Pemerintah Mulai Uji Coba Akses KUR Pakai Credit Scoring, Begini Tahapannya

, Jakarta Pemerintah melalui Kementerian Koperasi dan UKM akan memulai uji coba akses kredit usaha rakyat (KUR) UMKM berbasis credit scoring. Sejumlah tahapan akan dilakukan hingga pertengahan tahun ini.

Deputi Bidang Usaha Mikro Kemenkop UKM Yulius mengatakan, konsep credit scoring ini akan memasukkan data tambahan untuk menjamin calon penerima dipastikan layak. Diantaranya, riwayat transaksi listrik, kepesertaan BPJS, hingga transaksi di e-commerce.

Namun, yang paling penting, kata dia, adalah aspek teknologi guna menunjang pendataan awal itu akurat. Salah satunya, penerapan credit scoring ini turut memanfaatkan artificial intelligent (AI) dan machine learning.

"Ini kita rencananya sekitar 3 bulan kita siapkan teknologinya, setelah itu kita uji cobakan," ujar Yulius dalam Konferensi Pers di Kantor Kemenkop UKM, dikutip Sabtu (20/1/2024).

Penataan Data

Dia menjelaskan, pada Januari ini mulai dengan menata data-data yang dibutuhkan guna menunjang teknologi awal ini. Kemudian, masuk Februari untuk membangun modulnya.

Selanjutnya, diintegrasikan dengan sistem AI dan machine learning yang eksisting dengan adanya pengembangan. Proses penyiapan ini dibidik bisa rampung pada Juni-Juli tahun ini, sehingga bisa langsung uji coba bersama masyarakat.

"Yaa kita men-set up nya itu dari bulan Januari terus mengumpulkan data terus mulai Februari-April kita membangun modelnya, tadi saya bilang pakai machine learning dan AI," ucap dia.

"Setelah itu kita buat skor nya, setelah itu kita membangun istilahnya API, jadi mungkin sekitar bulan 7 atau 6 kita bisa pilot ini bisa dipakai," sambung Yulius.

2 dari 3 halaman

Credit Scoring

Penyaluran KUR BRI mampu menguatkan UMKM. (Foto: Istimewa)

Kementerian Koperasi dan UKM (Kemenkop UKM) bakal memulai uji coba penyaluran Kredit Usaha Rakyat (KUR) dengan credit scoring tahun ini. Artinya, nantinya UMKM tidak perlu lagi menyantumkan agunan sebagai syarat akses KUR.

Deputi Bidang Usaha Mikro Kemenkop UKM, Yulius mengatakan syarat akses KUR nantinya tidak sebatas pada agunan. Tapi, penilaian pada transaksi harian pelaku usaha akan jadi gantinya.

Yulius bilang, awalnya credit scoring mengaca pada beberapa data perbankan, namun langkah itu tetap tidak memperluas penerima. Melalui penilaian data transaksi lain, maka, pelaku UMKM yang unbankable berpotensi bisa mengakses KUR.

Data Bayar Listrik-BPJS

Pada proses penilaian nantinya, akan memanfaatkan teknologi. Seperti menggunakan Artificial INtelligent (AI) maupun Machine Learning.

"Pada awalnya credit scoring hanya menggunakan data konvensional, seperti data identitas, data biro kredit dan data perbankan, namun dalam perkembangannya credit scoring menggunakan sumber data diluar data konvensional, yaitu data alternatif, seperti data jaminan sosial (BPJS), data penggunaan listrik, data transaksi e-commerce, data media sosial, data perpajakan dan data lain tersedia dari Sistem Satu Pintu (SSO) pemerintah yang dapat digunakan sebagai sumber penilaian kelayakan kredit seseorang yang masih belum memiliki akses terhadap perbankan," jelas Yulius dalam Konferensi Pers di Kantor Kemenkop UKM, Jakarta, Jumat (19/1/2024).

Yulis menjelaskan, program credit scoring ini dijalankan pada 2024 guna meningkatkan persetujuan penilaian kredit untuk masyarakat dan meningkatkan pencapaian target penyaluran KUR. Menurutnya, ini juga bisa meningkatkan persetujuan dan sekaligus menurunkan risiko atas kredit.

"Credit scoring dapat menjangkau penyaluran kepada UMKM yang unbankable atau tidak dapat mengakses pembiayaan bank, sehingga meningkatkan perluasan distribusi KUR," kata dia.

3 dari 3 halaman

Data Alternatif

Pemerintah untuk Subsidi Bunga KUR tahun 2024 sebesar Rp47 Triliun Lebih — Pada 2024 pemerintah akan melanjutkan penyaluran KUR yang tidak hanya memprioritaskan kuantitas, tetapi juga memprioritaskan kualitas. (/Angga Yuniar)

Yulius menerangkan, credit scoring akan dilengkapi dengan data-data alternatif yang menggambarkan kebiasaan UMKM tersebut secara lebih tepat. Sehingga meningkatkan kepercayaan perbankan dan dapat memberikan pinjaman tanpa perlu agunan tambahan.

Lalu, mengoptimalkan persetujuan pinjaman dan menjaga NPL tetap pada tingkat yang diterima Pemerintah. Penggunaan credit scoring yang ditambahkan data alternatif dapat meningkatkan persetujuan sebesar 10 persen dan menurunkan probability of default sebesar 4 persen dibandingkan dengan penilaian yang hanya menggunakan data konvensional.

"Penggunaan data alternatif dalam credit scoring juga dapat meningkatkan prediksi risiko kredit (prediksi risiko gagal bayar) untuk nasabah baru yang belum pernah akses kredit perbankan, sehingga menjadi solusi penilaian kredit yang lebih adil dan inklusif dalam pasar kredit yang sudah berkembang dan sebagai sumber informasi baru tentang konsumen yang dapat meningkatkan prediksi risiko kredit untuk nasabah baru," bebernya.