ANALISIS PENGARUH BELANJA ONLINE TERHADAP KREDIT BERLEBIHAN - Agusmia Wieke Rahayu; Bintang Rizky AMS; Nur Ari Sufiawan; Putri Ayu (Jurnal Ekonomi Pembangunan STIE Muhammadiyah Palopo, 2022)
ABSTRAKKredit dipandang sebagai sumber pendapatan alternatif. Persepsi yang salah tentang pendapatan ditambah dengan akses internet yang mudah dapat mengakibatkan belanja online lebih kompulsif, sehingga berkontribusi pada kredit yang lebih tinggi. Hal ini akan mengakibatkan kesulitan keuangan yang berujung pada kredit berlebihan. Akibatnya kredit berlebihan dipandang sebagai masalah. Penelitian ini bertujuan untuk menguji apakah belanja online signifikan mempengaruhi kredit berlebihan. Penelitian ini menggunakan data Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) tahun 2019 di Indonesia dan metode analisis regresi probit. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ketika rumah tangga dengan akses internet melakukan belanja online maka peluang memiliki kredit berlebihan meningkat signifikan sebesar 3,17% dibandingkan yang tidak melakukan belanja online. Hasil ini signifikan secara statistik pada tingkat 1%. Serta karakteristik individu menunjukkan hasil bahwa dengan belanja online, rumah tangga laki-laki, rumah tangga usia produktif, rumah tangga yang kawin, dan rumah tangga yang tidak bekerja memiliki peluang signifikan memiliki kredit berlebihan. Kata Kunci: Kredit berlebihan; Belanja Online; Karakteristik Individu; Model ProbitABSTRACTCredit is seen as an alternative source of income. Misperceptions of income coupled with easy internet access can result in more compulsive online shopping, thereby contributing to higher credit. This will result in financial difficulties that lead to excessive credit. As a result, excessive credit is seen as a problem. This study aims to test whether online shopping significantly affects excessive credit. This study uses data from the 2019 National Socioeconomic Survey (SUSENAS) in Indonesia and the probit regression analysis method. The results showed that when households with internet access did online shopping, the chance of having excessive credit increased significantly by 3.17% compared to those who did not shop online. This result is statistically significant at the 1% level. As well as individual characteristics, the results show that with online shopping, male households, productive age households, married households, and non-working households have a significant chance of having excessive credit. Keywords: Excessive credit; Online shopping; Individual Characteristics; Probit Model