Prediksi Tingkat Kolektibilitas Kredit Menggunakan Metode Kuadrat Terkecil sebagai Pendukung Manajemen Risiko Kredit (Studi Kasus: Bank BPD Aceh Cabang Langsa)

Abstrak

Perkembangan industri perbankan yang semakin kompetitif menuntut setiap bank untuk memiliki sistem manajemen risiko kredit yang efektif guna menjaga kualitas aset dan stabilitas keuangan. Salah satu indikator penting dalam pengelolaan risiko kredit adalah tingkat kolektibilitas kredit yang mencerminkan kemampuan debitur dalam memenuhi kewajiban pembayaran. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi tingkat kolektibilitas kredit menggunakan metode Kuadrat Terkecil (Least Squares) sebagai pendukung pengambilan keputusan dalam manajemen risiko kredit pada Bank BPD Aceh Cabang Langsa. Metode Kuadrat Terkecil digunakan untuk membentuk model tren berdasarkan data historis kolektibilitas kredit sehingga dapat menghasilkan estimasi tingkat kolektibilitas pada periode berikutnya. Data penelitian berupa data sekunder kolektibilitas kredit bulanan yang diperoleh dari Bank BPD Aceh Cabang Langsa dari bulan Agustus sampai Desember 2025. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, analisis tren menggunakan metode Kuadrat Terkecil, dan perhitungan nilai prediksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Kuadrat Terkecil mampu memberikan prediksi yang cukup akurat terhadap perubahan tingkat kolektibilitas kredit dengan tingkat kesalahan yang relatif rendah, sehingga dapat dimanfaatkan sebagai alat bantu dalam mengidentifikasi potensi peningkatan risiko kredit sejak dini. Informasi hasil prediksi tersebut diharapkan dapat menjadi dasar bagi pihak manajemen dalam menentukan strategi mitigasi risiko, meningkatkan efektivitas pengawasan kredit, serta mendukung pengambilan keputusan yang lebih tepat dalam menjaga kualitas portofolio kredit bank.