PENENTUAN PERINGKAT DEFAULT DEBITUR DALAM VaR (Value at Risk) DENGAN REGRESI BINER LOGISTIK (Studi di PT. Bank Rakyat Indonesia (Persero), Tbk Unit Gajah Mada Cabang Jember)

Abstract

Kredit merupakan salah satu produk layanan perbankan yang mempertimbangkan prinsip asset liability management (ALMA). Sebuah produk kredit dikatakan memiliki risiko yang besar jika NPL (Non Performing Loan) menunjukkan angka atau persen yang besar. NPL terdiri atas kredit-kredit yang bersifat kurang lancar, meragukan dan macet (default). Default diartikan sebagai kegagalan debitur dalam pembayaran sejumlah pinjaman yang telah diajukan. Semakin besar angka default yang ditunjukkan dalam produk kredit akan memperbesar nilai persentase NPL sehingga memperbesar risiko kredit. Dengan adanya risiko kredit yang besar, maka sebuah bank dianggap tidak mampu mengawasi kegiatan perbankannya. Nilai risiko dalam manajemen perbankan yang ditetapkan dalam Basel Comitte on Banking Supervision 2000 dalam Batuparan (2001), dapat dihitung dengan menggunakan Value at Risk. Value at Risk dalam kredit perbankan merupakan indikator untuk mengukur penetapan peringkat debitur, pembatasan tenor, pembatasan sektor industri, dan lain-lain. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan peringkat default dalam VaR (Value at Risk) pada nasabah atau debitur BRI Unit Gajah Mada dengan menggunakan regresi biner logistik untuk mengetahui seberapa besar tingkatan risiko yang terdapat pada setiap debitur, sehingga pihak bank dapat memberikan putusan kredit yang valid dengan risiko terkecil yang terdapat pada debitur. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data nasabah KUPEDES PT. Bank Rakyat Indonesia (Persero) Unit Gajah Mada Cabang Jember pada akhir tahun 2006. Berdasarkan pada data tersebut, diperoleh probability of default dari masing-masing debitur, peringkat default debitur dan prediksi VaR kredit yang mungkin diterima oleh BRI Gajah Mada Jember. Dari probability of default debitur, peringkat default debitur dan prediksi VaR kredit yang diperoleh, dapat disimpulkan bahwa dalam penentuan peringkat default debitur dengan regresi biner logistik, faktor yang paling berpengaruh adalah jenis usaha dagang dan jumlah tanggungan dalam keluarga. Debitur yang memiliki jenis usaha dagang dan memiliki jumlah tanggungan yang relatif banyak juga menempati hampir keseluruhan peringkat sepuluh besar debitur yang gagal dalam pembayaran kredit. Sedangkan nilai risiko kredit (Value at Risk On Credit) yang diperoleh dari model adalah sebesar Rp.30.833.873,9 dari kredit yang diputuskan yaitu sebesar Rp.298.580.000. Nilai risiko ini memiliki persentase sebesar 10,32% dari total dana kredit yang diberikan pada debitur. Sehingga dengan adanya ini, pihak bank perlu mengadakan evaluasi lebih lanjut dalam memberikan kredit pada debitur.