Pemodelan Risiko Kredit Pemilikan Rumah Bersubsidi (KPR Bersubsidi) dengan Analisis Regresi Logistik Biner

Abstract

Kredit Pemilikan Rumah (KPR) memiliki kinerja yang konsisten dan berkembang sejalan dengan pertumbuhan jumlah penduduk dan meningkatnya perekonomian di Indonesia. Berkembangnya KPR bukan berarti menjauhkan produk ini dari risiko kredit. Membangun model risiko kredit untuk membantu pembuat keputusan menerima atau menolak nasabah atau pemohon kredit baru merupakan salah satu upaya yang dilakukan perbankan untuk meminimumkan risiko kreditnya. Penelitian ini menggunakan regresi logistik biner dalam membangun model risiko kredit. Regresi logistik digunakan saat peubah respon berskala kategorik, dalam hal ini status kredit (lancar atau macet). Regresi logistik juga dinilai lebih relevan digunakan karena kemudahan interpretasi dan perhitungan statistik yang lebih sederhana dibandingkan metode lain. Penelitian ini membangun empat model risiko kredit dari data KPR Bersubsidi yaitu satu model umum (untuk keseluruhan data KPR Bersubsidi) dan tiga model berdasarkan kelompok harga rumah nasabah (harga rumah mahal, menengah, dan murah). Hasil penelitian ini memperlihatkan adanya perbedaan peubah yang berperan pada keempat model tersebut. Model umum menunjukan kesepuluh peubah penjelas secara signifikan mempengaruhi model. Dengan pemilihan peubah melalui regresi bertatar, model kelompok harga mahal tidak menyertakan peubah penghasilan dan tipe rumah dalam model karena tidak signifikan pada α=5%. Model kelompok harga menengah menyatakan bahwa peubah persentase uang muka tidak signifikan. Sedangkan, peubah yang berpengaruh pada model kelompok harga murah yaitu pekerjaan, subsidi, daerah, dan tenor. Namun, jika rasio odds dari tiap kategori peubah pada masing-masing model dibandingkan maka terlihat bahwa kecenderungan macet di setiap kategori peubah memiliki pola yang hampir sama meskipun nilainya berbeda.