ABSTRAKKarya akhir ini membahas mengenai Credit Scoring sebagai alat untuk menghitung risiko default pada seleksi nasabah kartu kredit. Model Credit Scoring yang biasa disebut dengan scorecards di-disain secara empiris untuk menjalankan evaluasi penerimaan kredit dan strategi perusahaan.
Credit Scoring ini lebih cocok dan ditunjukan untuk produk pinjaman kredit yang sifatnya masal, dengan plafon kecil. Salah satu contohnya adalah Credit Scoring dipakai untuk menyeleksi aplikan Kartu Kredit. Kartu Kredit merupakan salah satu jenis kredit ritel yang populer. Dan hal ini ditunjukkan dengan maraknya promosi iklan yang menawarkan kemudahan dan fasilitas yang dimiliki oleh kartu kredit dan sambutan yang antusias dari masyarakat.
Kepopuleran kartu kredit disebabkan karena jenis kredit tersebut ditujukan untuk dimanfaatkan sebagai sarana pemenuhan kebutuhan sehari-hari bagi pemiliknya. Disamping itu, keberadaan kartu kredit bukan saja memenuhi kebutuhan bagi para nasabahnya tetapi juga menjadi marketer bagi pihak penerbit kartu kredit dengan para merchant.
Credit Scoring dibangun dengan menggunakan metode statistik dan ekonometrika tertentu untuk menjelaskan adanya kemungkinan pemberian kredit kepada aplikan memiliki kinetja yang baik atau buruk. Sistem Scoring terdiri dari formula yang berdasarkan pada prosedur tertentu untuk mengevaluasi setiap aplikasi kredit terhadap serangkaian karakteristik yang memiliki keterkaitan dalam memprediksi pembayaran kredit.
Sistem Scoring menggunakan infonnasi sehubungan dengan tradisional 5 C's of
Credit, yaitu:
1. Character, merupakan kemauan untuk membayar hutang
2. Capacity, yaitu kemampuan finansial untuk membayar hutang
3. Capital and Collateral, yaitu kontrol dan ekuitas untuk dapat dilaksanakannya pembayaran hutang
4. Condition, merupakan refleksi dari kondisi ekonomi, atau kondisi spesial yang diterapkan kepada debitur atau pada tipe kredit.
Keutamaan yang dimiliki Sistem Scoring atau Scorecards adalah konsistensi dalam memberikan penilaian. Sistem Scoring dalam memprediksi kinerja sebuah loan bila dibandingkan dengan pengambilan keputusan pemberian kredit secaraa Judgmental, adalah sebagai berikut:
1. Akurasi proyeksi risiko
Dengan adanya penurunan atau kenaikan jumlah minimum poin yang diberikan kepada aplikan untuk mendapatkan sebuah kredit, maka Credit Scoring sistem dapat mengurangi atau meningkatkan credit loss rate.
2. Meningkatkan revenue Bank
Pelaksanaan Credit Scoring dalam situasi pertumbuhan ekonomi yang padat seperti ekspansi geografis atau dealer sourcing, fonnula yang menetapkan rata-rata tertimbang (poin atribut) dari karakteristik aplikan dapat menunjukkan risk profile.
3. Pemahaman Terhadap Nasabah
Credit Scoring menyediakan informasi demografi yang detil yang dapat digunakan untuk membedakan profil target pasar dengan aktual profil pasar; mengukur keefektifan dari current sales dan marketing; dan srategi promosi.
4. Efisiensi
Credit Scoring tidak selalu tergantung pada laporan biro kredit dan menghemat waktu yang dibutuhkan untuk memproses aplikan kartu kredit.
5. Kemampuan Memberikan Informasi Manajemen
Sistem Scoring memiliki kemampuan untuk mengambil database dalam berbagai hal
kebutuhan, memberikan monitoring, dan validasi bagi sistem MIS yang lebih baik.
Sistem Scorecards yang sudah diotomasi dengan menggunakan piranti lunak dapat membantu efisiensi operasional analisis kredit. Dan untuk menghasilkan model Scorecards yang baik, dibutuhkan tanggungjawab model developer yang memiliki kriteria yang cukup seperti memahami statistika; memiliki pengetahuan bisnis yang relevan dengan project yang dibuat; memiliki pengalaman dan training yang cukup; dan memiliki kemampuan untuk mernadukan antara seni dan science.
Revaluasi kinerja Scorecards yang dilakukan secara berkala penting untuk dilakukan sebagai langkah monitoring dari manajemen risiko, yang secara umum bertujuan untuk melakukan improve terhadap portfolio manajemen.
Pada karya akhir ini akan terdiri dari bahasan yang mencakup proses dan komponen komponen yang dibutuhkan dalam pembuatan model Scorecards : metodologi empiris penelitian yang digunakan; menentukan cut off score yang paling optimal; dan evaluasi kinerja Scorecards.
T13501-Sistha Dahwanti.pdf :: Unduh