JAKARTA — Otoritas Jasa Keuangan (OJK) mengingatkan masyarakat agar tidak tergiur atau ikut serta dalam gerakan gagal bayar (galbay) terhadap pinjaman online melalui platform fintech peer to peer (P2P) lending yang belakangan kembali marak di media sosial.
Kepala Eksekutif Pengawas Perilaku Pelaku Usaha Jasa Keuangan, Edukasi, dan Pelindungan Konsumen OJK, Friderica Widyasari Dewi, menyatakan bahwa gerakan semacam itu dapat menimbulkan kerugian jangka panjang bagi individu yang terlibat.
Ia menegaskan bahwa data kredit dari pinjaman online kini telah mulai terintegrasi dalam Sistem Layanan Informasi Keuangan (SLIK) yang dikelola oleh OJK.
"Jangan ikut-ikut gerakan seperti itu. Keuntungannya mungkin terasa sesaat, tapi dampak kerugiannya bisa jangka panjang," ujar Friderica, yang akrab disapa Kiki, Rabu (13/8/2025).
Ia menjelaskan bahwa keterlibatan seseorang dalam SLIK, yang sebelumnya dikenal sebagai BI Checking, dapat berpengaruh besar terhadap masa depan keuangan pribadi.
Catatan negatif, termasuk dari pinjaman online atau layanan "Buy Now, Pay Later" (BNPL), berpotensi menjadi hambatan ketika seseorang mengajukan kredit pemilikan rumah, kendaraan, bahkan saat melamar pekerjaan.
"Misalnya ada yang merasa diuntungkan karena tidak membayar utang Rp5 juta, tapi ketika melamar kerja dicek SLIK-nya, bisa jadi ditolak. Sekarang semua sudah mulai terintegrasi," ujarnya.
Lebih lanjut, Friderica menyebut bahwa data pinjaman dari platform P2P lending dan BNPL saat ini sedang dalam proses untuk masuk ke dalam SLIK.
Dalam waktu dekat, semua riwayat pinjaman akan terkoneksi dalam sistem tersebut.
"Sebentar lagi semuanya akan masuk ke SLIK. Jadi kalau punya utang dan tidak dibayar, nanti saat ingin mencicil rumah atau kendaraan, bisa tidak lolos proses verifikasi," tuturnya.
OJK pun menekankan bahwa perlindungan konsumen dalam industri jasa keuangan diberikan kepada pihak yang beritikad baik.
Hal ini juga sejalan dengan Peraturan OJK (POJK) Nomor 22 Tahun 2023 tentang Pelindungan Konsumen dan Masyarakat di Sektor Jasa Keuangan.