Ekonomi global menghadapi tantangan geopolitik, dampak pandemi COVID-19 yang belum sepenuhnya pulih, dan ketegangan perdagangan internasional. Ini berdampak pada berbagai sektor, termasuk sektor keuangan. Tak terkecuali industri microfinance.
Bagi Indonesia, itu sangat berdampak pada industri microfinance, Bank Perkreditan Rakyat (BPR) dan Bank Perekonomian Rakyat Syariah (BPRS). Stabilitas industri ini terancam sebagai multiplier effect dari masalah serius pada sektor usaha mikro, kecil, dan menengah (UMKM) yang mendominasi sektor usaha di Indonesia.
Lembaga keuangan mikro seperti BPR dan BPRS sangat rentan terhadap guncangan karena skalanya yang kecil dan manajemen risiko yang terbatas (Sharma dan Biswas, 2025). Ketidakpastian ekonomi dapat meningkatkan risiko kredit macet di BPR dan BPRS (Garcia-Lopez dkk., 2025).
Selain tantangan global, adopsi teknologi yang semakin meluas di sektor keuangan juga mendorong peningkatan persaingan antar lembaga keuangan. BPR dan BPRS juga dibebani oleh berbagai tantangan struktural seperti modal yang terbatas, infrastruktur teknologi informasi, dan kualitas sumber daya manusia. Berbagai kendala ini melemahkan kapasitas BPR dan BPRS untuk mempertahankan ketahanan operasional.
Di sektor BPRS, risiko operasional berpotensi menyebabkan bias, keterlambatan, dan akurasi prediksi yang rendah. Dengan kemajuan teknologi analitik, machine learning (ML) semakin banyak diterapkan untuk memproses data keuangan historis guna mengidentifikasi pola risiko kegagalan secara lebih akurat dan tepat. Metode ini mengeksplorasi risiko pasar, operasional, dan likuiditas, bertujuan untuk memberikan gambaran komprehensif untuk strategi manajemen risiko yang lebih baik (Heß dan Damásio, 2025).
Beberapa algoritma machine learning, seperti Random Forest, Support Vector Machine (SVM), dan XGBoost, telah menunjukkan kinerja prediktif yang kuat dalam deteksi kegagalan. Meskipun demikian, masih terdapat penelitian terbatas yang secara khusus meneliti efektivitas sistem peringatan dini berbasis ML di sektor perbankan, khususnya yang mengintegrasikan pendekatan tradisional seperti Z-score dalam kerangka kerja hybrid.
Pendekatan statistik tradisional, termasuk Z-score dan model berbasis regresi, seringkali mengasumsikan hubungan linier dan struktur risiko homogen, yang kurang efektif dalam menangkap dinamika risiko unik BPRS. Dalam konteks BPRS, stabilitas keuangan dipengaruhi tidak hanya oleh indikator makroekonomi dan keuangan internal seperti inflasi, Suku Bunga BI, pembiayaan bermasalah (NPF), dan rasio pembiayaan terhadap simpanan (FDR), tetapi juga oleh variabel yang berasal dari kontrak pembiayaan berbasis Syariah seperti mudharabah, musya
Studi ini menyajikan sistem peringatan dini (EWS) hibrida baru yang mengintegrasikan metodologi Z-score tradisional dengan machine learning canggih untuk memprediksi stabilitas keuangan BPRS di Indonesia.
Penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan integratif tersebut secara signifikan meningkatkan akurasi dan ketahanan prediksi dibandingkan dengan model konvensional. Di antara sepuluh algoritma ML yang dievaluasi, model Extra Trees muncul sebagai yang paling andal, menunjukkan generalisasi yang kuat di berbagai skema validasi dan skenario partisi data. Kapasitas model untuk secara akurat mengantisipasi kesulitan keuangan hingga dua tahun ke depan menggarisbawahi potensinya sebagai alat pemantauan proaktif bagi regulator dan manajer bank.
Analisis kepentingan variabel secara konsisten mengidentifikasi tiga prediktor utama kegagalan bank: Pembiayaan Bermasalah (NPF), inflasi (INF), dan Pembiayaan Istishna’ (ISTN). Variabel-variabel ini mewakili gabungan faktor risiko internal dan makroekonomi, menyoroti kebutuhan kritis akan pemantauan komprehensif terhadap kondisi keuangan institusional dan eksternal. Selain itu, ambang batas kategorisasi studi untuk skor Z—yang membedakan antara bank yang stabil, rentan, dan tidak stabil—memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk intervensi pengawasan.
Dengan menggabungkan ketelitian statistik dengan inovasi komputasi, penelitian ini memajukan literatur tentang manajemen risiko mikrofinans Islam dan memberikan kerangka kerja yang dapat direplikasi untuk sistem peringatan dini di pasar negara berkembang. Temuan ini memiliki implikasi praktis yang kuat bagi regulator seperti OJK dan LPS dalam merancang kebijakan pengawasan yang berorientasi ke masa depan dan berbasis data. Penelitian di masa mendatang dapat memperluas kerangka kerja ini dengan menggabungkan umpan data waktu nyata dan arsitektur pembelajaran mendalam untuk lebih menyempurnakan granularitas dan responsivitas prediktif.
Oleh:
Imron Mawardi, Andi Estetiono, Tika Widiastuti, Anidah Robani, Muhammad Ubaidillah Al Mustoga, Faris Kurnia Hakim, Qothrotunnidha Almaulidiyah, dan Eka Puspa Dewi
