Temukan P2P Lending Terbaik Anda

Sejak tahun 2018, blog ini sudah fokus membahas dan memberi rekomendasi P2P lending, dengan membandingkan kelebihan dan kekurangan masing-masing website yang telah saya coba sendiri.

Meskipun saya berusaha seobjektif mungkin dalam menilai, saya pun masih manusia yang bisa terkena bias dan secara tidak sadar menjadi subjektif. Sekalipun berhasil objektif, rekomendasi saya juga belum tentu cocok dengan preferensi para pembaca yang kritis dan aktif berdiskusi di kolom komentar. Terima kasih banyak!

Oleh karena itu, sebagai upaya lebih lanjut untuk memberikan anda kemudahan dalam menemukan P2P lending idaman anda, saya membuat tabel excel yang bisa anda gunakan sebagai alat pencari P2P lending yang sesuai dengan kriteria anda.

Adapun kriteria yang tersedia adalah:

  • Sektor P2P lending tersebut, agar anda bisa mendanai website yang punya kepedulian sosial sama seperti anda.
  • Ekspektasi retur, karena target keuntungan setiap orang berbeda-beda dan tidak semua orang tega dengan bunga pinjaman yang tinggi.
  • Nominal pendanaan minimal, agar anda bisa memilih sendiri website yang sesuai dengan anggaran investasi anda.
  • Tenor yang tersedia, supaya pendanaan anda sesuai dengan perencanaan keuangan.
  • Klasifikasi syariah atau tidak.
  • Toleransi modal hilang, atau perlindungan modal yang disediakan oleh website tersebut.
  • Audit dari saya, yakni seberapa dekat saya dengan pihak dibalik website tersebut.
  • Status portfolio saya, bila anda penasaran apakah saya masih menggunakan website tertentu atau tidak.

Tabel excel tersebut saya namakan FILLENA (FILter LENding Anda) dan bisa diakses disini:

Panduan Menggunakan Fillena

Apabila anda familiar dengan penggunaan Microsoft Excel atau Google Sheets maka anda sudah tidak perlu panduan apa-apa.

Anda hanya tinggal menekan tombol dropdown filter yang tersedia untuk memilih kriteria yang sesuai dengan anda.

Legenda simbol:

  • O: berarti “IYA”
  • X: berarti “TIDAK”

Anda bisa menggunakan beberapa filter bersamaan tanpa harus menghapusnya terlebih dahulu. Misalnya setelah mendapatkan semua nama website P2P lending UKM diatas, anda masih mau menyeleksi berdasarkan retur nya, maka anda tinggal geser lembar kerja kearah kanan untuk memakai filter selanjutnya.

Konten dalam dokumen sengaja saya kunci agar tidak bisa diutak-atik sembarangan orang. Apabila anda ingin melakukan eksperimen atau membantu saya menambahkan data, anda bisa mengunduh salinan file Fillena atau melakukan salinan manual melalui copy-paste ke buku kerja Excel anda sendiri.

Masa Depan Fillena

Saya menargetkan Fillena untuk menjadi layanan interaktif sejenis quizatau bahkan chatbot. Bahkan lebih keren lagi dengan menggunakan kecerdasan buatan, Fillena bisa mengambil data secara otomatis sehingga ulasan bisa lebih cepat hadir. Semoga bisa terealisasi.

About asiaril

Tulisan saya adalah opini pribadi yang tidak memiliki kredibilitas apapun. Kerugian dalam bentuk apapun yang timbul akibat membaca tulisan saya (misalnya buang buang waktu) sepenuhnya menjadi tanggung jawab anda. Apabila anda tidak suka dengan karya saya, janganlah marah kepada saya, namun pukullah layar komputer anda dengan linggis.

2 Responses

  1. […] Golongan manakah saya? Sebagai pengamat industri fintech dan reviewer yang berusaha objektif, saya berusaha tidak menjadi keduanya, meskipun banyak yang menuduh saya ada di golongan kedua karena memiliki mayoritas portfolio di Asetku, meskipun faktanya saya juga punya banyak portfolio di Danamart, Koinworks, Danain, Mekar, Amartha. Daftar lengkap portfolio saya bisa ditinjau disini. […]

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out /  Change )

Google photo

You are commenting using your Google account. Log Out /  Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out /  Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out /  Change )

Connecting to %s

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.