Promo UKM | Di tengah kemudahan teknologi keuangan, mengajukan kredit kini terasa semakin mudah. Hanya melalui telepon genggam, masyarakat dapat mengakses berbagai layanan pembiayaan, mulai dari kredit perbankan, kartu kredit, hingga layanan pinjaman digital. Namun, di balik kemudahan tersebut, proses mendapatkan kredit juga semakin memperhatikan kemampuan dan risiko calon debitur. Bank dan lembaga keuangan tidak hanya melihat apakah seseorang memiliki penghasilan, tetapi juga berusaha memahami seberapa besar kemampuan orang tersebut dalam memenuhi kewajiban keuangannya.
Kondisi ini membuat istilah credit scoring, credit rating, creditworthiness, artificial intelligence (AI), dan machine learning semakin sering muncul dalam pembahasan mengenai kredit. Teknologi memungkinkan lembaga keuangan mengolah data dalam jumlah besar untuk membantu menilai risiko calon debitur. Dengan demikian, keputusan mengenai pemberian kredit tidak hanya bergantung pada pemeriksaan dokumen secara manual, tetapi dapat didukung oleh sistem pengolahan data dan model statistik.
Namun, perlu dipahami bahwa penggunaan AI bukan berarti bank dapat mengetahui seluruh kondisi keuangan seseorang secara sempurna. AI bekerja berdasarkan data dan model yang digunakan. Karena itu, kualitas data, metode analisis, serta pengawasan manusia tetap menjadi bagian penting dalam proses penilaian risiko kredit.
Mengapa Kredit Sekarang Terasa Makin Ketat?
Ketika seseorang mengajukan kredit, lembaga keuangan pada dasarnya sedang mengambil sebuah risiko. Bank memberikan dana sekarang dengan harapan dana tersebut dapat dikembalikan oleh debitur sesuai dengan perjanjian. Masalah muncul ketika debitur tidak mampu memenuhi kewajibannya. Kondisi tersebut dapat menyebabkan kredit bermasalah hingga kredit macet.
Penelitian Antony dan Gopal (2023) menunjukkan bahwa risiko kredit merupakan faktor penting yang dapat memengaruhi stabilitas keuangan bank. Penelitian tersebut menggunakan data 31 bank komersial selama periode 2012–2021 dan melihat hubungan antara risiko kredit dengan berbagai indikator profitabilitas serta faktor mikroekonomi dan makroekonomi. Temuan ini menunjukkan bahwa risiko kredit tidak hanya berkaitan dengan kondisi seorang debitur, tetapi juga dapat dipengaruhi oleh kondisi bank dan lingkungan ekonomi yang lebih luas.
Baca Juga
Karena adanya risiko tersebut, bank perlu berhati-hati sebelum memberikan pinjaman. Semakin besar risiko yang diperkirakan akan terjadi, semakin penting bagi lembaga keuangan untuk melakukan penilaian secara menyeluruh.
Dengan kata lain, ketika masyarakat merasa proses kredit semakin ketat, salah satu alasannya adalah lembaga keuangan berusaha mengurangi kemungkinan terjadinya kredit bermasalah. Kreditur harus memastikan bahwa dana yang diberikan memiliki kemungkinan yang cukup baik untuk kembali sesuai dengan perjanjian.
AI Ikut Membaca Risiko Keuangan
Perkembangan AI dan machine learning membawa perubahan dalam proses penilaian risiko kredit. Jika sebelumnya analisis kredit banyak mengandalkan pemeriksaan manual dan metode statistik tertentu, saat ini teknologi dapat membantu mengolah data dalam jumlah besar dengan lebih cepat.
Shi, Tse, Luo, D’Addona, dan Pau (2022) melakukan systematic review terhadap penelitian mengenai penggunaan machine learning dan deep learning dalam penilaian risiko kredit. Mereka meninjau berbagai penelitian dan menemukan bahwa teknologi tersebut telah banyak digunakan dalam bidang credit risk assessment. Kajian tersebut juga membahas berbagai tantangan, seperti ketidakseimbangan data, ketidakkonsistenan dataset, serta masalah transparansi model.
Sederhananya, AI dapat membantu lembaga keuangan menemukan pola dari berbagai data yang tersedia. Sistem dapat digunakan untuk membantu memperkirakan apakah suatu permohonan kredit memiliki risiko tertentu berdasarkan karakteristik data yang dianalisis.
Namun, masyarakat perlu memahami bahwa AI bukanlah “mesin yang tahu masa depan”. Sistem tidak dapat menjamin bahwa seseorang pasti membayar atau pasti gagal membayar. AI hanya memberikan hasil berdasarkan data dan model yang digunakan.
Karena itu, keputusan kredit tetap membutuhkan proses yang bertanggung jawab. Hasil dari teknologi perlu dipadukan dengan kebijakan lembaga keuangan, prosedur internal, serta penilaian terhadap kondisi calon debitur.
Apa Saja yang Bisa Dinilai dari Calon Debitur?
Sebelum memberikan kredit, lembaga keuangan perlu mengetahui creditworthiness, atau kelayakan seseorang dalam memenuhi kewajiban kredit. Salah satu kajian yang membahas hal tersebut adalah penelitian Ubarhande dan Chandani (2021) mengenai credit rating. Mereka menjelaskan bahwa credit rating merupakan salah satu bentuk evaluasi terhadap creditworthiness dan dapat membantu lembaga keuangan dalam proses pengambilan keputusan terkait utang.
Dalam praktiknya, penilaian kredit dapat memperhatikan berbagai aspek. Salah satu konsep yang umum dikenal adalah prinsip 5C, yaitu Character, Capacity, Capital, Collateral, dan Condition of Economy.
Character berkaitan dengan karakter dan riwayat pembayaran calon debitur. Capacity berkaitan dengan kemampuan membayar kewajiban. Capital melihat kondisi modal atau kekayaan yang dimiliki. Collateral berkaitan dengan jaminan, sedangkan Condition of Economymempertimbangkan kondisi ekonomi dan lingkungan usaha.
Jadi, ketika seseorang mengajukan kredit, yang dinilai bukan sekadar “punya pekerjaan atau tidak”. Lembaga keuangan perlu melihat apakah jumlah kredit sesuai dengan kemampuan membayar dan apakah kondisi keuangan calon debitur memungkinkan untuk memenuhi kewajibannya.
“Galbay” dan Risiko Kredit
Istilah “galbay” atau gagal bayar semakin sering digunakan untuk menggambarkan kondisi ketika seseorang tidak mampu memenuhi pembayaran kredit sesuai jadwal. Dalam konteks perbankan, kondisi tersebut merupakan masalah yang harus diperhatikan karena dapat berkembang menjadi kredit bermasalah atau kredit macet.
Penyebab gagal bayar dapat bermacam-macam. Seseorang dapat kehilangan pekerjaan, mengalami penurunan pendapatan, menghadapi kebutuhan mendadak, atau memiliki terlalu banyak kewajiban dalam waktu bersamaan. Pada pelaku usaha, gagal bayar dapat terjadi ketika penjualan menurun, biaya meningkat, atau arus kas usaha terganggu.
Artinya, seseorang yang sebelumnya mampu membayar belum tentu memiliki kondisi yang sama beberapa bulan atau beberapa tahun kemudian. Inilah salah satu alasan mengapa risiko kredit harus dipantau secara berkelanjutan.
Dari sisi bank, meningkatnya kredit bermasalah dapat memberikan dampak terhadap kinerja. Antony dan Gopal (2023) menempatkan non performing loans sebagai salah satu ukuran yang digunakan dalam analisis risiko kredit. Penelitian tersebut menunjukkan pentingnya pengendalian risiko kredit untuk menjaga kondisi keuangan bank.
Bukan Hanya Penghasilan yang Dilihat
Banyak orang menganggap bahwa selama mempunyai penghasilan, pengajuan kredit akan otomatis diterima. Kenyataannya, penghasilan hanyalah salah satu bagian dari gambaran kemampuan finansial.
Misalnya, seseorang memiliki pendapatan Rp10 juta per bulan. Sekilas angka tersebut terlihat cukup besar. Namun, apabila orang tersebut sudah mempunyai berbagai cicilan dan kewajiban lain, kemampuan untuk mengambil kredit tambahan bisa menjadi lebih terbatas.
Sebaliknya, seseorang dengan pendapatan lebih kecil tetapi memiliki kewajiban yang rendah dan pembayaran yang tertib dapat mempunyai profil risiko yang berbeda.
Inilah mengapa creditworthiness tidak dapat dilihat hanya dari satu angka. Ubarhande dan Chandani (2021) menunjukkan bahwa faktor yang menentukan creditworthiness dapat berbeda berdasarkan sektor. Mereka juga mendorong pengembangan sistem penilaian yang lebih sesuai dengan karakteristik sektor dan menggunakan pendekatan teknologi serta statistik secara tepat.
Mengapa Data Menjadi Sangat Penting?
AI membutuhkan data untuk bekerja. Semakin baik data yang digunakan, semakin besar peluang sistem menghasilkan analisis yang berguna. Sebaliknya, data yang tidak lengkap, tidak konsisten, atau tidak sesuai dapat memengaruhi kualitas hasil analisis.
Dalam kajian Shi dkk. (2022), beberapa tantangan dalam machine learning untuk risiko kredit antara lain adalah ketidakseimbangan data, ketidakkonsistenan dataset, dan transparansi model. Artinya, penggunaan AI dalam kredit juga mempunyai tantangan tersendiri.
Hal ini penting bagi masyarakat untuk dipahami. Ketika keputusan kredit dibantu teknologi, bukan berarti hasilnya selalu sempurna. Sistem tetap mempunyai keterbatasan dan perlu dievaluasi.
Karena itu, penggunaan AI dalam sektor keuangan sebaiknya dilakukan secara bertanggung jawab. Teknologi harus menjadi alat untuk membantu proses pengambilan keputusan, bukan sekadar digunakan karena dianggap lebih canggih.
Ketika Kredit Mulai Bermasalah
Masalah kredit biasanya tidak muncul secara tiba-tiba. Keterlambatan pembayaran dapat menjadi salah satu tanda awal bahwa kemampuan debitur sedang mengalami gangguan.
Karena itu, komunikasi antara debitur dan kreditur sangat penting. Jika seseorang mulai mengalami kesulitan membayar, sebaiknya tidak menghilang atau menghindari pihak pemberi kredit. Debitur dapat menghubungi kreditur untuk menjelaskan kondisi yang sedang dihadapi dan mencari solusi sesuai ketentuan yang berlaku.
Dari sisi bank, pemantauan juga penting untuk mengetahui perubahan kondisi debitur. Semakin cepat masalah diketahui, semakin banyak kemungkinan penyelesaian yang dapat dipertimbangkan.
Bagaimana Kredit Macet Diselesaikan?
Kredit bermasalah tidak selalu berakhir dengan satu cara penyelesaian. Mekanisme yang digunakan dapat disesuaikan dengan kondisi debitur, jenis kredit, perjanjian, dan ketentuan hukum yang berlaku.
Salah satu pendekatan yang dapat digunakan adalah restrukturisasi apabila memenuhi persyaratan. Tujuannya adalah menyesuaikan kembali kewajiban kredit dengan kondisi tertentu dari debitur berdasarkan kebijakan dan aturan yang berlaku.
Selain itu, penyelesaian juga dapat berkaitan dengan jaminan atau pengalihan piutang.
Effendy dan Dasuki (2025) membahas cession, yaitu mekanisme pengalihan piutang dari kreditur awal kepada pihak lain. Dalam konteks kredit macet, mekanisme tersebut dapat menjadi salah satu alternatif penyelesaian melalui pengalihan hak tagih. Penelitian mereka juga menekankan bahwa proses tersebut mempunyai aspek hukum yang harus diperhatikan.
Dengan demikian, kredit macet bukan hanya persoalan debitur tidak membayar. Penyelesaiannya dapat melibatkan aspek keuangan, administrasi, kontrak, dan hukum.
Apakah AI Akan Membuat Kredit Semakin Sulit?
Penggunaan AI tidak secara otomatis berarti kredit akan semakin sulit bagi semua orang. Tujuan utama penggunaan teknologi adalah membantu lembaga keuangan melakukan penilaian risiko secara lebih efektif.
Namun, dari perspektif calon debitur, perkembangan teknologi memang membuat proses penilaian dapat menjadi lebih berbasis data. Sistem dapat membantu lembaga keuangan menganalisis lebih banyak informasi dalam waktu yang lebih cepat.
Hal yang paling penting bagi masyarakat adalah menjaga kondisi keuangan tetap sehat. Membayar kewajiban tepat waktu, tidak mengambil kredit melebihi kemampuan, memahami biaya kredit, dan menggunakan dana sesuai tujuan merupakan beberapa hal yang dapat membantu menjaga kondisi keuangan
Kredit seharusnya tidak dipandang hanya sebagai uang tambahan, tetapi sebagai kewajiban yang harus diperhitungkan sejak awal.
Perbankan Juga Harus Berhati-Hati
Pengelolaan risiko bukan hanya tanggung jawab masyarakat sebagai debitur. Bank dan lembaga keuangan juga memiliki tanggung jawab untuk menerapkan proses pemberian kredit secara hati-hati.
Penilaian yang baik dapat membantu bank menghindari pemberian kredit kepada pihak yang mempunyai risiko terlalu tinggi. Prosedur pemberian kredit yang jelas juga penting agar keputusan tidak dilakukan secara sembarangan.
Hal ini sejalan dengan penelitian mengenai prosedur pemberian pinjaman yang menunjukkan pentingnya tahapan dan prosedur dalam proses kredit. Dengan prosedur yang baik, lembaga keuangan dapat melakukan pemeriksaan secara lebih terstruktur sebelum mengambil keputusan.
Pada akhirnya, kredit merupakan hubungan antara pihak yang membutuhkan dana dan pihak yang menyediakan dana. Keduanya memiliki kepentingan untuk memastikan bahwa kewajiban dapat berjalan sesuai dengan kesepakatan.
Kesimpulan: Sebelum Mengambil Kredit, Kenali Risiko Keuangan Sendiri
Perkembangan AI dan teknologi digital membuat proses penilaian risiko kredit semakin berkembang. Bank dan lembaga keuangan dapat menggunakan teknologi, machine learning, serta berbagai model credit rating untuk membantu memahami risiko calon debitur.
Penelitian mengenai risiko kredit menunjukkan bahwa faktor yang memengaruhi risiko tidak hanya berasal dari kondisi debitur, tetapi juga dapat berkaitan dengan kondisi bank dan lingkungan ekonomi. Sementara itu, penelitian mengenai AI menunjukkan bahwa machine learningmemiliki potensi dalam membantu penilaian risiko, tetapi tetap menghadapi tantangan seperti kualitas data, ketidakseimbangan data, dan transparansi model.
Bagi masyarakat, perkembangan tersebut menjadi pengingat bahwa mengambil kredit membutuhkan perhitungan. Jangan hanya melihat berapa besar dana yang bisa diperoleh, tetapi juga berapa besar kewajiban yang harus dibayar setiap bulan.
Istilah “galbay” mungkin terdengar sederhana di media sosial, tetapi gagal bayar sebenarnya dapat membawa konsekuensi keuangan yang serius. Karena itu, sebelum mengambil kredit, penting untuk memahami kemampuan finansial sendiri, membaca perjanjian dengan teliti, dan mempertimbangkan risiko apabila kondisi pendapatan berubah
Sementara bagi bank dan lembaga keuangan, teknologi AI sebaiknya digunakan untuk mendukung proses penilaian yang lebih baik, bukan menggantikan seluruh pertimbangan manusia. Data yang berkualitas, model yang tepat, prosedur yang jelas, serta pengawasan tetap diperlukan.
Pada akhirnya, kredit bukan sekadar soal apakah seseorang bisa mendapatkan pinjaman, tetapi apakah pinjaman tersebut benar-benar mampu dikelola dan dikembalikan. Di era ketika AI semakin banyak digunakan untuk membaca risiko keuangan, keputusan finansial yang bijak tetap dimulai dari kemampuan seseorang memahami kondisi keuangannya sendiri.
Sumber Informasi
Antony, T. M., & Gopal, S. (2023). Determinants of credit risk: Empirical evidence from Indian commercial banks. *Banks and Bank Systems, 18*(2), 88–100. https://doi.org/10.21511/bbs.18(2).2023.08
Effendy, E. E., & Dasuki, D. R. (2025). Analysing the Settlement of Banking Bad Debts through Cession (Transfer of Receivables Mechanism). *Jurnal Ilmu Kepolisian, 19*(1), 87–96. https://doi.org/10.35879/jik.v19i1.639
Shi, S., Tse, R., Luo, W., D’Addona, S., & Pau, G. (2022). Machine learning-driven credit risk: A systemic review. *Neural Computing and Applications, 34*, 14327–14339. https://doi.org/10.1007/s00521-022-07472-2
Ubarhande, P., & Chandani, A. (2021). Elements of Credit Rating: A Hybrid Review and Future Research Agenda. *Cogent Business & Management, 8*(1), 1878977. https://doi.org/10.1080/23311975.2021.1878977
Wardani, M. S., Wiratna, W., Sutini, S., & Wasesa, T. (2023). Prosedur Pemberian Pinjaman Kredit Pada Primkopal Komando Pendidikan Marinir Surabaya.Cakrawala: Jurnal Pengabdian Masyarakat Global, 2*(4). https://doi.org/10.30640/cakrawala.v2i4.1710
