2.4.2. Dimensi Risiko Kredit
Ukuran nilai suatu risiko kredit terdiri dari faktor kuantitas exposure kredit dan kualitas exposure kredit. Kuantitas exposure kredit tercermin dalambesarnya
pinjaman. Semaikn besar pinjaman maka semakin besar juga tingkat exposure kredit. Kualitas exposure kredit tercermin oleh kemungkinan gagal bayar dari
debitur atau pembeli secara kredit dan kualitas dari jaminan yang diberikan oleh debitur atau pembeli kredit. Semakin rendah kualitas jaminan maka semakin
rendah kualitas kredit dan semakin tinggi risiko kredit yang dihadapi Djohanputro, 2008. Ukuran nilai suatu risiko kredit tercermin dalam dimensi
risikoyang dapat dilihat pada Gambar 4.
Terdapat tiga jenis risiko yang membantu risiko kredit, yaitu: 1.
Risiko gagal bayar, adalah probabilitas terjadinya gagal bayar pada periode tertentu. Untuk mengukur probalibilitas gagal bayar perusahaan dapat
melakukan peningkatan rating. Setiap perusahaan memiliki model pemeringkatan sendiri-sendri. Namun secara umum, ada lima faktor yang
sering digunakan dan dikenal dengan 5C yaitu character, capital, capacity, collateral, dan condition.
2. Risiko eksposur, merupakan risiko yang melekat pada besarnya kredit yang
menghadapi risiko gagal bayar. 3.
Risiko recovery, merupakan risiko yang melekat pada besarnya kredit yang menghadapi risiko gagal bayar. Tingkat recovery adalah sejauh mana
perusahan dapat tetap mengupayakan supaya nilai kredit yang gagal bayar Esposure Kredit
Kualitas risiko kredit
Probabilitas likuidasi jaminan
Kuantitas jaminan Probabilitas gagal bayar
Kuantitas risiko kredit
Dimensi risiko
Gambar 4.Dimensi Risiko Djohanputro, 2008
tersebut dapat diupayakan berapa pun nilai nominal yang bisa diperoleh. Semakin kecil nilai perolehan dari kredit macet, semakin besar risiko
recovery. Risiko recovery dinyatakan dalam bentuk
persentase
kemungkinan recovery dari kredit macet.
2.5.Analisis Tren
Tren adalah suatu gerakan kecenderungan naik atau turun dalam jangka panjang yang diperoleh dari rata-rata perubahan dari waktu ke waktu dan nilainya
cukup rata atau mulus Suharyadi dan Purwanto, 2008. Tren data berkala bisa berbentuk tren yang meningkat dan menurun secara mulus. Untuk melakukan
peramalan dengan analisis tren terdapat beberapa cara yaitu: a.
Metode semi rata-rata semi average method Metode semi rata-rata membuat tren dengan cara mencari rata-rata
kelompok data. b.
Metode kuadrat terkecil least square method Tren dengan metode kuadrat terkecil diperoleh dengan menentukan garis
tren yang mempunyai jumlah terkecil darikuadrat selisih data asli dengan data pada garis tren.
c. Metode tren quadratis quadratic trend method
Untuk tren yang sifatnya jangka pendek dan menengah, kemungkinan tren akan mengikuti pola linear. Namun, dalam jangka panjang pola bisa berubah tidak
linear. Salah satu metode yang tidak linear adalah metode kuadratis. d.
Metode tren eksponensial exponential trend method Tren eksponensial adalah suatu tren yang mempunyai pangkat atau
eksponen dari waktunya.
2.6. Peramalan Forecasting