ANALISIS SEGMENTASI NASABAH PEMBIAYAAN MURABAHAH JANGKA MENENGAH (Studi Kasus pada PT. BPR Syariah AMANAH UMMAH) VIEN SYAFRINA NASUTION

Transkripsi

1 ANALISIS SEGMENTASI NASABAH PEMBIAYAAN MURABAHAH JANGKA MENENGAH (Studi Kasus pada PT. BPR Syariah AMANAH UMMAH) VIEN SYAFRINA NASUTION DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2007

2 PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi Analisis Segmentasi Nasabah Pembiayaan Murabahah Jangka Menengah (Studi Kasus Pada PT. BPR Syariah AMANAH UMMAH). Adalah karya saya sendiri dan belum diajukan dalam bentuk apapun kepada pergururan tinggi manapun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini. Bogor, September 2007 Vien Syafrina Nasution NIM. G

3 RINGKASAN VIEN SYAFRINA NASUTION. Analisis Segmentasi Nasabah Pembiayaan Murabahah Jangka Menengah (Studi Kasus Pada PT. BPR Syariah AMANAH UMMAH). Dibimbing oleh I MADE SUMERTAJAYA dan M. ABDUH KHALID M. Pembiayaan merupakan kegiatan perbankan syariah yang sangat penting dan menjadi penunjang kelangsungan hidup bank syariah. Pembiayaan dengan skim Murabahah merupakan produk bank syariah yang paling banyak diberikan sehingga pengelolaan penyaluran dana yang baik pada produk tersebut sangatlah dibutuhkan. Hal ini tentu memiliki keterkaitan dengan ketepatan bank syariah dalam menentukan target nasabah potensialnya. Analisis CHAID (Chi-square Automatic Interaction Detector ) adalah metode yang dipilih untuk melihat faktor-faktor apa saja yang berpengaruh terhadap status pembayaran angsuran nasabah sehingga dapat ditentukan segmentasi nasabah untuk meminimumkan resiko keterlambatan pembayaran angsuran. Penelitian ini menggunakan status pembayaran dengan kategori tepat dan terlambat sebagai peubah respons dan 10 karakteristik nasabah sebagai peubah penjelas yang dianalisis. Dari hasil analisis CHAID, peubah banyak tanggungan, tempat usaha dan pendapatan perkapita merupakan peubahpeubah yang signifikan memisahkan peubah status pembayaran sehingga membentuk 4 segmen yang terdiri dari kelompok nasabah yang memiliki banyak tanggungan kurang dari sama dengan dua dan bertempat usaha di bukan pasar, kelompok nasabah yang memiliki banyak tanggungan lebih dari dua dengan pendapatan perkapita lebih dari Rp , kelompok nasabah yang memiliki banyak tanggungan kurang dari sama dengan dua dan bertempat usaha di pasar dan kelompok nasabah yang memiliki banyak tanggungan lebih dari dua dengan pendapatan perkapita kurang dari sama dengan Rp Prioritas target penyaluran dana diambil berdasarkan tingkat resiko keterlambatan yang paling minimum.

4 ANALISIS SEGMENTASI NASABAH PEMBIAYAAN MURABAHAH JANGKA MENENGAH (Studi Kasus pada PT. BPR Syariah AMANAH UMMAH) VIEN SYAFRINA NASUTION Skripsi Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Sains pada Departemen Statistika DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2007

5 Saya persembahkan karya ini untuk Ayah&Mama, I love you more each day Travelingall you have to do is take the first step -

6 Judul Skripsi Nama NIM : Analisis Segmentasi Nasabah Pembiayaan Murabahah Jangka Menengah (Studi Kasus Pada PT. BPR Syariah AMANAH UMMAH) : Vien Syafrina Nasution : G Menyetujui: Pembimbing I, Pembimbing II, Dr. I Made Sumertajaya, M.Si. Drs. M. Abduh Khalid M, M.Si. NIP NIP. Mengetahui, Dekan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Pertanian Bogor Prof. Dr. Ir. Yonny Koesmaryono, MS NIP Tanggal Lulus : 2 Oktober 2007

7 PRAKATA Segala puji bagi Allah SWT atas segala rahmat dan karunia yang melimpah sehingga penulis dapat menyelesaikan penelitian dan penulisan skripsi ini. Shalawat serta salam untuk tauladan umat dan pembawa rahmat bagi seluruh alam,rasulullah Muhammad SAW, kepada keluarga, sahabat serta seluruh pengikutnya sampai akhir jaman. Karya ini disusun dalam rangka menyelesaikan pendidikan program sarjana (S1) di Departemen Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor. Sungguh banyak ilmu dan pelajaran serta pengalaman berharga yang didapat oleh penulis dalam pembuatan karya ini, semangat dan cinta serta dukungan dari orang-orang sekitar dapat menciptakan kekuatan besar bagi penulis untuk menyelesaikan karya akhir ini. Pada kesempatan ini penulis menyampaikan penghargaan dan ucapan terimakasih kepada Keluarga Besar M. Asri Nasution yang tak pernah lelah untuk terus memberikan semangat kepada penulis, Bapak Dr. Ir. I Made Sumertajaya, M.Si. dan Bapak Drs. M. Abduh Khalid M, M.Si. atas bimbingan dan arahan, serta dukungan kepada penulis selama penyusunan karya ini. Penulis berharap semoga karya ini dapat bermanfaat bagi dunia ilmu pengetahuan secara umum dan dapat menjadi salah satu referensi bagi dunia perekonomian syariah di Indonesia. Bogor, September 2007 Vien Syafrina Nasution

8 RIWAYAT HIDUP Penulis dilahirkan di Bogor, 27 Agustus 1983 sebagai anak keempat dari lima bersaudara dari pasangan H. M. Asri Nasution dan Hj. Mismiatin. Penulis lulus dari SD Negeri Pengadilan II pada tahun Pada tahun 1998, penulis lulus dari SMP Negeri 1 Bogor kemudian melanjutkan pendidikan ke SMU Negeri 1 Bogor dan lulus pada tahun Pada akhir tahun 2000, penulis mengikuti Lomba jajak pendapat yang diadakan oleh Gamma Sigma Beta (GSB) Statistika IPB dan mendapat juara pertama dengan hadiah masuk tanpa tes ke Departemen Statistika, sehingga pada tahun 2001 penulis meneruskan jenjang pendidikan menjadi mahasiswa di Departemen Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam. Selama mengikuti perkuliahan, penulis pernah menjadi asisten dosen mata kuliah Statistika Inferensia untuk Diploma Informatika, Departemen Ilmu Komputer, mengikuti Praktek Lapang di Pusat Data dan Informasi (PUSDATIN) Departemen Pertanian RI dan aktif di berbagai organisasi kemahasiswaan diantaranya BEM TPB IPB , BEM KM IPB periode dan pada periode sebagai Menteri Informasi dan Komunikasi.

9 DAFTAR ISI Halaman DAFTAR GAMBAR... DAFTAR TABEL... DAFTAR LAMPIRAN... viii viii ix PENDAHULUAN Latar Belakang... 1 Tujuan... 1 TINJAUAN PUSTAKA Bank Syariah... 1 Pembiayaan... 1 Produk-produk pembiayaan BPR Syariah... 2 Segmentasi... 3 Analisis CHAID... 3 Prinsip Kerja CHAID... 3 DATA DAN METODE Data... 4 Metode... 5 HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi Nasabah... 5 Dendogram Hasil Analisis CHAID... 7 Segmentasi Nasabah dan target penyaluran dana (pembiayaan)... 9 KESIMPULAN REKOMENDASI DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN... 11

10 DAFTAR GAMBAR Halaman 1. Kelompok Nasabah berdasarkan Status Pembayaran Sebaran Nasabah berdasarkan Kecamatan Lokasi Usaha Sebaran Peubah Banyak Tanggungan, Tempat Usaha dan Pendapatan perkapita 6 4. Dendogram hasil analisis CHAID... 8 DAFTAR TABEL Tabel 1. Kategori Peubah respons dan Peubah-peubah penjelas... 5 Tabel 2. Statistik (modus) karakteristik data nasabah... 6 Tabel 3. Tabulasi silang antara peubah banyak tanggungan dengan status pembayaran 6 Halaman Tabel 4. Tabulasi silang antara peubah tempat usaha terhadap status pembayaran pada kategori banyak tanggungan 2 orang.. 7 Tabel 5. Nilai-p dan nilai uji khi-kuadrat peubah penjelas terhadap peubah respons. 7 Tabel 6. Karakteristik masing-masing segmen 9

11 DAFTAR LAMPIRAN Halaman 1. Tabulasi silang antara peubah umur dengan status pembayaran Tabulasi silang antara peubah banyak tanggungan dengan status pembayaran Tabulasi silang antara peubah status tempat dengan status pembayaran Tabulasi silang antara peubah tempat usaha dengan status pembayaran Tabulasi silang antara peubah lokasi usaha dengan status pembayaran Tabulasi silang antara peubah kewajiban dengan status pembayaran Tabulasi silang antara peubah pendapatan per tahun dengan status pembayaran Tabulasi silang antara peubah pendapatan perkapita dengan status pembayaran Tabulasi silang antara peubah lama usaha dengan status pembayaran Tabulasi silang antara peubah tingkat pendidikan dengan status pembayaran... 13

12 1 PENDAHULUAN Latar Belakang Pertumbuhan drastis ekonomi syariah dalam lima tahun terakhir memberikan angin segar pada pertumbuhan perbankan syariah. Undangundang Perbankan no. 10 Tahun 1998 memberi peluang diterapkannya dual banking system dalam perbankan nasional, hal ini telah memicu pertumbuhan perbankan syariah di Indonesia. Pesatnya pertumbuhan perbankan syariah juga membuat bank syariah semakin meningkatkan penyaluran dana, salah satunya dengan skim Murabahah. Penyaluran dana dalam istilah perbankan syariah disebut dengan pembiayaan. Pembiayaan merupakan kegiatan perbankan syariah yang sangat penting dan menjadi penunjang kelangsungan hidup bank syariah, jika dikelola dengan baik. Sebaliknya pengelolaan pembiayaan yang tidak baik akan banyak menimbulkan masalah bahkan akan menyebabkan ambruknya bank syariah. Dana yang dimiliki bank baik yang berasal dari simpanan, tabungan, deposito, maupun modal selayaknya disalurkan untuk keperluan pembiayaan yang produktif yaitu dalam bentuk pembiayaan dengan memperhatikan kaidahkaidah aman, lancar dan menghasilkan. Pengelolaan penyaluran dana yang baik ini tentu memiliki keterkaitan dengan ketepatan bank syariah dalam menentukan target nasabah potensialnya, sehingga diperlukan suatu analisis terhadap karakteristik nasabah yang dapat digunakan sebagai acuan menentukan target tersebut. Beberapa penelitian terhadap data pembiayaan atau dalam istilah bank konvensional kredit telah pula dilakukan. Penelitian Arrudy (2005) dilakukan untuk mengklasifikasikan nasabah dan mengidentifikasi resiko kredit konsumtif dengan membandingkan 3 model kuantitatif, yaitu model pohon klasifikasi, regresi logistik dan analisis diskriminan dengan kesimpulan bahwa model pohon klasifikasi memiliki akurasi total yang tinggi dalam pengklasifikasian secara benar. Sedangkan pada penelitian yang dilakukan oleh Sukanda (2003) metode CHAID digunakan sebagai analisis awal untuk menganalisis tingkat keberhasilan usaha anggota koperasi simpan pinjam sebelum dilakukan analisis regresi logistik ordinal, dengan metode CHAID ini menghasilkan model dengan peubah penjelas yang lebih mudah diintrepetasikan pada model respons ordinal. Penelitian ini menggunakan salah satu metode pohon klasifikasi yaitu analisis Chisquare Automatic Interaction Detector yang lebih dikenal dengan analisis CHAID. Analisis ini digunakan sebagai analisis akhir (final complete analysis) yang diharapkan dapat mengidentifikasi segmen-segmen nasabah potensial dalam pemberian pembiayaan oleh bank syariah sehingga dapat meminimumkan resiko keterlambatan pembayaran angsuran. Tujuan Tujuan dari penelitian ini adalah mengklasifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi ketepatan waktu dalam melunasi pembayaran angsuran sehingga dapat ditentukan segmentasi nasabah yang potensial. TINJAUAN PUSTAKA Bank syariah Bank syariah adalah lembaga keuangan yang berfungsi sebagai penghubung atau perantara (intermediasi) antara pihak pemilik dana (surplus unit) dengan pihak yang membutuhkan dana (deficit unit), yang pelaksanaannya berdasarkan landasan syariah, tidak mengandung Maisyir (perjudian), gharar (ketidakpastian/penipuan), dan riba (bunga). Pembiayaan Pengertian pembiayaan adalah penyediaan uang atau tagihan yang dapat dipersamakan dengan itu berdasarkan persetujuan atau kesepakatan antara bank dengan nasabah, yang mewajibkan pihak nasabah untuk melunasi kewajibannya setelah jangka waktu tertentu disertai dengan pembayaran sejumlah imbalan. Jenis-jenis pembiayaan adalah sebagai berikut : 1. Berdasarkan tujuan penggunaan: a. Pembiayaan Konsumtif b. Pembiayaan Produktif i). Pembiayaan investasi, yaitu pembiayaan untuk pengadaan sarana/alat produksi. ii). Pembiayaan modal kerja, yaitu pembiayaan untuk pengadaan bahan baku atau barang yang diperdagangkan. 2. Berdasarkan jangka waktu: b. Jangka pendek (< 1 tahun) c. Jangka menengah (= 1tahun) d. Jangka panjang (> 1 tahun)

13 2 Di dalam memberikan pembiayaan, Bank Syariah perlu melakukan analisa terhadap calon nasabah. Analisa pembiayaan diperlukan agar bank memperoleh keyakinan bahwa pembiayaan yang diberikan dapat dikembalikan oleh nasabah. Pada dasarnya ada 2 (dua) aspek yang di analisa: 1. Analisa terhadap kemauan bayar disebut analisa kualitatif (Willingnes to Pay). Aspek yang dianalisa mencakup karakter (akhlak) dan komitmen nasabah. 2. Analisa terhadap kemampuan bayar disebut analisa kuantitatif (Ability to Pay). Pendekatan yang digunakan adalah untuk menentukan kemampuan bayar dan perhitungan kebutuhan modal usaha nasabah adalah dengan Pendekatan Pendapatan Bersih. (Khalid 2006) Produk-produk pembiayaan BPR Syariah Produk pembiayaan (financing) yang dilakukan oleh BPR Syariah, berdasarkan statistik perbankan syariah Bank Indonesia, meliputi Murabahah, Salam, Istishna, Mudharabah, Musyarakah, Ijarah, dan Qard. Berikut ini penjelasan dari produk-produk tersebut: 1. Murabahah Murabahah adalah jual beli barang pada harga asal dengan keuntungan yang disepakati. Dalam murabahah penjual harus memberitahu harga pokok yang ia beli dan menentukan suatu tingkat keuntungan sebagai tambahannya. Landasan syariah dari sistem murabahah ini adalah; i) Al-Quran Dan Allah telah menghalalkan jual beli dan mengharamkan riba. (Q.S: Al-Baqarah: 275) ii) Al-Hadits Dari Suhaib Ar Rumi r.a., bahwa Rasulullah saw bersabda, Tiga hal yang didalamnya terdapat keberkatan: jual-beli secara tangguh (murabahah), muqaradhah (mudharabah), dan mencampur gandum dengan tepung untuk keperluan rumah, bukan untuk dijual. (H. R. Ibnu Majah). (Antonio 1999) Dalam pembiayaan murabahah proses pengadaan barang dilakukan bank dan jika diwakilkan pada nasabah,akad (kontrak) akan dilakukan setelah barang menjadi milik bank. 2. Salam Salam berarti pembelian Muslam fihi /barang (biasanya produk pertanian) oleh muslam (pembeli) yang diserahkan di kemudian hari oleh Muslam ilaih (penjual) sementara pembayaran dilakukan di muka dengan syarat-syarat tertentu. Sekilas produk Salam ini nampak seperti Ijon. Pada Ijon, barang yang dibeli tidak diukur atau ditimbang secara jelas dan spesifik dan penetapan harga dilakukan sepihak oleh tengkulak (pembeli) yang sering kali sangat dominan. Salam mensyaratkan adanya pengukuran dan spesifikasi barang yang kelas serta adanya keridhoan yang utuh antara kedua belah pihak. 3. Istishna Transaksi Istishna merupakan kontrak penjualan antara mustahni (pembeli akhir) dan Shani (supplier). Dalam kontrak ini, supplier menerima pesanan dari pembeli akhir lalu berusaha melalui orang lain untuk membuat atau membeli mashnu (pokok kontrak) menurut spesifikasi yang telah disepakati dan menjualnya kepada pembeli akhir. Kedua belah pihak bersepakat atas harga serta sistem pembayaran. Apakah pembayaran dilakukan di muka, melalui cicilan, atau ditangguhkan sampai suatu waktu pada masa yang akan datang. 4. Mudharabah Mudarabah adalah kemitraan / partnership antara 2 pihak, dimana satu pihak memberikan dana kepada pihak lain untuk diinvestasikan pada usaha komersial. Pihak pemberi dana disebut sebagai Rabbul Maal (Shaahibul Maal) dan pihak yang mengelola dana tersebut disebut sebagai Mudaarib. Profit dibagikan berdasarkan rasio yang disepakati kedua belah pihak. 5. Musyarakah Bentuk kerjasama usaha / bisnis antara 2 pihak atau lebih, dimana masing-masing pihak bersepakat saling berbagi keuntungan dan kerugian (profit and loss sharing). 6. Ijarah Ijarah adalah akad antara Bank (Muajjir = yang menyewakan) dengan nasabah (Musta jir) sebagai penyewa suatu barang milik Bank dan Bank mendapatkan imbalan jasa atas barang

14 3 yang disewakannya. Obyek kontrak dalam Ijarah adalah manfaat dari penggunaan aset, bukan aset itu sendiri. 7. Qard Qard dapat diartikan sebagai pinjaman lunak yang diberikan atas dasar kewajiban sosial semata, dimana si peminjam tidak dituntut untuk mengembalikan apapun kecuali modal pinjaman. Segmentasi Menurut Kotler (1997) definisi segmentasi adalah mengidentifikasi dan membentuk kelompok pembeli (nasabah) yang berbeda yang mungkin meminta produk yang sama atau dengan kata lain mengelompokan nasabah menjadi beberapa kelompok (segmen), dan nasabah-nasabah yang berada dalam satu segmen memiliki ciri-ciri atau perilaku yang relatif sama (homogen) dibandingkan dengan nasabah pada kelompok lain. Beberapa peneliti berusaha membentuk segmen dengan mengamati ciri-ciri konsumen, biasanya dengan menggunakan ciri-ciri geografis, demografis, dan psikografis. Analisis CHAID Chi-Square Automatic Interaction Detection (CHAID) adalah suatu metode yang diperkenalkan pertama kali oleh Dr. G. V Kass pada tahun Kass mengembangkan metode eksplorasi untuk peubah penjelas dan peubah respons kategorik. Prosedur pada CHAID merupakan bagian dari teknik sebelumnya yang dikenal dengan Automatic Interaction Detection (AID), dan menggunakan statistik chi-square sebagai alat utamanya (Kunto dan Hasana 2006) Fungsi dari metode CHAID ini adalah sebagai: a) Analisis eksplorasi untuk menentukan model yang relevan yang dapat digunakan pada teknik statistika selanjutnya. b) Analisis akhir (final complete analysis) Metode CHAID digunakan untuk memprediksi suatu kategori peubah respons Y berdasarkan sekumpulan kategori peubah penjelas X. Dalam menganalisis sekumpulan data yang berukuran besar, CHAID digunakan sebagai teknik eksplorasi yang bertujuan untuk mengurangi dimensi data dan menduga peubah-peubah penjelas yang nyata terhadap peubah respons. Interaksi antar peubah juga dapat dideteksi melalui metode ini. (Du toit et al. 1986) Menurut Gallagher, diacu dalam Kunto dan Hasana 2006, CHAID akan membedakan peubah-peubah penjelasnya menjadi tiga bentuk yang berbeda,yaitu: 1) Monotonik, kategori-kategori pada peubah ini dapat dikombinasikan atau digabungkan oleh CHAID hanya jika keduanya berdekatan satu sama lain, yaitu peubahpeubah yang kategorinya mengikuti urutan aslinya (data ordinal), contohnya: usia atau pendapatan 2) Bebas, kategori-kategori pada peubah ini dapat dikombinasikan atau digabungkan walaupun keduanya berdekatan atau tidak satu sama lain (data nominal), contohnya: pekerjaan, kelompok etnik, dan area geografis 3) Mengambang (floating), Peubah monotonik dengan kategori tambahan yang tidak jelas posisi urutan tingkatnya, yang mungkin dapat dikelompokan dengan kategori lain. Hasil dari metode CHAID digunakan untuk menyusun suatu dendogram yang berisi informasi sebagai berikut: a) Pengelompokan pengamatan, pengamatan dikelompokan ke dalam kelompokkelompok yang relatif lebih homogen dalam kaitannya dengan nilai-nilai peubah penjelas dan peubah respons. b) Asosiasi antar peubah penjelas yaitu kecenderungan nilai peubah penjelas dalam pemisahan pengamatan dengan nilai peubah penjelas yang lain. c) Interaksi antar peubah, yaitu peranan silang dua peubah penjelas dalam pemisahan pengamatan menurut peubah respons. Prinsip kerja CHAID Algoritma CHAID adalah sebagai berikut: 1. Membuat tabulasi silang antara kategori peubah penjelas dengan kategori-kategori peubah responsnya. 2. Dari tabulasi silang yang diperoleh, dicari pasangan kategori peubah bebas yang memiliki sub tabel 2 x d (d = banyaknya kategori dari peubah respons) dengan beda nyata terkecil. Cari nilai χ 2 hitung semua sub tabel tersebut. Dari seluruh χ 2 hitung yang diperoleh, cari yang terkecil (χ 2 terkecil ). Jika χ 2 terkecil < χ α 2 maka

15 4 kedua kategori peubah penjelas yang memiliki χ 2 digabungkan menjadi terkecil satu kategori campuran atau gabungan. 3. Pada setiap kategori gabungan yang terdiri dari tiga atau lebih kategori asal, dicari pembagian biner yang paling signifikan (memiliki angka uji yang paling besar). Dari pembagian ini dicari χ 2 hitung Jika χ 2 hitung terbesar > χ α 2 terbesar. maka pembagian biner berlaku, kembali ke tahap Setelah diperoleh penggabungan optimal untuk setiap peubah penjelas, cari nilai-p yang terkecil dari masing-masing subtabel tersebut. Jika nilai-p terkecil < α yang telah ditetapkan maka peubah penjelas pada nilai-p tersebut adalah peubah penjelas yang paling signifikan terhadap respons. 5. Kembali ke tahap 1 untuk melakukan pembagian berdasarkan peubah yang belum terpilih Pengurangan tabel kontingensi (penggabungan kategori) pada algoritma CHAID membutuhkan suatu uji signifikansi. Jika tidak terjadi pengurangan dari tabel kontingensi asal, maka statistik uji khi-kuadrat biasa dapat digunakan. Apabila terjadi pengurangan, yaitu c kategori dari peubah asal menjadi r kategori (r < c) maka nilai-p dari khi-kuadrat yang baru dikalikan dengan pengganda Bonferroni berikut sesuai dengan tipe peubah : 1. Peubah Monotonik c 1 B = r 1 2. Peubah Bebas r 1 i ( r i) ( 1) B = i= 0 i!( r i)! 3. Peubah Mengambang c 2 c 2 B = + r r 2 r 1 Peubah penjelas yang paling signifikan dapat dilihat dari statistik uji khi-kuadrat Pearson dengan menggunakan rumus: c E 2 2 r c ( ) Oij ij χ = 1 1 Eij Keterangan: r = banyaknya baris c = banyaknya kolom i = indeks baris j = indeks kolom O ij = nilai sel baris ke-i kolom ke-j E ij = nilai harapan sel baris ke-i kolom ke- j i = 1,2,3,... r j = 1,2,3,... c DATA DAN METODE Data Data yang dianalisis sebanyak 105 data, merupakan data nasabah pembiayaan untuk modal kerja dengan jenis akad Murabahah dari Bank Perkreditan Rakyat Syariah AMANAH UMMAH yang bertempat di Kecamatan Leuwiliang, Kabupaten Bogor. Data Nasabah berasal dari hasil wawancara petugas penghitung (Account Officer) untuk pengisian formulir aplikasi pembiayaan modal kerja pada tahun 2004 yang jatuh tempo pada tahun 2005 (Pembiayaan jangka menengah) dan data status pembayaran atau tanggal pelunasan angsuran, kesesuaian dengan tanggal jatuh tempo. Pemilihan data produk pembiayaan Murabahah karena pembiayaan dengan skim ini meliputi 97.44% dari seluruh akad yang diberikan oleh pihak Bank tersebut. Data status pembayaran digunakan sebagai peubah respons (dinotasikan dengan Y), yang terdiri dari dua kelompok yaitu kelompok nasabah yang melunasi angsuran tepat waktu dan nasabah yang terlambat melunasi angsuran. Dalam penelitian ini, nasabah tepat waktu didefinisikan sebagai nasabah yang melunasi angsuran sesuai dengan tanggal jatuh tempo, sama dengan dan atau kurang dari 48 minggu, sedangkan nasabah terlambat adalah nasabah yang tidak mampu melunasi angsuran sesuai tanggal jatuh tempo atau lebih dari 48 minggu. Peubah respons ini memiliki dua kemungkinan nilai (peubah respons biner), Y = 1 jika merupakan kelompok nasabah tepat waktu dan Y = 0 jika merupakan kelompok nasabah terlambat. Data yang berasal dari kelompok nasabah tepat waktu sebanyak 80 data (76%) dan 25 data (24%) dari kelompok nasabah terlambat

16 5 24% KELOMPOK NASABAH 76% TEPAT TERLAMBAT Gambar 1. Kelompok Nasabah berdasarkan status pembayaran Peubah-peubah penjelas (dinotasikan dengan X) terdiri dari umur (X 1 ), banyaknya tanggungan (X 2 ), status tempat (X 3 ), tempat usaha (X 4 ). lokasi usaha (X 5 ), besarnya kewajiban yang harus dibayarkan (X 6 ), pendapatan per tahun (X 7 ), pendapatan perkapita pertahun (X 8 ), Pengalaman usaha (X 9 ) dan Tingkat Pendidikan (X 10 ). Tabel berikut ini menjelaskan kategori dari peubah respons dan peubah-peubah penjelas, Tabel 1. Kategori Peubah Respons dan Peubahpeubah penjelas Peubah Kategori Status Pembayaran Tepat Terlambat Umur < 35 tahun tahun > 45 tahun Banyak 2 orang Tanggungan > 2 orang Status Tempat Kontrak Milik Sendiri Tempat Usaha Bukan Pasar Pasar Lokasi usaha Luar Leuwiliang Leuwiliang Kewajiban Rp. 6,200,000 > Rp. 6,200,000 Pendapatan Rp. 25,000,000 per tahun > Rp. 25,000,000 Pendapatan Rp. 8,000,000 per kapita > Rp. 8,000,000 per tahun Pengalaman usaha 10 tahun > 10 tahun Tingkat Pendidikan Dibawah SMA SMA Diatas SMA Software yang digunakan untuk analisis data tersebut adalah SPSS Metode Penelitian ini dilakukan dalam beberapa tahap, sebagai berikut: 1. Analisis Statistika deskriptif untuk menggambarkan sebaran dari karakteristik nasabah. 2. Melakukan identifikasi dan klasifikasi (pengelompokan) peubah respons berdasarkan peubah-peubah penjelas dengan metode CHAID. 3. Menentukan segmentasi nasabah melalui intrepretasi dendogram hasil analisis CHAID 4. Menentukan prioritas penyaluran dana pembiayaan berdasarkan segmentasi yang telah dibuat HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi Nasabah Nasabah Pembiayaan Syariah Skim Murabahah yang jatuh tempo pada tahun 2005 dengan tujuan pembiayaan modal kerja yang dianalisis adalah sebanyak 105 orang. Sebaran Nasabah menurut Lokasi usaha dapat dilihat pada Gambar 2. Lokasi tersebut 92.4% berada di Kabupaten Bogor yang meliputi 12 Kecamatan yaitu Kecamatan Leuwiliang (53.3%), Cibungbulang (8.6%), Jasinga (6.7%), Dramaga (5.7%), Leuwisadeng (4.8%), Cigudeg (4.8%), Ciampea (2.9%), Nanggung (1%), Pamijahan (1.9%), Bojonggede (1%), Ciomas (1%), Ciawi (1%), dan 7.6% di Kota Bogor, hal ini disebabkan karena letak BPRS yang berada di Kecamatan Leuwiliang Kabupaten Bogor, walaupun tidak menutup kemungkinan BPRS tersebut menerima nasabah dari luar Kabupaten Bogor. Persen Jumlah Nasabah Percent within all data. Sebaran Nasabah Berdasarkan Lokasi Usaha Bogor Tengah Bojonggede Ciampea Ciawi Cibungbulang Cigudeg Ciomas Dramaga Jasinga Leuwiliang KECAMATAN Leuwisadeng Nanggung Pamijahan Gambar 2. Sebaran nasabah berdasarkan Kecamatan Lokasi Usaha

17 6 Mayoritas nasabah yang dianalisis berada di kategori umur tahun, berpendidikan SMA, memiliki tanggungan sebanyak lebih dari dua orang, berpendapatan lebih dari Rp per tahun, lama usaha kurang dari sama dengan 10 tahun memiliki tempat usaha di bukan pasar dengan status milik sendiri yang berada di kecamatan Leuwiliang. Tabel berikut ini menjelaskan statistik (modus) karakteristik nasabah berdasarkan status pembayarannya. Kategori peubah penjelas yang paling banyak muncul di setiap peubah respons. Tabel 2. Statistik (modus) karakteristik data nasabah Peubah Modus penjelas (kategori) Tepat Terlambat Umur thn > 45 thn Banyak 2 orang > 2 orang Tanggungan Status Tempat Milik Sendiri Milik Sendiri Tempat Bukan Pasar Bukan Pasar Usaha Lokasi Leuwiliang Leuwiliang Usaha Kewajiban Rp.6,200,000 Rp.6,200,000 Bayar Pendapatan per tahun >Rp.25,000,000 Rp.25,000,00 0 Pendapatan > Rp.8,000,000 Rp.8,000,000 per kapita Lama Usaha 10 tahun > 10 tahun Tingkat Pendidikan SMA SMA Beberapa contoh bentuk sebaran dari peubah penjelas terhadap peubah respons dapat dilihat pada Gambar 3 dan hasil uji khi-kuadrat peubah respons dengan peubah-peubah penjelasnya tampak peubah yang memiliki asosiasi dengan status pembayaran adalah banyak tanggungan (lampiran 2), tempat usaha (lampiran 4), dan pendapatan perkapita (lampiran 8) Meskipun antara kelompok nasabah tepat waktu dan kelompok terlambat cenderung memiliki karakteristik yang sama, namun pada beberapa peubah penjelas terdapat perbedaan bentuk sebaran untuk masingmasing kelompok sehingga peubah-peubah penjelas tersebut mungkin berpengaruh pada pengklasifikasian karakteristik nasabah Banyak Nasabah Sebaran Peubah-peubah Penjelas TEPAT TERLAMBAT Status Pembayaran BT<=2 BT>2 Pasar Bukan Pasar <=8juta > 8juta Gambar 3. Sebaran Peubah Banyak Tanggungan, Tempat Usaha dan Pendapatan perkapita.. Pada Tabel 2 dan Gambar 3 diatas belum dapat menjelaskan hubungan antara peubah penjelas dan peubah respons dengan jelas karena masih berupa analisis yang parsial sehingga tidak dapat dilihat peubah-peubah penjelas mana yang sesungguhnya berbeda nyata yang dapat mencirikan status pembayaran tersebut dan belum dapat diketahui hubungan antara peubah-peubah penjelasnya. Untuk itu diperlukan uji yang simultan, misal pada Tabel 2 Tempat usaha bukan pasar muncul sebagai kategori yang paling sering muncul di setiap kategori status pembayaran namun belum dapat dilihat apakah kategori tempat usaha ini sebenarnya dapat menjadi penciri dari suatu peubah penjelas lainnya. Untuk mengetahui hal tersebut dilakukan uji khi-kuadrat setiap peubah penjelas terhadap peubah respons, lalu dicari yang memiliki nilai χ 2 terbaik. Pada Tabel 3 diperlihatkan bahwa peubah banyak tanggungan memiliki nilai χ 2 = dan nilai-p = sebagai nilai kritis terbaik dari peubah penjelas lainnya. Tabel 3. Tabulasi silang antara peubah banyak tanggungan dengan status pembayaran Banyak Status pembayaran Total tanggungan Tepat Terlambat 2 orang > 2 orang Total Nilai χ 2 = 4.958, Nilai-p = Dari peubah penjelas yang terpilih itu dilakukan uji khi-kuadrat lagi pada masingmasing kategori terhadap peubah-peubah penjelas yang lain, sehingga dibuat tabulasi

18 7 silang berlapis seperti pada Tabel 4. Pada tabulasi silang dan uji khi-kuadrat selanjutnya, peubah yang memiliki nilai kritis terbaik adalah peubah tempat usaha pada kategori banyak tanggungan 2 orang, dengan nilai χ 2 = dan nilai-p = Tabel 4. Tabulasi silang antara peubah tempat usaha terhadap status pembayaran pada kategori banyak tanggungan 2 orang Tempat Usaha Status pembayaran Total Tepat Terlambat Bukan Pasar Pasar Total Nilai χ 2 =6.541 dan Nilai-p = Hasil dari tabulasi silang ini memberikan informasi bahwa peubah tempat usaha pada kategori banyak tanggungan kurang dari sama dengan 2 orang berbeda nyata terhadap peubah status pembayaran. Nasabah yang bertempat usaha di pasar lebih banyak yang terlambat dari pada nasabah yang tempat usahanya di area bukan pasar. Tabulasi silang berlapis dan uji khi-kuadrat ini mengeksplorasi lebih jauh adanya perbedaan dalam penentuan kategori yang paling banyak muncul (modus) pada peubah respons. Proses iterasi inilah yang menjadi bagian dari metode CHAID yang akan menghasilkan klasifikasi dari peubah-peubah yang secara nyata memiliki hubungan yang di gambarkan dengan dendogram. Dendogram Hasil Analisis CHAID Hasil analisis CHAID pada Gambar 4. berupa dendogram yang menggambarkan pengelompokan berdasarkan hubungan peubah respons dengan peubah-peubah penjelas. Nilai kritis yang ditetapkan untuk mendapatkan dendogram tersebut adalah Dendogram tersebut menerangkan bahwa pada node teratas (0) diketahui jumlah total nasabah yang dianalisis, yang mendapat pembiayaan Murabahah jangka menengah adalah 105 nasabah, terdiri dari 80 orang (76.2%) melunasi angsuran tepat waktu dan 25 orang (23.8%) terlambat melunasi angsuran. Taraf nyata terbaik pada masing-masing tahap pemisahan dapat dilihat pada Tabel 4, pada nilai α = Tabel 5. Nilai-p dan nilai uji khi-kuadrat peubah penjelas terhadap peubah respons. Peubah Nilai-p Nilai khikuadrat Banyak Tanggungan Tempat Usaha Pendapatan per kapita Peubah pertama yang dipilih dalam memisahkan kategori status pembayaran adalah banyak tanggungan dengan nilai p = Dari 54 nasabah yang tanggungannya kurang dari sama dengan dua terdapat 46 nasabah (85.2%) yang pembayarannya tepat, dan 8 orang (14.8%) status pembayarannya tidak tepat waktu. Sedangkan dari 51 nasabah yang banyak tanggungannya lebih dari dua, 34 nasabah (66.3%) berstatus tepat waktu dalam melunasi pembayaran angsuran dan 17 nasabah (33.4%) berstatus terlambat. Selanjutnya nasabah yang banyak tanggungannya kurang dari sama dengan dua dipisahkan menjadi dua kelompok berdasarkan tempat usahanya. Kelompok pertama meliputi 14 nasabah yang memiliki tempat usaha di pasar yang terdiri dari 9 nasabah (64.3%) sudah tepat dalam melakukan pembayaran dan 5 nasabah (35.7%) tidak tepat dalam membayar. Kelompok kedua meliputi 40 nasabah yang bertempat usaha di area bukan pasar, terdiri dari 37 nasabah (92.5%) sudah tepat waktu dalam melunasi pembayaran dan 3 nasabah (7.5%) terlambat dalam membayar. Kategori nasabah yang memiliki tanggungan lebih dari dua dipisahkan berdasarkan peubah tingkat pendapatan perkapita, dari 51 nasabah ada sebanyak 25 nasabah yang nilai pendapatannya perkapitanya dibawah atau sama dengan Rp dan 26 orang diatas Rp Nasabah yang memiliki pendapatan dibawah atau sama dengan Rp sebanyak 12 nasabah (48%) berstatus tepat waktu dalam melunasi pembayaran dan 13 (52%) berstatus terlambat. Pada kelompok ini cenderung terlambat Sedangkan nasabah yang pendapatan perkapitanya diatas Rp sebanyak 22 nasabah (84.6%) berstatus tepat waktu dalam melunasi pembayaran dan 4 (15.4%) berstatus terlambat. Berdasarkan dendogram hasil analisis CHAID dapat diketahui bahwa nasabah pada kategori banyak tanggungan kurang dari sama dengan dua tempat usahanya lebih banyak berada di area selain pasar sedangkan pada kategori peubah banyak

19 8 STATUS_PEMBAYARAN TEPAT TERLAMBAT Node 0 Category % n TEPAT TERLAMBAT Total BANYAK_TANGGUNGAN Adj. P-value=0.026, Chi-square=4.958, df=1 <= 2 orang Node 1 Category % n TEPAT TERLAMBAT Total > 2 orang Node 2 Category % n TEPAT TERLAMBAT Total TEMPAT_USAHA Adj. P-value=0.011, Chi-square=6.541, df=1 PENDAPATAN/KAPITA Adj. P-value=0.006, Chi-square=7.689, df=1 PASAR BUKAN PASAR <= 8,000,000 > 8,000,000 Node 3 Category % n TEPAT TERLAMBAT Total Node 4 Category % n TEPAT TERLAMBAT Total Node 5 Category % n TEPAT TERLAMBAT Total Node 6 Category % n TEPAT TERLAMBAT Total Gambar 4. Dendogram hasil analisis CHAID

20 9 tanggungan lebih dari dua memiliki jumlah nasabah yang hampir sama pada masingmasing kategori pendapatan perkapita. Namun pada kategori peubah pendapatan kurang dari sama dengan Rp lebih banyak nasabah yang status pembayarannya terlambat berbeda dengan kategori peubah pendapatan perkapita lebih dari Rp yang berstatus tepat waktu, hal ini dapat disebabkan karena pengeluaran rumah tangga dengan banyak tanggungan lebih dari dua memerlukan biaya yang lebih besar. Pada setiap kelompok yang terbentuk dari dendogram tersebut dapat diketahui proporsi status pembayaran terlambatnya sehingga dapat diidentifikasi tingkat resiko pembayaran angsuran pembiayaan tersebut Kelompok nasabah dengan banyak tanggungan kurang dari sama dengan dua dan bertempat usaha di pasar memiliki resiko terlambat 20%. Kelompok nasabah dengan banyak tanggungan kurang dari sama dengan dua dan bertempat usaha di bukan pasar memiliki resiko terlambat 12%. Kelompok nasabah dengan banyak tanggungan lebih dari dua dan memiliki pendapatan perkapita kurang dari sama dengan Rp beresiko terlambat sebesar 52% dan kelompok nasabah dengan banyak tanggungan lebih dari dua dan memiliki pendapatan perkapita lebih dari Rp beresiko terlambat sebesar 16%. Segmentasi Nasabah dan Target penyaluran dana (pembiayaan) Pihak Bank memiliki kebijakan dan prosedur sendiri dalam menentukan nasabah mana yang dapat diberikan pembiayaan, analisis yang biasa digunakan adalah analisis kualitatif yang meliputi prinsip 5 C (character, capacity, capital, collateral, dan condition). Segmentasi yang dibentuk dari analisis CHAID ini diharapkan dapat mendukung analisis kualitatif yang telah dilakukan. Segmentasi yang dapat disusun bagi nasabah pembiayaan Murabahah jangka menengah ini berdasarkan hasil analisis CHAID dibagi menjadi 4 segmen dan diurutkan berdasarkan resiko terjadinya status pembayaran terlambat yang paling kecil. Tabel 6. Karakteristik masing-masing segmen. Segmen Karakteristik 1 Banyak tanggungan 2 dengan tempat usaha di bukan pasar. Tingkat resiko = 12% 2 Banyak tanggungan > 2 dengan pendapatan perkapita > Rp Tingkat resiko = 16% 3 Banyak tanggungan 2 dengan tempat usaha di pasar. Tingkat resiko = 20% 4 Banyak tanggungan > 2 dengan pendapatan perkapita Rp Tingkat resiko = 52% Kelompok nasabah yang memiliki tingkat resiko terkecil adalah segmen satu, secara proporsi segmen ini adalah dapat dibilang potensial namun tidak secara kriteria karena pada kenyataannya nasabah yang bertempat usaha di pasar masih merupakan target utama bagi bank karena perputaran uang yang lebih cepat. Kelompok segmen ini juga memiliki proporsi terbesar dari keseluruhan jumlah nasabah yang diteliti. Bank dapat menjadikan segmen-segmen tersebut sebagai target penyaluran dana pembiayaan dengan prioritas berdasarkan tingkat resiko yang telah ditentukan berdasarkan proporsi status pembayaran terlambat. Segmentasi yang terbentuk ini dimaksudkan untuk mempermudah pihak bank dalam menentukan seleksi awal dari nasabah. Berdasarkan hasil analisis ini prioritas target penyaluran dana dapat ditentukan, nasabah yang banyak tanggungannya kurang dari sama dengan dua dinilai memiliki biaya tanggungan lebih kecil dibandingkan dengan nasabah yang banyak tanggungannya lebih dari dua sehingga diharapkan pembayaran angsuran akan selalu tepat waktu. Tempat usaha di bukan pasar pada hasil analisis ini lebih dianggap potensial dari pada di pasar, ini mungkin terjadi karena jenis usaha yang lebih berkembang di area luar pasar walaupun pada kenyataannya pasar masih dianggap lebih potensial, hal ini tergantung dari jenis usaha yang dijalankan. Nasabah dengan banyak tanggungan lebih dari dua masih cukup potensial untuk diberikan pembiayaan dengan syarat pendapatan per kapitanya lebih dari Rp karena dianggap nasabah dengan karakteristik tersebut memiliki pendapatan perbulan yang cukup untuk membiayai beban pengeluaran keluarga dengan baik sehingga dapat membayar angsuran dengan tepat waktu.

21 10 KESIMPULAN Uji khi-kuadrat antara peubah respons dengan peubah-peubah penjelasnya dan statistik modus belum cukup untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasi faktorfaktor yang mempengaruhi ketertiban melunasi pembayaran angsuran pada nasabah pembiayaan Murabahah jangka menengah ini karena analisis tersebut masih bersifat parsial, untuk itu diperlukan suatu uji simultan yaitu analisis CHAID yang berbasiskan uji khikuadrat. Hasil akhir dari analisis CHAID ini digunakan untuk menentukan segmen nasabah potensial yang dapat dijadikan prioritas target penyaluran dana pembiayaan tersebut. Pada kasus PT. BPR Syariah Amanah Ummah, analisis CHAID mendapatkan empat segmen yang terbentuk dan diurutkan berdasarkan tingkat resiko keterlambatan pembayaran angsuran yaitu Segmen pertama adalah kelompok nasabah yang memiliki banyak tanggungan kurang dari sama dengan dua dan bertempat usaha di bukan pasar, segmen kedua adalah nasabah yang memiliki banyak tanggungan lebih dari dua dengan pendapatan perkapita lebih dari Rp Segmen ketiga adalah kelompok nasabah yang memiliki banyak tanggungan kurang dari sama dengan dua dan bertempat usaha di pasar, segmen keempat adalah nasabah yang memiliki banyak tanggungan lebih dari dua dengan pendapatan perkapita kurang dari dari Rp Prioritas target penyaluran dana diambil berdasarkan tingkat resiko keterlambatan yang paling minimum. REKOMENDASI Segmen-segmen yang dibentuk dari analisis CHAID tersebut dapat digunakan sebagai analisis awal untuk mendukung analisis kualitatif yang dilakukan oleh bank. Tingkat resiko keterlambatan pembayaran angsuran dapat dijadikan pertimbangan dalam menentukan segmen prioritas namun model yang didapat dari hasil analisis ini masih terbatas hanya untuk data nasabah pembiayaan murabahah jangka menengah yang jatuh tempo di tahun 2005 sehingga diperlukan infomasi data yang lebih lengkap untuk menghasilkan model yang lebih stabil dan dapat digunakan secara umum. DAFTAR PUSTAKA Antonio, Muhammad Syafi i Bank Syariah Wacana Ulama dan Cendekiawan. Jakarta: Tazkia Institue dan Bank Indonesia Arrudy Komparasi Model Pohon Klasifikasi CART, Diskriminan Logistik Dan Fungsi Diskriminan Fisher Dalam Mengidentifikasi Risiko Kredit Konsumtif. Tesis. Bogor: Departemen Statistika FMIPA IPB Dewi, V. Kharisma Perhitungan Risiko Pembiayaan dengan Metode Pendekatan Internal dan Standar. Jurnal EKSIS, vol 2 No. 1,Januari- Maret. Jakarta: PSTTI-UI Du Toit SHC, AGW Steyn & RH Stumph Graphical Exploratory Data Analysis. New York: Springer-Verlag Khalid, M. Abduh Pembiayaan. Bahan ajar Ekonomi Syariah 1. FEM Kotler, P Marketing Management. Jilid 1. 9 th edition. Alih Bahasa: Hendra Teguh dan Ronny A. Rusli. New Jersey: Prentice-Hall Inc. Kunto, YS dan Hasana, SN Analisis CHAID sebagai Alat Bantu Statistika untuk Segmentasi Pasar. s/dir.php?department1d=mar. Tanggal Akses: 26 Februari 2006 Mattjik AA, dan Sumertajaya, IM Perancangan Percobaan dengan aplikasi SAS dan Minitab. Jilid 1. Edisi ke-2. Bogor: IPB PRESS Sukanda, D. Cahyati Metode Chaid Dan Model Regresi Logistik Ordinal Untuk Menganalisis Tingkat Keberhasilan Usaha Anggota Simpan Pinjam. Tesis. Bogor: Departemen Statistika FMIPA IPB.

22 11

23 11 Lampiran 1. Tabulasi silang antara peubah umur dengan status pembayaran Umur Status Pembayaran Terlambat Tepat 35 tahun % 19.0% tahun % 41.9% > 45 tahun % 15.2% Total % 76.2% Nilai khi-kuadrat= nilai-p= Total % % % % Lampiran 2. Tabulasi silang antara peubah banyak tanggungan dengan status pembayaran Banyak Status Pembayaran tanggungan Terlambat Tepat 2 orang % 43.8% > 2 orang % 32.4% Total % 76.2% Nilai khi-kuadrat= nilai-p= Total % % % Lampiran 3. Tabulasi silang antara peubah status tempat dengan status pembayaran Status tempat Status Pembayaran Terlambat Tepat Kontrak % 2.9% Milik sendiri % 73.3% Total % 76.2% Nilai khi-kuadrat= nilai-p= Total 5 4.8% % % Lampiran 4. Tabulasi silang antara peubah tempat usaha dengan status pembayaran Tempat usaha Status Pembayaran Terlambat Tepat Bukan pasar % 61% Pasar % 15.2% Total % 76.2% Nilai khi-kuadrat= nilai-p= Total % % %

24 12 Lampiran 5. Tabulasi silang antara peubah lokasi usaha dengan status pembayaran Lokasi usaha Status Pembayaran Terlambat Tepat Luar Leuwiliang % 36.2 % Leuwiliang % 40% Total % 76.2% Nilai khi-kuadrat= nilai-p= Total % % % Lampiran 6. Tabulasi silang antara peubah kewajiban dengan status pembayaran Kewajiban Status Pembayaran Terlambat Tepat Rp % 41.9% > Rp % 34.3% Total % 76.2% Nilai khi-kuadrat= nilai-p= Total % % % Lampiran 7. Tabulasi silang antara peubah pendapatan per tahun dengan status pembayaran Pendapatan Status Pembayaran pertahun Terlambat Tepat Rp % 34.3% > Rp % 41.9% Total % 76.2% Nilai khi-kuadrat= nilai-p= Total % % % Lampiran 8. Tabulasi silang antara peubah pendapatan perkapita dengan status pembayaran Pendapatan Status Pembayaran perkapita Terlambat Tepat Rp % 34.3% > Rp % 41.9% Total % 76.2% Nilai khi-kuadrat= nilai-p= Total % % %

25 13 Lampiran 9. Tabulasi silang antara peubah lama usaha dengan status pembayaran Lama usaha Status Pembayaran Terlambat Tepat 10 tahun % 50.5% > 10 tahun % 25.7% Total % 76.2% Nilai khi-kuadrat= nilai-p= Total % % % Lampiran 10. Tabulasi silang antara peubah tingkat pendidikan dengan status pembayaran Tingkat Status Pembayaran pendidikan Terlambat Tepat Dibawah SMA % 19.0% SMA % 49.5% Diatas SMA % 7.6% Total % 76.2% Nilai khi-kuadrat= nilai-p= Total % % % %