## MODEL PENGELOMPOKAN TINGKAT RISIKO NON PERFORMING LOAN (NPL) NASABAH BERDASARKAN PENDEKATAN ANALISIS FUZZY

## Aulia Paramita
Fakultas Teknik dan MIPA, Program Studi Informatika Universitas Indraprasta PGRI Email: aulia.pps@gmail.com

## ABSTRAK
Bank selalu  menghadapi risiko Non Performing Loan (NPL) atau disebut  juga kredit macet karena fungsi  pokoknya  sebagai  lembaga  perantara  keuangan.  Banyak  cara  yang  dilakukan  oleh  bank  untuk mencegah terjadinya NPL.  Kebijakan per kredit an  yang prudent, credit risk management yang ketat, dan pengembangan  kompetensi  atau  pelatihan  teknis  kepada  para  pengelola kredit adalah  beberapa  contoh kebijakan  yang  diterapkan  oleh  suatu  bank  untuk  menekan  NPL  seminimal  mungkin.Walau  demikian, karena  berbagai  alasan  lingkungan  bisnis  atau  kemampuan  manajemen debitur ,  NPL  tetap  dialami  oleh suatu bank. Di samping itu, karakter atau integritas debitur yang menjadi tidak baik dapat menjadi faktor penyebab  terjadinya  NPL  walaupun  usahanya  masih  berjalan  lancar.  PT.  Bank  Syariah  XYZ  juga termasuk dalam bank yang nasabahnya berisiko mengalami NPL. Dalam Peraturan Bank Indonesia (PBI) dan  Surat  Edaran  Bank  Indonesia  (SEBI)  telah  diatur  bahwa  bank  wajib  menggunakan  pendekatan berdasarkan  risiko  dengan  mengelompokkan  nasabah  berdasarkan  tingkat  risiko  terjadinya  NPL. Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  Bank  Syariah  XYZ  telah  menggunakan  sistem informasi  untuk  mengelompokkan  nasabahnya  dan  apakah  penggunaan  model fuzzy  inference  system (FIS) Mamdani dapat  menggolongkan  tingkat  risiko  NPL  nasabah  menjadi  tiga  yaitu  nasabah  berisiko rendah,  menengah  dan  tinggi.  Dengan  menggunakan  160  data  nasabah,  pendapat  dari  lima  orang  pakar dan software Matlab, maka telah diperoleh hasil perhitungan tingkat kebenaran uji coba pengelompokan tingkat  risiko  NPL  nasabah  menggunakan  analisis  FIS  Mamdani  dan tools Matlab  adalah  sebesar 98,125%.
Kata k unci: NPL, kredit macet, FIS mamdani, nasabah, risiko, matlab.

## ABSTRACT
Banks always facing the non  performing loan  (NPL) risk or which is known as a  non  performing credit since the main function as a financial intermediaries institution. Many ways in which the banks to prevent NPL, Prudent credit policy, stringent credit risk management, and  competence development or technical training to the creditors. There are some examples of policies implemented by a bank to reduce NPL, nevertheless for a  variety of reasons a  business environment or debtor management capabilities, NPL is still exist by a bank. In addition, bad character or the bad debtor integrity which to be a factor to contributing the NPL although the business is still running smoothly. PT. Bank Syariah XYZ is included in the bank's debtors at NPL risk. Regulation of Bank Indonesia (PBI) and Circular Letter of Bank Indonesia (SEBI) have been arranged  that banks are required to  use risk based approach by debtors grouping based on NPL risk level.  Authors conducted a study to determine whether Bank Syariah XYZ has used information systems to classify the debtors and examine also, whether  the use of Mamdani fuzzy inference system (FIS) able  to classify the  debtors NPL risk level    into  three level, there are low-risk debtors, medium  and  high  debtors. By using 160 debtors data, opinions of five experts and  Matlab Software, accordingly  has obtained the level of calculating results by grouping NPL risk debtors testing using FIS Mamdani analysis and matlab tools amounted 98,125%.
Keywords: NPL, non performing credit, FIS mamdani, customer, risk, matlab.

## 1. PENDAHULUAN
Bagi masyarakat umum, khususnya pengusaha yang membutuhkan pinjaman dana, lembaga keuangan seperti perbankan menjadi salah satu solusi untuk mendapatkannya, dengan mengajukan kredit . Hal ini sesuai dengan UU RI No. 10  tahun 1998  ayat 3 yaitu fungsi utama bank adalah sebagai penghimpun dan penyalur dana masyarakat [1] .Namun, kredit merupakan bisnis yang berisiko dimana ada kemungkinan kredit yang diberikan tidak dapat tertagih, banyaknya kredit yang diberikan oleh pihak bank
kepada pihak swasta  yang tidak  bisa dilunasi tepat pada waktunya  baik pokok pinjaman  maupun  bunga yang ditetapkan sehingga menjadi kredit bermasalah, bahkan macet ( non performing loan ). Salah satu risiko yang dihadapi oleh bank adalah risiko tidak terbayarnya kredit yang telah diberikan kepada debitur atau disebut dengan risiko kredit . Kredit bermasalah menggambarkan suatu situasi dimana persetujuan pengembalian kredit mengalami risiko kegagalan, bahkan cenderung menuju atau mengalami kerugian  potensial  yang  akan  mengganggu  kesehatan  bank.  Kesehatan  bank  adalah  kemampuan  suatu bank  untuk  melakukan  kegiatan  operasional  perbankan  secara  normal  dan  mampu  memenuhi  semua kewajibannya  dengan  baik  dengan  cara-cara  yang  sesuai  dengan  peraturan  yang  berlaku [2] .  Adapun dampak-dampak  dari  NPL  dapat  disimpulkan  sebagai  berikut [3] : likuiditas , solvabilitas , rentabilitas , profitabilitas , bonafiditas , tingkat kesehatan bank, modal bank.
Dalam Peraturan Bank Indonesia (PBI) dan Surat Edaran Bank Indonesia (SEBI) telah diatur bahwa bank wajib  menggunakan pendekatan  berdasarkan risiko dengan  mengelompokkan  nasabah berdasarkan tingkat risiko terjadinya NPL. Pihak  bank perlu secara aktif dalam  melakukan peninjauan nasabah  yang kemungkinan  akan  mengalami  penunggakan kredit sehingga  pihak  bank  dapat  mengantisipasi  sejak awal [4] .
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  PT.  Bank  Syariah  XYZ  yang  merupakan  salah satu  bank  syariah  besar  di  Indonesia,  telah  menggunakan  sistem  informasi  untuk  mengelompokkan nasabahnya  dan  apakah  sudah  sesuai  dengan  ketentuan  yang  berlaku,  serta  untuk  mengetahui  apakah penggunaan  model fuzzy  inference  system (FIS)  dapat  menggolongkan  tingkat  risiko  NPL  nasabah menjadi  tiga  yaitu  nasabah  berisiko  rendah,  menengah  dan  tinggi  dengan  menggunakan  metode Fuzzy Inference System (FIS) Mamdani dan tools Matlab (non original ).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Penelitian
Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode analisis kuantitatif. Untuk mendapatkan gambaran yang lebih mendalam dan lengkap dari objek yang akan diteliti dengan melakukan pengamatan langsung di lapangan.

## 2.2 Metode Pemilihan Sampel
Metode yang digunakan dalam memilih sampel pada penelitian ini yaitu Random Sampling , dimana yang menjadi anggota populasinya adalah nasabah dari Bank Syariah XYZ yang datanya tersimpan di dalam CIF ( Customer Identification File ) dan Loan (data kredit ) serta dipilih secara acak.

## 2.3 Metode Pengumpulan Data
Peneliti melakukan beberapa metode untuk mengumpulkan data dan informasi yang dibutuhkan dalam penelitian ini, yaitu :
a. Pengamatan/observasi,
b. Wawancara/ interview ,  yang  dilakukan  terhadap  personil  ahli  yang  menjadi  anggota  dari  Divisi FALD,
c. Menggunakan kuesioner, kepada  lima personil  ahli  sebagai responden. Personil  yang dimaksud adalah  Kepala  Divisi  FALD,  Kepala  Departemen  NRC  ( National  Reporting  Center ),  Kepala Departemen  Legal,  Kepala  Departemen  FPC  ( Financing  Processing  Center ),  Kepala Departemen Custody .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Fuzzy
Sebelum munculnya teori logika fuzzy ( Fuzzy Logic ) dikenal sebuah logika tegas ( crisp logic ) yang memiliki nilai benar dan salah secara tegas. Sebaliknya Logika Fuzzy adalah Suatu logika yang memiliki nilai kekaburan atau kesamaran ( fuzzyness ) antara benar dan salah. Dasar dari logika fuzzy adalah tentang teori  himpunan fuzzy .  Teori  himpunan Fuzzy menyatakan  bahwa  peranan  derajat  keanggotaan  sebagai penentu keberadaan elemen dalam suatu himpunan sangatlah penting. Ciri utama dari logika fuzzy adalah Nilai keanggotaan  atau derajat keanggotaan atau membership function [5] . Logika fuzzy adalah suatu cara yang tepat untuk memetakan suatu ruang input kedalam suatu ruang output [6] . Pada penelitian ini, model aturan fuzzy logic yang digunakan adalah model Mamdani, yang didefinisikan sebagai: IF x 1 is A 1 AND
… AND x n is A n THEN y is B Dimana A 1 ,…, A n , B adalah nilai linguistic (atau fuzzy set ), dan “x 1 is A 1 ” yang menyatakan nilai variabel x 1 adalah anggota fuzzy set A 1 [7] .

## 3.2 Penentuan Variabel
Berdasarkan  Peraturan  Bank  Indonesia  No.  13/3/PBI/2011  tentang  penetapan  status  dan  tindak lanjut pengawasan bank, maka dapat ditentukan variabel yang berlaku mengenai pengelompokan tingkat risiko  NPL  nasabah.  Beberapa  hal  yang  dapat  dijadikan  penilaian  risiko  antara  lain  profil  nasabah (tanggungan, penghasilan, jenis pekerjaan) dan profil kredit (plafon, jenis produk, jangka waktu, tagihan, jaminan,  nilai  jaminan,  kolektibilitas).  Ada  10  kriteria  yang  akan  dianalisis  dan  dijadikan  variabel fuzzy dalam  menentukan  tingkat  risiko  NPL.  Contoh  himpunan  pada  variabel  yang  digunakan  terdapat  pada tabel 1 berikut ini:
Tabel 1. Himpunan fuzzy variabel tanggungan No. Variabel Range Himpunan Domain 1 Tanggungan 0-1 Sedikit [0,4] 2 2-3 Sedang [2,6] 3 > 3 Banyak [4,10]
Variabel  tanggungan  dipresentasikan  dengan  fungsi  keanggotaan trapezoidal dan  segitiga  seperti pada gambar 1 di bawah ini.
Gambar 1. Membership Function Variabel Tanggungan

## 3.3 Analisis Data
Dengan  10  variabel input yang  diambil  dari  dua  database  yaitu  CIF  dan Loan  File ,  serta total    35 himpunan fuzzy dan 1 output dengan 3 himpunan fuzzy , maka akan dihasilkan kemungkinan kondisi NPL yang  sangat  banyak.  Namun  berdasarkan  data sebenarnya  yang  dimiliki,  hanya  akan  didapat  79  aturan. Hal  ini  disebabkan  karena  kondisi  dari  tiap  variabel  dapat  bertentangan  dan  tidak mungkin  terjadi  pada kenyataannya. Misalnya aturan IF Tanggungan=Banyak and Penghasilan=Rendah and jenisPekerjaan=Tinggi  and  Plafon=Kecil  and  jenisProduk=Tinggi  and  jangkaWaktu=Singkat  and Tagihan=Sangat Besar and Jaminan=Tinggi and nilaiJaminan=Kecil and Kolektibilitas=Rendah THEN Risiko NPL = Rendah , yang tidak akan terjadi.
Dari  79  kondisi  atau  pertanyaan  dalam  kuesioner,  akan  dinilai  oleh  lima  orang  responden  yang merupakan  personil  ahli  dari  FALD.  Jawaban  kelima  responden  akan  digabungkan  untuk  menentukan keputusan  yang  lebih  mewakili  semua  pendapat  responden  artinya  dinilai  rata-rata  geometriknya, penggabungan pendapat lima responden menggunakan rumus [8] :
(1) (1) Dimana, = 1 = rata-rata geometrik = jumlah responden
= penilaian oleh responden ke-i
Lima responden masing-masing memberikan penilaian terhadap 79 kondisi atau pertanyaan dalam kuesioner, penilaian per masing-masing kondisi dihitung rata-rata geometrik-nya. Kemudian masing- masing nilai rata-rata tersebut diukur nilai kebenarannya ( correctness ) dibandingkan dengan nilai keputusan yang merupakan nilai akhir yang dianggap paling benar dari masing-masing kondisi setelah dilakukan musyawarah mufakat diantara peneliti dan para responden. Hasil keputusannya dapat dilihat pada tabel 2 di bawah ini.

## Tabel 2. Hasil kuesioner
No. Res- 1 Res- 2 Res- 3 Res- 4 Res- 5 Gabung Jawaban Keputusan Correctness(%) 1 2 2 2 2 2 2.0000 2 100% 2 1 1 1 1 1 1.0000 1 100% 3 2 2 2 2 2 2.0000 2 100% 4 1 1 1 1 1 1.0000 1 100% 5 2 2 2 3 3 2.3522 2 85% 6 2 2 2 3 3 2.3522 2 85% 7 3 3 2 2 2 2.3522 2 85% 8 3 3 2 2 2 2.3522 2 85% 9 1 1 1 2 2 1.3195 1 76% 10 2 2 2 2 2 2.0000 2 100% 11 2 2 2 2 2 2.0000 2 100% 12 2 2 2 2 2 2.0000 2 100% 13 2 2 2 3 2 2.1689 2 92% 14 2 2 2 3 3 2.3522 2 85% 15 1 1 1 1 3 1.2457 1 80% 16 2 2 2 2 1 1.7411 2 87% 17 3 3 2 3 3 2.7663 3 92% 18 2 2 2 2 2 2.0000 2 100% 19 2 2 2 2 2 2.0000 2 100% 20 2 2 2 2 2 2.0000 2 100% 21 2 2 2 1 1 1.5157 2 76% 22 1 1 1 1 1 1.0000 1 100% 23 2 2 2 2 2 2.0000 2 100% 24 2 3 2 3 3 2.5508 3 85% 25 2 2 2 2 2 2.0000 2 100% 26 2 2 2 2 2 2.0000 2 100% 27 2 2 2 2 2 2.0000 2 100% 28 2 2 2 2 2 2.0000 2 100% 29 2 3 2 2 2 2.1689 2 92% 30 2 2 2 2 2 2.0000 2 100% 31 1 1 2 1 1 1.1487 1 87% 32 1 1 1 1 2 1.1487 1 87% 33 1 1 2 1 1 1.1487 1 87%
No. Res- 1 Res- 2 Res- 3 Res- 4 Res- 5 Gabung Jawaban Keputusan Correctness(%) 34 1 2 2 1 1 1.3195 1 76% 35 2 2 3 2 2 2.1689 2 92% 36 2 2 2 2 2 2.0000 2 100% 37 2 2 3 2 3 2.3522 2 85% 38 2 2 3 2 3 2.3522 2 85% 39 1 1 1 1 1 1.0000 1 100% 40 1 1 1 1 1 1.0000 1 100% 41 3 3 3 3 3 3.0000 3 100% 42 2 2 2 1 1 1.5157 2 76% 43 1 2 1 1 1 1.1487 1 87% 44 1 2 1 1 1 1.1487 1 87% 45 2 2 2 2 2 2.0000 2 100% 46 2 2 2 2 3 2.1689 2 92% 47 1 1 1 1 1 1.0000 1 100% 48 2 2 2 2 2 2.0000 2 100% 49 1 1 1 1 1 1.0000 1 100% 50 2 2 2 2 2 2.0000 2 100% 51 1 1 1 1 1 1.0000 1 100% 52 2 2 2 2 2 2.0000 2 100% 53 2 2 2 2 2 2.0000 2 100% 54 2 2 2 1 1 1.5157 2 76% 55 2 2 2 1 2 1.7411 2 87% 56 1 1 1 1 1 1.0000 1 100% 57 1 1 1 1 1 1.0000 1 100% 58 2 2 2 2 2 2.0000 2 100% 59 2 2 2 2 2 2.0000 2 100% 60 1 1 1 1 2 1.1487 1 87% 61 2 2 2 2 2 2.0000 2 100% 62 2 2 2 2 3 2.1689 2 92% 63 2 2 2 2 3 2.1689 2 92% 64 2 2 2 2 3 2.1689 2 92% 65 2 2 3 2 2 2.1689 2 92% 66 1 1 2 1 1 1.1487 1 87% 67 2 2 2 3 2 2.1689 2 92% 68 1 1 2 1 1 1.1487 1 87% 69 3 3 3 3 3 3.0000 3 100% 70 3 3 3 3 3 3.0000 3 100% 71 3 3 3 3 3 3.0000 3 100% 72 3 3 3 3 3 3.0000 3 100% 73 3 3 3 3 3 3.0000 3 100% 74 3 3 3 3 3 3.0000 3 100% 75 3 3 3 3 3 3.0000 3 100% 76 3 3 3 3 3 3.0000 3 100% 77 3 3 3 3 3 3.0000 3 100% 78 3 3 3 3 3 3.0000 3 100%
No. Res- 1 Res- 2 Res- 3 Res- 4 Res- 5 Gabung Jawaban Keputusan Correctness(%) 79 3 3 3 3 3 3.0000 3 100% 94%
Berdasarkan tabel di atas, rata-rata tingkat kebenaran data seluruh responden adalah 94%. Dengan demikian, data dari para responden dapat digunakan untuk menyusun rules di dalam FIS, dengan tingkat kebenaran sebesar 94%.

## 3.4 Hasil Penelitian
Kuesioner  tingkat  risiko  NPL  yang  diisi  oleh  pakar  atau  ahli  dari  FALD  untuk evaluator dengan jumlah  lima  kuesioner.  Kriteria  yang  akan  dianalisis  dijadikan  variabel fuzzy dalam  menentukan pengelompokan tingkat risiko NPL nasabah dengan bantuan software matlab, kriteria tersebut berasal dari dua database, yaitu :
a. Data nasabah atau CIF ( Customer Identification File )
Terdiri dari 3 input yaitu tanggungan, penghasilan dan jenis pekerjaan serta 1 output yaitu tingkat nasabah/CIF, variabel input terdapat pada gambar 2 di bawah ini :
Gambar 2. Himpunan Fuzzy Dan Membership Function Untuk Variabel Tanggungan Pada Matlab
b. Loan File
Terdiri dari 7 input yaitu plafon, jenis produk, jangka waktu, tagihan, jaminan, nilai jaminan dan kolektabilitas  serta  1 output yaitu  tingkat kredit / loan ,  variabel input terdapat  pada  gambar  3  di bawah ini :
Gambar 3. Himpunan Fuzzy Dan Membership Function Untuk Variabel Plafon Pada Matlab
Kedua output yang  telah  dihasilkan  dari  data  nasabah  dan Loan  File akan  dijadikan  variabel input untuk keputusan tingkat risiko NPL nasabah, seperti tersaji pada gambar 4 di bawah ini.
Gambar 4. Himpunan Fuzzy Dan Membership Function Untuk Variabel Risiko NPL Pada Matlab
Motivasi  utama  teori fuzzy  logic adalah  memetakan  sebuah  ruang input ke  dalam  ruang output dengan  menggunakan IF  –  THEN rules .  Pemetaan  dilakukan  dalam  suatu  FIS,  urutan rule bisa sembarang.  Mekanisme  dalam  FIS  bisa  dirangkum  yaitu:  FIS  adalah  sebuah  metode  yang menginterpretasikan  harga-harga  dalam  vektor input ,  menarik  kesimpulan  berdasarkan  sekumpulan IF- THEN  rule yang  diberikan,  dan  kemudian  menghasilkan  vektor output [9] .  Dalam  gambar  5  berikut  ini adalah if-then rules untuk tingkat risiko NPL nasabah.
Gambar 5. Pembentukan Rule Pada Tingkat Tingkat Risiko Npl Dalam Matlab

## 3.5 Pengujian Atau Validasi
Pengujian logika fuzzy yang digunakan dalam penelitian ini dengan menggunakan program Matlab, dilakukan dengan menggunakan 160 data nasabah.
a. Menjalankan logika FIS yang telah dibuat dengan hasil :
Untuk data CIF Nasabah >> fis=readfis('Tingkat pada Data Nasabah(CIF)-Final') fis = name: 'Tingkat pada Data Nasabah(CIF)- Final' type: 'mamdani' andMethod: 'min' orMethod: 'max' defuzzMethod: 'centroid' impMethod: 'min' aggMethod: 'max' input : [1x3 struct] output : [1x1 struct] rule: [1x81 struct]
Untuk data Loan >> fis=readfis('Tingkat pada Kredit (Loan)-Final') fis = name: 'Tingkat pada Kredit (Loan)-Final' type: 'mamdani' andMethod: 'min' orMethod: 'max' defuzzMethod: 'centroid' impMethod: 'min' aggMethod: 'max' input : [1x7 struct] output : [1x1 struct] rule: [1x729 struct]
Untuk Tingkat Risiko NPL Nasabah >> fis=readfis('Tingkat Risiko NPL Nasabah') fis =
name: 'Tingkat Risiko NPL Nasabah' type: 'mamdani' andMethod: 'min' orMethod: 'max' defuzzMethod: 'centroid' impMethod: 'min' aggMethod: 'max' input : [1x2 struct] output : [1x1 struct] rule: [1x33 struct]
b. Memasukkan data 160 nasabah yang telah diubah kedalam bentuk numerik untuk diproses. Data mentah  disusun  dalam  program  Excel  sekaligus  mencantumkan  penilaian  tingkat  risiko  NPL nasabah  berdasarkan  penilaian  pakar/ahli  (berdasarkan  rekapitulasi  hasil  kuesioner).  Data  yang di- input (di copy-paste )  ke  dalam  FIS  dipisah  kedalam  dua  file,  yaitu  File  CIF  Nasabah  yang berisi  kolom  tanggungan,  penghasilan  dan  jenis  pekerjaan.  Sedangkan Loan  File berisi  kolom plafon, jenis produk, jangka waktu, tagihan, jaminan, nilai jaminan dan kolektibilitas. Kemudian hasil  dari  kedua  file  tersebut  akan  digunakan  untuk  membentuk  file  FIS  yang  berupa pengelompokkan  tingkat  risiko  NPL  nasabah.  Berikut  contoh  hasil  dari  File  CIF  Nasabah  dan Loan File yang di- input untuk mengelompokkan tingkat risiko NPL.
>> out=evalfis([5.0000 2.7324 2.7324 2.7324 2.7324 5.0000 2.7324 2.7324 6.2695 6.2695 2.7324 1.7366 1.5298 2.7324 4.0000 1.7366 4.0000 1.7366 2.7324 2.7324 5.0000 1.7366 2.7324 5.0000 5.0000 5.0000 5.0000 1.7366 5.0000 2.7324
2.4543 1.7366 2.7324 2.7324 2.7324 1.7366 5.0000 1.5298 ],fis)
Hasil  perhitungan  Matlab  dibandingkan  dengan  hasil  penalaran/logika  pakar/ahli.  Hasil perhitungan Matlab merupakan numerik dengan empat digit dibelakang koma dibulatkan dengan cara :
Nilai 0,5001 atau lebih dibulatkan ke atas Nilai 0,5000 atau kurang dibulatkan ke bawah
Adapun tabel lengkap perbandingan hasil penilaian pakar dengan hasil Matlab terhadap 160 sampel data nasabah adalah sebagai berikut. Keterangan untuk kolom Pakar : 1 = risiko rendah
2 = risiko menengah
3 = risiko tinggi Keterangan untuk kolom Matlab :
Jika hasil < 4 maka risiko rendah
Jika hasil < 6 maka risiko menengah Jika hasil >= 6 maka risiko tinggi Berikut contoh perbandingan hasil Matlab dengan logika pakar yang disajikan dalam tabel 3.

## Tabel 3. Perbandingan hasil Matlab dengan logika pakar
No Tanggu- ngan Peng- hasil-an Jenis pe- kerjaan Pla- fon Jenis Pro- duk Jangka waktu / M Tagih- an / M Jamin- an Nilai Jamin- an Kolek- tibilitas Pa- kar Matlab 1 1 4 7 2 5 4 1 3 1 4 2 43.347 2 1 5 4 4 5 3 1 1 4 4 1 26.665 3 1 5 4 6 5 1 2 1 9 1 2 50.000 4 2 3 4 2 5 3 1 1 2 4 1 26.665 5 6 5 4 6 5 3 2 3 6 4 3 63.444 6 2 3 4 2 7 4 1 1 1 5 1 24.543 7 2 3 1 6 7 3 1 1 2 4 1 26.665 8 2 3 5 1 7 3 1 1 2 4 1 27.324 9 2 3 5 1 3 1 1 2 1 5 1 27.324 10 2 3 4 6 3 3 1 3 2 4 1 26.665 11 1 5 7 3 3 1 1 1 3 1 1 24.543 12 1 5 4 4 3 1 1 1 7 4 2 50.000 13 1 1 7 4 3 1 1 1 7 4 2 50.000 14 1 1 7 1 3 1 1 2 1 5 1 24.543 15 2 1 7 6 3 1 2 1 6 6 2 43.347 16 4 2 1 3 3 3 1 1 3 1 1 24.543 17 2 2 4 6 3 3 2 1 2 4 1 26.665 18 6 5 4 6 3 1 5 1 5 1 3 50.118 19 6 4 6 3 3 1 4 1 3 1 2 50.117 20 3 4 6 6 3 1 2 1 6 4 2 50.117 21 3 2 4 3 3 1 1 3 1 5 1 24.543 22 6 4 2 6 3 1 2 1 9 2 2 50.000 23 6 4 4 3 3
1 2 1 2 4 2 50.118 24 6 4 3 4 5
1 2
1 5 2 2 50.117 25 3 4 5 1 1
1 1 2 1 5 2 50.118 26 3 4 5 1 4
1 1 2 1 2 2 50.118 27 6 4 4 2 5 1 1 2 1 5 2 50.118 28 6 4 6 6 5
1 2 2 4 4 2 50.117 29 3 4 2 6 5
1 2 1 6 4 1 24.543 30 3 7 3 6 1 1 2 1 8 2 2 50.000 31 6 5 4 1 4 1 1 1 2 4 2 50.118 32 6 5 5 2 5 1 1 1 1 4 3 50.489 33 3 2 2 1 8 2 1 1 2 4 1 24.543 34 6 5 2 1 4 2 1 1 2 4 2 50.118 35 3 5 2 5 4 2 1 1 2 4 1 24.543 36 7 1 6 1 4 2 1 1 1 4 2 50.118 37 4 2 2 1 4 1 1 1 2 4 1 24.543 38 3 5 6 4 8 1 1 1 2 4 2 50.117 39 1 5 5 1 8 1 3 1 1 1 1 27.324 40 1 5 5 1 8 1 1 1 1 5 1 27.324 41 3 5 4 1 4 1 1 1 1 5 1 24.543 42 3 3 4 1 1 1 1 1 1 1 1 24.543 43 3 4 4 1 4 1 1 1 1 5 1 24.543
No Tanggu- ngan Peng- hasil-an Jenis pe- kerjaan Pla- fon Jenis Pro- duk Jangka waktu / M Tagih- an / M Jamin- an Nilai Jamin- an Kolek- tibilitas Pa- kar Matlab 44 1 3 4 1 8 1 1 1 1 1 1 24.543 45 4 2 2 1 1 1 1 1 5 1 1 24.543
Berdasarkan  hasil perbandingan Matlab dengan  logika pakar, terdapat perbedaan  jawaban pada poin  18,  32  dan  145,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  perhitungan  tingkat  kebenaran  uji coba  pengelompokan  tingkat  risiko  NPL  nasabah  menggunakan  analisis  FIS  dan tools Matlab adalah sebesar 98,125%.

## 4. KESIMPULAN
Setelah melakukan serangkaian penelitian dan pengujian, peneliti dapat menyampaikan kesimpulan sebagai berikut :
a. Dalam melakukan pengelompokan tingkat risiko NPL nasabah, hal penting yang harus diperoleh adalah  logika  atau  penilaian  dari  pakar/ahli  yang  memiliki  kemampuan  dan  kewenangan  untuk melakukan penilaian terhadap rendah atau tingginya tingkat risiko NPL nasabah tertentu.
b. Pendekatan analisis fuzzy yang dalam penelitian  ini  menggunakan FIS ( fuzzy inference system ), dapat  digunakan  untuk  mengelompokkan  tingkat  risiko  NPL  nasabah  menjadi  berisiko  rendah, menengah dan tinggi. Dan berdasarkan hasil pengujian dengan 160 data nasabah telah diperoleh bahwa tingkat kebenaran sekitar 98,125%.
c. Hasil dari penelitian ini telah dapat membuktikan hipotesis bahwa dengan menggunakan analisis FIS,  bank  mampu  mengelompokkan  tingkat  risiko  NPL  nasabahnya  sesuai  dengan  PBI  dan SEBI.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Puspasari, Adelia Yuhana., Dwiatmanto., Devi Farah Azizah. 2017. ”Kebijakan Kredit yang Efektif Untuk Menurunkan NPL ( Non Performing Loan ) dan Meningkatkan Profitabilitas (Studi Pada Bpr Agro Cipta Adiguna Pare)”.  Jurnal Administrasi Bisnis (JAB) Vol 44. No 1, hal 70-75.
[2] Budisantoso, Totok., Sigit Triandaru. (2005). Bank dan Lembaga Keuangan Lain .  Jakarta: Salemba Empat
[3] AS. Mahmoedin. (2002). Melacak Kredit Bermasalah . Jakarta: Pustaka Sinar Harapan.
[4] Pratiwi,  Yaniar  Wineta.,  Dwiatmanto.,  Maria  Goretti  Wi  Endang  NP.  2016.  ”Analisis  Manajemen Risiko Kredit Untuk Meminimalisir Kredit Modal Kerja Bermasalah (Studi pada PT. Bank Rakyat Indonesia (Persero), Tbk Cabang Ponorogo)”.  Jurnal  Administrasi Bisnis (JAB) Vol 38. No 1, hal 157-163.
[5] Nazwirman.,  Wahyu  Trisno  Admojo.  2014.  ”Metode  Logika Fuzzy Sebagai  Sistem  Pendukung Keputusan  Manajemen  dalam  Pemberian Kredit (Studi  Empirik  di  BPR  Prima Kredit Mandiri
Tangerang)”.  Jurnal  Teknik  Informatika  Universitas  Islam  Syekh  Yusuf  (JUTIS)  Vol  3.  No  1,  hal
21-30
[6] Octavianingtiyas,  Ayu  Dewi.,  Yusron  Rijal.  2015.  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan Pengajuan Kredit dengan  Menggunakan  Metode Fuzzy -Mamdani  (Studi  Kasus  di  KSP  Sarana Makmur)”. Jurnal Spirit Vol 7. No 2, hal 31-40
[7] Sarwo. 2015. “Rancang Bangun Fuzzy Mamdani Sistem untuk Deduplikasi Penunjang Keputusan
Kelayakan Nasabah pada Leasing PT. CS Finance”. Jurnal Teknologi Pelita Bangsa (Sigma) Vol 3. No 1, hal 5-19.
[8] Kusumadewi,  Sri  dan  Hari  Purnomo.  (2010). Aplikasi  Logika  Fuzzy  Untuk  Pendukung  Keputusan . Yogyakarta: Graha Ilmu.
[9] Naba, Eng.Agus. 2009. Belajar Cepat Fuzzy Logic menggunakan Matlab . Yogyakarta: Andi Offset