FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI BESARAN PEMBIAYAAN SEKTOR INDUSTRI PENGOLAHAN PADA BANK PEMBIAYAAN RAKYAT SYARIAH DI INDONESIA GHINA KHALIDA ZULHIDIA

FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI BESARAN PEMBIAYAAN SEKTOR INDUSTRI PENGOLAHAN PADA BANK PEMBIAYAAN RAKYAT SYARIAH DI INDONESIA

GHINA KHALIDA ZULHIDIA

DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2015

PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Faktor-faktor yang Memengaruhi Besaran Pembiayaan Sektor Industri Pengolahan pada Bank Pembiayaan Rakyat Syariah di Indonesia adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini. Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor. Bogor, 12 Juni 2015 Ghina Khalida Zulhidia NIM H54110008

ABSTRAK GHINA KHALIDA ZULHIDIA. Faktor-faktor yang Memengaruhi Besaran Pembiayaan Sektor Industri Pengolahan pada Bank Pembiayaan Rakyat Syariah di Indonesia. Dibimbing oleh SAHARA dan IRFAN SYAUQI BEIK. Sektor industri pengolahan merupakan sektor yang berkontribusi besar terhadap perekonomian sehingga dibutuhkan dukungan industri perbankan guna memenuhi kebutuhan modal pada sektor ini. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi pembiayaan sektor industri pengolahan pada BPRS di Indonesia. Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah Vector Error Correction Model untuk melihat pengaruh jangka panjang dan respon terhadap shock yang terjadi pada variabel yang diteliti dengan menggunakan data dari Januari 2009 hingga Desember 2014. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Indeks Produksi Industri (IPI), dana pihak ketiga, dan suku bunga kredit berpengaruh positif sedangkan inflasi, Non Performing Financing (NPF), dan Equivalent Rate Pembiayaan (ERP) berpengaruh negatif terhadap pembiayaan. Berdasarkan hasil penelitian ini BPRS sebaiknya meningkatkan pemasaran untuk meningkatkan penghimpunan dana pihak ketiga dan menjaga rasio NPF tetap rendah. Bank Indonesia sebagai otoritas moneter diharapkan senantiasa mengontrol laju inflasi agar bank lebih berani untuk menyalurkan dananya pada sektor ini. Kata kunci: pembiayaan, perbankan syariah, sektor industri pengolahan, VECM

ABSTRACT GHINA KHALIDA ZULHIDIA. Determinant of Islamic Rural Bank Financing on Manufacturing Sector in Indonesia. Supervised by SAHARA and IRFAN SYAUQI BEIK. Manufacturing sector is one of nine sectors that has major role to GDP. Collaboration with the banking industry is needed to overcome capital issues faced by this sector. This study aims to analyze determinant of Islamic rural bank financing on manufacturing sector in Indonesia. Analytical method used in this study is Vector Error Correction Model to observe the long term effect and responses of the shock on variables using data from January 2009 to December 2014. The results shows that Industrial Production Index (IPI), third party fund and interest rate positively affected financing on manufacturing sector meanwhile inflation, Non Performing Financing (NPF), and equivalent rate of financing have negative effect. Based on the result of this study BPRS should increase third party fund and keep the NPF’s ratio at low level. Bank Indonesia as the nation’s monetary authority is expected to stabilize the inflation rate in order to assure banking industry funding this sector. Keywords: Islamic bank financing, manufacturing sector, VECM

FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI BESARAN PEMBIAYAAN SEKTOR INDUSTRI PENGOLAHAN PADA BANK PEMBIAYAAN RAKYAT SYARIAH DI INDONESIA

GHINA KHALIDA ZULHIDIA

Skripsi sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Departemen Ilmu Ekonomi

DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2015

PRAKATA Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wa ta’ala atas segala karunia-Nya sehingga skripsi ini berhasil diselesaikan. Judul yang dipilih dalam penelitian yang dilaksanakan sejak bulan Februari 2015 ini adalah Faktorfaktor yang Memengaruhi Besaran Pembiayaan Sektor Industri Pengolahan pada Bank Pembiayaan Rakyat Syariah di Indonesia. Penulis menyadari dalam proses penyusunan skripsi ini terdapat banyak kekurangan mengingat keterbatasan kemampuan dan pengetahuan penulis. Namun pada akhirnya penelitian ini dapat diselesaikan dengan bimbingan, doa, dan dukungan berbagai pihak. Terima kasih penulis ucapkan kepada Ibu Dr. Sahara, S.P., M.Si dan Bapak Dr. Irfan Syauqi Beik, S.P., M.Sc.Ec selaku pembimbing yang telah dengan sabar membimbing dan memberikan kritik serta saran kepada penulis selama proses penyusunan skripsi ini serta kepada Ibu Dr. Tanti Novianti, S.P., M.Si selaku dosen penguji utama dan Ibu Ranti Wiliasih, S.P., M.Si selaku dosen komisi pendidikan. Di samping itu, penghargaan penulis sampaikan kepada Ibu Laily Dwi Arsyianti, S.E., M.Sc yang telah membimbing dan memberikan kritik serta saran pada awal penulisan skripsi ini, serta kepada para dosen lainnya, staf dan seluruh civitas akademik Departemen Ilmu Ekonomi FEM IPB yang telah memberikan ilmu dan bantuan untuk penulis. Terima kasih pula penulis ucapkan kepada teman-teman sebimbingan sekaligus teman berdiskusi Sendy W. Ilmi, Claudia Andriani dan Ika Fauziah. Ungkapan terima kasih juga disampaikan kepada Ayah Aswan Hadi, Ibu Evy Taviana, serta adik penulis Ridha Amira atas segala doa dan kasih sayangnya. Terima kasih juga penulis ucapkan kepada sahabat-sahabat terbaik selama perkuliahan Dessy Nur Hasanah, Dhia Adiati, Diniyah Ginung Pratina, Sarah Nabilah, Salma Siti Salamah, Siti Karimah, Vita Nayunda, dan Zara Fathia, sahabat sejak TPB Ipeh dan Uci, teman-teman proletar HIPOTESA 2014, dan teman-teman Ekonomi Syariah 48 serta kepada teman-teman yang tidak dapat disebutkan satu persatu atas segala saran, pelajaran, bantuan, doa dan waktu yang telah diberikan. Semoga karya ilmiah ini bermanfaat.

Bogor, Juni 2015 Ghina Khalida Zulhidia

DAFTAR ISI DAFTAR TABEL

vi

DAFTAR GAMBAR

vi

DAFTAR LAMPIRAN

vi

PENDAHULUAN

1

Latar Belakang

1

Perumusan Masalah

3

Tujuan Penelitian

4

Manfaat Penelitian

5

Ruang Lingkup Penelitian

5

TINJAUAN PUSTAKA

5

Perbedaan Bank Syariah dan Bank Konvensional

5

Pembiayaan Syariah

6

Industri Pengolahan

8

Faktor-Faktor yang Memengaruhi Pembiayaan

8

Penelitian Terdahulu

11

Kerangka Pemikiran

13

Hipotesis Penelitian

14

METODE

15

Jenis dan Sumber Data

15

Metode Pengolahan dan Analisis Data

16

HASIL DAN PEMBAHASAN

18

Perkembangan BPRS di Indonesia

18

Uji Pra Estimasi

20

Hasil Estimasi VECM

22

Hasil Impulse Response Function

25

Hasil Forecasting Error Variance Decomposition

26

SIMPULAN DAN SARAN

27

DAFTAR PUSTAKA

28

LAMPIRAN

31

RIWAYAT HIDUP

46

DAFTAR TABEL 1 Perkembangan industri mikro, kecil, sedang, dan besar di Indonesia

tahun 2010-2013

2

2 Jenis kesulitan yang dihadapi industri mikro dan kecil di Indonesia 3 4 5 6 7 8 9

tahun 2012-2014 Perbedaan bagi hasil dan bunga Jenis dan sumber data Hasil uji stasioneritas Hasil uji lag optimum Hasil uji stabilitas VAR Hasil uji kointegrasi Hasil estimasi VECM

4 6 15 20 21 21 22 22

DAFTAR GAMBAR 1 Produk Domestik Bruto Indonesia atas dasar harga konstan tahun

2010-2014 (miliar) 2 Pembiayaan BPRS di Indonesia tahun 2009-2014 (miliar rupiah) 3 Rasio pembiayaan sektor industri pengolahan pada BPRS tahun 4 5 6 7 8 9 10

2009-2014 (persen) Kerangka pemikiran Perkembangan DPK, pembiayaan, dan aset BPRS tahun 2009-2014 (miliar) Pembiayaan BPRS berdasarkan sektor ekonomi tahun 2014 (persen) Efek guncangan IPI, inflasi, dan DPK terhadap pembiayaan Efek guncangan NPF, FDR, dan ERDPK terhadap pembiayaan Efek guncangan ERP dan SBK terhadap pembiayaan Variance Decomposition dari pembiayaan sektor industri pengolahan

1 2 3 14 19 20 25 25 26 27

DAFTAR LAMPIRAN 1 2 3 4 5 6 7 8

Hasil Uji Stasioneritas Hasil Uji Stabilitas VAR Hasil Uji Lag Optimal Hasil Uji Kointegrasi Hasil Uji Kausalitas Granger Hasil Estimasi VECM Hasil Uji IRF Hasil FEVD

31 36 37 38 39 41 44 45

PENDAHULUAN Latar Belakang Sektor industri pengolahan merupakan salah satu sektor yang berkontribusi besar terhadap perekonomian Indonesia. Menurut Badan Pusat Statistik (2014) pada triwulan ketiga 2014 lebih dari separuh PDB berasal dari tiga sektor terbesar yaitu sektor industri pengolahan; sektor pertanian; dan sektor perdagangan, hotel, dan restoran. Diantara sektor-sektor tersebut, sektor industri pengolahan merupakan sektor yang memberikan kontribusi tertinggi terhadap produk domestik bruto Indonesia dengan tren yang terus meningkat setiap tahunnya. Selain itu sektor industri pengolahan merupakan sumber pertumbuhan ekonomi terbesar pada triwulan ketiga 2014 yaitu sebesar 1.17%.

PDB (Miliar rupiah)

800000 600000

523167

549935

2009

2010

587024

624740

662830

698195

400000 200000 0 2011

2012

2013

2014

Tahun Pertanian Industri Pengolahan Konstruksi Keuangan

Petambangan Perdagangan, hotel, dan restoran Pengangkutan Jasa dunia usaha

Gambar 1 Produk Domestik Bruto Indonesia atas dasar harga konstan tahun 2010-2014 (miliar) Sumber : Badan Pusat Statistik, 2014

Untuk mendorong pertumbuhan sektor industri pengolahan yang optimal diperlukan adanya kerja sama antara pemerintah, pelaku usaha dengan lembaga keuangan terutama perbankan. Saat ekspansi yang dilakukan oleh dunia usaha meningkat sejalan dengan pertumbuhan dan perbaikan ekonomi, dunia usaha sudah tidak dapat lagi melakukan pengembangan usaha yang didasarkan atas sumber dana sendiri sehingga industri perbankan menjadi salah satu pilihan sumber pembiayaan untuk memenuhi kebutuhan modal yang diinginkan (Sitompul 2005). Permodalan merupakan hal yang krusial bagi industri pengolahan terutama bagi industri pengolahan berskala mikro dan kecil. Industri pengolahan mikro dan kecil seringkali terlupakan padahal jumlah usaha serta tenaga kerja yang diserap oleh industri mikro dan kecil lebih banyak daripada industri pengolahan berskala sedang dan besar. Pada tahun 2013 sebesar 83.87% usaha pada sektor industri pengolahan merupakan usaha berskala mikro, 15.44% usaha berskala kecil, dan hanya 0.7% usaha berskala sedang dan besar (BPS 2014).

2 Tabel 1 Perkembangan industri mikro, kecil, sedang, dan besar di Indonesia tahun 2010-2013 Jumlah Usaha (unit) Tenaga Kerja (orang) Tahun Mikro Kecil Sedang Mikro Kecil Sedang dan Besar dan Besar 2010 2 529 847 202 877 23 345 4 817 261 1 629 999 4 501 145 2011 2 554 787 424 284 23 370 4 791 144 3 843 491 4 629 369 2012 2 812 747 405 296 23 592 5 607 782 3 523 506 4 928 839 2013 2 887 015 531 351 23 941 5 408 857 4 325 254 4 382 908 Sumber : Badan Pusat Statistik (2013)

Menurut Alamsyah (2012) Perbankan syariah diyakini membawa maslahat bagi perekonomian dan kesejahteraan masyarakat. Hal ini dikarenakan sifat-sifat bank syariah yang berbeda dari bank konvensional. Pertama, bank syariah tidak menggunakan bunga yang merupakan riba sebagaimana tertulis dalam Al-Qur’an Surat Al- Baqarah 278-279 yang artinya “Wahai orang-orang yang beriman! Bertakwalah kepada Allah dan tinggalkan sisa riba (yang belum dipungut) jika kamu orang beriman. Jika kamu tidak melaksanakannya, maka umumkanlah perang dari Allah dan Rasul-Nya. Tetapi jika kamu bertobat, maka kamu berhak atas pokok hartamu. Kamu tidak berbuat zalim dan tidak dizalimi. Sebagai gantinya bank syariah menerapkan sistem yang lebih adil bagi pemilik dana, debitur maupun pihak bank selaku pengelola dana. Kedua, bank syariah identik dekat dengan sektor riil sehingga sehingga memiliki dampak nyata bagi perekonomian. Ketiga, tidak diperbolehkannya unsur gharar dalam produk-produk perbankan syariah sehingga bank syariah memiliki daya tahan terhadap krisis. Salah satu lembaga keungan yang diharapkan dapat menjadi alternatif bagi masalah permodalan yang dihadapi oleh usaha kecil adalah Bank Pembiayaan Rakyat Syariah (BPRS). Wilayah operasional BPRS yang lebih terbatas daripada bank umum mendorong BPRS untuk lebih dekat dengan masyarakat. Sasaran BPRS sendiri adalah memenuhi kebutuhan masyarakat yang belum dapat terjangkau oleh bank umum dan mewujudkan pemerataan layanan perbankan agar masyarakat tidak terjebak pada praktik rentenir. Pembiayaan (milyar rupiah)

6000

60

5000

4433 3554

4000

34 25

3000 20 2000

53

50

5005 40

40

31

30

2676

2060

20

1587

1000

10

0

0 2009

2010

Total Pembiayaan

2011

Tahun

2012

2013

2014

Pembiayaan sektor industri pengolahan

Gambar 2 Pembiayaan BPRS di Indonesia tahun 2009-2014 (milyar rupiah) Sumber: Statistik Perbankan Syariah, OJK (2014)

3 Besaran pembiayaan yang disalurkan oleh BPRS terus mengalami peningkatan dari tahun ke tahun namun hal ini tidak diikuti oleh peningkatan rasio pembiayaan sektor industri. Terdapat beberapa faktor yang memengaruhi pembiayaan yang disalurkan oleh perbankan baik dari segi internal seperti rasio keuangan perbankan maupun eksternal seperti kondisi makroekonomi Indonesia serta risiko usaha.

Perumusan Masalah Sektor industri sebagai penggerak utama ekonomi membutuhkan pembiayaan yang kompetitif untuk investasi dan modal kerja namun lembaga pembiayaan yang ada saat ini kurang memahami kebutuhan pembiayaan industri dalam negeri. Hal ini mengakibatkan perusahaan industri pengolahan terutama yang berskala kecil mengalami kesulitan dalam meningkatkan modal dan menjual produk pada pembelinya (Kemenperin 2013). Bank Pembiayaan Rakyat Syariah (BPRS) sebagai lembaga keuangan yang 1.800

Rasio Pembiayaan (%)

1.600 1.400 1.200 1.000 0.800 0.600 0.400 0.200 Sep-14

May-14

Jan-14

Sep-13

May-13

Jan-13

Sep-12

May-12

Jan-12

Sep-11

May-11

Jan-11

Sep-10

May-10

Jan-10

Sep-09

May-09

Jan-09

0.000

Bulan-Tahun

Gambar 3 Rasio pembiayaan sektor industri pengolahan pada BPRS tahun 2009-2014 (persen) Sumber : Statistik Perbankan Syariah, OJK (2014)

fokus terhadap usaha-usaha beskala kecil merupakan salah satu alternatif sumber pembiayaan bagi industri-industri berskala kecil. Fokus utama usaha BPRS adalah pada pembentukan dan pengembangan usaha dengan menyediakan modal, bukan kredit konsumtif. BPRS tidak memberikan kredit melainkan pembiayaan (pemodalan). Bentuk usahanya berbentuk investasi bersama (partnership) dan pembiayaan modal kerja dengan sistem bagi hasil dan bagi resiko serta pembiayaan produktif dengan akad-akad lainnya. Meskipun nominal pembiayaan yang disalurkan oleh BPRS mengalami peningkatan dari tahun ke tahun namun hal ini tidak diikuti oleh peningkatan rasio pembiayaan pada sektor industri pengolahan. Rasio pembiayaan BPRS pada sektor industri pengolahan selama periode 2009 hingga 2014 hanya berkisar antara 0.8% hingga 1.6%. Padahal, survei industri mikro dan kecil yang dilakukan oleh Badan

4 Pusat Statistik menunjukkan bahwa setiap tahunnya rata-rata sebanyak lebih dari 75% industri pengolahan berskala mikro dan kecil mengalami kesulitan dalam menjalankan usaha. Tabel 2 Jenis kesulitan yang dihadapi 2012-2014 2012 Jenis Jumlah PresenKesulitan usaha tase (%) Modal 845 340 33.13 Pemasaran 678 467 26.59 Bahan Baku 658 309 25.80 Skill 76 292 2.99 Bahan bakar 15 310 0.60 Transportasi 12 248 0.48 Upah 23 985 0.94 Lain-lain 241 380 9.46

industri mikro dan kecil di Indonesia tahun

Jumlah usaha 957 339 535 176 629 542 83 418 46 928 39 255 19 193 267 612

2013 Presentase (%) 37.13 20.76 24.42 3.24 1.82 1.52 0.74 10.38

Jumlah usaha 981 429 545 801 640 277 67 646 26 786 31 470 18 358 247 193

2014 Presentase (%) 38.35 21.33 25.02 2.64 1.05 1.23 0.72 9.66

Sumber : Survei Industri Mikro dan Kecil, BPS (2014)

Kesulitan utama yang dihadapi oleh pelaku usaha industri mikro dan kecil pada tahun 2012 adalah masalah permodalan dengan presentase sebesar 33.13%, pemasaran dengan presentase sebesar 26.59%, dan bahan baku dengan presentase sebesar 25.8%. Sementara pada tahun 2013 presentase jumlah industri mikro dan kecil yang mengalami kesulitan modal meningkat menjadi sebesar 37.13% sementara presentase jumlah industri mikro dan kecil yang mengalami permasalahan pemasaran dan bahan baku mengalami penurunan menjadi masingmasing sebesar 20.76% dan 24.42%. Pada tahun 2014 kesulitan utama yang dihadapi industri mikro dan kecil yaitu permodalan sebesar 38.35%, bahan baku sebesar 25.02%, dan pemasaran sebesar 21.33%. Dapat dilihat bahwa sejak tahun 2010 hingga 2014 kesulitan modal yang dihadapi oleh usaha industri mikro dan kecil presentasenya semakin meningkat (BPS 2014). Berdesarkan penjelasan latar belakang dan rumusan masalah, pertanyaan yang akan dijawab dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Faktor apa saja yang memengaruhi besaran pembiayaan sektor industri pengolahan pada Bank Pembiayaan Rakyat Syariah di Indonesia dalam jangka pendek dan jangka panjang? 2. Bagaimana respon pembiayaan sektor industri pengolahan pada Bank Pembiayaan Rakyat Syariah saat terjadi guncangan (shock) pada faktor-faktor kinerja perbankan, rate of return dan kondisi makroekonomi?

Tujuan Penelitian Berdasarkan uraian latar belakang dan perumusan masalah yang telah dijabarkan maka tujuan dari penelitian ini adalah: 1. Menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi pembiayaan sektor industri pengolahan pada Bank Pembiayaan Rakyat Syariah.

5 2. Menganalisis respon pembiayaan sektor industri pengolahan pada Bank Pembiayaan Rakyat Syariah saat terjadi guncangan (shock) pada faktor-faktor kinerja perbankan, rate of return dan kondisi makroekonomi.

Manfaat Penelitian Manfaat dari penelitian ini adalah: 1. Bagi lembaga keuangan syariah Memberikan informasi bagi lembaga keuangan syariah, khususnya Bank Pembiayaan Rakyat Syariah mengenai variabel-variabel yang harus dipertimbangkan dan berdampak pada penyaluran pembiayaan bagi sektor industri terutama industri berskala kecil guna meningkatkan peran perbankan syariah sebagai financial intermediary institution. 2. Bagi akademisi dan masyarakat Memberikan manfaat bagi perkembangan ilmu pengetahuan mengenai lembaga keuangan syariah dan sebagai perbandingan bagi peneliti-peneliti selanjutnya. 3. Bagi penulis Sebagai sarana untuk menuangkan pemikiran dan menghubungkan teori-teori yang ada dengan keadaan sebenarnya.

Ruang Lingkup Penelitian Penelitian ini dibatasi pada pembahasan faktor-faktor yang memengaruhi pembiayaan Bank Pembiayaan Rakyat Syariah pada sektor industri pengolahan atau manufaktur. Secara lebih spesifik penelitian ini akan menganalisis pembiayaan BPRS terhadap sektor industri sejak Januari 2009 hingga Desember 2014. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah VAR/VECM. Ruang lingkup analisis pembiayaan sektor industri pada Bank Pembiayaan Rakyat Syariah dibatasi dengan beberapa variabel. Variabel eksternal yang dianggap berpengaruh terhadap rasio pembiayaan sektor industri pengolahan adalah inflasi, suku bunga kredit, dan Industrial Production Index (IPI). Sementara variabel internal yang dianggap berpengaruh adalah Dana Pihak Ketiga (DPK), Non Performing Financing (NPF), Financing to Deposit Ratio (FDR), Equivalent Rate pembiayaan, dan Equivalent Rate DPK.

TINJAUAN PUSTAKA Perbedaan Bank Syariah dan Bank Konvensional Menurut Machmud dan Rukamana (2010) perbedaan antara sistem bank konvensional dengan sistem bank syariah secara ringkas dapat dilihat dari empat aspek, yaitu:

6 1. 2.

3.

4.

Falsafah: Pada bank syariah tidak berdasarkan atas bunga, spekulasi, dan ketidakjelasan, sedangkan pada bank konvensional berdasarkan atas bunga. Operasional: Pada bank syariah, dana masyarakat berupa titipan, dan investasi baru akan mendapatkan hasil jika diusahakan terlebih dahulu, sedangkan pada bank konvensional, dana masyarakat berupa simpanan yang harus dibayar bunganya pada saat jatuh tempo. Pada sisi penyaluran, bank syariah menyalurkan dananya pada usaha yang halal dan menguntungkan sedangkan pada bank konvensional aspek halal tidak menjadi pertimbangan utama. Sosial: Pada bank syariah, aspek sosial dinyatakan secara eksplisit dan tegas yang tertuang dalam visi dan misi perusahaan, sedangkan pada bank konvensional tidak tersirat secara tegas. Organisasi: Bank syariah harus memiliki Dewan Pengawas Syariah

Perbedaan yang paling utama antara bank syariah dan bank konvensional terletak pada konsep bagi hasil yang digunakan pada bank syariah dan bunga yang digunakan pada bank konvensional. Perbedaan antara bagi hasil dan bunga dapat dilihat pada Tabel 3. Tabel 3 Perbedaan bagi hasil dan bunga No Bagi hasil 1 Penentuan bagi hasil dibuat sewaktu perjanjian berdasarkan untung/rugi 2 Jumlah nisbah bagi hasil berdasarkan jumlah keuntungan yang telah dicapai 3 Bagi hasil tergantung pada hasil proyek, risiko ditanggung kedua pihak 4 Jumlah pemberian hasil keuntungan meningkat sesuai dengan peningkatan keuntungan yang didapat

Bunga Penentuan bunga dibuat sewaktu perjanjian tanpa berdasarkan untung/rugi Jumlah persen bunga berdasarkan modal yang ada Pembayaran bunga tanpa pertimbangan apakah proyek yang dilaksanakan pihak kedua untung/rugi Jumlah pembayaran bunga tidak meningkat walaupun jumlah keuntungan berlipat ganda

Sumber: Machmud dan Rukmana (2010)

Pembiayaan Syariah Pembiayaan adalah penyediaan uang atau tagihan yang dapat dipersamakan dengan itu, berdasarkan persetujuan atau kesepakatan pinjam meminjam antara bank dan/atau lembaga keuangan lainnya dengan pihak lain yang mewajibkan pihak peminjam untuk melunasi utangnya setelah jangka waktu tertentu dengan imbalan atau bagi hasil. Pembiayaan pada dasarnya diberikan atas dasar kepercayaan, dengan demikian pemberian pembiayaan adalah pemberian kepercayaan. Pembiayaan syariah dilaksanakan sesuai dengan konsep dasar dalam sistem ekonomi dan keuangan syariah (Rivai dan Arifin 2010). Dilihat dari tujuan penggunaannya menurut Rivai dan Arifin (2010) pembiayaan dapat dibagi menjadi tiga. Pertama pembiayaan modal kerja yaitu pembiayaan untuk memenuhi modal kerja nasabah dalam rangka pembiayaan

7 aktiva lancar seperti pembelian bahan baku, barang dagangan dan lain-lain. Kedua, pembiayaan investasi yaitu pembiayaan yang diberikan kepada nasabah guna merehabilitasi, modernisasi, perluasan atau pendirian proyek baru. Ketiga, pembiayaan konsumsi yaitu pembiayaan yang diberikan pada nasabah untuk keperluan konsumsi seperti pembiayaan kendaraan pribadi, pembiayaan perumahan dan lain-lain. Menurut Karim (2009), dalam menyalurkan dananya ke nasabah secara garis besar produk pembiayaan syariah terbagi menjadi: 1. Pembiayaan dengan prinsip jual beli yang terdiri dari pembiayaan dengan akad murabahah, salam, dan istishna 2. Pembiayaan dengan prinsip sewa menggunakan akad ijarah Pembiayaan dengan prinsip bagi hasil yang terdiri dari pembiayaan dengan 3. akad musyarakah dan mudharabah 4. Pembiayaan dengan prinsip akad lainnya yang terdirir dari hiwalah (alih piutang), rahn (gadai), qardh, wakalah (perwakilan), dan kafalah (garansi).

Bank Pembiayaan Rakyat Syariah Bank Pembiayaan Rakyat Syariah adalah bank yang melaksanakan kegiatan usaha berdasarkan prinsip Islam yang kegiatannya tidak memberikan jasa dalam lalu lintas pembayaran. BPRS merupakan badan usaha yang setara dengan bank perkreditan rakyat konvensional dengan bentuk hukum Perseroan Terbatas, Perusahaan Daerah, atau Koperasi (Rivai dan Arifin, 2010). Dalam UU No 21 Tahun 2008 Pasal 21, Kegiatan usaha Bank Pembiayaan Rakyat Syariah meliputi: a. Menghimpun dana dari masyarakat dalam bentuk: 1. Simpanan berupa tabungan atau yang dipersamakan dengan itu berdasarkan akad-akad wadiah atau akad lain yang tidak bertentangan dengan prinsip syariah 2. Investasi berupa deposito atau tabungan atau bentuk lainnya yang dipersamakan dengan itu berdasarkan akad mudharabah atau akad lain yang tidak bertentangan dengan prinsip syariah. b. Menyalurkan dana kepada masyarakat dalam bentuk: 1. Pembiayaan bagi hasil berdasarkan akad mudharabah atau musyarakah 2. Pembiayaan berdasarkan akad murabahah, salam, atau istishna 3. Pembiayaan berdasarkan akad qardh 4. Pembiayaan penyewaan barang bergerak atau tidak bergerak kepada nasabah berdasarkan akad ijarah atau sewa beli dalam bentuk ijarah muntahiya bittamlik 5. Pengambilalihan hutang berdasarkan akad hiwalah. c. Menempatkan dana pada bank syariah lain dalam bentuk titipan berdasarkan akad wadiah atau investasi berdasarkan akad mudharabah dan/atau akad lain yang tidak bertentangan dengan prinsip syariah. d. Memindahkan uang baik untuk kepentingan sendiri maupun untuk kepentingan nasabah melalui rekening Bank Pembiayaan Rakyat Syariah yang ada di Bank Umum Syariah, Bank Umum Konvensional dan UUS; dan

8 e. Menyediakan produk atau melakukan kegiatan usaha Bank Syariah lainnya yang sesuai dengan prinsip syariah berdasarkan peraturan Bank Indonesia

Industri Pengolahan Menurut Badan Pusat Statistik, industri pengolahan adalah suatu kegiatan ekonomi berupa kegiatan mengubah suatu barang dasar secara mekanis, kimia atau dengan tangan sehingga menjadi barang jadi atau setengah jadi, dan atau barang yang kurang nilainya menjadi barang yang lebih tinggi nilainya dan sifatnya lebih dekat kepada pemakai akhir. Perusahaan atau usaha industri adalah suatu unit (kesatuan) usaha yang melakukan kegiatan ekonomi, bertujuan menghasilkan barang atau jasa, terletak pada suatu bangunan atau lokasi tertentu, dan mempunyai catatan administrasi tersendiri mengenai produksi dan struktur biaya serta ada seorang atau lebih yang bertanggung jawab atas usaha tersebut. Berdasarkan skala usaha, industri pengolahan dapat diklasifikasikan sebagai berikut: 1. Industri mikro adalah usaha industri yang tenaga kerjanya antara 1-4 orang 2. Industri kecil adalah usaha industri yang tenaga kerjanya antara 5-19 orang 3. Industri menengah adalah usaha industri yang tenaga kerjanya antara 20-99 orang 4. Industri besar adalah usaha industri yang tenaga kerjanya lebih dari 100 orang

Faktor-Faktor yang Memengaruhi Pembiayaan Nugroho (2009) membagi faktor-faktor yang memengaruhi pembiayaan dengan melihat dari sisi permintaan dan penawaran. Menurut teori mekanisme pasar yang dikemukakan oleh Ibnu Taimiyah, permintaan merupakan salah satu elemen yang menggerakkan pasar. Istilah yang digunakan Ibnu Taimiyah untuk menggambarkan permintaan adalah keinginan. Faktor-faktor yang memengaruhi permintaan yaitu harga barang yang bersangkutan, pendapatan konsumen, harga barang lain yang terkait, selera konsumen, ekspektasi, dan maslahah. Sementara Ibnu Taimiyah mengistilahkan penawaran sebagai ketersediaan barang di pasar. Faktor-faktor yang memengaruhi penawaran adalah maslahah dan keuntungan. Keuntungan sendiri dipengaruhi oleh harga barang dan biaya produksi (P3EI 2013). Dalam penelitian Nugroho (2009) beberapa variabel yang digunakan dalam penelitian yaitu variabel kredit bank konvensional dan kondisi makroekonomi yang direpresentasikan dengan indeks produksi industri dan Jakarta Islamic Index digunakan sebagai faktor yang memengaruhi permintaan pembiayaan perbankan syariah. Sementara faktor yang memengaruhi pembiayaan dari sisi penawaran adalah kondisi internal perbankan dengan proksi Non Performing Financing (NPF), Return on Asset (ROA), dan Sertifikat Wadiah Bank Indonesia (SWBI). Sujatna (2007), dalam penelitiannya mengenai pembiayaan bagi hasil pada pebankan syariah, membagi faktor-faktor yang memengaruhi pembiayaan dalam dua kategori yaitu faktor internal dan faktor eksternal. Faktor internal adalah faktor-

9 faktor yang berasal dari kondisi di dalam bank syariah itu sendiri seperti rasio keungan bank syariah dan nisbah bagi hasil. Sementara faktor eksternal adalah faktor-faktor yang berasal dari luar perbankan syariah seperti kondisi makroekonomi dan suku bunga kredit bank konvensional. Suku bunga kredit bank konvesional diposisikan sebagai harga barang substitusi yang berpengaruh positif terhadap permintaan pembiayaan bagi hasil.

Kategori Kinerja Perbankan Non Performing Financing Pembiayaan bermasalah dalam perbankan syariah dikenal dengan istilah Non Performing Financing sedangkan pada perbankan konvensional dikenal dengan istilah Non Performing Loan. Menurut Kasmir (2008) Non Performing Loan atau Non Performing Financing adalah presentase jumlah pembiayaan bermasalah, dengan kategori kurang lancar, dipertanyakan, dan macet, terhadap total pembiayaan yang dikeluarkan bank. NPF merupaka rasio keuangan yang digunakan sebagai indikator terhadap nilai dari suatu risiko kredit atau pembiayaan. Rasio ini menunjukkan kemampuan manajemen bank dalam mengelola kredit bermasalah. 𝑁𝑃𝐹 =

𝑃𝑒𝑚𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎𝑎𝑛 𝑏𝑒𝑟𝑚𝑎𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑥 100% 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑚𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎𝑎𝑛

Financing to Deposit Ratio Menurut Darmawi (2011) Financing to Deposit Ratio merupakan rasio total pembiayaan yang disalurkan ke nasabah pembiayaan dibagi dengan jumlah dana masyarakat yang terkumpul. Financing to Deposit Ratio salah satu rasio untuk mengukur likuiditas dan intermediasi perbankan. Likuiditas adalah suatu istilah yang digunakan untuk menunjukkan persediaan uang tunai dana aset lain yang dengan mudah dijadikan uang tunai. Menurut Dendawijaya (2005) FDR menyatakan seberapa jauh pemberian pembiayaan kepada nasabah pembiayaan dapat mengimbangi kewajiban bank untuk segera memenuhi permintaan deposan yang ingin menarik kembali uangnya yang telah digunakan oleh bank untuk memberikan pembiayaan. Semakin tinggi rasio FDR mengindikasikan semakin rendahnya kemampuan likuiditas bank yang bersangkutan. 𝐹𝐷𝑅 =

𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑒𝑚𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎𝑎𝑛 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑏𝑒𝑟𝑖𝑘𝑎𝑛 𝑥 100% 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑎𝑛𝑎 𝑃𝑖ℎ𝑎𝑘 𝐾𝑒𝑡𝑖𝑔𝑎

Dana Pihak Ketiga Menurut Kasmir (2008) dana pihak ketiga adalah dana yang berasal dari masyarakat yang merupakan sumber dana terpenting bagi kegiatan operasional suatu bank. Masyarakat mempercayakan dananya kepada bank berdasarkan perjanjian penyimpanan dana dalam bentuk giro, deposito, sertifikat deposito, tabungan dan atau bentuk lainnya yang dipersamakan dengan itu. Pada perbankan syariah dana simpanan yang dipercayakan oleh nasabah kepada bank syariah dapat berdasarkan akad wadi’ah atau akad lain yang tidak bertentangan dengan prinsip syariah dalam bentuk giro dan tabungan. Sementara

10 dana investasi yang dipercayakan oleh nasabah kepada bank syariah dapat berdasarkan akad mudharabah atau akad lain yang tidak bertentangan dengan prinsip syariah dalam bentuk deposito, tabungan, dan bentuk lain yang dapat dipersamakan dengan itu (Soemitra 2009).

Rate of Return Perbankan Equivalent Rate Equivalent rate dalam Statistik Perbankan Syariah (SPS) OJK adalah indikasi tingkat imbalan dari suatu penanaman dana atau nisbah bagi hasil dari pembiayaan perbankan syariah. Suku Bunga Menurut Mankiw (2013) bunga mewakili pembayaran masa mendatang untuk transfer uang pada masa lalu. Dalam Kasmir (2008) bunga dapat diartikan sebagai balas jasa yang diberikan oleh nasabah pada bank yang berdasarkan prinsip konvensional, sedangkan suku bunga adalah rasio dari bunga terhadap jumlah pinjaman.

Inflasi Inflasi menurut Mankiw (2013) adalah kenaikan tingkat harga rata-rata dan harga adalah tingkatan dimana uang ditukarkan untuk barang atau jasa. Laju inflasi adalah perubahan presentase pada tingkat harga dari periode sebelumnya. Sementara menurut BPS (2014) inflasi adalah kenaikan harga barang dan jasa secara umum dimana barang dan jasa tersebut merupakan kebutuhan pokok masyarakat atau turunnya daya jual mata uang suatu negara.

Indeks Produksi Industri Indeks produksi industri menurut Badan Pusat Statistik (2011) adalah angka indeks yang menggambarkan perkembangan produksi sektor industri pengolahan secara lebih dini karena sidatnya yang dirancang secara periodik bualanan. Angka indeks yang dihasilkan menggambarkan perkembangan produksi sektor industri pengolahan secara lebih dini dan data series yang lebih panjang dan lengkap karena sifatnya yang dirancang secara periodik bulanan. Jika nilai indeks produksi industri periode berjalan (It)>100, maka secara umum industri pengolahan pada periode yang bersangkutan mengalami peningkatan jika dibandingkan dengan periode dasar. Jika nilai indeks produksi industri periode berjalan (It)<100, maka secara umum industri pengolahan pada periode yang bersangkutan mengalami penurunan jika dibandingkan dengan periode dasar. Tahun yang digunakan sebagai periode dasar untuk penghitungan indeks produksi industri adalah tahun 2000.

11 Penelitian Terdahulu Pasha (2009) menganalisis penawaran dan permintaan kredit serta identifikasi peluang ekspansi pembiayaan kredit sektoral di wilayah kerja KBI Malang dengan menggunkan model persamaan simultan. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data panel pada tahun 2002 hingga 2007 di delapan daerah kabupaten/kota di wilayah kerja KBI Malang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kapasitas kredit dan Non Performing Loan (NPL) berpengaruh signifikan terhadap penawaran. Sedangkan tingkat bunga acuan tidak berpengaruh signifikan pada penawaran kredit. Arah hubungan NPL menunjukkan tanda positif. Hubungan positif ini menggambarkan adanya kecenderungan perbankan di wilayah kerja KBI Malang untuk menigkatkan laju pertumbuhan kredit sebagai upaya jangka pendek untuk meredam pertumbuhan rasio NPL disamping dalam jangka panjang melakukan upaya penyelesaian kredit bermasalah. Sementara dari sisi permintaan, PDRB dan inflasi berpengaruh signifikan dengan arah yang sesuai hipotesis yaitu PDRB berpengaruh positif dan inflasi berpengaruh negatif. Nugroho (2009) menganalisis faktor-faktor penentu pembiayaan bank syariah di Indonesia menggunakan metode Vector Error Correction Model. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini dilihat dari dua sisi yaitu permintaan dan penawaran. Variabel yang dianggap berpengaruh terhadap penawaran pembiayaan yaitu Non Performing Financing (NPF), Return on Asset (ROA) dan SWBI. Sementara variabel yang dianggap berpengaruh terhadap peermintaan pembiayaan adalah IPI, kredit bank konvensional dan Jakarta Islamic Index. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari sisi penawaran NPF berpengaruh negatif dan signifikan terhadap pembiayaan perbankan syariah sementara dari sisi penawaran, kredit bank konvensional berpengaruh negatif terhadap pembiayaan. Danistyo (2009) menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi permintaan dan penawaran kredit UMKM di Indonesia. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Two Stage Least Square. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari DPK, CAR, LDR dan NPL berpengaruh signifikan sementara suku bunga memiliki pengaruh positif namun tidak signifikan terhadap penawaran kredit UMKM. DPK dan LDR memiliki pengaruh positif sedangkan NPL dan CAR memiliki pengaruh negatif. Pengaruh CAR yang negatif ini tidak sesuai dengan hipotesis disebabkan bank memiliki kecenderungan menahan dananya untuk memenuhi kebutuhan minimum yaitu diatas 8%. Dari sisi permintaan, suku bunga, GDP, inflasi dan nilai tukar berpengaruh signifikan terhadap permintaan kredit UMKM. Barajas et al (2010) melakukan penelitian mengenai stagnasi kredit di wilayah MENA (Middle East and North Africa). Penelitian ini menggunakan metode balanced panel data dengan data tahunan dari sebelas negara di kawasan MENA pada tahun 1997 hingga 2008. Hasil analisis menunjukkan bahwa pertumbuhan deposito, pertumbuhan net interest margin, cost income ratio dan aset bank berpengaruh positif terhadap pertumbuhan kredit sementara pembiayaan tidak lancar berpengaruh negatif terhadap pertumbuhan kredit. Selain itu, dalam penelitian ini ditemukan bahwa bank syariah memiliki kecenderungan untuk meningkatkan penyaluran kredit lebih besar daripada bank komersial dan bank investasi. Sementara kondisi makroekonomi yaitu pertumbuhan GDP riil dan harga

12 minyak (pada negara eksportir minyak) berpangaruh positif terhadap pertumbuhan kredit. Poghosyan (2010) menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi perlambatan kredit dari sisi permintaan dan penawaran di Jordania periode 1999 sampai dengan 2010. Penelitian ini menggunakan model disequilibrium framework untuk melihat apakah penurunan jumlah kredit yang disalurkan disebabkan oleh berkurangnya penawaran kredit, berkurangnya permintaan kredit atau keduanya. Hasil analisis menunjukkan bahwa faktor-faktor yang memengaruhi penawaran kredit yaitu suku bunga, indeks saham Amman, diferensial antara CBJ (Central Bank of Jordan) re-discount rate dan US FED fund rate berpengaruh negatif terhadap penawaran kredit, sementara indeks produksi industri dan lending capacity yang berpengaruh positif terhadap penawaran kredit. Dari sisi permintaan, suku bunga dan indeks produksi industri berpengaruh positif terhadap permintaan kredit, indeks saham Amman berpengaruh negatif terhadap permintaan kredit serta efek dari perang irak tidak berpengaruh signifikan terhadap permintaan kredit. Arianti dan Muharam (2012) menganalisis pengaruh DPK, CAR, NPF dan ROA terhadap pembiayaan pada perbankan syariah dengan menggunakan studi kasus pada Bank Muamalat periode 2001 hingga 2011. Penelitian ini menggunakan regresi berganda dengan metode Ordinary Least Square. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hanya DPK yang memiliki pengaruh signifikan dengan arah positif. Sedangkan CAR, NPF, dan ROA tidak berpengaruh signifikan terhadap pembiayaan di Bank Muamalat Indonesia. Beik dan Aprianti (2013) menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi pembiayaan bank syariah pada sektor pertanian. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah VECM. Hasil penelitian menunjukkan bahwa bonus SBIS, bunga SBI, Equivalent Rate pembiayaan, Equivalent Rate DPK memengaruhi pembiayaan pertanian pada jangka panjang secara positif dan signifikan sementara jumlah DPK dan suku bunga bank konvensional berpengaruh negatif pada pembiayaan pertanian. Inflasi dan NPF tidak berpengaruh pada pembiayaan sektor pertanian baik dalam jangka pendek maupun jangka panjang. Kusumawati (2013) menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi pembiayaan perbankan syariah pada sektor konstruksi. Metode analisis yang digunakan adalah Vector Error Correction Model. Hasil penelitian menunjukkan ketika variabel DPK, suku bunga kredit, NPF, SBIS, dan PUAS mengalami guncangan satu standar deviasi maka akan direspon secara negatif oleh rasio pembiayaan sektor konstruksi perbankan syariah. Sedangkan bila terjadi guncangan pada FDR, SBI, IPI, Inflasi, dan equivalent rate maka akan direspon secara positif oleh rasio pembiayaan sektor konstruksi. Qolby (2013) menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi pembiayaan perbankan syariah di Indonesia. Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah Vector Error Correction Model dengan menggunakan data statistik perbankan syariah dari Januari 2007 hingga September 2013. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dalam jangka pendek DPK berpengaruh positif dan signifikan, SWBI berpengaruh negatif dan signifikan sedangkan ROA tidak berpengaruh signifikan pada pembiayaan. Dalam jangka panjang, DPK, SWBI dan ROA berpengaruh signifikan terhadap pembiayaan perbankan syariah. Secara simultan semua variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini yaitu DPK, SWBI,

13 dan ROA dalam jangka pendek dan jangka panjang memiliki pengaruh yang signifikan terhadap pembiayaan yang disalurkan perbankan syariah. Nugraha (2014) menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi pembiayaan sektor jasa dunia usaha pada perbankan syariah dengan menggunakan metode Ordinary Least Square. Variabel yang digunakan yaitu suku bunga bank konvensional sektor jasa usaha, inflasi, indeks produksi industri, dana pihak ketiga, NPF, FDR, dan equivalent rate sektor jasa dunia usaha. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dana pihak ketiga, suku bunga bank konvensional, NPF, dan FDR berpengaruh positif dan signifikan terhadap pembiayaan sektor jasa dunia usaha hal ini sesuai dengan hipotesis. Sementara variabel inflasi berpengaruh positif dan signifikan, hal ini tidak sesuai dengan hipotesis dikarenakan saat harga-harga mengalami kenaikan, kebutuhan modal juga akan meningkat sehingga pembiayaan yang dibutuhkan nasabah mengalami kenaikan. Variabel equivalent rate berpengaruh negatif dan signifikan sementara indeks produksi industri berpengaruh posititf namun tidak signifikan terhadap pembiayaan sektor jasa dunia usaha.

Kerangka Pemikiran Data-data empiris menunjukkan kontribusi sektor industri terhadap perekonomian Indonesia pada saat ini cukup dominan oleh karena itu dorongan terhadap pengembangan sektor industri terutama industri mikro dan kecil menjadi hal yang penting untuk dilakukan. Hal ini dikarenakan jumlah industri mikro dan kecil, yang mendominasi total keseluruhan populasi industri, masih banyak yang mengalami kesulitan dalam permodalan. Salah satu lembaga keuangan formal yang dapat menjadi solusi bagi permasalahan modal yang dihadapi dunia usaha khususnya usaha berskala kecil adalah BPRS. BPRS memiliki keunggulan tersendiri dibandingkan dengan lembaga keuangan lainnya yaitu penggunaan sistem bagi hasil dalam produk-produknya sehingga akan lebih adil, selain itu BPRS memiliki skala yang lebih kecil dari Bank Umum dan beroperasi baik di perkotaan maupun daerah-daerah sehingga lebih dekat dengan masyarakat. Beik dan Aprianti (2010) membagi faktor-faktor yang memengaruhi pembiayaan sektor pertanian pada perbankan syariah melalui tiga indikator. Pertama, indikator makroekonomi dengan variabel inflasi. Kedua, indikator makro perbankan dengan variabel Dana Pihak Ketiga (DPK), Equivalent Rate Pembiayaan, Equivalent Rate DPK, Suku Bunga Kredit, dan NPF. Ketiga, indikator instrument moneter dengan variabel bonus SBIS dan suku bunga SBI. Perbedaan penelitian ini dengan penelitian-penelitian sebelumn adalah sektor yang dipilih dalam penelitian ini yaitu sektor industri pengolahan, selain itu pada penelitian ini indikator instrumen moneter tidak akan digunakan karena BPRS tidak menempatkan dananya di Bank Indonesia dalam bentuk instrumen moneter seperti yang dilakukan bank syariah.

14 Penurunan rasio pembiayaan sektor industri pengolahan

Kinerja Perbankan

Non Performing Financing (NPF) Dana pihak ketiga Financing to Deposit Ratio (FDR)

Rate of Return

Equivalent Rate pembiayaan Equivalent Rate DPK

Kondisi

Makroekonomi

Inflasi Industrial Production Index (IPI)

Suku Bunga Kredit

Pembiayaan BPRS pada sektor industri pengolahan

Rekomendasi dan Saran Gambar 4 Kerangka pemikiran

Hipotesis Penelitian Berdasarkan landasan teori dan penelitian terdahulu, hipotesis dalam penelitian ini adalah: 1. Dana Pihak Ketiga (DPK) diduga berpengaruh positif terhadap pembiayaan sektor industri pengolahan karena semakin banyak dana pihak ketiga yang dihimpun oleh bank maka semakin banyak pula dana yang dapat dislaurkan untuk pembiayaan. 2. Equivalent Rate DPK diduga berpengaruh positif terhadap pembiayaan sektor industri pengolahan karena saat equivalent rate DPK naik maka bank syariah harus meningkatkan pendapatannya untuk memenuhi kewajiban pada nasabah salah satu caranya adalah dengan meningkatkan volume pembiayaan. 3. Equivalent rate pembiayaan diduga berpengaruh negatif terhadap pembiayaan sektor industri pengolahan karena semakin tinggi equivalent rate pembiayaan maka nasabah akan semakin enggan untuk mengajukan pembiayaan. 4. Suku bunga kredit diduga berpengaruh positif terhadap pembiayaan sektor industri pengolahan karena semakin tinggi suku bunga kredit membuat masyarakat akan beralih mengggunakan pembiayaan dari bank syariah.

15 5. Industrial Production Index (IPI) diduga berpengaruh positif terhadap pembiayaan sektor industri pengolahan karena nilai IPI yang semakin tinggi mengindikasikan performa sektor industri yang baik sehingga bank syariah akan menganggap pembiayaan pada sektor ini dapat memberikan keuntungan. 6. Financing to Deposit Ratio (FDR) diduga berpengaruh positif terhadap pembiayaan sektor industri pengolahan karena semakin banyak total pembiayaan yang diberikan oleh bank maka semakin banyak pula pembiayaan yang diberikan pada sektor industri pengolahan. 7. Inflasi diduga berpengaruh negatif terhadap pembiayaan sektor industri pengolahan karena saat inflasi tinggi daya beli masyarakat akan menurun dan risiko bisnis akan meningkat sehingga bank akan lebih berhati-hati dalam menyalurkan pembiayaan. 8. Non Performing Financing sektor industri pengolahan diduga berpengaruh negatif terhadap pembiayaan sektor industri pengolahan karena saat nilai kredit macet dari sektor industri pengolahan meningkat keuntungan bank syariah yang diperoleh dari pembiayaan pada sektor ini akan menurun sehingga bank syariah akan mengurangi pembiayaan pada sektor ini.

METODE Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data deret waktu bulanan dari Januari 2009 hingga Desember 2014 meliputi data-data yang disajikan dalam Tabel 4. Data-data tersebut merupakan data sekunder yang diperoleh dari Statistik Perbankan Syariah yang dikeluarkan oleh Bank Indonesia, Otoritas Jasa Keuangan, dan data dari Badan Pusat Statistik. Laporan statistik perbankan syariah yang digunakan adalah laporan Bank Pembiayaan Rakyat Syariah. Untuk studi pustaka, penulis mengumpulkan buku-buku, literarur, serta jurnal ilmiah yang relevan dengan penelitian. Tabel 4 Jenis dan sumber data Variabel Jumlah pembiayaan sektor industri pengolahan Indeks Produksi Industri Inflasi Dana Pihak Ketiga Non Performing Financing sektor industri pengolahan Financing to Deposit Ratio Equivalent Rate pembiayaan Equivalent Rate DPK Suku bunga kredit

Simbol PSI

Satuan Juta

Sumber OJK

IPI INF DPK NPF

Indeks Persen Juta Persen

BPS BI OJK OJK

FDR ERP ERDPK SBK

Persen Persen Persen Persen

OJK OJK OJK OJK

16

Definisi Operasional Variabel Definisi dari variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Pembiayaan sektor industri pengolahan merupakan jumlah pembiayaan yang disalurkan ke sektor industri pengolahan. 2. Indeks produksi industri merupakan angka indeks yang menggambarkan perkembangan sektor industri pengolahan. 3. Inflasi merupakan tingkat inflasi yang berlaku di Indonesia. 4. Dana pihak ketiga merupakan jumlah dana pihak ketiga yang berhasil dihimpun BPRS. 5. Non performing financing sektor industri pengolahan adalah rasio jumlah pembiayaan bermasalah sektor industri pengolahan terhadap total pembiayaan yang disalurkan BPRS. 6. Financing to deposit ratio adalah rasio jumlah pembiayaan yang disalurkan terhadap total dana pihak ketiga. 7. Equivalent rate pembiayaan merupakan equivalent rate pembiayaan akad yang paling dominan digunakan pada pembiayaan BPRS yaitu akad murabahah. 8. Equivalent rate dana pihak ketiga adalah imbal bagi hasil atau bonus yang diberikan kepada nasabah atas dana yang disimpan pada BPRS 9. Suku bunga kredit adalah suku bunga kredit pada bank konvensional untuk sektor industri pengolahan.

Metode Pengolahan dan Analisis Data Data-data yang digunakan dalam penelitian ini dianalisis dengan menggunakan metode analisis deskriptif dan kuantitatif. Metode analisis deskriptif digunakan untuk memberikan gambaran umum mengenai pembiayaan yang diberikan oleh BPRS pada sektor industri dan variabel-variabel lain yang dianggap memengaruhi pembiayaan. Analisis kuantitatif dilakukan degan menggunakan analisis data time series dengan metode Vector Autoregression (VAR) apabila data yang digunakan stasioner pada tingkat level dan digunakan metode Vector Error Correction Model (VECM) apabila data yang digunakan tidak stasioner pada tingkat level dan terdapat kointegrasi. Analisis kausalitas granger juga akan dilakukan untuk melihat ada tidaknya hubungan sebab akibat antar variabel. Selain itu digunakan pula Impulse Response Function untuk melihat reaksi pembiayaan sektor industri terhadap guncangan dan Forecast Error Variance Decomposition untuk memprediksi kontribusi presentase varian setiap peubah karena adanya perubahan peubah tertentu dalam sistem VAR. Uji Stasioneritas Langkah awal yang dilakukan untuk mengestimasi model adalah memastikan bahwa data yang digunakan stasioner dengan melakukan uji stasioneritas atau unit root test. Nilai yang mengandung unit root test atau non stasioner apabila

17 digunakan dalam perhitungan statistik pada model regresi sederhana, maka kemungkinan besar estimasi akan gagal mencapai nilai yang sebenarnya atau disebut dengan spurious regression. Secara luas, proses stokastik dikatakan stasioner jika mean dan varians bernilai konstan dari waktu ke waktu dan nilai kovarians antara dua periode waktu hanya bergantung pada jarak atau keterlambatan antara kedua periode waktu itu dan bukan pada waktu actual perhitungan kovarians (Gujarati 2006). Pemilihan Lag Optimum Langkah selanjutnya adalah pemilihan lag optimum. Lag optimum memiliki tujuan untuk menunjukkan berapa lama reaksi suatu variabel terhadap variabel lainnya serta menghilangkan masalah autokorelasi dalam sebuah sistem VAR (Firdaus 2011). Pemilihan lag optimum dilakukan dengan cara melihat nilai lag yang ditunjuk oleh LR (LR test statistic), FPE (Final Prediction Error), AIC (Akaike Information Criterion), SC (Schwarz Information Criterion), HQ (HannanQuinn Information Criterion). Uji Kointegrasi Dalam analisis VAR/VECM, kointegrasi digunakan untuk mengetahui keberadaan hubungan jangka panjang antara variabel-variabel yang tidak stasioner. Kointegrasi berarti walaupun secara individu tidak stasioner namun kombinasi linier dari dua atau lebih variabel-variabel tersebut dapat menjadi stasioner. Dengan demikian seluruh variabel bergerak bersama menuju sebuah keseimbangan jangka panjang (Tanjung dan Abrista 2013). Uji kointegrasi bertujuan untuk menentukan apakah peubah-peubah yang tidak stasioner mengalami kointegrasi atau tidak. Pengujian yang dapat dilakukan adalah uji kointegrasi Engle-Granger, Johansen maupun Durbin-Watson. Pengujian tersebut dilakukan untuk memperoleh hubungan jangka panjang antara peubah yang telah memenuhi persyaratan dalam proses integrase, dimana semua peubah telah stasioner dalam derajat yang sama yaitu first difference. Apabila persamaan yang diestimasi lolos dari uji ini maka persamaan tersebut memiliki keseimbangan jangka panjang (Gujarati 2006). Uji Stabilitas VAR Uji stabilitas VAR dilakukan dengan menghitung akar-akar dari fungsi polinomial. Model VAR dikatakan stabil apabila semua akar dari fungsi polinomial tersebut berada di dalam unit circle atau jika nilai absolutnya lebih kecil dari satu sehinggan IRF dan FEVD yang dilakukan dianggap valid (Juanda dan Junaidi 2011). Uji Kausalitas Uji kausalitas Granger dilakukan untuk melihat hubungan kausalitas karena dalam kenyataannya perilaku peubah ekonomi tidak hanya mempunyai hubungan satu arah tetapi juga menunjukkan adanya hubungan dua arah yang dikenal dengan konsep kausalitas (Juanda dan Junaidi 2011) Impulse Response Function dan Forecast Error Decomposition Variance Impulse Response Function adalah suatu metode yang digunakan untuk menentukan respon variabel endogen terhadap shock tertentu. Analisis IRF

18 bertujuan untuk mengetahui berapa lama waktu yang dibutuhkan bagi suatu variabel dalam memberikan respon atas perubahan yang terjadi pada variabel lainnya. Suatu shock dari variabel endogen langsung berpengaruh terhadap variabel itu sendiri dan juga diteruskan terhadap seluruh variabel endogen lainnya melalui struktur dinamik dalam model VECM. Dengan kata lain adanya informasi baru akan memberi shock pada suatu variabel, dan selanjutnya akan memengaruhi variabel itu sendiri dan variabel lainnya dalam model (Tanjung dan Abrista 2013). Forecast Error Decomposition Variance bertujuan untuk memprediksi kontribusi presentase varian setiap peubah karena adanya perubahan peubah tertentu dalam sistem VAR (Juanda dan Junaidi 2011). Spesifikasi Model Model VECM yang digunakan dalam penelitian ini adalah: LN_PSIt LN_IPIt INF LN_DPKt NPFt FDRt SBKt ERPt ERDPKt

𝑎1 𝑎2 𝑎3 𝑎4 = 𝑎5 𝑎6 𝑎7 𝑎8 𝑎9

𝑏11 𝑏21 𝑏31 𝑏41 + 𝑏51 𝑏61 𝑏71 𝑏81 𝑏91

𝑏12 𝑏22 𝑏32 𝑏42 𝑏52 𝑏62 𝑏72 𝑏82 𝑏92

𝑏13 𝑏23 𝑏33 𝑏43 𝑏53 𝑏63 𝑏73 𝑏83 𝑏93

𝑏14 𝑏24 𝑏34 𝑏44 𝑏54 𝑏64 𝑏74 𝑏84 𝑏94

𝑏15 𝑏25 𝑏35 𝑏45 𝑏55 𝑏65 𝑏75 𝑏85 𝑏95

𝑏16 𝑏26 𝑏36 𝑏46 𝑏56 𝑏66 𝑏76 𝑏86 𝑏96

𝑏17 𝑏27 𝑏37 𝑏47 𝑏57 𝑏67 𝑏77 𝑏87 𝑏97

𝑏18 𝑏28 𝑏38 𝑏48 𝑏58 𝑏68 𝑏78 𝑏88 𝑏98

𝑏19 𝑏29 𝑏39 𝑏49 𝑏59 𝑏69 𝑏79 𝑏89 𝑏99

LN_PSIt-1

e1

LN_IPIt-1 INFt-1

e2 e3

LN_DPKt-1 NPFt-1 FDRt-1

e4 + e5 e6

SBKt-1 ERPt-1

e7 e8

ERDPKt-1

e9

Keterangan: PSIt = Pembiayaan sektor industri pada BPRS periode ke-t (juta rupiah) IPIt = Industrial Production Index periode ke-t (indeks) = Inflasi periode ke-t (persen) INFt DPKt = Dana Pihak Ketiga periode ke-t (juta rupiah) NPFt = Pembiayaan tidak lancar sektor industri periode ke-t (juta) FDRt = Financing to Deposit Ratio periode ke-t (persen) ERPt = Equivalent Rate pembiayaan periode ke-t (persen) ERDPKt = Equivalent Rate DPK periode ke-t (persen) SBKt = Suku Bunga Kredit BPR periode ke-t (persen)

HASIL DAN PEMBAHASAN Perkembangan BPRS di Indonesia Kelahiran perbankan syariah di Indonesia dimulai dengan berdirinya Bank Muamalat Indonesia yang merupakan bank syariah pertama di Indonesia pada tahun 1992 dan disahkannya UU No. 7 Tahun 1992 yang mengakomodasikan bank untuk menjalankan kegiatan usaha secara konvesional atau berdasarkan prinsip syariah. Data Bank Indonesia menunjukkan bahwa waktu enam tahun terakhir terjadi 35 BPRS. Hal ini juga diikuti dengan peningkatan pada dana pihak ketiga, pembiayaan dan total aset BPRS. Pada Gambar 5 dapat dilihat bahwa jumlah dana

19 pihak ketiga dan pembiayaan yang disalurkan oleh BPRS mengalami peningkatan dari tahun ke tahun. Pada tahun 2009 total aset BPRS hanya berjumlah 2 123 miliar rupiah dengan jumlah dana pihak ketiga dan pembiayaan berturut-turut sebesar 1 250 miliar rupiah dan 1 586 miliar rupiah sementara pada tahun 2014 total aset BPRS telah mencapai 6 573 miliar dengan rata-rata pertumbuhan aset dari tahun 2009 hingga 2014 sebesar 26.49%. Sementara itu jumlah dana pihak ketiga dan pembiayaan yang disalurkan oleh BPRS pada tahun 2014 berturut-turut sebesar 4 028 dan 5 004 miliar rupiah. 7000

Jumlah (Miliar)

6000 5000 4000 3000 2000 1000 0 2009

2010

2011

2012

2013

2014

Tahun DPK

Pembiayaan

Aset

Gambar 5 Perkembangan DPK, pembiayaan, dan aset BPRS tahun 20092014 (miliar) Sumber : Statistik Perbankan Syariah, OJK (2014)

Setiap tahunnya dari tahun 2009 hingga 2014 pembiayaan yang disalurkan oleh BPRS selalu mengalami peningkatan walaupun bila dibandingkan dengan pembiayaan yang disalurkan BUS dan UUS, proporsi pembiayaan yang disalurkan BPRS hanya berkisar antara 1.98% hingga 2.5% dari total seluruh pembiayaan yang disalurkan industri perbankan syariah di Indonesia. Peningkatan total pembiayaan yang disalurkan BPRS setiap tahun ini sayangnya tidak diikuti oleh peningkatan proporsi pembiayaan bagi sektor industri pengolahan yang hanya berkisar antara 0.8% hingga 1.6% dari total seluruh pembiayaan pada tahun 2009 hingga 2014. Pada Gambar 6 disajikan presentase pembiayaan BPRS berdasarkan sektor-sektor ekonomi pada tahun 2014. Presentase pembiayaan terbesar yaitu pada pembiayaan sektor perdagangan, hotel dan restoran dengan nilai sebesar 48.59% sedangkan presentase pembiayaan terkecil adalah pada sektor pertambangan dengan nilai sebesar 0.21%.

20

Pengangkutan, pergudangan, dan komunikasi, 2.57

Jasa sosial, 14.14

Pertanian, kehutanan, dan sarana pertanian, 10.07

Perdagangan, restoran, dan hotel, 48.59 Jasa dunia usaha, 15.17

Konstruksi, 7.32 Pertambangan, 0.21

Industri pengolahan, 1.64 Listrik, 0.29

Gambar 6 Pembiayaan BPRS berdasarkan sektor ekonomi tahun 2014 (persen) Sumber : Statistik Perbankan Syariah, OJK (2014)

Uji Pra Estimasi Hasil Uji Stasioneritas Langkah pertama dalam melakukan estimasi model VECM adalah uji stasioneritas data dengan metode Augmented Dicky Fuller (ADF) test. Uji stasioneritas dilakukan dalam dua tingkat, pertama pada tingkat level. Pengujian dilanjutkan pada tingkat first difference apabila data tidak stasioner pada tingkat level. Data dikatakan stasioner apabila nilai ADF-statistik lebih besar dari nilai tstatistik pada taraf nyata 5% atau apabila nilai probabilitasnya lebih dari taraf nyata 5%. Tabel 5 Hasil uji stasioneritas Level Variabel ADFt-statistik statistik 5% LN_PSI -1.683* -2.903 LN_IPI -2.409* -2.903 INF -5.927* -2.903 LN_DPK -1.488* -2.903 NPF -3.612* -3.474 FDR -2.296* -2.903 ERDPK -3.602* -3.474 ERP -5.310* -2.903 SBK -2.076* -3.474

Prob. 0.436 0.143 0.000 0.534 0.037 0.176 0.037 0.000 0.177

First Difference ADFt-statistik statistik 5% -7.073* -2.904 -7.653* -2.904 -9.858* -2.904 -7.705* -2.904 -7.935* -2.904 -7.135* -2.904 -4.230* -2.904 -12.291* -2.904 -8.656* -3.475

Keterangan : Tanda (*) menunjukkan variabel stasioner pada taraf nyata 5%

Prob. 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.001 0.000 0.000

21

Hasil Uji Lag Optimum Langkah selanjutnya dalam estimasi VECM adalah melakukan pengujian lag optimum dengan melihat lag optimum yang. Lag yang digunakan pada penelitian ini dipilih berdasarkan Schwarz Infotmation Criterion (SC) yaitu lag 1 Tabel 6 Hasil uji lag optimum Lag LogL LR 0 -183.863 NA 1 366.805 936.957* 2 436.084 99.268 3 495.684 69.385 4 607.680 100.295* 5 744.943 86.046

FPE 2.56e-09 2.13e-15* 3.42e-15 9.15e-15 7.74e-15 6.73e-15

AIC -5.757* -8.263* -7.913* -7.274* -8.199* -9.879*

SC 6.053 -5.301* -2.286 1.018 2.758 3.744

HQ 5.874 -7.091* -5.686 -3.993 -3.863 -4.488

Keterangan : Tanda (*) menunjukkan lag optimum

Hasil Uji Stabilitas VAR Model VAR dinyatakan stabil apabila root-nya memiliki modulus kurang dari satu. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan dapat dilihat bahwa nilai modulus dari seluruh roots kurang dari satu sehingga model VAR dapat dikatakan stabil. Tabel 7 Hasil uji stabilitas VAR Root 0.961187 - 0.009483i 0.961187 + 0.009483i 0.824741 - 0.052308i 0.824741 + 0.052308i 0.715745 0.512421 0.299965 - 0.035441i 0.299965 + 0.035441i 0.016759

Modulus 0.961234 0.961234 0.826398 0.826398 0.715745 0.512421 0.302051 0.302051 0.016759

Hasil Uji Kausalitas Granger Hasil uji kausalitas granger menunjukkan terdapat variabel-variabel yang memiliki hubungan satu arah yaitu inflasi terhadap pembiayaan sektor industri pengolahan dan suku bunga kredit. Kedua, equivalent rate DPK terhadap suku bunga kredit, dan equivalent rate pembiayaan. Ketiga, pembiayaan sektor industri pengolahan terhadap non performing financing. Berdasarkan hasil uji kausalitas granger diketahui bahwa tidak terdapat variabel yang memiliki hubungan timbal balik dua arah. Hasil uji kausalitas granger dapat dilihat pada lampiran 5. Hasil Uji Kointegrasi Uji kointegrasi bertujuan untuk menentukan apakah variabel-variabel yang tidak stasioner pada level terkointegrasi atau tidak. Uji kointegrasi dilakukan menggunakan Johansen Cointegration Test dengan cara membandingkan trace statistic dengan critical value. Nilai trace statistic yang lebih besar dari critical value mengindikasikan adanya kointegrasi. Berdasarkan Tabel 9, terdapat satu

22 variabel yang terkointegrasi dalam model ini. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan metode VECM karena semua variabel stasioner pada first difference dan terdapat satu kointegrasi antar variabel. Tabel 8 Hasil uji kointegrasi Hypotesized Eigenvalue No. of CE(s) None * 0.685392 At most 1 0.448082 At most 2 0.406530 At most 3 0.337947 At most 4 0.290288 At most 5 0.242965 At most 6 0.182502 At most 7 0.165937 At most 8 0.105895

Trace Statistic 266.0764 185.1264 143.5215 106.9977 78.12897 54.12622 34.64203 20.53655 7.835260

0.05 Critical Value 228.2979 187.4701 150.5585 117.7082 88.80380 63.87610 42.91525 25.87211 12.51798

Prob** 0.0002 0.0654 0.1164 0.1951 0.2294 0.2506 0.2601 0.1999 0.2654

Keterangan : Tanda (*) menunjukkan adanya kointegrasi

Hasil Estimasi VECM Faktor-faktor yang memengaruhi pembiayaan sektor industri pengolahan dapat dilihat dari hasil estimasi VECM. Estimasi VECM menunjukkan pengaruh dari variabel-variabel yang diteliti terhadap pembiayaan sektor industri pengolahan pada jangka pendek dan jangka panjang. Penentuan signifikansi pada variabel yang digunakan berdasarkan taraf nyata 5%. Nilai CointEq1 menunjukkan adanya koreksi kesalahan yang signifikan dari jangka pendek ke jangka panjang dengan nilai -0.2914. Tabel 9 Hasil estimasi VECM Variabel CointEq1 LN_PSI LN_IPI INF LN_DPK NPF FDR ERDPK ERP SBK

Jangka Pendek Koefisien Standard Error -0.2914 0.0685 0.0445 0.1178 0.0030* 0.1833 0.0110* 0.0042 -0.0611 0.2212 0.2072* 0.0543 0.0005 0.0005 -0.0055 0.0038 0.0008 0.0034 0.0404 0.0249

t-statistik -4.2577 0.3775 0.0162 2.6015 -0.2765 3.8129 1.1042 -1.4687 0.2418 1.6237

23

Variabel LN_IPI INF LN_DPK NPF FDR ERDPK ERP SBK

Jangka Panjang Koefisien Standard Error 1.4765* 0.2869 -0.0732* 0.0109 1.1000* 0.2270 -0.6405** 0.1187 0.0017* 0.0009 0.0032* 0.0034 -0.0175* 0.0089 0.0548* 0.0183

t-statistik 5.1461 -6.7012 4.8455 -5.3972 1.7975 0.9292 -1.9644 2.9869

Keterangan : Tanda (*) menunjukkan variabel signifikan pada taraf nyata 5%

Berdasarkan hasil estimasi VECM, variabel yang berpengaruh signifikan pada jangka pendek adalah inflasi dan NPF sementara pada jangka panjang variabel yang berpengaruh signifikan adalah IPI, inflasi, dana pihak ketiga, NPF, equivalent rate pembiayaan, dan suku bunga kredit. FDR dan equivalent rate dana pihak ketiga tidak berpengaruh signifikan pada pembiayaan sektor industri pengolahan. Indeks Produksi Industri Variabel Indeks Produksi Industri (IPI) berpengaruh positif dan signifikan terhadap pembiayaan sektor industri pengolahan dengan nilai koefisien 1.4765, artinya setiap kenaikan indeks produksi industri sebesar 1% akan meningkatkan pembiayaan sektor industri pengolahan sebesar 1.4765% dengan asumsi ceteris paribus. Indeks produksi industri merupakan ukuran dari output-output yang dihasilkan oleh sektor industri. Nilai indeks yang semakin tiggi menunjukkan kondisi makroekonomi dan performa sektor industri yang semakin baik sehingga bank akan meningkatkan pembiayaannya pada sektor ini karena sektor ini dianggap potensial untuk memberikan keuntungan. Hasil ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan Poghosyan (2010) dan Kusumawati (2013). Inflasi Variabel inflasi berpengaruh negatif dan signifikan terhadap pembiayaan sektor industri pengolahan dengan nilai koefisien 0.0732, artinya setiap terjadi kenaikan pada tingkat inflasi sebesar 1% maka pembiayaan sektor industri pengolahan akan turun sebesar 0.0732% dengan asumsi ceteris paribus. Ketika terjadi kenaikan tingkat inflasi, daya beli masyarakat akan menurun dan risiko kredit akan meningkat sehingga bank akan lebih hati-hati dalam menyalurkan pembiayaannya terutama pada sektor-sektor yang memiliki risiko tinggi. Hasil ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan Pasha (2009) dan Danistyo (2009). Non Performing Financing Variabel Non Performing Financing (NPF) berpengaruh negatif dan signifikan terhadap pembiayaan sektor industri pengolaha dengan nilai koefisien 0.6405, artinya saat NPF naik sebesar 1% maka pembiayaan sektor industri pengolahan akan turun sebesar 0.6405% dengan asumsi ceteris paribus. NPF merupakan rasio pembiayaan bermasalah terhadap total pembiayaan. Nilai NPF yang tinggi menyatakan semakin besarnya pembiayaan yang bermasalah.

24 Signifikannya nilai NPF berarti bahwa kondisi pembiayaan bermasalah pada bank syariah harus mendapatkan perhatian. Pembiayaan bermasalah yang semakin besar akan mengurangi kemampuan bank untuk menyalurkan pembiayaan karena apabila terjadi pembiayaan bermasalah, bank wajib menyediakan cadangan khusus untuk mengurangi kemungkinan terjadinya risiko yang dimasukkan dalam pos Penyisihan Penghapusan Aktiva Produktif (PPAP). Hasil ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan Danistyo (2009) dan Nugroho (2009). Jumlah Dana Pihak Ketiga Variabel jumlah dana pihak ketiga berpengaruh positif dan signifikan terhadap pembiayaan sektor industri pengolahan dengan nilai koefisien 1.1000, artinya setiap kenaikan jumlah dana pihak ketiga sebesar 1% akan meningkatkan pembiayaan sektor industri pengolahan sebesar 1.1000% dengan asumsi ceteris paribus. Hasil ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan Danistyo (2009), Arianti dan Muharam (2012), Qolby (2013) dan Nugraha (2014) yang menyatakan bahwa dana pihak ketiga berpengaruh positif terhadap pembiayaan. Dana pihak ketiga merupakan sumber pendanaan bank syariah yang paling utama sehingga peningkatan jumlah dana pihak ketiga yang berhasil dihimpun oleh bank syariah menyebabkan lebih banyak alokasi dana yang dapat disalurkan oleh bank syariah dalam bentuk pembiayaan salah satunya adalah pembiayaan pada sektor industri pengolahan. Equivalent Rate Pembiayaan Variabel equivalent rate pembiayaan berpengaruh negatif dan signifikan terhadap pembiayaan sektor industri pengolahan dengan nilai koefisien 0.0175, artinya setiap kenaikan equivalent rate pembiayaan sebesar 1% akan menurunkan pembiayaan sektor industri pengolahan sebesar 0.0175% dengan asumsi ceteris paribus. Hasil ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan Nugraha (2014) mengenai pembiayaan pada sektor jasa dunia usaha dimana saat terjadi kenaikan pada equivalent rate pembiayaan maka margin yang harus dibayarkan nasabah kepada bank syariah akan lebih besar sehingga nasabah akan mencari alternatif pembiayaan lain misalnya kredit bank konvensional sehingga pembiayaan sektor industri akan menurun. Suku Bunga Kredit Variabel suku bunga kredit berpengaruh positif dan signifikan terhadap pembiayaan sektor industri pengolahan dengan nilai koefisien 0.0548, artinya setiap terjadi kenaikan 1% pada suku bunga kredit akan meningkatkan pembiayaan sektor industri pengolahan sebesar 0.0548% dengan asumsi ceteris paribus. Saat terjadi kenaikan suku bunga maka semakin banyak nilai bunga yang harus dibayarkan nasabah kredit atas pinjamannya kepada bank konvensional. Kondisi ini berdampak pada peningkatan pembiayaan pada bank syariah karena produk pembiayaan bank syariah dianggap sebagai substitusi dari kredit bank konvensional. Hasil ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan Nugraha (2014).

25 Hasil Impulse Response Function Analisis Impulse Response Function digunakan untuk melihat respon suatu variabel apabila terjadi guncangan (shock) pada variabel lain. Analisis ini mengukur respon perubahan yang terjadi pada pembiayaan sektor industri pengolahan terhadap guncangan (shock) yang terjadi pada masing-masing variabel yang digunakan dalam penelitian ini dengan menggunakan satu standar deviasi. Penelitian ini meneliti pengaruh shock selama 30 periode.

Gambar 7 Efek guncangan IPI, inflasi, dan DPK terhadap pembiayaan Pada Gambar 7 dapat dilihat bahwa saat terjadi guncangan pada indeks produksi industri, pembiayaan sektor industri pengolahan akan merespon positif hingga mulai mencapai keseimbangan pada bulan ke 10 dengan kisaran nilai sebesar 0.72 %. Guncangan pada inflasi akan direspon negatif oleh pembiayaan sektor industri pengolahan dan mulai stabil di bulan ke 8 dengan nilai rata-rata sebesar 0.99%. Guncangan pada jumlah dana pihak ketiga akan direspon positif oleh pembiayaan sektor industri pengolahan dan mencapai keseimbangan pada bulan ke 7 dengan kisaran nilai sebesar 0.59%.

Gambar 8 Efek guncangan NPF, FDR, dan ERDPK terhadap pembiayaan Gambar 8 menunjukkan respon pembiayaan sektor industri pengolahan terhadap guncangan pada non performing financing, financing to deposit ratio, equivalent rate DPK. Saat terjadi guncangan pada non performing financing, pembiayaan sektor industri pengolahan mulanya akan merespon positif pada bulan kedua namun pada bulan-bulan selanjutnya guncangan pada non performing financing akan direspon negatif hingga mulai mencapai keseimbangan pada bulan ke 8 dengan kisaran nilai sebesar 0.46%. Guncangan pada financing to deposit ratio direspon positif hingga mulai mencapai keseimbangan pada bulan ke 7 dengan kisaran nilai sebesar 0.20%. Guncangan pada equivalent rate dana pihak ketiga direspon pada awalnya akan direspon negatif hingga bulan ke 5. Pada bulan-bulan berikutnya guncangan pada equivalent rate dana pihak ketiga akan direspon positif

26 dan mulai mencapai keseimbangan pada bulan ke 7 dengan kisaran nilai sebesar 0.01%.

Gambar 9 Efek guncangan ERP dan SBK terhadap pembiayaan Respon pembiayaan sektor industri pengolahan terhadap guncangan pada equivalent rate pembiayaan dan suku bunga kredit dapat dilihat pada Gambar 9. Guncangan pada equivalent rate pembiayaan belum direspon oleh pembiayaan sektor industri pengolahan pada bulan pertama. Pada bulan kedua pembiayaan sektor industri pengolahan baru merespon negatif guncangan pada equivalent rate pembiayaan hingga mulai mencapai keseimbangan pada bulan ke 7 dengan k sebesar 0.27%. Guncangan pada suku bunga kredit akan direspon positif oleh pembiayaan sektor industri pengolahan dan mulai mencapai keseimbangan pada bulan ke 8 dengan kisaran nilai sebesar 0.22%.

Hasil Forecasting Error Variance Decomposition Forecasting error variance decomposition digunakan untuk mengidentifikasi faktor yang memiliki kontribusi terbesar dalam menjelaskan keragaman pembiayaan sektor industri pengolahan. Menurut Juanda dan Junaidi (2012) analisis FEVD digunakan untuk menggambarkan relatif pentingnya setiap variabel dalam sistem VAR karena adanya shock. Pada Gambar 10 dapat dilihat hasil FEVD menunjukkan bahwa pada bulan pertama, guncangan pada pembiayaan sektor industri pengolahan masih 100% disebabkan oleh pembiayaan itu sendiri. Pada bulan berikutnya keragaman fluktuasi pembiayaan sektor industri pengolahan mulai disebabkan oleh variabelvariabel lain. Di bulan kedua keragaman pada pembiayaan sektor industri pengolahan masih dominan dipengaruhi oleh pembiayaan itu sendiri yaitu sebesar 81.96%, sementara sisanya dipengaruhi oleh indeks produksi industri sebesar 8.12%, inflasi sebesar 3.07%, equivalent rate DPK sebesar 2.12%, suku bunga kredit sebesar 2.11%, financing to deposit ratio sebesar 1.34%, dan sisanya dana pihak ketiga, equivalent rate pembiayaan serta non performing financing masingmasing sebesar 0.68%, 0.34%, dan 0.27%. Dalam jangka panjang, variabel yang paling dominan dalam menjelaskan flukstuasi pembiayaan sektor industri pengolahan adalah pembiayaan itu sendiri sebesar 53.8%, diikuti oleh inflasi sbesar 19.76%, indeks produksi industri sebesar 11.74%, dana pihak ketiga sebesar 6.82%, non performing financing sebesar 3.96%, equivalent rate pembiayaan sebesar 1.46%, suku bunga kredit sebesar 1.31% , FDR sebesar 0.88%, dan equivalent rate dana pihak ketiga sebesar 0.28%.

27 Variance Decomposition of LN_PSI 100

Variabilitas (persen)

90

80

70

60

50

40 5

10

15

20

25

30

Periode LN_PSI LN_DPK ERDPK

LN_IPI NPF ERP

INF FDR SBK

Gambar 10 Variance Decomposition dari pembiayaan sektor industri pengolahan Analisis FEVD menunjukkan bahwa selain variabel pembiayaan itu sendiri, variabel lain yang memiliki pengaruh dominan terhadap keragaman fluktuasi pembiayaan sektor industri pengolahan adalah inflasi, indeks produksi industri, dan jumlah dana pihak ketiga.

SIMPULAN DAN SARAN Simpulan Pembiayaan sektor industri pengolahan pada jangka panjang dipengaruhi positif dan signifikan oleh indeks produksi industri, jumlah dana pihak ketiga, dan suku bunga kredit. Sedangkan variabel inflasi, non performing financing, equivalent rate pembiayaan, dan equivalent rate DPK berpengaruh negatif dan signifikan terhadap pembiayaan sektor industri pengolahan. Variabel FDR dan equivalent rate dana pihak ketiga tidak berpengaruh signifikan terhadap pembiayaan sektor industri pengolahan. Variabel yang memiliki pengaruh paling besar terhadap pembiayaan sektor industri pengolahan pada BPRS adalah indeks produksi industri dengan nilai koefisien sebesar 1.48. Respon pembiayaan sektor industri akan mencapai kestabilan terlama saat terjadi guncangan pada indeks produksi industri dan tercepat saat terjadi guncangan pada jumlah dana pihak ketiga, equivalent rate dpk, equivalent rate pembiayaan dan FDR.

28 Saran

1.

2.

3.

Saran yang dapat diberikan berdasarkan hasil penelitian ini adalah: BPRS harus melakukan upaya untuk menjaga agar rasio NPF tidak tinggi serta meningkatkan pemasaran agar dapat meningkatkan penghimpunan dana pihak ketiga sehingga proporsi pembiayaan sektor industri pengolahan dapat ditingkatkan. Bank Indonesia sebagai otoritas moneter diharapkan senantiasa mengontrol laju inflasi karena saat inflasi meningkat risiko bisnis juga akan meningkat sehingga bank syariah tidak akan berani menyalurkan dananya pada sektor yang dianggap memiliki resiko yang tinggi. Penelitian selanjutnya sebaiknya menambahkan variabel seperti rasio kecukupan modal, return on asset, lending capacity, ukuran bank atau variabel makroekonomi lainnya.

DAFTAR PUSTAKA Alamsyah H. 2012. Perkembangan dan Prospek Perbankan Syariah Indonesia: Tantangan dalam Menyongsong MEA 2015. [ diunduh pada 10 Januari 2015] Tersedia pada: http://www.bi.go.id/id/ruang-media/pidato-dewangubernur/Documents/6bf00812e40b4d0cb140ea80239c4966Perkembangan ProspekPerbankanSyariahIndonesiaMEA201.pdf Arianti W, Muharam. 2012. Analisis Pengaruh Dana Pihak Ketiga, Capital Adequacy Ratio, Non Performing Financing dan Return on Asset Terhadap Pembiayaan Pada Perbankan Syariah. [Skripsi]. Semarang (ID) : Universitas Diponegoro. Juanda B, Junaidi. 2011. Ekonometrika Deret Waktu Teori dan Aplikasi. Bogor (ID) : IPB Press. Barajas A, Ralph C, Raphael E, Heiko H. 2010. Recent Credit Stagnation in Mena Region: What to Expect? What Can Be Done?. IMF Working Paper WP/10/219, September 2010. Beik IS, Aprianti. 2013. Analisis Faktor-faktor yang Memengaruhi Pembiayaan Syariah untuk Sektor Pertanian di Indonesia. Jurnal Agro Ekonomi. Volume 31, Nomor 1, Tahun 2013. [BI] Bank Indonesia. 2015. Statistik Perbankan Syariah Desember 2014. [internet]. [diunduh: 2015 Februari 11]. Tersedia pada: http://www.bi.go.id [BI] Bank Indonesia. 2015. Statistik Perbankan Indonesia Desember 2014. [internet]. [diunduh: 2015 Februari 11]. Tersedia pada: http://www.bi.go.id [BPS] Badan Pusat Statistik. 2015. Indeks Produksi Bulanan Industri. [internet]. [diunduh: 2015 Maret 20]. Tersedia pada: http://www.bps.go.id [BPS] Badan Pusat Statistik. 2015. Survei Industri Mikro dan Kecil. [internet]. [diunduh: 2015 Maret 20]. Tersedia pada: http://www.bps.go.id [BPS] Badan Pusat Statistik. 2015. Survei Industri Sedang dan Besar. [internet]. [diunduh: 2015 Maret 20]. Tersedia pada: http://www.bps.go.id

29 [BPS] Badan Pusat Statistik. 2015. Produk Domestik Bruto Seri 2010 Triwulanan Atas Dasar Harga Konstan 2010 Menurut Lapangan Usaha (Miliar Rupiah), 2010-2014. [internet]. [diunduh: 2015 Februari 11]. Tersedia pada: http://www.bps.go.id Danistyo G. 2009. Analisis Faktor-faktor yang Memengaruhi Permintaan dan Penawaran Kredit UMKM di Indonesia. [Skripsi]. Bogor (ID) : Institut Pertanian Bogor. Darmawi H. 2011. Manajemen Perbankan. Jakarta (ID): Bumi Aksara. Dendawijaya L. 2005. Manajemen Perbankan. Bogor (ID): Ghalia Indonesia. Firaldi M. 2012. Analisis Pengaruh Jumlah Dana Pihak Ketiga, Non Performing Financing dan Inflasi terhadap Pembiayaan yang Diberikan oleh Bank Pembiayaan Rakyat Syariah di Indonesia. [Skripsi]. Jakarta (ID) : Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta. Firdaus M. 2011. Aplikasi Ekonometrika untuk Data Panel dan Time Series. Bogor (ID): IPB Press. Gianinni N G. 2013. Faktor yang Memengaruhi Pembiayaan Mudharabah pada Bank Umum Syariah di Indonesia. Accounting Analysis Journal. Volume 2, Nomor 1, Tahun 2013. Gujarati D. 2006. Dasar-Dasar Ekonometrika. Jakarta (ID) : Erlangga. Karim A. 2009. Bank Islam Analisis Fiqh dan Keuangan Edisi Ketiga. Jakarta (ID) : Rajawali Pers. Kasmir. 2008. Dasar-dasar Perbankan. Jakarta (ID): Raja Grafindo. [Kemenperin] Industri Kecil Butuh Pembiayaan Jangka Panjang. 2013. [internet]. [diunduh: 2015 Februari 14]. Tersedia pada: http://www.kemenperin.go.id/artikel/6893/Industri-Butuh-PembiayaanJangka-Panjang. Kusumawati NN. 2013. Analisis Pembiayaan Sektor Konstruksi pada Perbankan Syariah di Indonesia. Al-Muzara’ah Jurnal Ekonomi Syariah. Volume 1, Nomor 2, Tahun 2013. Mankiw G, Eston Q, Peter W. 2013. Pengantar Ekonomi Makro Edisi Asia. Jakarta (ID) : Penerbit Salemba Empat. Machmud A, Rukmana. 2010. Bank Syariah Teori, Kebijakan, dan Studi Empiris di Indonesia. Jakarta (ID) : Penerbit Erlangga. Nugraha M F. 2014. Analisis Faktor-faktor yang Memengaruhi Pembiayaan Perbankan Syariah pada Sektor Jasa Dunia Usaha di Indonesia. [Skripsi]. Bogor (ID) : Institut Pertanian Bogor. Nugroho R Y. 2009. Analisis Faktor-faktor Penentu Pembiayaan Perbankan Syariah di Indonesia Aplikasi Model Vector Error Correction. [Tesis]. Bogor (ID) : Institut Pertanian Bogor. [P3E1] Pusat Pengkajian dan Pengembangan Ekonomi Islam. 2012. Ekonomi Islam. Jakarta (ID) : Rajagrafindo Persada. Pasha R. 2009. Analisis Penawaran dan Permintaan Kredit Serta Identifikasi Peluang Ekspansi Pembiayaan Kredit Sektoral di Wilayah Kerja KBI Malang. Jurnal Keuangan dan Perbankan. Volume 13, Nomor 1, Tahun 2009, Halaman 148-164. Poghosyan T. 2010. Slowdown of Credit Flows in Jordan in the Wake of the Global Financial Crisis: Supply or Demand Driven?. IMF Working Paper WP/10/1256, November 2010.

30 Qolby ML. 2013. Faktor-faktor yang Mempengaruh Pada Pembiayaan Perbankan Syariah di Indonesia Tahun 2007-2013. Economics Development Analysis Journal. Volume 2, Nomor 4, Tahun 2013, Halaman: 367-383. Rivai V, Arifin A. 2010. Islamic Banking. Jakarta (ID) : Bumi Aksara Sitompul Z. 2005. Problematika Perbankan. Bandung (ID) : Book Terrace & Library. Soemitra A. 2009. Bank dan Lembaga Keuangan Syariah. Jakarta (ID): Kencana Sujatna Y. 2007. Analisis Faktor Eksternal dan Internal yang Memengaruhi Pembiayaan Bagi Hasil (Studi Kasus Bank Syariah Mandiri). [Tesis]. Depok (ID) : Universitas Indonesia. Tanjung H, Abrista D. 2013. Metodologi Penelitian Ekonomi Islam. Jakarta (ID) : Gramata Publishing.

31

LAMPIRAN Lampiran 1 Hasil Uji Stasioneritas Uji stasioneritas pada level Null Hypothesis: LN_PSI has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic

Prob.*

-1.682785 -3.525618 -2.902953 -2.588902

0.4355

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Null Hypothesis: LN_IPI has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)


t-Statistic

Prob.*

-2.409085 -3.525618 -2.902953 -2.588902

0.1429


Null Hypothesis: INF has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)


t-Statistic

Prob.*

-5.927431 -3.525618 -2.902953 -2.588902

0.0000


Null Hypothesis: LN_DPK has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)


t-Statistic

Prob.*

-1.487936 -3.525618 -2.902953 -2.588902

0.5340

32 *MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Null Hypothesis: NPF has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)


t-Statistic

Prob.*

-3.612120 -4.092547 -3.474363 -3.164499

0.0358


Null Hypothesis: FDR has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)


t-Statistic

Prob.*

-2.296070 -3.525618 -2.902953 -2.588902

0.1761


Null Hypothesis: ERDPK has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)


t-Statistic

Prob.*

-3.601541 -4.094550 -3.475305 -3.165046

0.0369


Null Hypothesis: ERP has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level *MacKinnon (1996) one-sided p-values.

t-Statistic

Prob.*

-5.310451 -3.525618 -2.902953 -2.588902

0.0000

33

Null Hypothesis: SBK has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 2 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)


t-Statistic

Prob.*

-2.294651 -3.528515 -2.904198 -2.589562

0.1766


Uji stasioneritas pada first difference Null Hypothesis: D(LN_PSI) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)


t-Statistic

Prob.*

-7.073710 -3.527045 -2.903566 -2.589227

0.0000


Null Hypothesis: D(LN_IPI) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)


t-Statistic

Prob.*

-7.653012 -3.527045 -2.903566 -2.589227

0.0000


Null Hypothesis: D(INF) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)


t-Statistic

Prob.*

-9.858273 -3.528515 -2.904198 -2.589562

0.0000

34

Null Hypothesis: D(LN_DPK) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)


t-Statistic

Prob.*

-7.705173 -3.527045 -2.903566 -2.589227

0.0000


Null Hypothesis: D(NPF) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)


t-Statistic

Prob.*

-7.935376 -3.528515 -2.904198 -2.589562

0.0000


Null Hypothesis: D(FDR) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)


t-Statistic

Prob.*

-7.135026 -3.528515 -2.904198 -2.589562

0.0000


Null Hypothesis: D(ERDPK) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)


t-Statistic

Prob.*

-4.229806 -3.527045 -2.903566 -2.589227

0.0012

35

Null Hypothesis: D(ERP) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)


t-Statistic

Prob.*

-12.29145 -3.527045 -2.903566 -2.589227

0.0001


Null Hypothesis: D(SBK) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)


t-Statistic

Prob.*

-8.656097 -4.094550 -3.475305 -3.165046

0.0000

36 Lampiran 2 Hasil Uji Stabilitas VAR Roots of Characteristic Polynomial Endogenous variables: LN_PSI LN_IPI INF LN_DPK NPF FDR ERDPK ERP SBK Exogenous variables: C Lag specification: 1 1 Date: 05/10/15 Time: 12:39 Root 0.961187 - 0.009483i 0.961187 + 0.009483i 0.824741 - 0.052308i 0.824741 + 0.052308i 0.715745 0.512421 0.299965 - 0.035441i 0.299965 + 0.035441i 0.016759 No root lies outside the unit circle. VAR satisfies the stability condition.

Modulus 0.961234 0.961234 0.826398 0.826398 0.715745 0.512421 0.302051 0.302051 0.016759

37 Lampiran 3 Hasil Uji Lag Optimal VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: LN_PSI LN_IPI INF LN_DPK NPF FDR ERDPK ERP SBK Exogenous variables: C Date: 05/10/15 Time: 12:39 Sample: 2009M01 2014M12 Included observations: 67 Lag

LogL

LR

FPE

AIC

SC

HQ

0 1 2 3 4 5

-183.8633 366.8047 436.0839 495.6837 607.6795 744.9433

NA 936.9574* 99.26577 69.38481 100.2948 86.04598

2.56e-09 2.13e-15* 3.42e-15 9.15e-15 7.74e-15 6.73e-15

5.757113 -8.262825 -7.912952 -7.274139 -8.199387 -9.878904*

6.053266 -5.301298* -2.286050 1.018138 2.758264 3.744122

5.874302 -7.090942* -5.686373 -3.992865 -3.863417 -4.488239

* indicates lag order selected by the criterion LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion

38 Lampiran 4 Hasil Uji Kointegrasi Date: 05/10/15 Time: 12:40 Sample (adjusted): 2009M03 2014M12 Included observations: 70 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend (restricted) Series: LN_PSI LN_IPI INF LN_DPK NPF FDR ERDPK ERP SBK Lags interval (in first differences): 1 to 1 Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Hypothesized No. of CE(s)

Eigenvalue

Trace Statistic

0.05 Critical Value

Prob.**

None * At most 1 At most 2 At most 3 At most 4 At most 5 At most 6 At most 7 At most 8

0.685392 0.448082 0.406530 0.337947 0.290288 0.242965 0.182502 0.165937 0.105895

266.0764 185.1264 143.5215 106.9977 78.12897 54.12622 34.64203 20.53655 7.835260

228.2979 187.4701 150.5585 117.7082 88.80380 63.87610 42.91525 25.87211 12.51798

0.0002 0.0654 0.1164 0.1951 0.2294 0.2506 0.2601 0.1999 0.2654

Trace test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue) Hypothesized No. of CE(s)

Eigenvalue

Max-Eigen Statistic

0.05 Critical Value

Prob.**

None * At most 1 At most 2 At most 3 At most 4 At most 5 At most 6 At most 7 At most 8

0.685392 0.448082 0.406530 0.337947 0.290288 0.242965 0.182502 0.165937 0.105895

80.94997 41.60492 36.52385 28.86868 24.00275 19.48419 14.10548 12.70128 7.835260

62.75215 56.70519 50.59985 44.49720 38.33101 32.11832 25.82321 19.38704 12.51798

0.0004 0.6393 0.6169 0.7629 0.7406 0.6925 0.7135 0.3527 0.2654

Max-eigenvalue test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

39 Lampiran 5 Hasil Uji Kausalitas Granger

Pairwise Granger Causality Tests Date: 05/10/15 Time: 13:22 Sample: 2009M01 2014M12 Lags: 1 Null Hypothesis:

Obs

F-Statistic

Prob.

LN_IPI does not Granger Cause LN_PSI LN_PSI does not Granger Cause LN_IPI

71

0.01758 0.36965

0.8949 0.5452

INF does not Granger Cause LN_PSI LN_PSI does not Granger Cause INF

71

6.46100 0.16027

0.0133 0.6902

NPF does not Granger Cause LN_PSI LN_PSI does not Granger Cause NPF

71

0.16590 6.35187

0.6851 0.0141

FDR does not Granger Cause LN_PSI LN_PSI does not Granger Cause FDR

71

1.44630 0.75519

0.2333 0.3879

ERDPK does not Granger Cause LN_PSI LN_PSI does not Granger Cause ERDPK

71

1.29438 0.02180

0.2945 0.8831

LN_DPK does not Granger Cause LN_PSI LN_PSI does not Granger Cause LN_DPK

71

0.20786 3.76118

0.6499 0.0566

ERP does not Granger Cause LN_PSI LN_PSI does not Granger Cause ERP

71

0.01454 1.02825

0.9044 0.2487

SBK does not Granger Cause LN_PSI LN_PSI does not Granger Cause SBK

71

0.00858 1.17216

0.9265 0.2801

INF does not Granger Cause LN_IPI LN_IPI does not Granger Cause INF

71

1.16063 0.83884

0.2851 0.3630

NPF does not Granger Cause LN_IPI LN_IPI does not Granger Cause NPF

71

0.03110 1.08311

0.8605 0.3017

FDR does not Granger Cause LN_IPI LN_IPI does not Granger Cause FDR

71

0.67269 0.75147

0.4150 0.3891

ERDPK does not Granger Cause LN_IPI LN_IPI does not Granger Cause ERDPK

71

1.00198 1.46130

0.3204 0.2309

LN_DPK does not Granger Cause LN_IPI LN_IPI does not Granger Cause LN_DPK

71

0.70880 0.52025

0.4028 0.4732

ERP does not Granger Cause LN_IPI LN_IPI does not Granger Cause ERP

71

0.24021 0.62883

0.6256 0.4305

SBK does not Granger Cause LN_IPI LN_IPI does not Granger Cause SBK

71

1.44925 2.97125

0.2328 0.0893

NPF does not Granger Cause INF INF does not Granger Cause NPF

71

0.04245 0.86185

0.8374 0.3565

FDR does not Granger Cause INF INF does not Granger Cause FDR

71

1.37771 0.83033

0.2446 0.3654

ERDPK does not Granger Cause INF

71

1.03649

0.2959

40 INF does not Granger Cause ERDPK

2.43534

0.1233

LN_DPK does not Granger Cause INF INF does not Granger Cause LN_DPK

71

1.60657 0.11997

0.2354 0.7301

ERP does not Granger Cause INF INF does not Granger Cause ERP

71

2.31025 1.15472

0.1332 0.2864

SBK does not Granger Cause INF INF does not Granger Cause SBK

71

2.52918 19.8995

0.1129 3.E-05

FDR does not Granger Cause NPF NPF does not Granger Cause FDR

71

0.37999 0.56482

0.5397 0.4549

ERDPK does not Granger Cause NPF NPF does not Granger Cause ERDPK

71

2.43447 0.40729

0.1635 0.5255

LN_DPK does not Granger Cause NPF NPF does not Granger Cause LN_DPK

71

2.27077 1.03690

0.1365 0.3122

ERP does not Granger Cause NPF NPF does not Granger Cause ERP

71

3.67920 2.01666

0.0593 0.1602

SBK does not Granger Cause NPF NPF does not Granger Cause SBK

71

2.70653 0.70681

0.1046 0.3935

ERDPK does not Granger Cause FDR FDR does not Granger Cause ERDPK

71

1.82903 0.46449

0.1807 0.4978

LN_DPK does not Granger Cause FDR FDR does not Granger Cause LN_DPK

71

0.50537 1.09831

0.4796 0.2272

ERP does not Granger Cause FDR FDR does not Granger Cause ERP

71

0.57556 3.04235

0.4507 0.0856

SBK does not Granger Cause FDR FDR does not Granger Cause SBK

71

0.67894 0.00321

0.4128 0.9550

LN_DPK does not Granger Cause ERDPK ERDPK does not Granger Cause LN_DPK

71

4.12243 3.14595

0.0462 0.0864

ERP does not Granger Cause ERDPK ERDPK does not Granger Cause ERP

71

0.65965 5.56257

0.4195 0.0212

SBK does not Granger Cause ERDPK ERDPK does not Granger Cause SBK

71

3.19121 22.9908

0.0820 9.E-06

ERP does not Granger Cause LN_DPK LN_DPK does not Granger Cause ERP

71

0.55417 0.60727

0.4592 0.4385

SBK does not Granger Cause LN_DPK LN_DPK does not Granger Cause SBK

71

2.15366 0.00764

0.1437 0.9306

SBK does not Granger Cause ERP ERP does not Granger Cause SBK

71

0.56557 3.13955

0.4546 0.0866

41 Lampiran 6 Hasil Estimasi VECM

42

43

44 Lampiran 7 Hasil Uji IRF

Period LN_IPI

INF

LN_DPK

NPF

FDR

ERDPK

ERP

SBK

0.000000

1

0.000000 0.000000

0.000000

0.000000

0.000000

0.000000

0.000000

2

0.009377 -0.005765

0.002701

0.001724

0.003805 -0.004787 -0.001906

0.004776

3

0.011176 -0.009733

0.004936 -0.002166

0.002380 -0.003851 -0.002588

0.004935

4

0.009900 -0.010406

0.005797 -0.004162

0.002202 -0.001453 -0.002934

0.003578

5

0.007980 -0.010214

0.006048 -0.004591

0.001968 -0.000101 -0.002707

0.002544

6

0.007170 -0.009976

0.005960 -0.004624

0.001904

0.000264 -0.002742

0.002171

7

0.007093 -0.009957

0.005938 -0.004592

0.001969

0.000165 -0.002693

0.002138

8

0.007185 -0.009980

0.005927 -0.004560

0.001975

5.00E-05 -0.002705

0.002182

9

0.007228 -0.009992

0.005922 -0.004572

0.001977

1.36E-05 -0.002703

0.002200

10

0.007239 -0.009986

0.005919 -0.004568

0.001976

6.44E-06 -0.002701

0.002202

11

0.007235 -0.009979

0.005914 -0.004563

0.001975

6.37E-06 -0.002700

0.002202

12

0.007237 -0.009976

0.005912 -0.004559

0.001976

4.14E-06 -0.002699

0.002204

13

0.007239 -0.009976

0.005911 -0.004557

0.001976

1.81E-06 -0.002699

0.002206

14

0.007241 -0.009976

0.005911 -0.004557

0.001976

9.48E-07 -0.002699

0.002207

15

0.007241 -0.009977

0.005912 -0.004557

0.001976

9.47E-07 -0.002699

0.002207

16

0.007241 -0.009977

0.005912 -0.004557

0.001976

1.17E-06 -0.002699

0.002207

17

0.007241 -0.009977

0.005912 -0.004557

0.001976

1.32E-06 -0.002699

0.002207

18

0.007241 -0.009977

0.005912 -0.004557

0.001976

1.37E-06 -0.002699

0.002207

19

0.007241 -0.009977

0.005912 -0.004557

0.001976

1.38E-06 -0.002699

0.002207

20

0.007241 -0.009977

0.005912 -0.004557

0.001976

1.38E-06 -0.002699

0.002207

21

0.007241 -0.009977

0.005912 -0.004557

0.001976

1.38E-06 -0.002699

0.002207

22

0.007241 -0.009977

0.005912 -0.004557

0.001976

1.39E-06 -0.002699

0.002207

23

0.007241 -0.009977

0.005912 -0.004557

0.001976

1.39E-06 -0.002699

0.002207

24

0.007241 -0.009977

0.005912 -0.004557

0.001976

1.38E-06 -0.002699

0.002207

25

0.007241 -0.009977

0.005912 -0.004557

0.001976

1.38E-06 -0.002699

0.002207

26

0.007241 -0.009977

0.005912 -0.004557

0.001976

1.38E-06 -0.002699

0.002207

27

0.007241 -0.009977

0.005912 -0.004557

0.001976

1.38E-06 -0.002699

0.002207

28

0.007241 -0.009977

0.005912 -0.004557

0.001976

1.38E-06 -0.002699

0.002207

29

0.007241 -0.009977

0.005912 -0.004557

0.001976

1.38E-06 -0.002699

0.002207

30

0.007241 -0.009977

0.005912 -0.004557

0.001976

1.38E-06 -0.002699

0.002207

Cholesky Ordering: LN_PSI FDR LN_IPI INF ERDPK NPF ERP SBK LN_DPK

45 Lampiran 8 Hasil FEVD

46

RIWAYAT HIDUP

Penulis dilahirkan di Pontianak, 5 Juni 1993 dari pasangan Bapak Aswan Hadi dan Ibu Evy Taviana. Penulis adalah anak pertama dari dua bersaudara. Penulis mendapatkan pendidikan dasar formal di SD Swasta Mujahidin dan kemudian melanjutkan pendidikan menengah ke SMP Negeri 3 Pontianak. Pada tahun 2011 penulis lulus dari SMA Negeri 1 Pontianak dan diterima di Program Studi Ekonomi Syariah, Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen Institut Pertanian Bogor melalui jalur SNMPTN undangan. Selama perkuliahan penulis aktif sebagai sekretaris I Himpunan Profesi dan Peminat Ilmu Ekonomi dan Studi Pembangunan (HIPOTESA) periode kepengurusan 2012-2013 dan sebagai sekretaris umum pada periode kepengurusan 2013-2014. Penulis juga aktif mengikuti kepanitian yang diselenggarakan di kampus diantaranya sekretaris umum The 10th Hipotex-R, staff divisi publikasi dan dokumentasi The 3rd Extravaganza, staff divisi humas 4th Just, dan lain-lain.

FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI BESARAN PEMBIAYAAN SEKTOR INDUSTRI PENGOLAHAN PADA BANK PEMBIAYAAN RAKYAT SYARIAH DI INDONESIA GHINA KHALIDA ZULHIDIA

Recommend Documents