely Age, Year_Emp, Income, and Debt_Income. The estimated parameter values of significance are  substituted into the Binary Logistic  Regression Model to determine the probability of debtor default.

## Abstrak
Penyaluran  kredit  merupakan  suatu  kegiatan  yang  mendominasi  usaha bank  dalam  fungsinya  sebagai  lembaga  intermediasi.  Pada  proses penyaluran kredit, bank sering dihadapkan pada suatu risiko yang dikenal dengan  nama  risiko  kredit  atau  problem  loans.  Salah  satu  penyebab terjadinya problem loans adalah kegagalan bank dalam melakukan analisis kredit  kepada  calon  debitur.  Proses  analisis  kredit  calon  debitur  ini dilakukan  dengan  cara  melakukan  pengkodean  variabel  dummy  yang terlibat di dalam  data penelitian. Setelah itu,  variabel bebas ditaksir nilai parameternya  dengan  cara  memaksimumkan  fungsi  Likelihood.  Nilai taksiran parameter-parameter diuji siginifikansinya dengan menggunakan uji  Likelihood  Ratio,  uji  Wald,  dan  uji  Hosmer  dan  Lameshow.  Pada  taraf signifikansi  95%,  terdapat  empat  variabel  bebas  yang  signifikansi mempengaruhi  problem  loans,  yaitu  Age,  Year_Emp,  Income,  dan Debt_Income.  Nilai  taksiran  parameter  yang  signifikansi  tersebut disubstitusikan  ke  dalam Model Regresi Logistik Biner untuk  menentukan probabilitas gagal bayar debitur.
* Email korespondensi: krishna.romantica@kalbis.ac.id
Pedoman  Sitasi:  Romantica, K.P (2019). Analisis probabilitas gagal bayar (problem loans) debitur menggunakan model regresi logistik biner. Jurnal Manajemen Strategi dan Aplikasi Bisnis, 2(2), 155 - 164

## Published by LPMP Imperium
Journal homepage: https://ejournal.imperiuminstitute.org/index.php/JMSAB

## JMSAB

## 155

## Paper type
Technical paper
Keywords: problem loans, the Binary Logistic Regression Model, coding the dummy variables
Received: 04 Aug 2019 Revised: 09 Sep 2019 Accepted: 15 Sep 2019 Online: 17 Sep 2019
Jurnal Manajemen Strategi dan Aplikasi Bisnis, Vol 2, No. 2, Desember 2019, pp. 155-164 eISSN 2655-237X
Romantica, K.P. Analisis probabilitas gagal bayar…

## PENDAHULUAN
Penyaluran kredit  merupakan kegiatan yang mendominasi usaha bank dalam fungsinya sebagai lembaga intermediasi. Transaksi kredit ini dapat terjadi jika terdapat suatu  keinginan, khususnya para pengusaha yang  kekurangan  modal  untuk  memperlancar  usahanya.  Pada  proses  penyaluran  kredit  bank  sering dihadapkan  pada  suatu  risiko  yang  dikenal  dengan  nama  risiko  kredit  atau  problem  loans.  Salah  satu faktor  penyebab terjadinya problem loans adalah kegagalan  pihak bank dalam  melakukan analisis kredit terhadap calon debiturnya. Risiko tersebut  dapat diatasi menggunakan sistem scoring yang dimiliki oleh setiap  perbankan.  Model  scoring  ini  dibangun  berdasarkan  data  calon  debitur  sebelumnya  yang  masuk dalam kategori baik dan buruk.
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data simulasi pinjaman  yang  dibuat mirip dengan keadaan  suatu  bank  tertentu.  Sumber  diperoleh  dari  skripsi  yang  berjudul  “Penentuan  Faktor-faktor Pertimbangan dalam Pemberian Kredit Bank Menggunakan Model Cox.” (Restiani, 2012). Data simulasi ini terdiri  atas  100  sampel,  yaitu  terdapat  n 1 =20  dengan  kategori  1,  artinya  terjadinya  problem  loans,    dan n 0 =80 dengan kategori 0, artinya tidak terjadi problem loans. Ada 9 variabel bebas yang digunakan dalam simulasi,  meliputi:  age,  education1,  education2,  education3,    year_emp,  income,  debt_income,  credit_debt, dan  other_debt,  serta  satu  variabel  terikat,  yaitu  loan.  Dari  kesembilan  variable  bebas  tersebut,  Penulis akan  melakukan  análisis  terhadap  variabel-variabel  bebas  yang  signifikansi  mempengaruhi  variabel terikat  dengan  cara:  (1)  penulis  melakukan  pengkodean  terhadap  variabel  dummy;  (2)  menaksir parameter  dari  variabel  bebas  yang  dapat  memaksimumkan  fungsi  likelihood;  (3)  melakukan  uji signifikansi  parameter;  (4)  penaksiran  probabilitas  gagal  bayar  (problem  loans)  debitur;  (5)  nilai probabilitas  dicocokan  terhadap  interval  kelayakan  debitur  sehingga  pihak  bank  mendapat  gambaran terkait tingkat risiko/kerawanan gagal bayarnya. Berdasarkan predikat tersebut, bank dapat menentukan atau mengambil sebuah keputusan yang layak diterima oleh setiap debiturnya.
Masalah pokok yang dibahas dalam penelitian ini, antara lain : (1) apakah sajakah variabel dummy yang terdapat pada data simulasi pinjaman ?; (2) faktor-faktor apa sajakah yang menyebabkan terjadinya problem loans pada data  simulasi pinjaman  ?;  (3)  bagaimana  merumuskan Model  Regresi  Logistik Biner debitur berdasarkan data simulasi pinjaman ?; (4) bagaimana cara menganalisis probabilitas gagal bayar (problem loans) debitur berdasarkan data simulasi pinjaman ?.
Penelitian  ini  bersifat  simulasi  dan  digunakan  untuk  menganilisis  data  kredit  calon  debitur menggunakan  Model  Regresi  Logistik  Biner  dengan  cara  menaksir  probabilitas  gagal  bayar  (problem loans)  debiturnya.    Tujuan  dari  penelitian  ini,  meliputi:  (1)  menentukan  variabel  dummy  pada  data simulasi  simulasi  dan  melakukan  pengkodean  variabel  dummy  tersebut;  (2)  menentukan  faktor-faktor yang  menyebabkan  terjadinya  problem  loans  debitur  pada  data  simulasi  pinjaman;  (3)  merumuskan Model Regresi  Logistik Biner debitur berdasarkan data  simulasi  pinjaman; (4) menganalisis probabilitas gagal  bayar  (problem  loans)  debitur  berdasarkan  data  simulasi  pinjaman.  Hasil  penelitian  dapat  dapat digunakan  oleh  perusahaan  di  bidang  jasa  keuangan  untuk  mengidentifikasi  probabilitas  gagal  bayar, mengurangi risiko kerugian, dan memperluas kajian ilmu pengetahuan pada analisis risiko pinjaman.

## KAJIAN PUSTAKA

## Ruang Sampel
Ruang  Sampel  merupakan  himpunan semua hasil yang  mungkin dari suatu percobaan Y dan  dinyatakan dengan lambang S. Setiap hasil dari ruang sampel disebut unsur atau titik sampel (Romantica, 2012).

## Peluang dan Variabel Acak
Misalkan n adalah  banyaknya  kejadian/peristiwa E yang  mungkin  terjadi  dan N adalah  banyaknya elemen dalam ruang sampel S , maka peluang kejadian/peristiwa E dapat terjadi yaitu:
  n P E
N 

## Jurnal Manajemen Strategi dan Aplikasi Bisnis, 2(2), 155-164
Romantica,  K.P. Analisis probabilitas gagal bayar...
Variabel acak adalah suatu fungsi dari ruang sampel S ke dalam himpunan bilangan real R (Dudewich & Mishra,  1995).  Variabel  acak  adalah  suatu  fungsi  yang  nilainya  berupa  bilangan  realR  yang  ditentukan oleh  setiap  unsur  dalam  ruang  sampel  S.  Variabel  acak  dinyatakan  dengan  huruf  kapital , , ,... X Y Z , sedangkan  nilainya  dinyatakan  dengan  huruf  kecil , , ,... x y z .  Variabel  acak  terdiri  dari  dua  yaitu  :  (1) variabel  acak  kontinu  adalah  variabel  yang  memiliki  nilai  tak  terhingga  banyaknya  sepanjang  sebuah interval yang tidak terputus; (2) variabel acak diskrit adalah variabel acak yang memiliki nilai yang dapat dihitung.

## Kredit Bermasalah (Problem Loans)
Faktor-faktor penyebab terjadinya kredit bermasalah antara lain dari faktor eskternal dan internal. Faktor Eksternal:  k redit  macet  atau  problem  loans  adalah  kredit  yang  mengalami  kesulitan  pelunasan  akibat adanya  faktor-faktor  atau  unsur  kesengajaan  atau  karena  kondisi  di  luar  kemampuan  debitur.  Debitur atau nasabah dalam hal ini  adalah sebagai pihak luar yang tidak sedikit dari  mereka  mengalami  kondisi penurunan  keuangan,  usaha  yang  dijalankan  oleh  nasabah  tidak  stabil,  atau  bisa  jadi  ada  faktor kesengajaan  dalam  pembayaran  tagihan  yang  tidak  tepat  waktu.  Selain  kegagalan  usaha  debitur  atau faktor kesengajaan dari debitur seperti disebut di atas, menurunnya kegiatan ekonomi dan tingginya suku bunga kredit juga mempengaruhi kestabilan bank (SimulasiKredit.com, 2013).
Faktor internal, dalam hal  ini penyebab utama Kredit Macet justru  disebabkan  oleh  kelalaian dari pihak  bank  itu  sendiri.  Setiap  penyaluran  kredit  untuk  nasabah  yang  dilakukan  oleh  bank  mengandung resiko  karena  manusia  memiliki  keterbatasan  kemampuan  dalam  memprediksi  masa  yang  akan  datang. Terlebih situasi dan  kondisi ‘lingkungan’ yang cepat berubah dan penuh ketidakpastian seperti sekarang ini.  Beberapa  hal  penting  yang  harus  dilakukan  oleh  bank  dalam  menekan  atau  mengurangi  seminimal mungkin resiko pemberian kreditnya, adalah:
a. Memperkuat tim analis kartu kredit
b. Pihak Bank sebaiknya tidak terlalu ekspansif mengejar target
c. Meneliti riwayat keuangan nasabah dengan teliti
d. Tidak menjadikan Agunan sebagai satu-satunya faktor aman analisa
e. Tepat waktu dalam merealisasikan pengajuan kredit
f. Menetapkan Plafon kredit sesuai dengan kebutuhan nasabah
Dampak  kerugian  dari  Kredit  Macet  (Non  Performance  Loan)  tidak  hanya  dirasakan  oleh  nasabah  saja, pihak  bank  selaku  penyedia  jasa  keuangan  juga  akan  mengalami  kerugian.  Sebagaimana  kita  ketahui dampak negatif yang dirasakan oleh nasabah adalah nasabah harus menanggung kewajiban kepada bank. Mengingat setiap pinjaman dari bank (konvensional) memiliki bunga yang cukup memberatkan nasabah, jumlah  kewajiban  nasabah  semakin  lama  akan  semakin  bertambah  besar  jika  belum  dilunasi (SimulasiKredit.com, 2013).

## Analisis Regresi Logistik
Analisis  Regresi  Logistik  merupakan  alat  statistik  yang  digunakan  untuk  pemodelan  kasus  penelitian dengan tujuan melihat pengaruh variabel bebas ( ) X terhadap variabel tak bebas ( ) Y , jika variabel bebas dalam  penelitian  bersifat  kategorik  (Agresti,  2002).  Prinsip-prinsip  yang  digunakan  dalam  Analisis Regresi  Logistik  sama  dengan  prinsip  perhitungan  dalam  Analisis  Regresi  linear  secara  umum,  hanya berbeda  dalam  hal  skala  pengukuran  dari  variabel  bebas ( ) Y ,  sehingga  teknik-teknik  yang  digunakan dalam  Analisis  Regresi  Linear  juga  akan  digunakan  dalam  Analisis  Regresi  Logistik  (Hosmer  dan Lemeshow, 1989).
Regresi  Logistik  juga  menghasilkan  rasio  peluang  (odds  ratios)  yang  terkait  dengan  nilai  variabel bebas.  Rasio  peluang  (odds  ratios)  bisa  diartikan  sebagai  rasio  antara  dua  peluang,  yaitu  peluang  suatu peristiwa sukses dan peluang suatu peristiwa gagal. Peluang (odds) dinotasikan oleh   dapat dirumuskan sebagai berikut:
    X = 1- X
  

## Analisis Regresi Logistik Biner
Regresi Logistik Biner digunakan untuk menaksir pengaruh dari beberapa variabel penjelas (X) terhadap variabel respon ( ) Y yang bersifat biner atau dikotomus. Dikatakan biner atau dikotomus karena memiliki dua nilai kemungkinan, yaitu 0 dan 1. Bentuk persamaan  Regresi Logistik Biner yang digunakan adalah :
      0 1 1 0 1 1 exp ... , 1, 2,...,
1 exp ... i k ki i i k ki x x x i N x x                
Model  ditransformasi  dengan  transformasi  logit,  sehingga  diperoleh  fungsi ( ) g X yang  linear  dalam parameter-parameternya (Hosmer dan Lemeshow, 1989). Fungsi logitnya yaitu:
    0 X ( ) log 1- K
ik k k g X x X          
  

## Penaksiran Parameter Model Regresi Logistik
Menurut Scott A. Czepiel (2005), tujuan dari regresi Logistik adalah menaksir parameter-parameter, k  , yang  berkonstribusi  pada  persamaan  (2.4).  Andaikan  terdapat  k  variabel  bebas
1 2 , ,..., k X X X ,  fungsi
densitas peluang bersyarat Y terhadap  mengikuti Distribusi Bernoulli adalah :
    1 1 | 1 ; 0,1 i i N y y i i i i f y y       
 
Y diberi kode dengan 0 dan 1untuk setiap pasangan   , i i x y . Jika 1 i y  maka kontribusi untuk fungsi likelihood  adalah   i x  dan  jika 0 i y  maka  kontribusi  untuk  fungsi  likelihood  adalah
  1 i x   ,
dimana
  i x  menotasikan nilai dari   x  pada i x .Sehingga kontribusi untuk fungsi Likelihood dari pasangan   , i i x y adalah:
    1 1 1 ; 0,1 i i N y y i i i i
L y    
    
Menganalisis dan Memprediksi Skenario
Linking  score  merupakan  hubungan  linear  antara  score  dengan  variabel-variabel  independent X yang mempengaruhi terjadinya problem loans calon debitur. Persamaan score dapat dituliskan sebagai berikut :
0 1 1 2 2 ... i i i k ki
score
X X X         
dengan Model Regresi Logistik Biner yaitu:
      exp 1 exp i i i score score score  

Persamaan  score  merupakan  fungsi  logit  pada  persamaan  regresi  Logistik  Biner,  dimana i score menunjukkan   g X .  Dan  bentuk  persamaan   i score  menunjukkan  bentuk  persamaan  regresi  Biner logstik   X  .  Oleh  karena  itu,   i score  memperlihatkan  nilai  peluang,  yaitu  peluang  gagal  bayar (problem loans) debitur dengan   0 1 i score   
Score kredit   merupakan  penilaian terhadap  risiko  kredit dari seorang debitur. Score kredit yang rendah mengindikasikan suatu risiko yang rendah atas kemungkinan gagal bayar (problem loans).

## Jurnal Manajemen Strategi dan Aplikasi Bisnis, 2(2), 155-164
Romantica,  K.P. Analisis probabilitas gagal bayar...

## METODE PENELITIAN

## Pengkodean Variabel Dummy
Secara harfiah, dummy memiliki arti buatan. Variabel dummy adalah variabel yang nilai sebenarnya adalah buatan  karena  nilai  variabel  tersebut  sebenarnya  bukanlah  skala.  Jika  variabel  penjelas  berukuran kategori atau dikotomi, maka variabel dummy dinyatakan dengan kode 0 atau 1. Kategori 0 menunjukkan ketidakhadiran ciri dan 1 menunjukkan sampel memiliki ciri tertentu. Setiap variabel dummy menyatakan satu  kategori  variabel  dan  setiap  variabel  dengan k kategori  dapat  dinyatakan  dengan 1 k  variabel dummy (Agung, 2017).

## Penaksiran Parameter
Taksiran  maksimum  Likelihood  adalah  nilai-nilai  yang  dapat  memaksimalkan  fungsi  Likelihood. Penaksiran  nilai  maksimum  Likelihood  membutuhkan  perhitungan  komputasi  menggunakan  bantuan software IBM SPSS Statistics 20.
Uji Signifikansi Parameter

## Uji Likelihood Ratio
Langkah-langkah uji Likelihood Ratio yaitu:
1) Perumusan hipotesis
0 1 : 0 H   ( variabel X tidak mempunyai pengaruh terhadap   X  )
1 1 : 0 H   (variabel X mempunyai pengaruh terhadap   X  )
2) Tentukan statistik G dan    2 1 1    , dimana :
    1 1 0 0 1 1 ˆ ˆ 2 ln 1 ln 1 ln ln ln n n i i i i i i G y y n n n n n n               
 
 
3) Perbandingkan statistik dan    2 1 1    .
4) Kriteria:
Jika
   2 1 1 G     maka 0 H diterima dan 1 H ditolak
Jika
   2 1 1 G     maka 0 H ditolak dan 1 H diterima
5) Kesimpulan.
Uji Wald Metode yang digunakan dalam uji Wald adalah metode backward. Metode backward merupakan langkah mundur,  semua  variabel    diregresikan  dengan  variabel  .  Pengeliminasian  variabel    didasarkan  pada nilai terkecil  dan  turut  tidaknya  variabel    pada  model  juga  ditentukan  oleh  nilai .  Metode backward  merupakan  metode  regresi  yang  baik  karena  dalam  metode  ini  dijelaskan  perilaku  variabel respon  dengan  sebaik-baiknya  dengan  memilih  variabel  penjelas  dari  sekian  banyak  variabel  penjelas yang tersedia dalam data.

## Uji Hosmer dan Lameshow
Langkah-langkah uji Hosmer dan Lemeshow adalah: 1) Perumusan hipotesis
0 : H Tidak ada perbedaan antara nilai observasi dengan nilai prediksi model
1 : H Ada perbedaan antara nilai observasi dengan nilai prediksi model
2) Tentukan P value  dan  tingkat signifikan suatu pengujian.
3) Perbandingkan P value  dan  tingkat signifikan suatu pengujian.
4) Kriteria: Jika P value    maka 0 H diterima dan 1 H ditolak

## Jurnal Manajemen Strategi dan Aplikasi Bisnis, 2(2), 155-164
Jika P value    maka 0 H ditolak dan 1 H diterima
5) Kesimpulan.
Model  yang  cocok  adalah  model  yang  tidak  menunjukkan  ketidaksignifikan  pada  uji  Hosmer  dan Lemeshow.

## Penaksiran Probabilitas Gagal Bayar (Problem Loans)
Penaksiran probabilitas gagal bayar (problem loans) diperoleh dengan cara mensubstitusikan penaksiran parameter  yang  diperoleh  ke  dalam  persamaan  dengan  bantuan  software  Microsoft  Office  Excel  2007. Probabilitas gagal bayar ini kemudian dicocokan pada interval kelayakan debitur sehingga setiap debitur memperoleh predikat yang menggambarkan kelayakan kredit yang diajukan olehnya.

## Keputusan
Penulis akan menganalisis tingkat risiko/kerawanan gagal bayar calon debitur berdasarkan nilai taksiran probabilitas  dari  Model  Regresi  Logistik  Biner.  Analisis  ini  dapat  digunakan  oleh  bank  dengan mempertimbangkan segala hal yang mungkin terhadap calon debitur yang mengajukan kredit. Pihak bank mengambil keputusan atas kelayakan calon debiturnya.

## Diagram Alur Tahapan Analisis
Tahapan-tahapan analisis yang dilakukan peneliti digambarkan alur penelitian berikut ini.
Gambar 1.  Diagram Alur Prediksi Probabilitas Problem Loans pada Bank BPR Z

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  perhitungan  komputasi,  nilai 2 68, 076 Log Likelihood    sehingga  diperoleh  statistik 236, 23248 G  .  Dengan  menggunakan 0,05   ,  nilai  statistik  uji  chi-square
   2 1 0.05 9 3,3251129 G     .
Berdasarkan  kriteria  hipotesis,  peneliti  menolak 0 H .  Artinya,  variabel  (dummy) 1 2 9 , ,..., X X X s  secara
bersama mempengaruhi   X  dengan tingkat kepercayaan 95%.

## Jurnal Manajemen Strategi dan Aplikasi Bisnis, 2(2), 155-164
Romantica,  K.P. Analisis probabilitas gagal bayar...
Pada  uji  Wald,  kriteria  penolakan
0 H adalah . value p   Berdasarkan  kriteria  penolakan,  peneliti menyimpulkan bahwa  ada  empat variabel bebas (dummy) mempunyai pengaruh terhadap   X  dengan tingkat kepercayaan 95%, yaitu Age, Year_Emp, Income, dan Debt_Income.
Tabel 1. Hasil Penelitian
Koefisien Parameter Variabel (Dummy) B Sig. Exp(B) 95% C.I.for EXP(B) Signifikansi Parameter Lower Upper Age -.106 .036 .899 .814 .993 Signifikansi Year_Emp -.278 .004 .757 .626 .916 Signifikansi Income .060 .002 1.062 1.021 1.104 Signifikansi Debt_Income .189 .000 1.208 1.087 1.342 Signifikansi Constant -.949 .491 .387
Sumber : diolah.
Pada  uji  Hosmer  and  Lemeshow,  kriteria  penolakan
0 H adalah . value p   Dengan 0,05   ,  diperoleh 0,708 value p  , dimana value p   sehingga peneliti tidak menolak 0 H . Artinya, tidak ada perbedaan antara nilai  observasi  dengan  nilai  prediksi  model.  Setelah  melakukan  uji  signifikansi  parameter,  peneliti memodlkan  data  simulasi  pinjaman  tersebut  ke  dalam  fungsi  logit  pada  Model  Regresi  Logistik  Biner, yaitu
  1 5 6 7 log 0,949 0,106 0,278 0,06 0,189 j j j j j it x x x x  
   
dimana :
1 5
6 7 :  variabel
: variabel _ :  variabel
: variabel
_ : data sampel  -1,2,...,100
j j j j x Age x Year Emp
x Income
x Debt Income j ke

## Analisis Debitur 95
Debitur 95  berusia (X 1 ) 41 tahun  dengan tingkat pendidikan tamat SMA (X 3 )  mengajukan pinjaman  (X 8 ) kepada  kreditur  sebesar  11,36  untuk  keperluan  keluarga  (konsumtif).  Debitur  95  telah  memiliki pengalaman  kerja  (X 5 )  selama  17  tahun.  Berdasarkan  analisis  kemampuan  bayar  yang  dilakukan  oleh kreditur  diketahui  bahwa  Debitur  95  memiliki  pendapatan  per  bulan  (X 6 )  sebesar  176  dan  pengeluaran bulanan  (X 7 )  sebesar  9,3.  Selain  pinjaman  yang  diajukan  tersebut,  Debitur  95  juga  memiliki  hutang  di tempat  lain  (X 9 )  sebesar  5,01.  Berdasarkan  informasi  terebut,  apakah  Debitur  95  layak  memperoleh kredit? Akankah Debitur 95 dapat melunasi kreditnya sesuai  dengan waktu yang ditentukan?

## Penyelesaian
Berdasarkan informasi, prediksi nilai probabilitas gagal bayar (problem loans)  Debitur 95 adalah sebesar   ˆ 0,9086034. X  

## Jurnal Manajemen Strategi dan Aplikasi Bisnis, 2(2), 155-164
Romantica, K.P. Analisis probabilitas gagal bayar…
Artinya  adalah  probabilitas  gagal  bayar  (problem  loans)  Debitur  95  cukup  besar,  yaitu 0,9086034 atau 90,86034%.  Probabilitas  gagal  bayar  Debutur  95  berada  berada  pada  selang  interval  0.70 ≤ ( ) ≤ 1 sehingga  peneliti  menyarankan  pihak  kreditur  untuk  menolak  kredit  yang  diajukan  oleh  Debitur  95.  Ini berarti Debitur 95 dinyatakan tidak dapat mengembalikan kredit sesuai dengan waktu yang ditentukan.

## KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini,  peneliti  melakukan  pengkodean  tiga  variabel  dummy  dari  variabel  bebas  Education menjadi Education1, Education2, dan Education3. Pengkodean ini dilakukan dengan memberikan kategori 0  (menunjukkan  ketidakhadiran  ciri)  dan  kategori  1  (menunjukkan  sampel  memiliki  ciri  tertentu). Setelah  melalui  tahap  penaksiran  parameter  dan  uji  signifikansi  parameter,  peneliti  menyimpulkan terdapat  empat  variabel  dummy  yang  mempunyai  pengaruh  terhadap   X  dengan  taraf  signifikansi 95%,  yaitu  Age,  Year_Emp,  Income,  dan  Debt_Income.  Berberkal  ini,  peneliti  memodelkan  data  simulasi pinjaman ke dalam Model Regresi Logistik Biner , yaitu :
      1 5 6 7 1 5 6 7 exp 0, 949 0,106 0, 278 0, 06 0,189 ,   :1, 2,...,100. 1 exp 0,949 0,106 0, 278 0, 06 0,189 j j j j i j j j j x x x x
x j x x x x         

  
Peneliti menghitung probabilitas gagal bayar (problem loans) debitur dengan cara mensubstitusikan data pribadi  debitur  yang  bersesuaian  ke  dalam  Model  Regresi  Logistik  Biner  di  atas.  Setelah  diperoleh  nilai probabilitas,  peneliti  membuat  keputusan  apakah  debitur  tersebut  mengalami  gagal  bayar  atau  tidak. Keputusan  ini dapat digunakan oleh pihak peminjam  uang  sebagai acuan dalam pengambilan keputusan terhadap kelayakan debitur.
Keterbatasan  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini,  penelitian  selanjutnya  dapat dikembangkan  dengan  menambah  jumlah  variabel  bebas  yang  mempengaruhi  terjadinya  problem loans. Variabel-variabel  bebas  lainnya  yang  dapat  digunakan,  antara  lain  perbandingan  repayment  capacity terhadap angsuran, kekayaan bersih (net worth), riwayat hubungan baik dengan bak, perilaku kehidupan pribadi,  usia,  kepemilikan  tempat  tinggal,  lama  menetap,  dan  rata-rata  pernghasilan/sales/omzet  usaha per  bulan.  Selain  itu,  metode  analisis  lainnya  yang  dapat  digunakan  dalam  memodelkan  data  pinjaman debitur adalah Artificial Neural Network dan Rough Set.

## REFERENSI
Agresti, A. (2002). Categorical Data Analysis. New York : John wiley & Sons, Inc. Agung.
(2017). Cara Mengeliminasi Variabel Pada Regresi. Retrieved from
https://agungbudisantoso.com/cara-mengeliminasi-variabel-pada-regresi/.
Akhtar,  H.  (2018).  Analisis  Regresi  dengan  Variabel  Dummy  di  SPSS.  Retrieved  from https://www.semestapsikometrika.com/2018/04/analisis-regresi-dengan-variabel-dummy.html.
Hosmer, D.W. dan  Lemeshow, S. (1989). Aplied Logistic Regression. Canada : John Wiley & Sons, Inc.
Restiani, W. (2012).  Penentuan Faktor-faktor Pertimbangan dalam Pemberian Kredit Bank Menggunakan Model Cox. Skripsi tidak diterbitkan. Bandung : Program S1  Matematika FMIPA UNPAD.
Romantica,  K.  P.  (2012).  Analisis  Credit  Scoring  Menggunakan  Metode  Algoritma  Genetika  Pada  Model Regresi Logistik  Biner (Studi Kasus  Pada  BPR Z). Skripsi tidak diterbitkan. Bandung :  Program  S1 Matematika FMIPA UNPAD.
SimulasiKredit.com.  (2013).  Faktor  Utama  yang  Menyebabkan  Kredit  Macet.  Retrieved  from https://www.simulasikredit.com/faktor-utama-yang-menyebabkan-kredit-macet/.

## Jurnal Manajemen Strategi dan Aplikasi Bisnis, 2(2), 155-164
Romantica,  K.P. Analisis probabilitas gagal bayar...

## PROFIL PENULIS
Krishna  Prafidya  Romantica  adalah  dosen  Business  Mathematics  Fakultas  Bisnis  di  Institut Teknologi dan Bisnis Kalbis (atau  disingkat Kalbis Institute) dengan pengalaman mengajar Analisis Data  Dasar,  Matematika  Ekonomi,  Simulasi  dan  Pemodelan,  serta  Matematika  Dasar  di  tingkat sarjana.  Penulis  memiliki  ketertarikan  pada  penelitian  tentang  bisnis  asuransi  dan  ekonomi keuangan.
Romantica, K.P. Analisis probabilitas gagal bayar…
This page intention to blank..