Penelitian yang dilakukan oleh Rizqi Adhyka Kusumawati dan Arief Darmawan dari Universitas Islam Indonesia (UII) pada Juni 2026 ini berfokus pada modernisasi sistem penilaian risiko pembiayaan di Bank Pembiayaan Rakyat Syariah (BPRS) UII menggunakan teknologi Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence).
Latar Belakang dan Masalah
BPRS UII menghadapi tantangan signifikan dalam manajemen risiko pembiayaan karena proses penilaian kelayakan nasabah selama ini masih sangat bergantung pada penilaian subjektif dari analis kredit. Ketergantungan pada penilaian manual ini berisiko menciptakan bias, ketidakakuratan, dan ketidakefisienan dalam pengambilan keputusan pemberian kredit.
Metode Penelitian
Penelitian ini menggunakan pendekatan partisipatif dan kolaboratif dengan tahapan sebagai berikut:
- Observasi dan Pengumpulan Kebutuhan: Mengidentifikasi titik lemah dalam sistem penilaian risiko eksisting.
- Pengembangan Aplikasi: Membangun aplikasi Credit Risk Rating (CRR) menggunakan platform Flutter dan bahasa pemrograman Dart.
- Sistem Penilaian: Menggabungkan dua model penilaian, yaitu model berbasis logic gate untuk segmen ritel dan model penilaian berbasis AI untuk otomatisasi data.
- Pelatihan dan Evaluasi: Melakukan pelatihan modul Credit Risk Scoring bagi staf, pendampingan, serta evaluasi efektivitas sistem.
Temuan Utama
- Otomatisasi Penilaian: Aplikasi CRR berbasis AI mampu mengurangi ketergantungan pada penilaian subjektif analis manusia, sehingga proses penilaian menjadi lebih terukur, objektif, dan konsisten.
- Peningkatan Efektivitas: Integrasi sistem AI memungkinkan bank untuk melakukan analisis data yang lebih komprehensif dan cepat terhadap profil risiko nasabah.
- Penyediaan Modul Pelatihan: Pengembangan modul Credit Risk Scoring memberikan dukungan keterampilan teknis bagi staf BPRS UII dalam mengoperasikan sistem baru guna memperkuat manajemen risiko secara keseluruhan.
Implikasi Praktis
Implementasi aplikasi ini memberikan dampak nyata bagi operasional BPRS UII:
- Mitigasi Risiko: Meningkatkan kemampuan bank dalam mengidentifikasi risiko pembiayaan sejak dini.
- Efisiensi Operasional: Mempercepat proses persetujuan pembiayaan tanpa mengorbankan ketelitian dalam penilaian kelayakan kredit.
- Standarisasi: Menciptakan standar penilaian risiko yang seragam di lingkungan bank, sesuai dengan regulasi OJK terkait penerapan manajemen risiko pada BPRS.
Profil Penulis:
- Rizqi Adhyka Kusumawati, Arief Darmawan – Fakultas Bisnis dan Ekonomika, Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta.
Sumber Penelitian: Kusumawati, R. A., & Darmawan, A. (2026). "Designing an AI-Based Credit Risk Rating and Data Analysis Application to Improve the Effectiveness of Financing Risk Management at BPRS UII".
0 Komentar