BAB III
OBJEK DAN METODE PENELITIAN
Bab ini terdiri dari dua bagian, yaitu objek penelitian dan metode penelitian yang akan digunakan dalam penelitian. Objek dalam penelitian ini adalah pembiayaan kredit kendaraan bermotor yang diberikan Astra Credit Companies (ACC) kepada debitor yang didalamnya mencakup besarnya angsuran dan bunga, kemudian objek tersebut diteliti untuk dapat memprediksi status kredit debitor yang berguna untuk memperkecil risiko kredit macet didalam perusahaan. Pada bagian selanjutnya, dijelaskan mengenai metode penelitian yang digunakan didalam penelitian ini, metode penelitian ini terdiri dari beberapa bagian yaitu operasionalisasi variabel penelitian, teknik pengumpulan data, teknik pengambilan sampel, metode analisis, dan rancangan pemecahan masalah dalam penelitian.
3.1. Objek Penelitian
Astra Credit Companies (ACC) adalah salah satu perusahaan pembiayaan terbesar dan terpercaya yang sudah berdiri sejak tahun 1982. Dengan pengalaman lebih dari 25 tahun dan didukung oleh lebih dari 2.300 dealer di lebih dari 30 kota serta dipercaya oleh lebih dari 670.000 customer, Astra Credit Companies (ACC) memiliki fasilitas pembiayaan untuk semua kendaraan baru maupun kendaraan bekas.
61
Berdirinya Astra Credit Companies (ACC) dimulai sejak berdirinya PT. Raharja Sedaya sebagai tulang punggung bisnis Astra Group untuk menunjang penjualan kredit kendaraan Astra. PT. Raharja Sedaya berdiri secara notariel hukum pada tanggal 15 Juli 1982 dan mulai beroperasi pada tahun 1983 dengan misi menunjang penjualan produk Astra terutama “Automotive”, dan bergerak dibidang Consumer Finance. Dengan berdirinya perusahaan ini, diharapkan dapat menunjang penjualan produk Astra, karena kecenderungan konsumen pada saat itu membeli barang secara kredit yang disebabkan oleh daya beli masyarakat secara cash menurun pada masa itu.
PT. Raharja Sedaya adalah salah satu pelopor dalam bidang pembiayaan kendaraan. Seiring berjalannya waktu, selain PT. Raharja Sedaya didirikan pula beberapa perusahaan lain yang berafiliasi dengan PT. Raharja Sedaya. Saat ini, Astra Credit Companies (ACC) tidak hanya membiayai produk otomotif keluaran Astra saja namun juga hampir semua jenis mobil dapat dibiayai oleh Astra Credit Companies (ACC). Perusahaan ini sekarang telah dapat membiayai berbagai macam alat berat yang banyak digunakan untuk kegiatan komersil di perusahaan. Selain itu ACC juga menciptakan berbagai inovasi baru dalam produk dan pelayanan dalam rangka memberikan kepuasan kepada pelanggan.
62
Pada tahun 1990, PT. Raharja Sedaya berubah menjadi PT. Astra Sedaya Finance (ASF). Selama perjalanan bisnisnya, PT. Astra Sedaya Finance (ASF) beberapa kali terjadi perubahan dalam struktur kepemilikan saham. Pada tahun 1992, PT. General Electric Services masuk sebagai salah satu pemilik PT. Astra Sedaya Finance selain PT. Astra International, Tbk. yang berafiliasi dengan PT. Raharja Sedaya digabungkan dalam satu manajemen dibawah brand “ACC yaitu Astra Credit Companies”.
Dalam periode yang sama, Astra Credit Companies (ACC) kemudian berubah menjadi Astra Credit Companies (ACC) yang menggambarkan bahwa terdapat beberapa perusahaan dibawah manajemen ACC.
Astra Credit Companies (ACC) memiliki Visi dan Misi, Visi nya adalah “Become The 1st Choice Financing Company With Total Solution” dan Misi dari perusahaan ini adalah “To Promote Credit For A Better Living’.
Perolehan Modal pinjaman perusahaan ini selain dari Astra Group sendiri, Astra Credit Companies (ACC) banyak didukung oleh beberapa perusahaan ternama Indonesia maupun dunia. Brand “Astra Credit Companies (ACC)” menaungi enam PT yaitu PT. Astra Sedaya Finance (ASF), PT. Astra Multi Finance (AMF), PT. Astra Auto Finance (AAF), PT. Swadharma Bhakti Sedaya Finance
63
(SBSF), PT. Pratama Sedaya Finance (PSF), PT. Staco Estika Sedaya Finance (SESF).
Objek penelitian dalam penelitian ini adalah pembiayaan kredit kendaraan bermotor yang diberikan Astra Credit Companies (ACC) kepada debitor yang didalamnya mencakup besarnya angsuran dan bunga, kemudian objek tersebut diteliti untuk dapat memprediksi status kredit debitor yang berguna untuk memperkecil risiko kredit macet didalam perusahaan.
3.1.1. Angsuran
Pada berbagai bidang usaha, cara penjualan angsuran adalah salah satu upaya untuk mencapai skala operasi yang besar. Penjualan Angsuran merupakan penjualan yang dilakukan berdasarkan rencana pembayaran yang ditangguhkan, dimana pihak penjualan menerima uang muka (down-payment) dan sisanya dalam bentuk pembayaran cicilan selama beberapa bulan atau tahun. Angsuran adalah pembayaran dilaksanakan secara bertahap, yaitu :
Pada saat barang diserahkan kepada pembeli, penjual menerima pembayaran pertama sebagian dari harga penjualan (down-payment).
64
Perbedaan penjualan angsuran dengan penjualan kredit biasa adalah:
Periode pembayaran penjualan angsuran lebih lama daripada periode pembayaran penjualan kredit biasa (umumnya 30-90 hari). Periode pembayaran berkisar antara 6 bulan sampai 5 tahun untuk penjualan seperti mobil dan perabot rumah tangga, dan sampai 30 tahun atau lebih untuk penjualan seperti tanah dan bangunan.
Hak milik atas barang berpindah ke tangan pembeli pada saat transaksi penjualan kredit biasa terjadi, hal ini tidak terjadi pada penjualan angsuran.
Risiko kerugian tak tertagihnya piutang dan biaya penagihan piutang akan lebih besar jumlahnya pada penjualan angsuran daripada penjualan kredit biasa.
3.1.2. Bunga
Bunga adalah keuntungan yang diperoleh oleh perusahaan bank atau perusahaan pembiayaan karena jasanya meminjamkan uang atau barang yang dibayar oleh debitur kepada kreditur. Bagi bank konvensional, bunga merupakan hal penting bagi suatu bank dalam penarikan tabungan dan penyaluran kreditnya, penarikan tabungan dan pemberian kredit selalu dihubungkan dengan tingkat suku bunganya. Bunga bagi bank bisa menjadi biaya yang harus dibayarkan kepada penabung, tetapi dilain pihak, bunga dapat juga merupakan pendapatan
65
bank yang diterima dari debitur karena kredit yang diberikan. Bunga adalah balas jasa atas pinjaman uang atau barang yang dibayar oleh debitur kepada kreditur.
Metode pembayaran bunga adalah sebagai berikut :
Flat Rate
Pembebanan bunga setiap bulan tetap dari jumlah pinjamannya, demikian juga angsuran (cicilan) pokok juga akan tetap sampai pinjaman lunas
Sliding Rate
Pembebanan bunga setiap bulan akan disesuaikan dengan sisa pinjamannya, sehingga angsuran (cicilan) bunga akan menurun seiring dengan berkurangnya nilai pinjaman. Tetapi angsuran pokok akan tetap.
Floating Rate
Metode ini menetapkan besar kecilnya bunga kredit dikaitkan dengan bunga yang berlaku di pasar uang, sehingga tingkat suku bunga setiap bulan bisa berbeda.
3.2. Metode Penelitian Yang Digunakan
Metodologi penelitian adalah ilmu yang didalamnya terdapat cara-cara dalam melakukan penelitian, sedangkan metode penelitian merupakan cara-cara yang harus digunakan dalam
66
penelitian, yang meliputi prosedur-prosedur, kaidah-kaidah yang harus tercukupi dalam melakukan penelitian.
Metode penelitian dibagi menjadi tiga yaitu metode penelitian deskriptif, komparatif, dan asosiatif. Dalam penelitian ini, metode yang digunakan adalah metode penelitian deskriptif, yaitu penelitian yang dilakukan untuk menggambarkan suatu variabel secara mandiri, baik satu variabel atau lebih tanpa membuat perbandingan atau menghubungkan variabel dengan variabel lainnya.
Sedangkan dilihat dari jenis penelitiannya, penelitian dibagi menjadi dua jenis penelitian, yaitu penelitian kualitatif dan penelitian kuantitatif. Yang membedakan jenis penelitian ini adalah data-datanya, desain penelitiannya, dan juga tujuan penelitiannya.
Dalam penelitian ini, jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian kuantitatif. Jenis penelitian kuantitatif adalah berdasarkan data dari hasil pengukuran, berdasarkan variabel penelitian yang ada. Disebut sebagai penelitian kuantitatif karena penelitian ini berdasarkan jumlah atau banyaknya benda yang diteliti, bukan berdasarkan mutu kajiannya.
Jenis penelitian ini didesain secara spesifik karena penelitian yang dirancang untuk mengetahui objek tertentu atau terfokus pada permasalahan saja. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk
67
melakukan tes terhadap teori yang sudah ada sebelumnya, dengan membuktikan kebenaran dari teori tersebut.
Menurut Uma Sekaran (2009, p.162) penelitian ini biasanya menjelaskan sifat dan hubungan tertentu, atau menentukan perbedaan antar kelompok atau kebebasan dua atau lebih faktor dalam suatu situasi.
Pada penelitian ini, antara variabel-variabel bebas terhadap variabel terikat dianalisis menjadi suatu model peramalan kredit kendaraan bermotor yang berguna untuk memprediksi akan adanya kredit bermasalah pada Astra Credit Companies (ACC) sehingga berguna untuk meminimalisasi risiko kredit.
3.2.1. Operasionalisasi Variabel Penelitian
Mengoperasionalkan atau secara operasional mendefinisikan sebuah konsep untuk membuatnya bisa diukur, dilakukannya dengan melihat pada dimensi perilaku, aspek, atau sifat yang ditunjukkan oleh konsep. Hal tersebut kemudian diterjemahkan ke dalam elemen yang dapat diamati dan diukur sehingga menghasilkan suatu indeks pengukuran konsep. Mendefinisikan konsep secara operasional meliputi serangkaian tahap.
Dalam penelitian ini, variabel yang akan diteliti dan dibahas lebih lanjut adalah variabel – variabel yang berkaitan dengan topik penelitian yaitu “Analisis Model Peramalan Kredit Kendaraan
68
Bermotor Astra Credit Companies (ACC)”. Dimana penelitian ini menganalisis model peramalan kredit kendaraan bermotor yang berguna untuk meminimalisasi risiko kredit pada perusahaan. Variabel – variabel yang berkaitan dengan topik tersebut adalah Angsuran, dan Bunga sebagai variabel-variabel bebas dan status kredit debitur sebagai variabel terikat. Setelah didapat hasil dari model peramalan kredit kendaraan bermotor, maka dapat diklasifikasikan status kredit debitur yang memiliki status kredit lunas, maupun status kredit macet.
3.2.2. Teknik Pengumpulan Data
Dalam penelitian Analisis Model Peramalan Kredit Kendaraan Bermotor Astra Credit Companies (ACC) ini, memerlukan data maupun informasi yang benar dan tepat dengan menggunakan teknik One Shot atau Cross Sectional yaitu satu kali pengumpulan data.
Oleh karena itu digunakan beberapa sumber pengumpulan data, yaitu :
a. Studi kepustakaan, dimana penelitian ini menggunakan beberapa sumber-sumber kepustakaan seperti buku serta jurnal yang berkaitan dengan objek penelitian yang dilakukan sehingga dapat menunjang informasi serta pengetahuan dalam menyusun penelitian.
69
b. Observasi, dimana data-data sekunder diperoleh dari Astra Credit Companies (ACC) untuk dapat membantu proses penelitian serta menunjang kepentingan penelitian mengenai permasalahan-permasalahan yang berkaitan dengan objek penelitian, yaitu Analisis Model Peramalan Kredit Kendaraan Bermotor.
c. Studi web, dimana peneliti menggunakan system informasi berbasis web untuk dapat menambah informasi dan pengetahuan berkaitan dengan objek penelitian serta mengumpulkan data-data yang mendukung dan berkaitan langsung dengan permasalahan dalam penelitian.
3.2.3. Teknik Pengambilan Sampel
Sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi. Bila populasi besar, dan tidak mungkin mempelajari semua yang ada di populasi, misalnya karena keterbatasan dana, tenaga dan waktu, maka peneliti dapat menggunakan sampel yang diambil dari populasi tersebut.
Sampel yang digunakan oleh penulis dalam penelitian ini berjumlah 40 sampel sebagai sumber data sekunder yang dimaksudkan untuk mengoptimalkan penelitian dari 285 populasi yang ada.
70
Teknik pengambilan sampel dalam penelitian ini adalah purposive sampling. Yang dimaksud dengan purposive sampling adalah teknik pengambilan sampel yang dilakukan dengan kriteria atau syarat tertentu yang telah ditetapkan. Dalam sampel ini, digunakan 40 sampel, dengan kriteria 20 sampel yang berasal dari kredit yang tidak bermasalah (lunas) dan 20 sampel lainnya berasal dari kredit yang bermasalah (macet).
3.2.4. Metode analisis
Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah menggunakan metode analisis diskriminan, metode ini digunakan karena sesuai dengan tujuan dari penelitian ini yaitu memprediksi status kredit debitor untuk meminimalisasi peluang kredit macet dalam perusahaan. Metode analisis diskriminan merupakan bgian dari analisis multivariat dependensi, karena terdapat dua jenis variabel, yaitu variabel terikat dan variabel bebas. Multivariat dependensi ini digunakan untuk menyelesaikan permasalahan-permasalahan mengenai hubungan antara dua kelompok variabel tersebut. Dalam menggunakan metode analisis diskriminan, variabel tersebut diuji terlebih dahulu menggunakan uji normalitas, apabila berdistribusi normal maka dapat melakukan analisis diskriminan.
71
3.2.4.1. Uji Normalitas
Uji normalitas data, dimaksudkan untuk memperlihatkan bahwa data sampel berasal dari populasi yang berdistribusi normal atau tidak normal. Dalam menganalisis normalitas dari data-data tersebut, digunakan uji normalitas dengan program SPSS for Windows.
Uji normalitas dengan menggunakan bantuan program SPSS, menghasilkan 3 (tiga) jenis keluaran, yaitu Processing Summary, Descriptives, Tes of Normality, dan Q-Q plots.
Untuk keperluan penelitian, umumnya hanya diperlukan keluaran berupa Test of Normality, yaitu keluaran yang berbentuk table. Pengujian dengan SPSS berdasarkan pada uji Kolmogorov-Smirnov dan Shapiro-Wilk. Pilih salah satu saja, misalnya Kolmogorov-Smirnov.
Hipotesis yang diuji adalah :
Ho : Sampel berasal dari populasi yang berdistribusi normal
H1 : Sampel tidak berasal dari populasi yang berdistribusi normal
Cara mengetahui signifikan atau tidak signifikan hasil uji normalitas adalah dengan memperhatikan bilangan pada kolom signifikansi (Sig.)
72
Untuk menetapkan kenormalan, kriteria yang berlaku adalah sebagai berikut:
• Tetapkan taraf signifikansi uji misalnya α = 0,05 atau α = 0,01
• Jika signifikansi yang diperoleh > α, maka sampel berasal dari populasi yang berdistribusi normal.
• Jika signifikansi yang diperoleh < α, maka sampel bukan berasal dari populasi yang berdistribusi normal.
Uji Normalitas merupakan syarat yang harus dipenuhi dalam sebuah model regresi. Uji ini digunakan untuk menguji model regresi variabel bebas dan variabel terikat mempunyai distribusi normal.
3.2.4.2. Analisis Multivariat
Analisis statistik multivariat merupakan metode dalam melakukan penelitian terhadap lebih dari dua variabel secara bersamaan. Dengan menggunakan teknik analisis ini maka kita dapat menganalisis pengaruh beberapa variabel terhadap variabel lainnya dalam waktu yang bersamaan. Berdasarkan hubungan antar variabel, analisis multivariat dapat dibedakan menjadi dependence techniques dan interdependence techniques. Dalam dependence techniques, terdapat dua jenis variabel, yaitu variabel terikat dan variabel bebas. Dependence techniques ini digunakan untuk menyelesaikan permasalahan-permasalahan mengenai hubungan antara dua kelompok variabel tersebut, yaitu analisis regresi
73
berganda, analisis diskriminan, korelasi kanonikal, dan MANOVA. Sedangkan dalam interdependence techniques, kedudukan setiap variabel sama, tidak ada variabel terikat dan variabel bebas. Biasanya interdependence techniques ini digunakan untuk melihat saling keterkaitan hubungan antar semua variabel tanpa memperhatikan bentuk variabel yang dilibatkan, yaitu analisis faktor, analisis kluster, analisis multidimensional scalling, dan korespondensi.
3.2.4.3. Analisis Diskriminan
Penelitian Analisis Model Peramalan Kendaraan Bermotor Astra Credit Companies (ACC) ini, menggunakan metode analisis diskriminan ( Discriminant Analysis) karena variabel bebas (independen) mempunyai skala pengukuran interval atau rasio dan variabel terikat ( dependen) mempunyai skala nominal atau kategorikal. Discriminant Analysis ini berguna untuk mengetahui perbedaan yang jelas antar grup pada variabel dependen, membuat fungsi atau model diskriminan yang mirip dengan persamaan regresi, dan juga mengklasifikasikan terhadap obyek ke dalam kelompok (grup).
Persamaan umumnya adalah:
D = b0 + b1 X + b2X2 + b3X3 + ... + bk Xk
Keterangan :
D = skor diskriminan
74
Dalam penelitian ini, variable bebas ( independen ) adalah : • Angsuran, dan
• Bunga
Variable terikat ( dependen ) : • Status Kredit Debitur
Penggunaan metode analisis diskriminan memerlukan uji asumsi klasik yang secara statistik harus dipenuhi. Asumsi klasik yang sering digunakan adalah asumsi normalitas, matriks kovarians, dan multikolinearitas.
Langkah-langkah yang lazim dipergunakan dalam analisis diskriminan adalah :
9 Uji F
9 Uji Matriks Kovarians
9 Uji Multikolinearitas
9 Uji Signifikansi Dari Fungsi Diskriminan Yang Terbentuk
Uji F Hipotesis :
Ho : Variabel-variabel prediktor tidak signifikan
75
Kriteria :
Jika Sig < 0.05, maka Ho ditolak, yang berarti variabel prediktor signifikan
Jika Sig > 0.05, maka Ho diterima, yang berarti variabel prediktor tidak signifikan
Uji Matriks Kovarians (variabel-variabel bebas sama) Hipotesis :
Ho : Kedua populasi memiliki matriks kovarians yang sama
H1 : Salah satu populasi tidak memiliki matriks kovarians yang sama
Kriteria :
Jika Sig < 0.05, maka Ho ditolak, yang berarti kedua populasi tidak memiliki matriks kovarians yang sama
Jika Sig > 0.05, maka Ho diterima yang berarti kedua populasi memiliki matriks kovarians yang sama
Uji Multikolinearitas (variabel bebas tidak berkorelasi) Hipotesis :
Ho : Variabel-variabel memiliki gejala multikolinearitas
H1 : Variabel-variabel tidak memiliki gejala multikolinearitas Kriteria :
76
Jika VIF > 10, maka Ho diterima yang berarti memiliki gejala multikolinearitas
Uji Signifikansi Dari Fungsi Diskriminan Yang Terbentuk Hipotesis :
Ho : Fungsi diskriminan yang terbentuk tidak signifikan H1 : Fungsi diskriminan yang terbentuk signifikan Kriteria :
Jika Sig < 0.05, maka Ho ditolak, yang berarti fungsi diskriminan yang terbentuk signifikan
Jika Sig > 0.05, maka Ho diterima, yang berarti fungsi diskriminan yang terbentuk tidak signifikan
3.2.5. Rancangan Pemecahan Masalah
Rancangan pemecahan masalah dalam penelitian ini yaitu setelah semua data-data sekunder yang diperlukan dari perusahaan telah terkumpul, maka data-data tersebut di uji normalitasnya untuk mengetahui data tersebut berdistribusi normal atau tidak. Setelah itu, data-data tersebut di uji kembali dengan menggunakan analisis diskriminan untuk dapat meramalkan status kredit debitor mana yang akan mengalami kredit bermasalah, sehingga dapat diklasifikasikan status kreditnya dan dapat diketahui tingkat akurasinya. Tujuan klasifikasi status debitor adalah untuk meminimalisasi risiko kredit dalam perusahaan.
