## KORESPONDING AUTHOR
Putu Prima Wulandari Email: primawulandari@ub.ac.id
INDEKS Google Scholar

## TEMA
22, 01

## SUBMIT
January 2021

## REVISI
Februari 2021 DITERIMA Maret 2021

## Cite:
Wulandari, P. P., Novianti, N. & Rahman, A. F. (2021). Determinan Indikator Finansial Dan Non Finansial Dalam Analisis Kredit Di Era Big Data (Studi Pada P2p Lending). Tema (Jurnal Tera Ilmu Akuntansi) , Volume 22 No. 1, 32- 46.

## DETERMINAN INDIKATOR FINANSIAL DAN NON FINANSIAL DALAM ANALISIS KREDIT DI ERA BIG
DATA (STUDI PADA P2P LENDING)

## Putu Prima Wulandari
Nurlita Novianti Aulia Fuad Rahman
Accounting Department, Faculty of Economics and Business,

## Brawijaya University
Abstract : This study aims to predict and explain the effect of financial indicators on the credit score in the P2P Lending platform credit analysis and the effect of non- financial indicators on the credit score in the P2P Lending platform credit analysis. This research focuses on peer to peer lending transactions found on the fintech ser- vice "KoinWorks". This research was conducted based on the sample, and the sam- pling method was carried out in a non-probability sampling type, namely the judg- ment sampling method, and 36 companies were found that matched the criteria. The data used is secondary data derived from financial data and non-financial data of companies that apply for peer to peer lending services on “KoinWorks”. While the data analysis technique in this study used descriptive statistical analysis, classical assumption test, and model accuracy test using SPSS for Windows version 16. The results of this study indicate that debt to equity ratio (financial indicator) and length of business (non-financial indicator) have an effect on determination of credit scor- ing by the platform.
Keywords : Credit Scoring, Financial Indicator, Non-Financial Indicator
Abstrak :  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi  dan  menjelaskan pengaruh  indikator  finansial  terhadap  nilai  kredit  scoring  dalam  analisis kredit  platform P2P  Lending serta  pengaruh  indikator  non  finansial  ter- hadap  nilai  kredit  scoring  dalam  analisis  kredit  platform  P2P  Lending. Penelitian ini berfokus pada transaksi peer to peer lending yang terdapat pada layanan fintech “KoinWorks”. Penelitian ini dilakukan berdasarkan sampel, dan metode pengambilan sampel dilakukan dalam tipe nonprobability sam- pling yaitu dengan metode judgement sampling , dan telah didapatkan 36 pe- rusahaan  yang  sesuai  dengan  kriteria.  Data  yang  digunakan  adalah  data sekunder yang berasal dari data finansial dan data non finansial perusahaan yang  mengajukan  layanan peer  to  peer lending pada  “KoinWorks”.  Se- dangkan  teknik  analisis  data  pada  penelitian  ini  menggunakan  analisis statistik  deskriptif,  uji  asumsi  klasik,  serta  uji  ketepatan  model menggunakan SPSS for Windows versi 16. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa debt to equity ratio (indikator finansial) dan lama usaha (indikator non finansial) berpengaruh terhadap penentuan kredit scoring oleh pihak plat- form.
Kata Kunci : Credit Scoring , indikator finansial, indikator non finansial

## PENDAHULUAN
Inovasi  teknologi  serta  tuntutan  kebu- tuhan  konsumen  seperti  akses  permodalan yang lebih mudah melahirkan beragam des- truksi termasuk pada financial distruption ya- ng telah menciptakan bidang usaha baru ya- ng  tentunya  menjadi  efisien  dan  terdigitali- sasi yaitu financial technology (fintech). Secara fundamental, adanya fintech di dunia karena revolusi industri 4.0 yang dimulai sejak awal tahun  2000-an (digital  revolution) .  Adanya fintech di  Indonesia  tentu  karena  kebutuhan konsumen, nasabah, dan merchant, karena fo- kusnya  kepada  penggunanya.  Pembayaran, transfer dana, pengumpulan dana, pinjaman, hingga  pengelolaan  aset  menjadi  jauh  lebih mudah  dengan  adanya fintech .  (Ramadhani, 2020). Dengan kemajuan teknologi dalam bi- dang fintech tentu  memudahkan  dalam  me- ngembangkan bisnis karena adanya bantuan pinjaman modal usaha yang lebih mudah di- akses.  Salah  satu fintech yang  ada  pada  bi- dang  jasa  keuangan  yang  menyediakan  la- yanan  pinjaman  online  adalah Peer  to  Peer Lending (P2P).  Layanan peer  to  peer  lending cash  loan dapat  mengisi  kesenjangan  kebu- tuhan  pembiayaan  di  Indonesia  dan  mem- buka akses bagi yang tidak unbanked namun layak  kredit.  Berdasarkan  data  yang  dihim- pun,  terdapat  90%  dari  seluruh  penduduk berusia  dewasa di  Indonesia  yang  mungkin membutuhkan  fasilitas  kredit.  Berdasarkan tren,  layanan peer  to  peer  lending  cash  loan hadir dengan tujuan mempertemukan pihak pemberi  pinjaman  dengan  pihak  peminjam. Selain itu juga, disediakannya sejumlah a dded value dalam  layanannya  yaitu  kemudahan dan  kecepatan  bagi  para  peminjam  dan  da- lam  hal  penagihan  bagi  para  pemberi  pin- jaman. Penyedia layanan juga berfungsi un- tuk  mempertemukan  pemberi  pinjaman  de- ngan ‘selera risiko’ tertentu dengan penerima pinjaman yang tepat.
Otoritas  Jasa  Keuangan  (OJK)  mempre- diksi revolusi digital akan memunculkan la- hirnya industry peer to peer lending (P2P) yang dianggap  generasi  keempat  sumber  pem- biayaan. Perkembangan P2P di Indonesia te- lah membidik sektor pelaku usaha mikro, ke-
cil, dan menengah (UMKM) yang selama ini sulit mengakses dana pinjaman melalui per- bankan,  pasar modal,  dan  lembaga  pembia- yaan. P2P dapat menjadi alternatif bagi mere- ka yang sulit mengakses dana pinjaman dari ketiga  industry  tersebut  karena  persyaratan kolateral,  pemeringkatan,  dan  penjaminan yang wajib dipenuhi. Pemilihan P2P dengan platform online akan mempermudah penye- diaan  informasi  kepada  publik.  Dengan  de- mikian,  diharapkan  mampu  meminimalisir asimetri informasi. Hal ini sekaligus menjadi kekuatan utama dalam revolusi sumber pem- biayaan generasi keempat di abad ke-21. Pi- hak pemberi pinjaman dapat berasal dari luar negeri  sehingga  jumlah  dana  yang  tersedia sangat besar dan komunikasi langsung anta- ra pihak akan membuka peluang pasar lintas wilayah  maupun  ekspor  bagi  UMKM.  P2P hanya  menjalankan  fungsi interfacing atau mempertemukan kedua belah pihak. Tujuan- nya agar saling memahami profil dan prefer- ensi  risiko  yang dapat  diterima.  Karena  itu, pengelola  portal  menayangkan  permintaan pinjaman dari UMKM setelah melalui proses credit  screening atau  evaluasi  kelayakan  pe- minjam. Kemudian penelusuran informasi di seluruh jaringan media sosial dan kunjungan ke lapangan.
Perkembangan pesat P2P lending di Indo- nesia saat ini didukung oleh perkembangan teknologi  yang  sangat  pesat,  sehingga  pem- beri pinjaman dapat mengetahui kualitas pe- minjam  ataupun  melakukan  analisis  kredit secara online. Dengan didasari kepercayaan, pemberi pinjaman dapat memberi pinjaman kepada calon peminjam tanpa harus bertemu langsung  dan  melakukan  survei  langsung terhadap  calon  peminjam.  Berdasarkan ura- ian diatas, maka penulis memberi judul pene- litian  ini  “Determinan  Indikator  Finansial dan Non Finansial dalam Analisis Kredit di Era Big Data (Studi pada P2P Lending) .
Adapun rumusan masalah dalam peneli- tian ini adalah: 1) apakah indikator finansial mempengaruhi nilai kredit scoring dalam an- alisis kredit platform P2P Lending ? 2) apakah indikator  non  finansial  mempengaruhi  nilai
kredit s coring dalam analisis kredit platform P2P Lending ?
Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  ada- lah: 1) untuk memprediksi dan menjelaskan pengaruh  indikator  finansial  terhadap  nilai kredit s coring dalam analisis kredit platform P2P Lending . 2) untuk memprediksi dan men- jelaskan pengaruh indikator non finansial ter- hadap  nilai  kredit scoring dalam  analisis kredit platform P2P Lending.

## TINJAUAN TEORITIS
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Accen- ture (2016) investasi global dalam usaha tek- nologi  keuangan (fintech) pada  kuartal  per- tama 2016 mencapai AS $ 5,3 miliar, naik 67% dari periode yang laku, dan persentase inves- tasi  untuk  perusahaan fintech di  Eropa  dan Asia-Pasifik  hampir  dua  kali  lipat  menjadi 62%.  Investasi fintech nya  meningkat  lebih dari empat kali lipat pada tahun 2015 menjadi AS $ 4,3 miliar. Pada penelitian Bank Indone- sia (2016) di Indonesia terdapat peningkatan fintech yang  cukup  pesat  dimana  nilai  tran- saksi diperkirakan mencapai USD 14,5 miliar atau  0,6%  dari  total  nilai  transaksi  global yang  diperkirakan  mencapai  USD  2.355,9 miliar. Berdasarkan dengan hasil survei yang telah  dilakukan  di  Indonesia  pada  tahun 2016,  perkembangan fintech di  tanah  air  su- dah mencapai 78% dan sebagian besar adalah layanan payment yaitu  sebesar  43%. Fintech
diartikan  merupakan  fenomena  perpaduan antara teknologi dengan fitur keuangan yang mengubah  model  bisnis  dan  melemahnya barrier to entry (Bank Indonesia, 2016). Gam- bar 1 adalah data penelitian yang dilakukan oleh BNY Mellon  (2017) yang menunjukkan jenis dari fintech dan peningkatannya selama 2 tahun.
Dari data diatas dapat disimpulkan bah- wa di seluruh dunia, fintech mengalami per- tumbuhan dari tahun 2012-2014 yang signifi- kan  dan  jenis  P2P Lending merupakan  jenis yang paling berkembang di antara jenis lain- nya  dengan  peningkatan  sebesar  2,5  kali  di tahun 2014 dari tahun 2012.
Beberapa  kelompok fintech  yang terdapat di Indonesia yaitu 1) Payment channel/system, yaitu layanan elektronik yang menggantikan kartal dan uang giral sebagai alat pembaya- ran. 2) Digital banking, yaitu teknologi digital yang digunakan untuk memenuhi kebutuhan nasabah  seperti  atm,  edc,  internet  banking, mobile  banking,  sms  banking,  phone  bank- ing, dan video banking. 3) Online/digital insur- ance, yaitu layanan asuransi bagi nasabah ya- ng memanfaatkan teknologi digital. 4) Crowd- funding, yaitu  kegiatan  pengumpulan  dana melalui  web  atau  teknologi  digital  lainnya untuk investasi maupun sosial. 5) Peer to Peer (P2P) Lending, yaitu layanan keuangan yang memanfaatkan teknologi digital untuk mem- pertemukan  antara  pihak  yang  membutuh- kan pinjaman dan pihak pemberi pinjaman.
Sumber: BNY Mellon, 2017.
Gambar 1. Perkembangan Fintech Berdasarkan Jenis.
Fintech diatur oleh Otoritas Jasa Keuangan (OJK) dalam POJK 77/POJK.01/2016 tentang layanan  pinjam  meminjam  uang  berbasis teknologi informasi. Menurut OJK (2016), fin- tech berpotensi  membantu  dan  memberikan kontribusi terhadap perekonomian Indonesia dari dua sisi inklusi keuangan dan inovasi. Si- si pertama yaitu dapat memperluas akses ba- gi segmen yang belum terlayani dengan baik oleh  industri  jasa  keuangan.  Safira  (2016) menyatakan  bahwa fintech hadir  sebagai  sa- lah satu katalis dalam meningkatkan inklusi finansial. Pada artikel tersebut telah didapat adanya  kesesuaian  pernyataan  dari  OJK. Fintech d apat membawa kontribusi yang luar biasa  khususnya  di  sektor  informal  serta  di kalangan Usaha Kecil dan Menengah (UKM) (OJK, 2016).
Peer  to  Peer  Lending (P2P) dapat  menjadi media  awal  berinvestasi  yang  patut  dicoba dengan kelebihan akses layanan yang sema- kin mudah dan nilai yang terjangkau. Faktor P2P Lending menarik adalah karena imbal ba- lik yang kompetitif dengan tingkat volatilitas yang  lebih  rendah.  Pada  tahun  2016  tingkat imbal  balik (net) yang  dihasilkan  oleh  4  pe- rusahaan P2P Lending di tanah air (KoinWor- ks, Investree, Modalku, dan Amartha) berki- sar antara 17%-20%, dimana jumlah itu lebih tinggi dibandingkan  tingkat  ROI Indeks  Sa- ham  Gabungan  2016.  Berinvestasi  dengan P2P Lending relatif  murah  dan  terjangkau. Nominalnya  bervariasi  antara  Rp.  100.000  – Rp. 1.000.000 dan seringkali tanpa keharusan untuk memelihara portofolio pada nilai min- imum tertentu, serta tidak adanya minimum fee.  Selain  itu  adanya  kemudahan  dalam mengelola aktivitas investasi.
P2P Lending membantu  melakukan  ana- lisa  resiko,  sehingga  investor  hanya  perlu memperhatikan jenis pinjaman dana dengan profil yang sesuai dengan tingkat risiko dan imbal  hasil  yang  diinginkan,  dan  diversifi- kasi.
Terdapat beberapa pemberian kredit me- nurut  Teguh  Pudjo  Muljono  (2001):  1)  Ana- lisis  kredit  dengan  formula  5c  ( character,  ca- pacity, capital, collateral, condition of economy) . 2) Prinsip 7P (personality, party, purpose, pros-
pect, payment, profitability, protection). 3) Prin- sip 3R (return, repayment, risk bearing ability). Credit Scoring diartikan sebagai metode men- gevaluasi risiko kredit dalam aplikasi/proses pengajuan  pinjaman  dengan  menggunakan data historis dan teknik statistic lalu kemudi- an Menyusun rating berdasarkan karakteris- tik  pemohon  dan  pelaku  kredit  termasuk risiko gagal bayar mereka. Metode ini meng- hasilkan “skor” yang dapat digunakan bank untuk  memberikan  peringkat kredit kepada pemohon pinjaman atau peminjam dalam hal risiko.  Untuk  membangun  model  penilaian atau  “s corecard ”,  pengembang credit  scoring menganalisis data historis tentang kinerja pe- minjam yang dibuat sebelumnya untuk me- nentukan  karakteristik  peminjam  yang  ber- guna  dalam  memprediksi  apakah  pinjaman tersebut  berkinerja  baik.  Model  yang  diran- cang dengan baik harus memberikan persen- tase skor tinggi yang lebih tinggi kepada pe- minjam  yang  pinjamannya  akan  berkinerja baik dan persentase yang lebih rendah untuk peminjam yang pinjamannya tidak berkinerja baik. Tetapi tidak ada model yang sempurna, dan  dalam  beberapa  kasus  peminjam  yang berkinerja buruk akan dapat menerima skor lebih tinggi daripada beberapa peminjam de- ngan kinerja yang baik (Mester, 1997). Infor- masi  tentang  peminjam  diperoleh  dari  apli- kasi  pinjaman  mereka dan  biro  kredit. Data seperti pendapatan bulanan pemohon, utang luar biasa, aset keuangan, berapa lama pemo- hon berada di pekerjaan yang sama, apakah pemohon  telah  gagal  atau  pernah  menung- gak pinjaman sebelumnya, apakah pemohon memiliki atau menyewakan rumah, dan jenis rekening bank pemohon adalah semua faktor potensial yang berhubungan dengan kinerja pinjaman  dan  digunakan  dalam scorecard . Analisis regresi terkait kinerja pinjaman un- tuk  variabel-variabel  ini  digunakan  untuk memilih kombinasi faktor mana yang paling tepat memprediksi kenakalan kredit atau ri- siko default, dan berapa bobot harus diberi- kan kepada masing-masing faktornya. Dalam proses pengembangan model, 50-60 variabel sangat  mungkin  untuk  dianalisis.  Namun, pada akhirnya kurang lebih 14 atau 15 varia- bel yang akan masuk ke model final penilaian kredit yang dianggap variabel paling efektif
untuk memprediksi kinerja peminjaman ter- kait pinjaman yang akan diberikan. Kebanya- kan  sistem  skoring,  skor  yang  lebih  tinggi menunjukkan risiko yang lebih rendah, dan pemberi  pinjaman  menetapkan  skor  cut  off berdasarkan jumlah risiko yang bersedia di- terima.  Berdasarkan  model credit  scoring pemberi pinjaman akan menyetujui pelamar dengan skor di atas cutoff dan menolak pe- lamar dengan skor di bawah (meskipun be- berapa pemberi pinjaman akan melihat lebih dekat  terkait  pada  aplikasi  peminjam  sebe- lum membuat keputusan kredit akhir). Bah- kan  sistem  penilaian  yang  baik  tidak  akan memprediksi dengan pasti kinerja setiap pin- jaman  individu,  tetapi  harus  memberikan prediksi yang cukup akurat tentang kemung- kinan  bahwa  pemohon  pinjaman  dengan karakteristik tertentu akan gagal.
Manfaat  dari credit  scoring adalah  dapat mengurangi  waktu yang  dibutuhkan  dalam proses persetujuan kredit. Manfaat nyata ya- ng telah menyebabkan peningkatan penggu- naannya dalam evaluasi pinjaman, penilaian kredit dengan credit scoring sangat mengura- ngi  waktu  yang  dibutuhkan  dalam  proses persetujuan kredit. Sebelumnya proses perse- tujuan pinjaman tradisional harus memerlu- kan waktu 12 jam per pinjaman usaha kecil, dan pemberi pinjaman membutuhkan waktu hingga  dua  minggu  untuk  prosesnya.  Skor kredit inu dapat mengurangi waktu dengan baik di bawah satu jam meskipun penghema- tan  waktu  akan  bervariasi  tergantung  pada apakah  bank  benar-benar  mematuhi  batas skor kredit (Mester, 1997).
Chen dan Han (2012) menjelaskan bahwa terdapat  dua  kategori  faktor  yang  mempe- ngaruhi munculnya asimetri informasi dalam transaksi P2P Lending yang terjadi antara len- der d engan peminjam. Kategori tersebut terdi- ri dari hard factor ( credit score, rasio keuangan, informasi demografi, interest rate dan default rate ) d an soft factor ( social networks ). Berdasar- kan dengan penjelasan tersebut maka hipote- sis dalam penelitian adalah:
H 1 : Jumlah pinjaman berpengaruh terhadap credit scoring .
H 2 :  Persentase  laba  usaha  berpengaruh  ter- hadap credit scoring.
H 3 : Omzet per tahun berpengaruh terhadap credit scoring.
H 4 : Current ratio berpengaruh terhadap credit scoring .
H 5 : DER berpengaruh terhadap credit scoring .
H 6 : Debt service coverage ratio berpengaruh ter- hadap credit scoring .
H 7 : Net  profit  margin berpengaruh  terhadap credit scoring .
H 8 : Sales growth berpengaruh terhadap credit scoring .
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  dapat ditarik kesimpulan bahwa determinan/indi- kator yang digunakan platform P2P Lending dalam proses analisis kredit terdiri dari infor- masi yang dapat diukur (informasi finansial) dan informasi yang tidak dapat diukur secara akurat  (informasi  non  finansial).  Informasi tersebut  merupakan  sumber  informasi yang digunakan  sebagai  dasar  untuk  mengambil keputusan  baik  bagi lender maupun  bagi penyedia platform P2P lending dalam hal me- nentukan credit  scoring dan  tingkat  bunga yang dibebankan kepada borrower . Sehingga asimetri informasi sangat mungkin terjadi an- tara lender, calon  peminjam,  dan  penyedia platform P2P Lending. Pada penelitian Chen dan Han (2012) mengindikasikan bahwa len- der dari  negara  Amerika dan  Cina dipenga- ruhi oleh hard dan soft factor dalam mengambil keputusan pada analisis kredit, namun lender di negara Cina sebagian besar mendasarkan keputusannya  pada soft  factor ,  dikarenakan Cina merupakan negara yang belum mampu mengembangkan  teknologi  keuangan  yang canggih dalam hal analisis kredit seperti yang dikembangkan di negara Amerika. Sehingga dapat disimpulkan bahwa pengaruh variabel finansial dan non finansial dalam hal analisis kredit  bisa  saja  berbeda  di  masing-masing negara.
Bachmann et al . (2011) menjelaskan bahwa untuk  mendukung  proses  pengambilan  ke- putusan lender dalam sebuah analisis kredit, calon  peminjam  seringkali  diwajibkan  oleh
penyedia  platform  untuk  menyediakan  dan mengupload dokumen informasi yang valid seperti kartu identitas (informasi demografi), laporan laba rugi, dan informasi lainnya ( non validated  information )  seperti  s ocial  networks , hobi, dan lainnya. Sehingga dapat disimpul- kan bahwa variabel non finansial juga dapat mempengaruhi tingkat bunga dari peminjam termasuk credit  scoring yang  diberikan  oleh platform.  Dalam  hal  ini,  asimetri  informasi sangat mungkin terjadi dengan adanya infor- masi sebagai sinyal yang diberikan oleh calon peminjam baik kepada lender maupun kepa- da platform penyedia jasa P2P Lending.
Kumar  (2007)  menyatakan  bahwa  terda- pat pengaruh negatif signifikan antara credit scoring  d engan  probabilitas  gagal  bayar  pe- minjam.  Semakin  tinggi  level credit  scoring d ari peminjam, maka semakin rendah proba- bilitas peminjam tersebut menghadapi risiko gagal bayar. Di sisi lain peminjam dengan cre- dit scoring yang tinggi justru memiliki kekua- tan  relatif  untuk  mempengaruhi rate bunga yang  diberikan.  Hal  ini  juga  berlaku  untuk beban  bunga.  Berdasarkan  penjelasan  sebe- lumnya, maka hipotesis dalam penelitian ini adalah:
H 9 :  Bentuk  usaha  berpengaruh  terhadap credit scoring .
H 10 : Lama usaha berpengaruh terhadap credit scoring .
H 11 : Jenis usaha berpengaruh terhadap credit scoring .
H 12 :  Status  tempat  tinggal  peminjam  ber- pengaruh terhadap credit scoring .
H 13 :  Adanya existing  loan berpengaruh  ter- hadap credit scoring .
H 14 :  Status  tempat  tinggal  usaha  ber- pengaruh terhadap credit scoring .

## METODE PENELITIAN
Jenis penelitian pada penelitian ini dapat dikategorikan  sebagai  penelitian  eksplana- tori (explanatory research) , yaitu penelitian ya- ng  berusaha  untuk  menjelaskan  hubungan
antara dua atau lebih gejala atau variabel (In- driantoro dan Supomo, 1999). Sifat eksplana- tori yang dilakukan dalam penelitian ini ada- lah eksplanatori kausal, yang bermaksud un- tuk  menjelaskan  pengaruh  perubahan  nilai dalam  suatu  variabel,  yaitu  faktor  finansial yang  terdiri  dari  jumlah  pinjaman  yang  di- ajukan oleh peminjam, jumlah omzet per ta- hun,  persentase  laba  usaha,  dan  rasio  keu- angan (current  ratio,  debt  to  equity  ratio,  debt service  coverage  ratio,  net  profit  margin,  sales growth) , dan faktor non finansial yang terdiri dari: bentuk usaha, lama usaha, jenis usaha, status  tempat  usaha,  status  tempat  tinggal peminjam, dan adanya existing loan terhadap keputusan  pihak  platform  dalam  memberi- kan credit scoring pada industri tersebut.
Populasi dalam penelitian ini adalah se- luruh  perusahaan  yang  mengajukan  pem- biayaan peer  to  peer  lending pada  “Koin- Works” di tahun 2017.
Metode pengambilan sampel dalam pe- nelitian ini termasuk dalam tipe nonprobabili- ty  sampling dengan  menggunakan  metode judgement  sampling .  Metode judgement  sam- pling yaitu  suatu  metode  yang  melibatkan pilihan-pilihan  dari  subjek  yang  memiliki tempat  paling  menguntungkan  atau  posisi terbaik  yang  menyediakan  informasi  yang dibutuhkan  (Sekaran  dan  Boogie,  2012).  Se- hingga  didapatkan  jumlah  sampel  yaitu  36 perusahaan  dari  total  perusahaan  yang  me- ngajukan layanan peer to peer lending di tahun 2017 dikurangi dengan data yang tidak terse- dia atau tidak lengkap dan outlier . Jenis data yang digunakan  dalam  penelitian  ini  meru- pakan data  sekunder  yang  meliputi  data  fi- nansial  dan  data  non  finansial  perusahaan yang mengajukan layanan peer to peer lending pada  “KoinWorks”.  Sumber  data  dalam penelitian ini didapatkan dengan mengguna- kan crossection data , dimana data yang digu- nakan merupakan data seluruh pengguna la- yanan dalam tahun 2017, melalui website la- yanan  Fintech  KoinWorks  dengan  website https://koinworks.com/.
Teknik analisis data yang digunakan da- lam  pengujian  hipotesis  adalah multiple  re- gression analysis d engan metode ordinary least
square (OLS), yang digunakan untuk menguji adanya pengaruh variabel independen terha- dap variabel dependen. Sebelum melakukan pengujian  hipotesis,  dilakukan  juga  analisis statistic deskriptif, uji asumsi klasik, serta uji ketepatan  model  dengan  dibantu  perangkat lunak statistic SPSS for Windows versi 16.
Pengujian  hipotesis  dilakukan  dengan analisis multiple regression dengan didasarkan pada model empiris yang telah dispesifikasi untuk  masing-masing  hipotesis  yang  diaju- kan. Pengujian secara statistika untuk hipote- sis pertama dapat dinyatakan dalam hipote- sis  nol  (H 0 )  dan  hipotesis  alternatif  (H A) se- bagai berikut:
H 0 : β 1 = 0 H A : β 1 ≠ 0
Uji statistik yang dilakukan pada peneli- tian  ini adalah  uji  t.  apabila  nilai-p (p-value) untuk t-statistik lebih kecil dari tingkat signi- fikansi 0,05 pada pengujian dua sisi (two tailed test) maka  H 0 ditolak  secara  statistic.  Penola- kan atas H 0 menunjukkan bukti empiris yang mendukung alternatif (H A ).
Untuk menguji konsistensi hasil penguji- an  hipotesis  penelitian,  jika  digunakan  spe- sifikasi pengujian yang berbeda, maka pene- liti  menyertakan  sejumlah  analisis  sensitivi- tas. Pertama, untuk menguji pengaruh varia- bel independent terhadap credit scoring , pene- liti menggunakan proksi yang berbeda yaitu bunga  yang  ditetapkan  oleh lender. Kedua, peneliti melakukan uji perbedaan independ- ent sample t-test terhadap variabel yang me- miliki skala nominal dan ordinal sebagai tam- bahan  pembahasan  terkait  hubungan  antar variable.

## Definisi Konseptual dan Operasional Vari- abel
Pada  penelitian  ini  terdapat  lima  belas variabel, yaitu credit scoring , jumlah pinjaman yang diajukan oleh peminjam, jumlah omzet per tahun, persentase laba usaha, current ratio debt to equity ratio, debt service coverage ratio, net profit margin, sales growth , bentuk usaha, lama
usaha, jenis usaha, status tempat usaha, sta- tus tempat tinggal peminjam, dan adanya ex- isting loan .

## Jumlah Pinjaman yang diajukan oleh pem- injam
Dalam  penelitian  ini  jumlah  pinjaman yang  diajukan  oleh  calon  peminjam  tertera pada platform P2P Lending dengan menggu- nakan skala pengukuran yaitu skala nominal (LN jumlah pinjaman).

## Jumlah Omzet per tahun
Omzet per tahun merupakan jumlah es- timasi  laba  usaha  dari  calon  peminjam.  Da- lam  penelitian  ini  skala  pengukurannya menggunakan  skala  nominal  (LN  jumlah omzet per tahun).

## Persentase Laba Usaha
Persentase  laba  usaha  adalah  estimasi laba usaha yang disajikan dalam bentuk per- sen.  Skala  pengukuran  yang  digunakan  da- lam penelitian ini adalah skala rasio (jumlah desimal  persentase  laba  usaha/jumlah  pen- dapatan).

## Current Ratio
Current  ratio biasanya  dikenal  sebagai perhitungan dengan cara asset lancar/kewa- jiban lancar. Dalam penelitian ini skala pen- gukuran yang digunakan adalah skala rasio (asset lancar/liabillitas lancar).

## Debt to Equity Ratio
Debt to equity ratio digunakan untuk me- ngetahui jumlah utang perusahaan terhadap modal  sendiri (shareholder  equity) ,  dengan menggunakan  cara  total  utang  atau  modal pemilik. Skala yang digunakan dalam pene- litian ini yaitu skala rasio (jumlah hutang atau ekuitas)

## Debt Service Coverage Ratio
Debt  service  coverage  ratio ini  mengukur kemampuan  perusahaan  untuk  memenuhi beban  tetapnya  dengan  memasukkan  unsur pembayaran  pokok  atau  cicilan  pokok  pin- jaman.  Perhitungannya  dengan  mengguna- kan  EBIT/(Bunga  jangka  panjang+biaya  se- wa+angsuran pokok pinjaman). Perhitungan skala dalam penelitian ini menggunakan ska- la rasio (laba sebelum bunga dan pajak+bu- nga utang jangka panjang+biaya sewa+ang- suran pokok pinjaman).

## Net Profit Margin
Net profit margin merupakan laba setelah bunga dan pajak atau penjualan bersih atau rasio  yang  menunjukkan  bagian  penjualan bersih yang menjadi laba setelah bunga dan pajak. Dalam penelitian ini skala pengukuran yang digunakan adalah skala rasio (laba ber- sih/pendapatan).

## Sales Growth
Sales  growth adalah  proyeksi  persentase tingkat  pertumbuhan  penjualan  dari  usaha calon  peminjam.  Skala  yang  digunakan  da- lam  pengukuran  pada  penelitian  ini  adalah skala  rasio  (pendapatan  (t+1)-pendapatan(t) /pendapatan(t)).

## Bentuk Usaha
Bentuk usaha dalam penelitian ini meru- pakan informasi bentuk usaha calon pemin- jam, apakah merupakan perusahaan perseo- rangan  ataupun  Perseroan  Terbatas  (PT). Skala dalam penelitian ini menggunakan pe- ngukuran skala ordinal (bentuk rumahan (1), PT (2)).

## Lama Usaha
Lama  usaha  pada  penelitian  ini  adalah informasi lamanya usaha calon peminjam, di- mulai dari awal berdiri hingga saat ini. Skala yang digunakan untuk pengukurannya yaitu skala nominal (tahun).

## Jenis Usaha
Jenis usaha adalah sektor usaha (usaha yang digeluti) oleh calon peminjam. Skala ya- ng digunakan adalah skala nominal (jasa(1), dagang(2), manufaktur(3)).

## Status tempat usaha
Status tempat tinggal usaha dalam pene- litian ini merupakan status tempat usaha dija- lankan yang digunakan sebagai tempat bero- perasi.  Skala  pengukurannya  yang  diguna- kan merupakan skala ordinal (sewa(1), kelu- arga(2), milik sendiri (3)).

## Adanya Existing Loan
Adanya e xisting loan dalam penelitian ini merupakan  status  yang  menunjukkan  apa- kah  peminjam  memiliki  tanggungan  cicilan atau utang lain selain dengan penyedia plat- form  P2P Lending. Skala  pengukuran  yang digunakan dalam penelitian ini adalah skala nominal (tidak ada(1), ada(2)).

## ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Objek dalam penelitian ini adalah 36 pe- rusahaan dari total perusahaan yang menga- jukan  layanan peer  to  peer  lending di  tahun 2017 dikurangi dengan data yang tidak terse- dia atau tidak lengkap dan outlier. Data pene- litian menggunakan lima belas variabel yang terdiri  dari  1  variabel  dependen  yaitu credit scoring dan 14 variabel independen yang ter- diri dari jumlah pinjaman yang diajukan oleh peminjam, jumlah omzet per tahun, persen- tase laba usaha, c urrent ratio, debt to equity ra- tio, debt service coverage ratio, net profit margin, sales growth, bentuk usaha, lama usaha, jenis usaha,  status  tempat  usaha,  status  tempat tinggal peminjam, adanya existing loan .

## Statistik Deskriptif
Dalam  penelitian  ini  analisis  statistik deskriptif dibagi menjadi dua yaitu variabel yang  menggunakan  data  rasio (metric) ,  dan variabel yang jenis datanya data nominal dan
data ordinal. Hasil pengolahan SPSS menge- nai deskriptif variabel disajikan pada tabel 1.
Berdasarkan pada tabel 1, dapat diketa- hui bahwa rata-rata nilai credit scoring adalah 6,1.  Yang  berarti  layanan fintech rata-rata memberikan score 6 (B2) dimana artinya risi- ko utang gagal bayar yang ditanggung oleh perusahaan  tergolong  sedang.  Selanjutnya, rata-rata  perusahaan  mengajukan  nilai  pin- jaman sebesar Ln 19 (Rp.438.000.000) dengan rata-rata jumlah omzet per tahun sebesar Ln 23 (Rp.69.000.0000. Rata-rata nilai current ratio perusahaan adalah 6,08, yang menunjukkan hasil yang sangat baik karena jumlah seluruh aset  lancar  yang  dimiliki  oleh  perusahaan akan dapat menutupi utang lancarnya. Rata- rata nilai debt equity ratio menunjukkan nilai 1,87,  yang  artinya  merupakan  kondisi  yang baik  karena  besarnya  hutang  tidak  boleh melebihi modal sendiri agar beban tetapnya tidak terlalu tinggi. Semakin kecil rasio ini se- makin baik, dan semakin kecil porsi hutang terhadap  modal,  maka  semakin  aman  bagi perusahaan. Hal ini didukung oleh rata-rata nilai  d ebt  service  coverage  ratio yang  tinggi yaitu 4,82. Rata-rata nilai net profit margin atau margin  laba  bersih  masing-masing  perus- ahaan 0,1878, yang membuktikan terlihat cu- kup rendah dan menunjukkan bahwa adanya penjualan yang terlalu rendah untuk tingkat biaya tertentu, atau biaya yang terlalu tinggi
untuk tingkat penjualan tertentu, atau kom- binasi dari kedua hal tersebut. Hal ini didu- kung oleh sales growth yang nilai rata-ratanya rendah  yaitu  sebesar  0,198.  Hal  tersebut be- rarti  menunjukkan  bahwa  penjualan  yang dilakukan masing-masing perusahaan masih tergolong rendah. Berdasarkan table 2, dapat diketahui  bahwa  rata-rata  bentuk  usaha ob- jek  penelitian  adalah  berbentuk  PT  sekitar 55,6%, jenis usaha sebagian besar adalah usa- ha perdagangan (75%) dan lama usaha rata- rata  selama 4  tahun  sekitar  69,4%. Rata-rata sebesar 80,6% objek pene-litian memiliki ex- isting loan dengan status tempat tinggal rata- rata  milik  sendiri  sebesar  55,6%,  sedangkan 47,2% tempat usaha berstatus sewa.

## Hasil Uji Asumsi Klasik
Guna mengevaluasi pemeuhan atas asumsi- asumsi regresi linier klasik dilakukannya lah uji asumsi klasik yang meliputi uji normali- tas, uji multikolinieritas, uji heteroskedastisi- tas, dan uji autokorelasi.

## Hasil Uji Normalitas
Tujuannya untuk menguji model regresi variabel pengganggu atau residual, memiliki distribusi normal, karena uji-t dan uji-f meng- asumsikan  bahwa  nilai  residual  mengikuti distribusi normal (Ghozali, 2001).

## Tabel 1. Statistik Deskriptif Variabel Indikator Finansial
N  Minimum  Maximum Mean Std. Deviation Credit Scoring 36 3.00 11.00 6.1389 1.98786 Nilai Pinjaman 36 18.42 20.44 19.8219 .45375 Persentase laba 36 .04 .55 .1822 .16057 Omzet per tahun 36 19.63 26.54 23.4589 1.91925 Current Rasio 36 .00 14.80 6.0833 4.95561 DEBT TO EQUITY RATIO 36 .10 11.54 1.8700 2.84406 DEBT SERVICE COVERAGE RATIO  36 .86 20.00 4.8042 6.35123 NET PROFIT MARGIN 36 .02 .55 .1878 .15837 SALES GROWTH 36 .01 1.00 .1986 .18623 Valid N (listwise) 36
Pengujian  normalitas  ini  dilakukan  ter- hadap nilai unstandardized residual dari model regresi dengan menggunakan uji One Sample Kolmogorov Smirnov Test . Data dikategorikan berdistribusi normal jika menghasilkan nilai asymptotic  significance  > α=5%.  Berdasarkan hasil pengujian terhadap nilai residual, kese- luruhan model regresi menghasilkan nilai As- ymptotic  Significance sebesar  0,435  yang  di- artikan  bahwa  nilai lebih  besar  dari  0,05. Hasil tersebut menunjukkan bahwa data ber- distribusi normal.

## Hasil Uji Multikolinearitas
Metode  yang  digunakan  untuk  mende- teksi adanya multikolinearitas dengan meng- gunakan  nilai  VIF (variance  inflation  factor), nilai  VIF  lebih  kecil  dari  angka  10  (VIF<10) menunjukkan tidak terdapat gejala multiko- linearitas  dengan  variabel  bebas  yang  lain- nya. Pengujian terhadap gejala multikolinier- itas  pada  model  regresi  keempat  dilakukan dengan menggunakan transformasi data be- rupa c enter data , yaitu data mentah dikurangi nilai mean. Hasil uji gejala multikolinearitas disajikan pada tabel 3. Berdasarkan hasil pen- gujian pada tabel 3, nilai VIF pada keseluru-
han  model  regresi  menghasilkan  nilai  <  10. Hasil  tersebut  menunjukkan  tidak  dijumpai gejala  multikolinieritas  antar  variabel  inde- penden pada model empiris.

## Uji Gejala Autokorelasi
Berdasarkan  hasil  pengujian  terhadap gejala autokorelasi, didapat nilai dU 1,064, 4- dU  2,936,  dan  DW-Statistic  2,024.  Keseluru- han model regresi menghasilkan nilai DW-hi- tung  diantara  nilai  dU<DW-hitung<4-dU. Maka, dapat disimpulkan tidak dijumpai ge- jala autokorelasi pada model regresi.

## Uji Gejala Heteroskedastisitas
Scatterplot
Gambar 2. Uji Scatterplot

## Tabel 2. Statistik Deskriptif Variabel Indikator Non Finansial
Variabel Indikator Jumlah Persentase Bentuk Usaha Bisnis Rumahan 16 44,4 % PT 20 55,6 % Lama Usaha 1 tahun 6 16,7 % 2 tahun 4 11,1 % 3 tahun 1 2,8 % 4 tahun 25 69,4 % Status tempat tinggal Sewa 7 19,4 % Keluarga 9 25 % Milik Sendiri 20 55,6 % Existing Loan Ada 29 80,6 % Tidak Ada 7 19,4 % Jenis Usaha Jasa 6 16,7 % Dagang 27 75 % Manufaktur 3 8,3 % Status tempat usaha Sewa 17 47,2 % Keluarga 8 22,2 % Milik Sendiri 11 30,6 %

## Hasil Uji Ketepatan Model
Pengujian  ketepatan  model  dilakukan dengan  menggunakan  uji  statistik  F.  model regresi dinyatakan tepat apabila seluruh vari- abel penjelas yang dimasukkan ke dalam mo- del secara bersama-sama berpengaruh terha- dap variabel dependen, yang ditunjukkan de- ngan F-statistik yang signifikan pada tingkat signifikansi 0,05. Hal ini menunjukkan model yang dibentuk dapat digunakan untuk mem- prediksi  variabel  independen.  Kemampuan variabel  penjelas  dalam menjelaskan  variasi pada variabel dependen juga dilihat dari nilai R 2 dari setiap model. Penggunaan dalam pe- nelitian  ini  dikarenakan  ketika  standar  eror masing-masing model sudah dirumuskan ja- di penggunaan R 2 dalam penelitian sama de- ngan penggunaan nilai adjusted R 2 . Berdasar- kan  uji  statistik  F  diperoleh  nilai  F-statistik sebesar 6,036. Nilai-p untuk uji statistik F ada- lah 0,000 yang berarti signifikan pada tingkat signifikansi  0,05.  Hal  ini  menunjukkan  bah- wa  variabel  independen  yang  disertakan  ke dalam  model  pertama  secara  bersama-sama berpengaruh  terhadap credit  scoring. Maka, dapat disimpulkan bahwa model 1 dapat di- gunakan  untuk  menjelaskan  variabilitas  pe- nentuan  nilai credit  scoring. Nilai  a djusted R 2 sebesar  0,668  menunjukkan  bahwa  variabel independen  dalam  model  1  mampu  menje-
laskan  66,8%  variasi  pada  penentuan  nilai c redit  scoring, sementara  sisanya  dijelaskan oleh faktor-faktor lain yang tidak disertakan ke dalam model.

## Pembahasan
Hipotesis dalam penelitian ini diuji me- lalui analisis multiple regression analysis. Ana- lisis  regresi  dilakukan  berdasarkan  model empiris yang dispesifikasi untuk setiap hipo- tesis. Hasil uji t disajikan pada tabel 4. Berda- sarkan  analisis  pada  tabel  4,  dapat  disusun persamaan regresi l sebagai berikut:
Y = -0,336 X 5 - 1,132 X 10
Terdapat 2 hipotesis yang berhasil diteri- ma dalam penelitian ini, yaitu hipotesis 5 (H 5 ) dan hipotesis 10 (H 10 ).
H 5 menyatakan DER berpengaruh terha- dap penentuan credit scoring. Dalam penguji- an  statistic  diperoleh  nilai  signifikansi  sebe- sar 0,027 dan nilai beta sebesar -0,336, sehing- ga DER berpengaruh negatif terhadap penen- tuan credit  scoring .  Semakin  kecil  nilai  DER maka semakin tinggi nilai credit scoring . Nilai DER  yang  kecil  membuat  pihak  platform akan  mempertimbangkan  untuk  memenuhi kewajiban  kreditnya  sehingga  risiko  gagal bayar semakin kecil.

## Tabel 3. Hasil Uji Multikolinieritas
Variabel VIF Keterangan Nilai pinjaman 2,492 Non-Multikolinearitas Persentase Laba 5,837 Non-Multikolinearitas Omzet per tahun 1,318 Non-Multikolinearitas Current Ratio 2,376 Non-Multikolinearitas Debt to Equity Ratio 2,484 Non-Multikolinearitas Debt Service Coverage Ratio 4,721 Non-Multikolinearitas Net Profit Margin 2,669 Non-Multikolinearitas Sales Growth 2,086 Non-Multikolinearitas Bentuk Usaha 4,025 Non-Multikolinearitas Lama Usaha 4,453 Non-Multikolinearitas Status tempat tinggal 3,148 Non-Multikolinearitas Existing Loan Modal Usaha 2,992 Non-Multikolinearitas Jenis Usaha 1,366 Non-Multikolinearitas Status tempat usaha 2,871 Non-Multikolinearitas
Lender dengan nilai DER tinggi membuat pihak platform mempertimbangkan untuk ti- dak  meminjamkan  dananya  karena  adanya kekhawatiran  peminjam  memiliki  risiko  ga- gal bayar. Hasil ini sesuai dengan penelitian Chen dan han (2012), Bachmann et al . (2011). Penelitian  ini  mendukung  penelitian  yang menjelaskan  bahwa  untuk mendukung pro- ses pengambilan keputusan lender dalam se- buah analisis kredit, calon peminjam diwajib- kan  oleh  penyedia  platform  untuk  menye- diakan dokumen tentang DER yang merupa- kan faktor yang memiliki dampak krusial da- lam proses pengambilan keputusan oleh len- der d alam menentukan nilai credit scoring . H 10 yaitu lama usaha mempengaruhi penentuan nilai credit scoring . Dalam pengujian statistic diperoleh  bahwa  nilai  signifikansi  sebesar 0,006 dan nilai beta sebesar  -1,132, sehingga lama usaha berpengaruh negatif terhadap pe- nentuan credit scoring . Hal ini berarti semakin besar  nilai  lama  usaha lender maka  semakin kecil  nilai credit  scoringnya ,  sehingga  dinilai perusahaan  yang  semakin  lama  beroperasi maka  semakin  mungkin  terjadi  gagal  bayar dalam  kreditnya.  Sebaliknya,  semakin  pen- dek  lama  usaha  maka  semakin  besar  nilai credit scoring nya. Hasil penelitian ini menun- jukkan  bahwa  semakin  pendek  lama  usaha lender , pihak platform semakin percaya terha- dap lender tersebut  untuk  membayar  kredit
usahanya.  Hal  ini  sesuai  dengan  penelitian Chen dan Han (2012), Bachmann et al . (2011). Penelitian  ini  mendukung  penelitian  yang menjelaskan  bahwa  untuk mendukung pro- ses pengambilan keputusan lender dalam se- buah analisis kredit, calon peminjam diwajib- kan oleh penyedia platform untuk menyedia- kan dokumen  non  finansial  terkait  lamanya usaha yang merupakan faktor yang memiliki dampak  krusial  dalam  proses  pengambilan keputusan oleh lender dalam menentukan ni- lai credit scoring . Faktor lamanya usaha terma- suk faktor yang paling dominan sebagai pe- nentu dalam menentukan credit scoring . Pada penelitian  ini  terdapat  14  hipotesis  dalam memprediksi faktor yang mempengaruhi pe- nentuan nilai credit scoring .
Terdapat  beberapa  hipotesis  yang  dito- lak  dalam  penelitian  ini,  adalah  H 1 ,  H 2 ,  H 3 , H 4 ,  H 6 ,  H 7 ,  H 8 ,  H 9 ,  H 11 ,  H 12 ,  H 13 ,  dan  H 14 . Jumlah pinjaman yang diajukan oleh pemin- jam, jumlah omzet per tahun, persentase laba usaha,  dan  rasio  keuangan  (current  ratio, debt service coverage ratio, net profit margin, dan  sales  growth),  dan  faktor  non  finansial yang terdiri dari: bentuk usaha, jenis usaha, status  tempat  usaha,  status  tempat  tinggal peminjam,  dan  adanya  existing  loan  tidak berpengaruh terhadap keputusan pihak plat- form dalam menentukan nilai credit scoring.
Tabel 4. Hasil Uji T Variabel Standardized Coef Beta Sig  Hasil Hipotesis Nilai Pinjaman (x1) -0,034 0,826  H1 ditolak Persentase laba (X2) 0,338 0,502  H2 ditolak Omzet per tahun (X3) 0,090 0,428  H3 ditolak Current Ratio (X4) 0,151 0,327  H4 ditolak Debt To Equity Ratio (X5) -0,336 0,027  H5 diterima Debt Service Coverage Ratio (X6) 0,557 0,263  H6 ditolak Net Profit Margin (X7) -0,261 0,580  H7 ditolak Sales Growth (X8) 0,214 0,143  H8 ditolak Bentuk Usaha (X9) 0,208 0,298  H9 ditolak Lama Usaha (X10) -1,132 0,006  H10 diterima Status tempat tinggal (X11) 0,327 0,365  H11 ditolak Existing Loan (X12) -0,078 0,648  H12 ditolak Jenis Usaha (X13) 0,107 0,357  H13 ditolak Status tempat usaha(X14) -0,216 0,204  H14 ditolak Variabel dependen : credit scoring

## Hasil Analisis Sensitivitas
Analisis  ini  dilakukan dengan  menggu- nakan  proksi  yang  berbeda  terhadap credit scoring . Hal ini dilakukan karena sejalan de- ngan Kumar (2007) yang menyatakan bahwa terdapat  pengaruh  negatif  signifikan  antara credit scoring dengan probabilitas gagal bayar peminjam. Semakin tinggi level credit scoring dari peminjam, maka semakin rendah proba- bilitas peminjam menghadapi risiko gagal ba- yar. Disisi lain, peminjam dengan credit scor- ing yang tinggi justru memiliki kekuatan re- latif  untuk  mempengaruhi rate bunga  yang diberikan,  hal  ini  juga  berlaku  untuk  beban bunga. Berdasarkan tabel 5. dapat diketahui bahwa hipotesis yang diterima adalah hipo- tesis 5 (H 5 ) dan hipotesis 10 (H 10 ). Hal ini be- rarti DER  dan  lama  usaha  berpengaruh ter- hadap tingkat bunga yang ditetapkan. Sema-
kin tinggi DER, maka semakin tinggi bunga yang  ditetapkan  oeh  pihak  platform.  Selan- jutnya,  semakin  lama  usaha,  maka  semakin besar juga bunga yang ditetapkan oleh pihak platform. Hal ini senada dengan hasil pene- litian yang dilakukan dengan menggunakan proksi dari credit scoring . Peneliti melakukan pengujian perbedaan pada variabel lama usa- ha juga. Hal ini dilakukan karena lama usaha menggunakan skala nominal sehingga perlu dibuktikan  apakah  benar  lama  usaha  dapat membedakan tingkat credit scoring dan bunga yang ditetapkan oleh platform. Berikut hasil analisis uji perbedaan dengan menggunakan alat Uji Kruskal Wallis. Berdasarkan tabel 6, dapat  diketahui  bahwa  terdapat  perbedaan antara  lama  tahun  dengan credit  scoring d an bunga semakin besar. Hal ini berarti semakin lama usaha lender maka pihak platform akan lebih berhati-hati adanya gagal bayar.
Tabel 5. Hasil Uji T Variabel Standardized Coef Beta Sig Hasil Hipotesis Nilai Pinjaman (x1) -0,136 0,478 H1 ditolak Persentase laba (X2) 0,570 0,356 H2 ditolak Omzet per tahun (X3) 0,086 0,533 H3 ditolak Current Ratio (X4) 0,224 0,234 H4 ditolak Debt To Equity Ratio (X5) 0,310 0,012 H5 diterima Debt Service Coverage Ratio (X6) -0,216 0,718 H6 ditolak Net Profit Margin (X7) 0,116 0,839 H7 ditolak Sales Growth (X8) -0,081 0,643 H8 ditolak Bentuk Usaha (X9) -0,202 0,405 H9 ditolak Lama Usaha (X10) 1,233 0,012 H10 diterima Status tempat tinggal (X11) -0,481 0,276 H11 ditolak Existing Loan (X12) -0,154 0,460 H12 ditolak Jenis Usaha (X13) 0,080 0,570 H13 ditolak Status tempat usaha(X14) -0,022 0,914 H14 ditolak Variabel dependen : bunga Tabel 6. Hasil Uji Perbedaan Lama Usaha Mean Rank (Credit Scoring) Mean Rank (Bunga) 1 32,92 3,50 2 20,38 23,38 3 6,00 31,50 4 15,24 20,80 Asym Significant 0,001 0,001

## SIMPULAN DAN SARAN

## Simpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  yang  dilaku- kan sebelumnya, maka diperoleh kesimpulan bahwa debt to equity ratio dan lama usaha ber- pengaruh  terhadap  penentuan credit  scoring oleh pihak platform. Semakin kecil nilai DER maka semakin tinggi nilai credit scoring . Nilai DER yang kecil membuat pihak platform a- kan mempertimbangkan untuk memberikan kredit,  dikarenakan  pihak  platform  meng- anggap lender akan mampu untuk memenu- hi kewajiban kreditnya sehingga risiko gagal bayar semakin kecil. Lender dengan nilai DER yang  tinggi  akan  membuat  pihak  platform mempertimbangkan untuk tidak meminjam- kan dananya dikarenakan adanya kekhawa- tiran  pihak  platform  tentang  adanya  risiko gagal bayar. Selanjutnya, lama usaha berpe- ngaruh negatif terhadap penentuan credit sco- ring . Hal ini berarti semakin besar nilai lama usaha lender maka  semakin  kecil  nilai credit scoring nya, sehingga dinilai perusahaan ya- ng  semakin  lama  beroperasi  maka  semakin mungkin  terjadi  gagal  bayar  dalam  kredit- nya. Sebaliknya semakin pendek lama usaha lender maka semakin besar nilai credit scoring nya. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa semakin  pendek  lama  usaha lender ,  pihak platform  semakin  percaya  terhadap lender tersebut  untuk  membayar  kredit  usahanya secara tepat waktu.
Hasil penelitian ini juga sudah dilakukan uji sensitivitas, untuk menguji variabel inde- penden terhadap variabel dependen dengan proksi bunga yang ditetapkan. Hasil analisis- nya  membuktikan  bahwa  semakin  tinggi DER, maka semakin tinggi pula bunga yang ditetapkan oleh pihak platform. Selanjutnya semakin  lama  usaha,  maka  semakin  besar juga bunga yang ditetapkan oleh pihak plat- form. Hal ini senada dengan hasil penelitian yang dilakukan dengan menggunakan proksi dari credit scoring . Selain itu, peneliti juga me- lakukan pengujian perbedaan pada variabel lama  usaha  dengan  alat  Uji  Kruskal  Wallis. Hasil  analisis  menjelaskan  bahwa  terdapat perbedaan  antara  lama  tahun  dengan credit scoring dan bunga yang ditetapkan. Semakin
lama  masa  usaha  maka  semakin  nilai credit scoring ,  dan  bunga  semakin  besar.  Hal  ini berarti semakin lama usaha lender, maka pi- hak platform akan lebih berhati-hati terhadap adanya gagal bayar.

## Saran
Berdasarkan evaluasi atas hasil peneliti- an dan keterbatasan yang ada dalam peneliti- an ini seperti objek penelitian hanya dilaku- kan di satu jenis platform karena tidak ban- yak platform yang mempublish hasil analisis credit  scoring  lender ,  sehingga  kurang  dapat mewakili model penentuan c redit scoring d e- ngan jangkauan yang lebih luas. Maka, pene- liti  menyarankan  untuk  peneliti  berikutnya melakukan  penelitian  dari  beberapa  jenis platform  dan  membandingkan  hasil  antara berbagai jenis tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
Accenture. (2017). Exploring Next Genera-tion Financial Services: The Big Data Revolution.
www.accenture.com.
Bachmann,  A.,  Becker,  A.,  Buerckner,  D., Hilker, M., Kock, F., Lehmann, M., Funk, B.  (2011).  Online  peer-to-peer  lending-a literature review. Journal of Internet Bank- ing and Commerce , 16(2).
Bank  Indonesia.  2016. Financial  Technology (Fintech): Analisa Peluang Indonesia dalam Era Ekonomi Digital dari Aspek Infrastruk- tur,  Teknologi,  SDM,  dan  Regulasi  Penye- lenggara  dan  Pendukung  Jasa  Sistem  Pem- bayaran .  Dipresentasikan  dalam  Temu Ilmiah  Nasional  Peneliti,  Bogor  28  Juli 2016.
BNY  Mellon.  (2017). Innovation  in  Payments: The Future is Fintech . BNY Mellon.
Chen, Dongyu and Han, Chaodong. 2012. A Comparative Study of online P2P Lend- ing in the USA and China. Journal of In- ternet Banking and Commerce , 17(2).
Ghozali, Imam. (2001). Aplikasi Analisis Multi- variate dengan Program SPSS . Badan Pen- erbit Universitas Diponegoro Semarang.
Hanatasena,  Bayu. Fintech  Penyokong  Imple- mentasi  Ekonomi  Digital  di  Indonesia . Channel Edisi 65, Juli-Desember 2016.
Indriantoro,  Nur  dan  Supomo,  1999, Metod- ologi  Penelitian  Bisnis  untuk Akuntansi  & Manajemen,  Edisi  Pertama ,  BPFE,  Yogya- karta.
Kumar,  Anjani.  2007.  Performance  of  Rural Credit and Factors Affecting the Choice of  Credit  Sources. India  Journal  of  Econ- omy . 62(3).
Mester.  Loretta  J. 1997. What’s  the  Point  of Credit Scoring?. Business Review Septem- ber/October .
Muljono,  Teguh,  Pudjo.  2001. Manajemen Perkreditan  Bagi  Bank  Komersiil,  Edisi Kedua . BPFE UGM. Yogyakarta.
OJK. 2016. Tantangan Spesifik Industri Fintech. Ringkasan sesi yang dipublikasikan pada In- donesia  Fintech  Festival  and  Conference 2016.
PWC. (2016). Indonesia Fintech Festival & Con- ference  2016:  Ringkasan  Sesi .  Jakarta: McKinsey Company.
Ramadhani, Niko. (2020). Mengenal Financial Technology dalam Perekonomian  Indonesia . Diakses  pada  tanggal  17  Maret  2020. https://www.akseleran.co.id/blog/fina ncial-technology/.
Safira, Fitri. (2016). Ekosistem Fintech di Indone- sia Swaonline . Diakses pada tanggal 5 No- vember  2016.  http://www.swa.co.id/s wa/my.article/ekosistem-fintech-di- indonesia.
Safitri, Yuliana, Titin Ruliana, Rina Masitoh.
(2018). Analisis Kelayakan Pemberian Kredit Usaha Rakyat (KUR) Pada PT. Bank Rakyat Indonesia (PERSERO) TBK . Diakses pada tanggal  10  April  2018.  https://media. neliti.com/media/publications/163099- ID-analisis-kelayakan-pemberian-kredit- usah.pdf.
Sekaran,  U.,  &  Bougie,  R.  (2012). Research Methods for Business: A Skill Building Ap- proach . New Jersey: John Wiley and Son.
Tsaih, Ray, Yu-Jane Liu, Wenching Liu, Yu- Ling  Lien.  2004.  Credit  scoring  system for small business loans. Decision Support Systems 38 (2004) 91–99.