Membangun Program Kemitraan sebagai Kebijakan untuk Menurunkan Non-Performing Loans UMKM di Kabupaten Buleleng
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penyebab tingginya Non-Performing Loans (NPL) UMKM di Kabupaten Buleleng dan alternatif kebijakan untuk mengatasinya. Dalam empat tahun terakhir, NPL UMKM di daerah ini tertinggi di Bali, berdampak pada UMKM, perbankan, dan ekonomi nasional. Observasi menunjukkan banyak UMKM sektor pertanian dan perkebunan mengalami kredit macet akibat pendapatan tidak menentu, tingginya biaya produksi, serta fluktuasi harga komoditas. Akses pemasaran yang terbatas dan rendahnya kualitas SDM memperburuk kondisi ini. Berakhirnya relaksasi restrukturisasi kredit pasca-pandemi semakin meningkatkan rasio NPL UMKM. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif dengan sumber data primer dan data sekunder. Data primer diperoleh melalui wawancara terhadap lima pemilik UMKM yang mengalami kredit macet. Data sekunder diperoleh melalui dokumentasi terkait kebijakan pemberdayaan UMKM yang telah dilakukan oleh Dinas Perdagangan, Perindustrian, Koperasi, dan UKM Kabupaten Buleleng. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rendahnya pendapatan, keterbatasan pemasaran, dan kualitas SDM yang kurang menjadi faktor utama tingginya NPL UMKM. Solusi jangka panjang bagi Dinas Perdagangan, Perindustrian, dan Koperasi, UKM Kabupaten Buleleng yakni membangun platform kemitraan antara UMKM dan perusahaan besar dalam rantai pasok. Kemitraan ini akan memberikan akses pasar lebih luas, stabilitas harga, serta dukungan teknologi dan keahlian, yang pada akhirnya meningkatkan kemampuan UMKM dalam membayar kredit. Rekomendasi ini dapat dituangkan dalam Peraturan Bupati tentang Penguatan Kemitraan UMKM dalam Rantai Pasok untuk Mengurangi NPL UMKM. This policy paper analyzes the causes of the high Non-Performing Loans (NPL) of MSMEs in Buleleng Regency and offers policy alternatives to address the issue. Over the past four years, MSME NPLs in this region have been the highest in Bali, impacting MSMEs, banking institutions, and the national economy. Observations indicate that many MSMEs in the agriculture and plantation sectors experience loan defaults due to unstable income, high production costs, and fluctuating commodity prices. Limited market access and low human resource quality further exacerbate this condition. The expiration of post-pandemic credit restructuring relaxation has also increased the MSME NPL ratio. This policy paper employs a qualitative method through interviews with five MSME owners who have experienced loan defaults. The analysis reveals that low income, restricted market access, and inadequate human resource quality are the main factors contributing to high MSME NPLs. As a long-term solution, the Buleleng Regency Office of Trade, Industry, Cooperatives, and MSMEs is advised to establish a partnership platform between MSMEs and large corporations within the supply chain. This partnership would provide broader market access, price stability, and support in technology and expertise, ultimately enhancing MSMEs' ability to repay loans. This recommendation can be formalized in a Regent Regulation on Strengthening MSME Partnerships in the Supply Chain to Reduce MSME NPLs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».