UTANG adalah sejumlah nominal uang yang dipinjam dari seseorang dalam kurun waktu yang telah ditentukan dan wajib untuk dikembalikan sesuai dengan jumlah yang dipinjamnya.
Kegiatan berutang biasanya dilakukan seseorang yang sedang dihadapkan oleh sesuatu yang darurat, namun di saat yang bersamaan, tidak memiliki pemecahan masalah dari kondisi tersebut yang pada akhirnya membuatnya terdesak.
Ketika sedang berada dalam posisi demikian, seseorang biasanya berutang ke kerabat dekat yang memiliki kondisi finansial yang lebih baik.
Di era digital ini, pasar peminjaman uang telah banyak beredar di berbagai negara dengan persyaratan yang relatif sama.
Namun, ada kalanya peminjam tidak membayar hutangnya sesuai perjanjian di awal, entah sengaja tidak memenuhi kewajibannya sebagai peminjam atau karena kondisi finansial yang tak kunjung membaik.
Peristiwa ini mendorong tiga peneliti di Amerika Serikat pada tahun 2019 untuk meneliti peminjam yang tidak memenuhi kewajibannya untuk membayar hutang.
Awalnya, para peneliti yang merupakan gabungan dari professor dan mahasiswa di Columbia Business School dan University of Delaware, AS, memanfaatkan kartu kredit peminjam hutang untuk memeriksa pembelian dan peminjaman masa lalu dan saat ini termasuk tunggakan yang dicatat oleh biro kredit dengan menggunakan model FICO, yaitu model yang digunakan sejumlah lembaga keuangan AS sebelum pengambilan keputusan dalam hal peminjaman.
Namun, peneliti menganggap bahwa hal ini tidak memberikan hasil yang signifikan dan cenderung bias.
Untuk mendapatkan hasil yang lebih objektif, peneliti pun menggunakan teks pinjaman yang ditulis oleh peminjam dari Prosper.com, yakni platform crowdfunding kedua di Amerika Serikat.
Untuk mendapatkan hasil yang lebih spesifik, peneliti mengspesifikkan teks peminjaman yang diposting antara April 2007 dan Oktober 2008, yang kurang lebih berjumlah 122.479 teks.
Peneliti beranggapan bahwa peminjam meninggalkan jejak kondisi dan kepribadian mereka dalam tulisan mereka.
Ide ini dilatarbelakangi oleh anggapan bahwa teks dapat mengidentifikasi sifat batin seseorang, sehingga risiko gagal bayar dapat lebih mudah terbaca.
Dalam meneliti teks peminjaman ini, para peneliti memanfaatkan teknologi text-mining dan machine learning untuk menganalisa lebih dari 120 teks dalam waktu yang singkat.
Selain memprediksi prosentase gagal bayar peminjam, tekonologi tersebut mampu menginterpretasikan kemungkinan gagal bayar dengan menyimpulkan topik pembahasan, pemilihan kata, dan gaya penulisan dalam teks peminjaman tersebut.
Akhirnya peneliti menemukan sejumlah ciri-ciri seseorang yang berkemungkinan melakukan gagal bayar. Berikut adalah daftarnya.
- Menyebutkan nama Tuhan
Dalam teks ini, peminjam mempertunjukkan keputusasaannya dengan membawa nama Tuhan seperti “Demi Allah”, “Demi Tuhan”, dan seterusnya.
- Mengangkat topik keluarga
Peminjam mungkin menyebutkan anggota keluarganya, seperti “Ibu saya sedang sakit,”, “Ayah saya menelantarkan saya dan keluarga,”, dan seterusnya.
- Menjabarkan kesulitan finansial yang dialami
Peminjam mungkin menceritakan kondisi keuangannya yang buruk, seperti pengangguran, baru saja dipecat dari pekerjaan, dan seterusnya.
- Menjabarkan kesulitan secara umum
Peminjam mungkin menceritakan kesedihan dalam hidupnya, seperti mengangkat narasi bahwa ia sebatang kara, atau baru saja tertimpa nasib buruk.
- Memohon bantuan secara terbuka kepada pihak peminjam
Peminjam mungkin tidak menjelaskan kondisinya, namun secara langsung meminjam bantuan kepada penyedia layanan.
- Penggunaan frasa yang berfokus pada jangka pendek
Peminjam mungkin meyakinkan penyedia layanan bahwa ia akan membayar pinjamannya dalam waktu dekat. (sha/jay)
Editor : Jay Wijayanto