Relaksasi KUR di tiga provinsi terdampak bencana penting, tapi belum cukup. AI dan digital banking bisa membuat bantuan lebih cepat, tepat, dan inklusif.
Relaksasi KUR di Daerah Bencana: Satu Kebijakan, Banyak PR
Indonesia hampir setiap tahun menghadapi bencana besar: gempa, banjir bandang, erupsi gunung api. Data BNPB beberapa tahun terakhir konsisten menunjukkan ribuan kejadian bencana per tahun. Dampaknya bukan cuma pada rumah dan infrastruktur, tapi juga ke UMKM dan petani kecil yang menggantungkan hidup pada arus kas harian.
Di tengah situasi itu, pemerintah pada 16/12/2025 memutuskan relaksasi Kredit Usaha Rakyat (KUR) untuk debitur di tiga provinsi terdampak bencana. Kebijakan ini lahir dari sidang kabinet paripurna dan tujuannya jelas: menjaga keberlangsungan usaha rakyat dan mempercepat pemulihan ekonomi daerah.
Ini kabar bagus. Tapi kalau kita berhenti di situ saja, kita kehilangan peluang besar. Relaksasi KUR adalah pondasi. AI di sektor perbankan bisa menjadi rangka atapnya. Di era digital banking, seharusnya bantuan seperti ini bisa lebih cepat, lebih tepat sasaran, dan lebih inklusif.
Tulisan ini membahas:
- Apa arti strategis relaksasi KUR di daerah bencana
- Di mana titik lemah pendekatan konvensional
- Bagaimana AI dan digital banking bisa membuat kebijakan seperti ini jauh lebih efektif
- Langkah konkret yang bisa diambil bank, fintech, dan pemerintah daerah
Mengapa Relaksasi KUR Sangat Krusial di Wilayah Bencana
Relaksasi KUR untuk tiga provinsi terdampak bencana bukan sekadar keringanan bunga atau penundaan cicilan. Ini adalah “oksigen likuiditas” untuk UMKM, petani, dan nelayan yang tiba-tiba kehilangan aset, stok, bahkan pasar.
Biasanya, skema relaksasi KUR di daerah bencana mencakup:
- Penundaan angsuran pokok
- Penyesuaian bunga
- Perpanjangan tenor
- Restrukturisasi kredit tanpa langsung dikategorikan macet
Di lapangan, efek positifnya bisa sangat nyata:
- Warung kecil di pinggir jalan yang hancur tersapu banjir, tidak langsung dikejar kolektor karena telat bayar
- Petani yang gagal panen karena lahan rusak masih bisa mendapatkan modal tanam kembali
- Pengrajin yang kehilangan workshop tetap punya akses ke pembiayaan untuk bangkit
Kebijakan ini sangat sejalan dengan agenda inklusi keuangan: memastikan masyarakat berpenghasilan rendah dan UMKM tetap punya akses formal ke layanan perbankan, bahkan di saat paling sulit.
Masalahnya, skema ini masih sangat mengandalkan proses manual: verifikasi dokumen, survei lapangan, proses persetujuan berjenjang. Di tengah bencana, waktu adalah musuh. Di sinilah AI dan digital banking seharusnya turun tangan.
Keterbatasan Pendekatan Konvensional: Lambat, Mahal, dan Sering Tidak Tepat Sasaran
Kebijakan boleh bagus, tapi kalau eksekusinya lambat, manfaatnya menurun drastis. Dalam program KUR di daerah bencana, tantangan klasik yang sering muncul adalah:
1. Identifikasi Debitur Terdampak Masih Lambat
Bank dan penyalur KUR perlu memastikan bahwa debitur benar-benar terdampak bencana. Biasanya dilakukan melalui:
- Laporan dari cabang
- Surat keterangan dari pemerintah daerah
- Survei ke lapangan
Artinya:
- Proses bisa makan waktu berminggu-minggu
- Daerah terpencil atau akses sulit sering tertinggal
2. UMKM yang Belum Tersentuh KUR Sulit Ikut Terbantu
Banyak pelaku usaha di daerah bencana belum pernah punya kredit formal. Mereka tidak tercatat di sistem perbankan, sehingga:
- Tidak otomatis masuk daftar penerima relaksasi
- Sulit mendapat KUR baru karena dokumen dan jaminan ikut terdampak
3. Analisis Risiko Masih Sangat Konvensional
Perbankan cenderung hati-hati, apalagi setelah bencana. Tanpa alat analisis data yang kuat, ada dua risiko ekstrem:
- Terlalu longgar → risiko kredit macet tinggi di kemudian hari
- Terlalu ketat → justru menghambat pemulihan ekonomi lokal
Di era digital, ketiga masalah ini sebenarnya bisa dikurangi dengan penerapan AI yang tepat.
Peran AI di Balik Relaksasi KUR: Dari Identifikasi Hingga Pemantauan
AI dalam industri perbankan Indonesia sudah mulai banyak dibahas untuk hal-hal seperti chatbot, fraud detection, dan personalisasi penawaran. Tapi untuk konteks bencana dan relaksasi KUR, manfaat AI justru bisa lebih strategis.
1. AI untuk Identifikasi Cepat Debitur Terdampak
Sistem AI bisa membantu bank mengidentifikasi debitur yang kemungkinan besar terdampak bencana dengan menggabungkan berbagai data:
- Data geospasial: lokasi debitur dibandingkan dengan peta wilayah bencana
- Data transaksi: penurunan drastis volume transaksi, omzet, atau aktivitas rekening
- Data eksternal: informasi dari BMKG, BNPB, atau pemerintah daerah
Model AI dapat memberi skor “tingkat terdampak” untuk setiap debitur. Hasilnya:
- Bank bisa secara proaktif menghubungi debitur prioritas, bukan menunggu debitur mengadu
- Proses penetapan penerima relaksasi KUR jauh lebih cepat dan terukur
2. Credit Scoring Alternatif untuk UMKM Baru di Daerah Bencana
Banyak pelaku usaha di daerah bencana tidak punya laporan keuangan rapi atau riwayat kredit. Di sini, AI-based credit scoring sangat membantu dengan:
-
Menggunakan data non-tradisional:
- Riwayat transaksi e-wallet atau QRIS
- Pola pembelian bahan baku
- Pembayaran tagihan utilitas
- Data marketplace lokal atau platform pertanian
-
Memberikan penilaian risiko yang lebih adil bagi:
- Pedagang pasar tradisional
- Warung kelontong
- Peternak dan petani kecil
Hasilnya, inklusi keuangan benar-benar meluas, bukan hanya dinikmati mereka yang sudah “bankable” sejak sebelum bencana.
3. Penetapan Skema Relaksasi yang Lebih Personal
Saat ini, skema relaksasi sering seragam: semua dapat perpanjangan sekian bulan, bunga turun sekian persen. Padahal tiap debitur punya profil berbeda.
Dengan AI, bank bisa:
- Mengelompokkan debitur berdasarkan kemampuan pulih:
- Sektor usaha (pertanian, perdagangan, jasa)
- Tingkat kerusakan aset
- Potensi pemulihan ekonomi lokal
- Menawarkan skema relaksasi yang lebih personal, misalnya:
- Debitur dengan potensi pemulihan cepat → penundaan cicilan lebih pendek, tenor menyesuaikan
- Debitur dengan usaha sangat terdampak → tenor lebih panjang, grace period lebih lama
Ini bukan cuma soal keringanan, tapi manajemen risiko yang lebih cerdas bagi bank.
4. Pemantauan dan Early Warning Setelah Relaksasi
Setelah relaksasi KUR diberikan, pekerjaan belum selesai. Bank butuh memantau:
- Apakah usaha mulai berputar lagi?
- Apakah omzet naik stabil?
- Apakah ada sinyal awal potensi gagal bayar?
AI bisa membaca pola transaksi dan memberikan early warning system:
- Jika omzet tidak kunjung pulih, bank bisa melakukan pendampingan atau penyesuaian skema lagi
- Jika omzet naik tajam, bank bisa menawarkan tambahan modal kerja yang justru memperkuat pemulihan
Ini membuat relaksasi KUR bukan sekadar “kebijakan satu kali”, tapi bagian dari strategi pemulihan berkelanjutan.
Contoh Alur Nyata: Dari Bencana ke Akses KUR Berbasis AI
Supaya lebih konkret, bayangkan alur seperti ini di sebuah kabupaten yang baru saja dilanda banjir besar.
Tahap 1 – Data Bencana Masuk ke Sistem
- Pemerintah daerah mengirim data koordinat wilayah terdampak
- Sistem perbankan yang sudah terintegrasi langsung menandai debitur yang berlokasi di zona tersebut
- AI memberi skor dampak awal berdasarkan kedekatan lokasi dan data historis banjir di daerah itu
Tahap 2 – Deteksi Dampak ke Bisnis
Dalam beberapa minggu berikutnya, AI memantau:
- Penurunan transaksi di rekening usaha
- Aktivitas pembayaran supplier
- Penarikan tunai yang tidak biasa
Debitur dengan penurunan drastis omzet otomatis masuk prioritas assessment relaksasi KUR.
Tahap 3 – Penawaran Relaksasi Proaktif
Alih-alih menunggu, bank mengirim notifikasi melalui:
- Aplikasi mobile banking
- SMS/WhatsApp resmi bank
Isinya:
- Penjelasan singkat hak debitur terkait relaksasi KUR
- Ajakan untuk melengkapi data tambahan jika perlu (misalnya foto kondisi usaha)
Tahap 4 – Analisis Risiko dan Penetapan Skema
AI membantu menyusun profil risiko dan simulasi skema relaksasi:
- Berapa lama grace period yang ideal
- Berapa penurunan angsuran yang realistis tanpa menekan cash flow
Petugas bank tinggal memverifikasi dan memutuskan, bukan menghitung dari nol.
Tahap 5 – Monitoring Pemulihan
Selama 6–12 bulan, sistem memantau:
- Tren transaksi
- Pola pembayaran angsuran baru
Jika ada indikasi masalah, petugas mendapatkan alert dan bisa menghubungi debitur untuk pendampingan.
Alur seperti ini bukan fiksi, secara teknologi sudah sangat mungkin dengan kombinasi AI, data transaksi real-time, dan integrasi dengan sistem pemerintah.
Tantangan Implementasi: Data, Regulasi, dan Kapasitas SDM
Saya cukup yakin: secara teknologi, Indonesia sudah siap. Tantangannya lebih banyak di eksekusi.
1. Fragmentasi Data
- Data bencana ada di satu lembaga
- Data sosial ekonomi di lembaga lain
- Data debitur di berbagai bank dan fintech
Tanpa integrasi yang jelas dan standar data yang seragam, AI akan bekerja dengan input yang “berisik” dan tidak lengkap.
2. Regulasi dan Perlindungan Data
Penggunaan data alternatif untuk credit scoring dan pemantauan debitur harus:
- Transparan ke nasabah
- Punya dasar regulasi yang jelas
- Menghormati privasi dan keamanan data
Kalau tidak diatur dengan baik, kepercayaan publik ke digital banking bisa turun.
3. Kesiapan SDM Bank dan Pemerintah Daerah
AI bukan sekadar beli sistem lalu selesai. Butuh:
- SDM yang paham cara membaca output model AI
- Kemampuan menggabungkan insight data dengan kearifan lokal dan pengetahuan lapangan
Di banyak daerah, inilah gap yang paling terasa. Tanpa pelatihan dan pendampingan, sistem canggih akan berakhir jadi "hiasan dashboard".
Langkah Praktis: Apa yang Bisa Dilakukan Sekarang
Supaya relaksasi KUR di daerah bencana makin kuat dengan AI, beberapa langkah konkret yang realistis untuk 1–3 tahun ke depan:
Untuk Bank dan Penyalur KUR
- Bangun model AI geospasial sederhana untuk menandai debitur di wilayah bencana
- Mulai uji coba credit scoring alternatif untuk UMKM di daerah rentan bencana
- Integrasikan alert otomatis saat ada penurunan transaksi ekstrem pada debitur di area rawan
Untuk Pemerintah Pusat dan Daerah
- Dorong standarisasi dan integrasi data bencana yang bisa diakses secara aman oleh sektor keuangan
- Sesuaikan regulasi KUR agar lebih eksplisit membuka ruang pemanfaatan AI dan data alternatif dalam penilaian dan relaksasi
Untuk Pelaku UMKM dan Komunitas Lokal
- Biasakan memakai transaksi digital (QRIS, e-wallet, transfer bank) agar jejak data usaha terbentuk
- Manfaatkan aplikasi keuangan sederhana untuk mencatat omzet dan biaya harian
Semakin kuat jejak digital ekonomi lokal, semakin besar peluang AI dalam perbankan memberi manfaat yang adil dan terasa.
Penutup: Relaksasi KUR Hari Ini, Ekosistem AI Banking Besok
Relaksasi KUR untuk tiga provinsi terdampak bencana adalah langkah yang tepat dan manusiawi. Tapi kalau kita melihatnya dari kacamata AI dalam industri perbankan Indonesia, kebijakan ini juga sinyal: sudah saatnya bantuan keuangan di daerah bencana tidak lagi berjalan dengan kecepatan kertas dan stempel.
AI, credit scoring alternatif, dan digital banking memberi peluang nyata untuk:
- Menemukan siapa yang paling butuh bantuan
- Menentukan skema relaksasi yang paling pas
- Mengawal pemulihan usaha sampai benar-benar kuat kembali
Kalau Anda ada di ekosistem perbankan, fintech, atau pemerintah daerah, ini momen bagus untuk bertanya: aplikasi AI apa yang bisa mulai diujicobakan tahun depan, khusus untuk mendukung KUR dan pemulihan daerah bencana?
Karena ke depan, daerah rawan bencana tidak hanya butuh jembatan dan tanggul yang kuat, tapi juga sistem keuangan digital yang cerdas dan inklusif.