Industri Keuangan Kekurangan Data Penting untuk Menilai Kemampuan Bayar Kredit, Berikut Penjelasannya!

Idham Nur Indrajaya | 28 April 2026, 20:00 WIB

Visibilitas data kredit jadi kunci akses pinjaman. Ini alasan kenapa banyak orang dan UMKM sulit dapat kredit di Indonesia. Ilustrasi Gemini AI

AKURAT.CO Pernah merasa sudah punya penghasilan tetap, tapi pengajuan kredit tetap ditolak? Atau melihat pelaku UMKM yang usahanya berjalan, tapi tidak kunjung mendapat pembiayaan dari bank? Di balik semua itu, ada satu faktor yang sering luput: visibilitas data transaksi yang terperinci dari setiap pengaju pinjaman.

Di era digital saat ini—ketika PayLater, fintech, dan pinjaman online makin mudah diakses—ironisnya tidak semua orang justru bisa mendapatkan kredit. Masalahnya bukan semata kemampuan finansial, melainkan apakah data Anda “terlihat” dan bisa dinilai oleh sistem keuangan.

Ringkasan

Visibilitas data transaksi keuangan mempengaruhi kemampuan lembaga keuangan untuk melihat riwayat keuangan dan profil risiko seseorang secara menyeluruh sebelum memberikan pinjaman.

Jika visibilitas data rendah:

Kredit sulit disetujui
Risiko dianggap tinggi
Bunga bisa lebih mahal

Jika visibilitas tinggi:

Analisis lebih akurat
Kredit lebih mudah diakses
Risiko bisa ditekan

👉 Intinya: bukan siapa Anda yang dinilai, tapi apa yang bisa dibuktikan oleh data Anda.

Kenapa Bank Tidak Bisa Memberi Kredit Tanpa Data?

Dalam praktiknya, bank tidak mengambil keputusan berdasarkan asumsi. Semua berbasis data: histori pembayaran, jumlah pinjaman aktif, hingga pola transaksi.

Peran ini dijalankan oleh lembaga seperti PT Pefindo Biro Kredit yang mengolah data menjadi skor kredit.

Menurut Direktur Finance, GRC, dan Investor Relations Pefindo Biro Kredit (IdScore) – Wahyu Trenggono, tanpa data transaksi yang lebih lengkap, lembaga keuangan tidak akan berani menyalurkan kredit karena risikonya dianggap terlalu tinggi.

Padahal, sebagian besar UMKM di Indonesia berada pada skala mikro. Mereka memiliki potensi, tetapi belum memiliki jejak data yang cukup untuk dinilai secara kredit.

"Dalam kondisi ideal, selain data kredit, terdapat berbagai alternatif data yang dapat dimanfaatkan untuk membangun profil risiko, seperti data transaksi, pembayaran utilitas (listrik, air), data telekomunikasi, hingga data perpajakan. Semua data tersebut dapat diolah untuk menghasilkan skor kredit alternatif, bahkan bagi individu atau pelaku usaha yang belum pernah mengakses kredit formal," ujar Wahyu dalam media gathering Pefindo Biro Kredit di Jakarta, Selasa, 28 April 2026.

Pernyataan ini menjelaskan realita di lapangan. Bank bukan tidak mau memberi kredit—mereka tidak punya cukup informasi untuk mengambil risiko.

Kenapa Jutaan UMKM Masih Sulit Dapat Kredit?

Indonesia memiliki lebih dari 60 juta UMKM. Namun, sebagian besar belum tersentuh pembiayaan formal.

Masalah utamanya bukan sekadar kelayakan bisnis, tapi:

Tidak punya histori kredit
Tidak tercatat dalam sistem keuangan
Tidak memiliki data alternatif

👉 Ini yang disebut invisible borrower.

Menurut paparan IdScore, sekitar 53 juta UMKM belum memiliki akses kredit, bukan karena tidak layak, tetapi karena tidak memiliki data untuk dinilai.

💡 Insight penting:

Dalam sistem keuangan modern, tidak punya data bisa lebih berisiko daripada punya riwayat kredit buruk.

Bagaimana UU PDP Mempengaruhi Akses Kredit?

Implementasi Undang-Undang Pelindungan Data Pribadi (UU PDP) membawa dampak besar.

Di satu sisi:

Melindungi privasi masyarakat

Di sisi lain:

Membatasi akses data untuk analisis kredit

Menurut Wahyu Trenggono:

“Karena regulasi turunannya belum sepenuhnya jelas, banyak pemilik data menjadi sangat berhati-hati, bahkan cenderung menahan diri untuk berbagi data.”

Akibatnya:

Data alternatif seperti listrik, telekomunikasi, atau transaksi sulit diakses
Penilaian kredit menjadi terbatas

💡 Paradoks:
Semakin ketat data dijaga, semakin sempit akses kredit—jika tidak diimbangi regulasi yang jelas.

Apa Hubungan PayLater, Data, dan Risiko Kredit?

PayLater berkembang sangat pesat dalam beberapa tahun terakhir. Namun, pertumbuhan ini membawa konsekuensi.

Menurut Direktur Utama PT Pefindo Biro Kredit (IdScore) Tan Glant Saputrahadi, sesuatu yang mudah didapat, sering kali tidak dianggap serius dalam pengelolaannya. Dalam konteks pinjaman, hal ini dapat berdampak pada kedisiplinan pembayaran.

Data menunjukkan:

Banyak pengguna memiliki lebih dari satu akun PayLater
Penggunaan meningkat untuk kebutuhan konsumtif
Risiko kredit bermasalah mulai naik

Lebih dalam lagi, PayLater sebenarnya bisa menjadi indikator kondisi ekonomi:

Jika digunakan untuk gaya hidup → normal
Jika digunakan untuk kebutuhan pokok → tanda tekanan finansial

👉 Masalahnya:
Tanpa visibilitas data yang cukup, sinyal ini tidak bisa dianalisis secara optimal.

"Saat ini, kami juga mencoba mendorong agar penyedia layanan fintech lebih terbuka dalam berbagi data, khususnya terkait penggunaan dana oleh debitur. Misalnya, untuk apa pinjaman tersebut digunakan? Barang apa yang dibeli? Informasi ini penting untuk memahami perilaku konsumsi masyarakat. Jika pinjaman digunakan untuk membeli kebutuhan produktif, itu tentu positif. Namun jika digunakan untuk kebutuhan dasar seperti bahan pokok, misalnya beras, maka itu bisa menjadi indikator bahwa kondisi keuangan masyarakat sedang tertekan," ujar Glant dalam kesempatan yang sama.

Simulasi Nyata: Dua Profil, Dua Hasil Berbeda

Kasus 1: UMKM Tanpa Data

Usaha berjalan stabil
Tidak pernah pinjam ke bank
Tidak punya histori kredit

➡ Hasil: Ditolak
➡ Alasan: Tidak ada data untuk menilai risiko

Kasus 2: Karyawan dengan Banyak PayLater

Gaji tetap
Memiliki 5–7 pinjaman aktif
Beberapa kali terlambat bayar

➡ Hasil: Risiko tinggi
➡ Dampak: Bunga lebih mahal atau ditolak

👉 Kesimpulan:
Yang dinilai bukan hanya kemampuan bayar, tapi jejak data finansial secara keseluruhan.

Kredit Itu Soal Data, Bukan Sekadar Uang

Selama ini banyak orang berpikir:

Kalau saya punya penghasilan, saya pasti bisa dapat kredit.

Faktanya, sistem keuangan modern bekerja berbeda:

Kredit = data
Risiko = pola perilaku
Keputusan = histori + algoritma

Menurut Tan Glant Saputrahadi:

“Kalau kita lihat rasio kredit bermasalah (NPL), trennya mulai meningkat. Per Februari masih di bawah 3%, namun per Maret sudah menembus angka 3%.”

Artinya:

Risiko sedang meningkat
Bank menjadi lebih selektif
Data menjadi semakin penting

💥 Insight utama:

Tanpa visibilitas data, bahkan debitur yang baik bisa terlihat berisiko.

Dilema UU PDP: Privasi Data vs Kebutuhan Analisis Risiko Kredit

Di satu sisi, perlindungan data pribadi adalah fondasi penting dalam ekosistem keuangan digital. Undang-Undang Pelindungan Data Pribadi (UU PDP) hadir untuk memastikan bahwa setiap informasi pengguna—mulai dari identitas, transaksi, hingga perilaku finansial—tidak disalahgunakan. Ini krusial, terutama di tengah meningkatnya aktivitas digital dan maraknya layanan keuangan berbasis aplikasi.

Namun di sisi lain, muncul dilema yang tidak sederhana.

Seperti disampaikan Tan Glant Saputrahadi, ada batasan yang membuat sebagian data—terutama yang bersifat sensitif—tidak mudah untuk diakses atau dibagikan. Padahal, dari perspektif industri keuangan, data tersebut justru memiliki nilai strategis untuk memahami risiko secara lebih komprehensif.

Masalahnya bukan sekadar “boleh atau tidak boleh membuka data”, melainkan bagaimana data itu digunakan.

Dalam praktiknya, lembaga keuangan tidak selalu membutuhkan data individu secara spesifik. Yang lebih penting justru adalah data agregat—yakni data yang sudah diolah dalam bentuk pola atau tren tanpa mengungkap identitas personal. Misalnya:

Tren penggunaan PayLater untuk kebutuhan konsumtif vs produktif
Pola peningkatan keterlambatan pembayaran di segmen tertentu
Distribusi risiko kredit berdasarkan wilayah atau kelompok usia

Data seperti ini sangat penting karena:

Membantu regulator membaca potensi risiko sistemik sejak dini
Membantu bank dan fintech menyesuaikan strategi penyaluran kredit
Menjadi dasar kebijakan agar tidak terjadi lonjakan kredit macet

Tanpa akses ke data agregat, industri keuangan ibarat berjalan dalam kabut. Keputusan tetap harus dibuat, tetapi dengan visibilitas yang terbatas. Akibatnya, pendekatan yang diambil cenderung defensif:

Penyaluran kredit diperketat
Suku bunga dinaikkan sebagai kompensasi risiko
Segmen tertentu (seperti UMKM atau first borrower) semakin sulit mengakses pembiayaan

Di sinilah letak paradoksnya.

Perlindungan data yang terlalu ketat tanpa mekanisme berbagi data yang jelas justru bisa menghambat inklusi keuangan. Sementara itu, keterbukaan data tanpa kontrol yang kuat juga berisiko melanggar privasi.

Solusi yang dibutuhkan bukan memilih salah satu, melainkan menemukan titik keseimbangan:

Data individu tetap dilindungi
Data agregat tetap bisa dimanfaatkan
Regulasi memberikan kejelasan operasional

Jika keseimbangan ini tercapai, maka data tidak hanya menjadi alat perlindungan, tetapi juga menjadi fondasi untuk menciptakan sistem kredit yang lebih adil, akurat, dan inklusif.

"Dari perspektif pengelolaan risiko sistemik, data agregat semacam ini sebenarnya sangat penting untuk dianalisis, baik oleh regulator maupun pelaku industri.

Dampak Jika Masalah Visibilitas Data Tidak Diatasi

Masalah ini bukan hanya individu, tapi sistemik.

1. Inklusi Keuangan Terhambat

Jutaan masyarakat tidak bisa mengakses kredit formal

2. Kredit Lebih Mahal

Bank menaikkan bunga untuk menutup ketidakpastian

3. Risiko Kredit Meningkat

Keputusan berbasis data terbatas → potensi gagal bayar

4. Ketimpangan Ekonomi

Yang punya data → makin mudah akses
Yang tidak → makin tertinggal

Kenapa Ini Penting untuk Gen Z & Milenial?

Generasi muda adalah pengguna utama:

PayLater
fintech
pinjaman digital

Namun banyak yang belum sadar:

Setiap transaksi membentuk profil risiko
Setiap keterlambatan tercatat
Setiap pinjaman memengaruhi skor kredit

👉 Artinya:
Perilaku finansial hari ini menentukan akses kredit di masa depan.

Penutup: Masa Depan Kredit Ditentukan oleh Data

Ke depan, tantangan terbesar industri keuangan bukan lagi soal dana, melainkan bagaimana data bisa diakses, dianalisis, dan digunakan secara seimbang.

Seperti disampaikan Tan Glant Saputrahadi:

“Kredit yang sehat adalah fondasi ekonomi yang kuat. Pertumbuhan kredit tanpa literasi dan pengawasan yang memadai berpotensi menjadi risiko sistemik yang tertunda.”

Artinya, keseimbangan antara:

perlindungan data
akses informasi
dan analisis risiko

menjadi kunci utama.

Karena pada akhirnya:

Sistem keuangan tidak menilai siapa Anda—tapi seberapa jelas Anda terlihat dalam data.

Pantau terus perkembangan isu ini, karena masa depan akses kredit Anda bisa jadi ditentukan oleh jejak data yang Anda bangun hari ini.

FAQ

1. Kenapa visibilitas data kredit penting dalam pengajuan pinjaman?

Visibilitas data kredit penting karena menjadi dasar utama bank atau lembaga keuangan dalam menilai risiko debitur. Dengan data yang lengkap—seperti riwayat pembayaran, jumlah pinjaman aktif, dan pola transaksi—lembaga keuangan bisa menentukan apakah seseorang layak mendapat kredit. Tanpa data tersebut, pengajuan kredit cenderung ditolak atau dikenakan bunga lebih tinggi karena dianggap berisiko.

2. Apa penyebab utama pengajuan kredit sering ditolak?

Salah satu penyebab utama pengajuan kredit ditolak adalah rendahnya visibilitas data kredit. Banyak orang tidak memiliki histori kredit (no file) atau memiliki data yang terbatas (thin file), sehingga bank tidak memiliki cukup informasi untuk menilai kelayakan. Selain itu, faktor seperti skor kredit rendah, terlalu banyak pinjaman aktif, atau riwayat keterlambatan pembayaran juga memengaruhi keputusan penolakan.

3. Bagaimana cara bank menilai kelayakan kredit seseorang?

Bank menilai kelayakan kredit menggunakan kombinasi data historis dan analisis risiko, termasuk skor kredit, rasio utang terhadap pendapatan, serta perilaku pembayaran. Data ini biasanya dihimpun oleh lembaga seperti PT PEFINDO Biro Kredit. Semakin lengkap dan positif data yang dimiliki, semakin besar peluang pengajuan kredit disetujui dengan bunga yang lebih kompetitif.

4. Apa hubungan PayLater dengan skor kredit dan risiko pinjaman?

Penggunaan PayLater memiliki hubungan langsung dengan skor kredit karena setiap transaksi dan pembayaran tercatat sebagai bagian dari profil risiko. Jika digunakan secara bijak dan dibayar tepat waktu, PayLater bisa membantu membangun histori kredit. Namun jika digunakan berlebihan atau sering terlambat membayar, hal ini justru meningkatkan risiko kredit dan dapat menurunkan peluang mendapatkan pinjaman di masa depan.

5. Kenapa UMKM sulit mendapatkan akses kredit dari bank?

Banyak UMKM sulit mendapatkan akses kredit karena tidak memiliki data keuangan yang cukup untuk dinilai, seperti laporan keuangan formal atau histori pinjaman. Kondisi ini membuat mereka dianggap berisiko tinggi oleh lembaga keuangan. Selain itu, keterbatasan akses terhadap data alternatif akibat regulasi seperti UU PDP juga mempersempit peluang UMKM untuk dinilai secara lebih komprehensif.

6. Apakah UU PDP memengaruhi akses kredit masyarakat?

Ya, implementasi UU Pelindungan Data Pribadi (UU PDP) dapat memengaruhi akses kredit, terutama jika regulasi turunannya belum jelas. Banyak pemilik data menjadi lebih berhati-hati dalam berbagi informasi, sehingga akses terhadap data yang dibutuhkan untuk analisis kredit menjadi terbatas. Dampaknya, proses penilaian risiko menjadi kurang optimal dan lembaga keuangan cenderung lebih selektif dalam memberikan pinjaman.

7. Bagaimana cara meningkatkan peluang agar kredit disetujui?

Untuk meningkatkan peluang kredit disetujui, penting untuk membangun visibilitas data kredit yang baik. Caranya antara lain dengan membayar cicilan tepat waktu, tidak memiliki terlalu banyak pinjaman aktif, serta mulai membangun histori kredit secara bertahap. Selain itu, menjaga rasio utang tetap sehat dan memastikan data keuangan tercatat dengan baik juga membantu meningkatkan skor kredit dan kepercayaan lembaga keuangan.