AGENT-BASED MODELING AND SIMULATION

30
PERANCANGAN MODEL PENYALURAN KREDIT USAHA RAKYAT (KUR) DI BPD CABANG X DENGAN MENGGUNAKAN AGENT-BASED MODELING AND SIMULATION Oleh: TATBITA TITIN SUHARIYANTO 2509.100.132 Dosen Pembimbing: Moses Laksono Singgih, Ir., M.Sc., P.hD., Prof. Bambang Syairudin, Ir., MT., Dr.

Transcript of AGENT-BASED MODELING AND SIMULATION

Page 1: AGENT-BASED MODELING AND SIMULATION

PERANCANGAN MODEL PENYALURAN KREDIT USAHA RAKYAT (KUR) DI BPD CABANG X DENGAN MENGGUNAKAN AGENT-BASED MODELING AND SIMULATION

Oleh:

TATBITA TITIN SUHARIYANTO2509.100.132

Dosen Pembimbing:

Moses Laksono Singgih, Ir., M.Sc., P.hD., Prof.Bambang Syairudin, Ir., MT., Dr.

Page 2: AGENT-BASED MODELING AND SIMULATION

Kredit Usaha Rakyat (KUR)Unit Mikro, Kecil, Menengah, dan Koperasi

Produktif Layak Belum bankable

Page 3: AGENT-BASED MODELING AND SIMULATION

Pemerintah(Dinas Koperasi dan UMKMK)

Bank Pembangunan Daerah

BPD X

BPD penyalur KUR terbesar (Rp 3.3 triliun)

Pada tahun 2013, BPD X mengurangipenyaluran KUR

Kredit macet di bank mayoritas disumbangoleh KUR sebesar 10%

Tingkat gagal bayar mencapai 3,25% daridebitur

Nilai NPL terbesardari seluruh BPD di

Indonesia

Nilai Non Performing Loan (NPL)/Kredit Bermasalah di BPD X

sebesar 13,5%Komite KUR. 2013

Nilai NPL < 5% Bank Indonesia, 2011

Kebijakan Penjaminan Kredit kepadaUMKMK Nomor KEP-07/M.EKON/01/01/2012

tentang Penambahan Pelaksana KUR

Page 4: AGENT-BASED MODELING AND SIMULATION

Pemerintah(Dinas Koperasi dan UMKMK)

Bank Pembangunan Daerah

BPD X

BPD Cabang X

Salah satu cabang terbesar BPD X

Telah menyalurkan KUR kepada 119 debitur

Plafond yang disalurkan sebesar Rp 41,593 M

NPL di BPD Cabang X sebesar

57,62%

BISNIS

GAGALGAGAL

MENGEMBALIKAN KREDIT

Page 5: AGENT-BASED MODELING AND SIMULATION

Kompleksitas

Ketidakpastian

Salingketergantungan

Page 6: AGENT-BASED MODELING AND SIMULATION

ABMS fokus pada interaksi agen membuatsistem simulasi ini dipilih untuk

menyelesaikan masalah KUR yang melibatkan banyak agen.

AGEN

Bank Pelaksana

Sekitar 86 debitur

Beragamnya perilaku UMKMK dalam hal pengembalian kredit

Ketidakpastian UMKMK dalam membayar kredit

MengapaPemodelan ABMS?

Page 7: AGENT-BASED MODELING AND SIMULATION

PERUMUSAN MASALAH

Bagaimana merancangmodel berbasis agen yang dapat menggambarkanpermasalahan eksistingKredit Usaha Rakyat (KUR) di BPD Cabang X?

Bagaimana merancangskenario perbaikan padamodel berbasis agen yang dapat mengurangi nilainon performing loan BPD Cabang X?

Merancang model berbasis agen yang dapat menggambarkanpermasalahan eksistingKredit Usaha Rakyat (KUR) di BPD Cabang X

Merancang skenarioperbaikan pada model berbasis agen yang dapat mengurangi non performing loan BPD Cabang X

TUJUAN PENELITIAN

Page 8: AGENT-BASED MODELING AND SIMULATION

Jenis produk kredit yang diamati adalah Kredit Usaha Rakyat (KUR) untuk Kredit Modal Kerja dan Kredit Investasi

Pelaksanan KUR pada wilayah cakupan BPD Cabang X

Data debitur KUR yang digunakan adalah data debituryang mendapatkan KUR dari bulan Agustus 2010 hinggaMei 2013

Perancangan model simulasi tidak melibatkan stakeholderlembaga penjamin

BATASAN

Page 9: AGENT-BASED MODELING AND SIMULATION

ASUMSI

Pergantian kepemimpinan di BPD Cabang X tidakmengubah mekanisme KUR secara signifikan

Jenis perhitungan pokok tiap bulan menggunakanmetode flat

Cadangan KUR di bank tidak terbatas

Nilai NPL pada simulasi diambil per 33 ticks dan per ticks diasumsikan waktu per 30 hari

Page 10: AGENT-BASED MODELING AND SIMULATION

Perancangan Model Konseptual

Identifikasi agen yang terlibat Model Data Flow Diagram

Perancangan causal loop diagram

Identifikasi role tiap agen

Penilaian terhadap role tiap agen(bahasa pemrograman)

METODOLOGI PENELITIAN

Page 11: AGENT-BASED MODELING AND SIMULATION

Perancangan Model Simulasi

Perancangan model denganmenggunakan software NetLogo

Uji VerifikasiUji verifikasi dilakukan untuk memastikan

tidak adanya error pada model

Uji ValidasiTahap pengujiaan apakah logika dari

model yang dirancang telah sesuai dengan kondisi permasalahan dalam

sistem dan real system.

METODOLOGI PENELITIAN

Page 12: AGENT-BASED MODELING AND SIMULATION

Perancangan Skenario PerbaikanMerancang beberapa skenario

perbaikan yang dapat mengurangi NPL

Uji SignifikansiUji signifikansi dilakukan menggunakanANOVA (Analysis of Variance) dengan

bantuan software SPSS

METODOLOGI PENELITIAN

Page 13: AGENT-BASED MODELING AND SIMULATION

Mendapatkan pengetahuantentang kondisi praktis dan teoritispelaksanaan KUR

Penulis

Mendapatkan masukan terkaitproses pemberian KUR kepadaUMKMK

Perbankan

MANFAAT PENELITIAN

Page 14: AGENT-BASED MODELING AND SIMULATION

Model Konseptual dalam Data Flow Diagram

DS1 Data pengajuan KUR (pending) DS2 Data nasabah tidak

layak DS3 Data nasabah layak

Mencatat pembayaran kredit

Operasional Kredit6

DS4 Data pembayaran kredit

Menyalurkan KUR sebesar jumlah plafondyang telah disepakati

Operasional Kredit4

Page 15: AGENT-BASED MODELING AND SIMULATION

Model Konseptual dalam Causal Loop Diagram

Page 16: AGENT-BASED MODELING AND SIMULATION

Pengidentifikasian Agen yang Terlibat

Agen lain Keterangan InteraksiMemperoleh KUR Menerima uang KUR melalui rekeningMembayar kredit tepat waktu

Tidak membayar kredit tepat waktu

Memberikan uang sebesar plafond yang telah disetujui

Menyalurkan KUR melalui rekening kepada debitur yang layak

Menangani pembayaran cicilan Memonitor pembayaran cicilan

Menghitung NPL

Memonitor debitur yang memiliki kredit bermasalah

2 Bank 1 Debitur

Menghitung ketepatan waktu pembayaran cicilan secara periodik untuk mendapatkan nilai NPL

1 Debitur 0-86 BankMembayar cicilan kredit

NO NAMA AGEN JUMLAH PERILAKU HUBUNGAN INTERAKSI

Page 17: AGENT-BASED MODELING AND SIMULATION

Alu

rAlg

oritm

aPe

mro

gram

an

Page 18: AGENT-BASED MODELING AND SIMULATION

Probabilitas dalam Sistem

Page 19: AGENT-BASED MODELING AND SIMULATION

Probabilitas dalam Sistem

Model Simulasi 1

Model Simulasi 2

Page 20: AGENT-BASED MODELING AND SIMULATION

Model Simulasi 1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16Bayar 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 98% 96% 95% 95% 92% 89%

Tidak bayar 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 1% 3% 4% 5% 5% 8% 11%

Cicilan ke-

17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32Bayar 88% 84% 83% 76% 78% 80% 84% 86% 84% 74% 82% 81% 71% 60% 40% 0%

Tidak bayar 12% 16% 17% 24% 22% 20% 16% 14% 16% 26% 18% 19% 29% 40% 60% 100%

Cicilan ke-

Probabilitas Debitur Membayar atau Tidak Membayar

Perilaku Debitur dalam Sistem

Jika pada periode ini tidak membayar, maka periode selanjutnya tidak akan

membayar

Kategori Kolektibilitas

Jenis Kredit Rentang Waktu Pengembalian Kredit

Kolektibilitas 1 Kredit Lancar Setiap tanggal jatuh tempoKolektibilitas 2 Kredit dalam Perhatian Khusus Kurang dari 90 hariKolektibilitas 3 Kredit Kurang Lancar 91 hari - 120 hariKolektibilitas 4 Kredit Diragukan 121 hari - 180 hariKolektibilitas 5 Kredit Macet lebih dari 180 hari

Page 21: AGENT-BASED MODELING AND SIMULATION

Model Simulasi 2

Kategori 5C

Jumlah Tunggakan

1 02 < 5 bulan3 < 6 bulan4 < 8 bulan5 > 8 bulan

Kategori Character (C1)

Capacity (C2)

Capital (C3)

Condition (C4)

Collateral (C5)

1 Yes Yes Yes Yes Yes2 No Yes Yes Yes Yes3 No No Yes Yes Yes4 No No No Yes Yes5 No No No No Yes

Probabilitas Debitur Membayar atau Tidak Membayar

Kategori Kolektibilitas

Jenis Kredit Rentang Waktu Pengembalian Kredit

Kolektibilitas 1 Kredit Lancar Setiap tanggal jatuh tempoKolektibilitas 2 Kredit dalam Perhatian Khusus Kurang dari 90 hariKolektibilitas 3 Kredit Kurang Lancar 91 hari - 120 hariKolektibilitas 4 Kredit Diragukan 121 hari - 180 hariKolektibilitas 5 Kredit Macet lebih dari 180 hari

Page 22: AGENT-BASED MODELING AND SIMULATION

Skenario Perbaikan 1 untuk Model Simulasi 1

Ho: µ1 = µ0Ha: µ1 ≠ µ0

significance value (2-tailed) sebesar 0.00.

Nilai ini lebih kecildaripada 0.05 yang

berarti terdapatperbedaan yang

signifikan.

Mengeliminasiperilaku debituryang tidak baik

Me-monitoringdebitur padakolektibilitas 2

Menurunkan NPL antara 0% - 2,4%

Page 23: AGENT-BASED MODELING AND SIMULATION

Skenario Perbaikan untuk Model Simulasi 2

Memperketatpenerimaan

debitur

Hanya debiturkategori 1

yang diterima

MenurunkanNPL hingga 0%

Skenario Perbaikan 2.1 Skenario Perbaikan 2.2

Melonggarkanpenerimaan

debitur

Debiturkategori 1 dan2 yang diterima

MenurunkanNPL antara

4,6% - 11,4%

significance value lebih kecil daripada 0.05, sehingga dapat disimpulkan bahwa ketiga

model telah berbeda signifikan

Page 24: AGENT-BASED MODELING AND SIMULATION

Mengapa membuat dua model simulasi ?

Model Simulasi 1

Model Simulasi 2

Mengetahui pergerakan debitur di setiapperiode cicilan

Bank perlu memperhatikan debitur ketikasudah berada pada cicilan ke-10

Mengetahui bagaimana nilai NPL apabilaperilaku debitur yang tidak baik dihilangkan

Mengetahui pengaruh kategori 5C debitur terhadap kondisi nilai NPL

Semakin banyak debitur yang memilkikategori 5C yang buruk akanmeningkatkan nilai NPL

Page 25: AGENT-BASED MODELING AND SIMULATION

Peta PerancanganSkenario Perbaikan

Page 26: AGENT-BASED MODELING AND SIMULATION

Simpulan

mengatur probabilitas debiturmembayar atau tidak membayar

berdasarkan periode cicilan.

1mengatur probabilitas debitur

membayar atau tidak membayarberdasarkan kategori 5C.

menambah probabilitas debitur padakolektibilitas 2 untuk membayar kembali

2hanya melibatkandebitur kategori 1

dalam simulasi

melibatkan debiturkategori 1 dan 2 dalam simulasi

Konsep Model Pertama Konsep Model Kedua

Skenario Perbaikan 1 Skenario Perbaikan 2.1 Skenario Perbaikan 2.2

Nilai NPL sebesar0% - 2,4%

Nilai NPL sebesar0%

Nilai NPL sebesar4,6% - 11,4%

Page 27: AGENT-BASED MODELING AND SIMULATION

Saran

Perlu dilakukan penelitian lebih lanjut mengenai analisis 5C(Character, Capacity, Capital, Condition, and Collateral)

Model ini dapat dikembangkan untuk melakukan perhitunganpokok tiap bulan yang tidak menggunakan metode flat

Model dapat dikembangkan dengan melibatkan agenlembaga penjamin dan pemerintah

Page 28: AGENT-BASED MODELING AND SIMULATION

TERIMA KASIH

Page 29: AGENT-BASED MODELING AND SIMULATION

DAFTAR PUSTAKA Bank Indonesia, 2004. Peraturan Bank Indonesia Nomor 6/9/PBI/2004 tentang Tindak Lanjut

Pengawasan dan Penetapan Status Bank, Bank Indonesia, 2009. Peraturan Bank Indonesia Nomor: 11/2/PBI/2009 tentang Perubahan Ketiga atas

Peraturan Bank Indonesia Nomor 7/2/PBI/2005 tentang Penilaian Kualitas Aktiva Bank Umum. Available at: http://www.bi.go.id/NR/rdonlyres/01AE33A6-8EE5-41E7-829F-251FE141A214/15415/pbi_110209final.pdf.

Bastian, Indra dan Suharjono. 2006. Akuntansi Perbankan. Edisi Pertama. Jakarta: Salemba Empat Bonabeau, E. 2001. Agent-based modeling: methods and techniques for simulating human systems. In

Proceedings of National Academy of Sciences 99(3): 7280 -7287. Borshchev, A. & Filippov, A., 2004. From System Dynamics and Discrete Event to Practical Agent Based

Modeling : Reasons, Techniques, Tools. Deputi Bidang Pengkajian Sumberdaya UKMK, 2007. Kajian Dampak Kredit Usaha Rakyat. In Deputi

Bidang Pengkajian Sumberdaya UKMK Asdep Urusan Penelitian UKM, pp. 8–27. Direktorat Pembiayaan Pertanian, 2012. Pedoman Teknis Kredit Usaha Rakyat (KUR) Sektor Pertanian,

Direktorat Pembiayaan Pertanian; Direktorat Jenderal Prasarana dan Sarana Pertanian; KementrianPertanian.

Hasan, S., 2012. Menkop: KUR Bukti Sukses Financial Inclusion. AntaraNews.com, p.1. Available at: http://www.antaranews.com/berita/332635/menkop-kur-bukti-sukses-financial-inclusion [Accessed April 12, 2013].

Ikatan Akuntan Indonesia. 2000. Standar Akuntansi Keuangan. Jakarta: Salemba Empat Ismail. 2010. Akuntansi Bank. Jakarta : Penerbit Kencana

Page 30: AGENT-BASED MODELING AND SIMULATION

DAFTAR PUSTAKA Komite Kredit Usaha Rakyat, 2013. SEBARAN PENYALURAN KREDIT USAHA RAKYAT PERIODE NOVEMBER 2007- FEBRUARI 2013. Available at:

http://komite-kur.com/article-77-sebaran-penyaluran-kredit-usaha-rakyat-periode-november-2007-februari-2013.asp [Accessed March 28, 2013].

Macal, C.M. & North, M.J., 2009. AGENT-BASED MODELING AND SIMULATION. In Proceedings of the 2009 Winter Simulation Conference. Argonne, United States of America, pp. 86–98.

Maidstone, R., 2012. Discrete Event Simulation , System Dynamics and Agent Based Simulation : Discussion and Comparison. , pp.1–6.

Mulyono, Teguh Pudjo. 2002. Aplikasi Akuntansi Manajemen: Dalam Praktik Perbankan. Edisi 3. Yogyakarta : BPFE

PT. (Persero) Askrindo, 2007. Produk PT. (Persero) Askrindo. , p.1. Available at: http://www.bumn.go.id/askrindo/tentang-kami/product/ [Accessed April 10, 2013].

Siamat, Dahlan. 2001. Manajemen Lembaga Keuangan. Jakarta: Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.

Sukrianto, H., 2013. Banyak Kredit Macet, Bank Jatim Kurangi Penyaluran KUR. economy.okezone.com, p.1. Available at: http://economy.okezone.com/read/2013/03/07/457/772636/banyak-kredit-macet-bank-jatim-kurangi-penyaluran-kur [Accessed March 28, 2013].

Syarif, T., 2011. Prospek dan Kendala KUR dalam Mendukung Perkuatan Permodalan UKMK, Bidang Pengkajian Sumberdaya dan UKM danKoperasi, Kementrian Negara Koperasi dan UKM.

Tako, A.A. & Robinson, S., 2009. COMPARING MODEL DEVELOPMENT IN DISCRETE EVENT SIMULATION AND SYSTEM DYNAMICS. , (Sweetser 1999), pp.979–991.

Tim Nasional Percepatan Penanggulangan Kemiskinan, 2011. Klaster III - Program Kredit Usaha Rakyat (KUR). , p.1. Available at: http://tnp2k.go.id/tanya-jawab/klaster-iii/progam-kredit-usaha-rakyat-kur/ [Accessed April 14, 2013].

Tim Pelaksana Komite Kebijakan Penjaminan Kredit/Pembiayaan Kepada UMKMK, 2007. BUKU TANYA JAWAB SEPUTAR KREDIT USAHA RAKYAT ( KUR ), Tim Komite Kebijakan Penjaminan Kredit/Pembiayaan Kepada Usaha Mikro, Kecil, Menengah dan Koperasi.

Tjoekam. 1999. Perkreditan Bisnis Inti Bank Komersial, PT. Gramedia Pustaka Utama: Jakarta

Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 10 Tahun 1998, 1998. Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 10 Tahun 1998 tentangPerubahan atas Undang-Undang Nomor 7 Tahun 1992 tentang Perbankan. Available at: http://www.komisiinformasi.go.id/assets/data/arsip/uu-bank-10-1998.pdf.

Xiang, X., Dame, N. & Cabaniss, S., 2005. Verification and Validation of Agent-based Scientific Simulation Models. , pp.47–55.